흡수 분광법에 의해 얻은 스펙트럼을 주성분분석(principal analysis, PCA) 으로 자료를 요약하여 주성분 회귀분서(principal component regression, PCR)과 부분 최소자승법(partial least squares, PLS)으로 음이온과 비이온 계면활성제(anionic and nonionic surfactant)를 동시에 정량하는 방법에 대하여 연구하였다. 두 가지 계면활성제가 서로 다른 농도로 혼합되어 있는 26개의 시료용액을 400~700 nm 범위에서 스펙트럼을 얻었고, 이를 이용하여 PCR과 PLS회귀모델을 얻었다. 두 가지 계면활성제가 서로 다른 농도로 포함된 5개의 외부검정용 시료들의 스펙트럼들을 이용해서 회귀모델의 적합성을 검정하기 위하여 외부검정용 시료의 농도를 계산하였다. 계산된 농도를 이용하여 relative standard error of prediction(RSEP$_{\alpha}$)를 구하여 회귀모델의 적합성을 검정하였다.
액체의 화재 및 폭발위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 인화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 실제로 데이터를 확보하는 것이 가능하지 않은 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 893개 유기물의 인화점 실험데이터로부터 인화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 분자를 구성하는 각 구성요소들이 분자의 물성에 일정한 기여를 한다는 가정을 이용하여 분자의 물성을 예측하는 방법인 그룹기여법을 이용하여 65개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었고 분자량의 로그값이 추가되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증에서 계산된 오차를 이용하여 결정되었는데, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 훈련데이터의 선택이 예측성능에 영향을 줄 수 있어 임의로 100개의 데이터 세트를 생성하여 테스트하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 13.86~14.55였고, SVM이 7.44~10.26여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다.
The objectives of this study were to examine the ability to predict soluble solid and firmness in intact apple based on the visible/near-infrared spectroscopic technique. Two cultivars of apples, Delicious and Gala, were handled, tested and analyzed. Reflectance spectra, Magness-Taylor (MT) Firmness, and soluble solids in apples were measured sequentially. Maximum and minimum diameters, height, and weight of apples were recorded before the MT firmness tests. Apple samples were divided in to a calibration set and a validation set. The method of partial least squares (PLS) analysis was used. a unique set of PLS loading vectors (factors) was development for soluble solid and firmness. The PLS model showed good relationship between predicted and measured soluble solids in intact apples in the wavelength range of 860∼1078 nm. However, the PLS analysis was not good enough to predict the apple firmness.
Park, Tae Chang;Kim, Beom Seok;Kim, Tae Young;Jin, Il Bong;Yeo, Yeong Koo
대한금속재료학회지
/
제56권11호
/
pp.813-821
/
2018
The basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process in the steel industry is highly complicated, and subject to variations in raw material composition. During the BOF steelmaking process, it is essential to maintain the carbon content and the endpoint temperature at their set points in the liquid steel. This paper presents intelligent models used to estimate the endpoint temperature in the basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process. An artificial neural network (ANN) model and a least-squares support vector machine (LSSVM) model are proposed and their estimation performance compared. The classical partial least-squares (PLS) method was also compared with the others. Results of the estimations using the ANN, LSSVM and PLS models were compared with the operation data, and the root-mean square error (RMSE) for each model was calculated to evaluate estimation performance. The RMSE of the LSSVM model 15.91, which turned out to be the best estimation. RMSE values for the ANN and PLS models were 17.24 and 21.31, respectively, indicating their relative estimation performance. The essential input parameters used in the models can be selected by sensitivity analysis. The RMSE for each model was calculated again after a sequential input selection process was used to remove insignificant input parameters. The RMSE of the LSSVM was then 13.21, which is better than the previous RMSE with all 16 parameters. The results show that LSSVM model using 13 input parameters can be utilized to calculate the required values for oxygen volume and coolant needed to optimally adjust the steel target temperature.
The Artemisia princeps (Compositae) has been used in traditional Korean medicine for the treatment of microbial infections and inflammatory diseases. Since A. princeps is generally difficult to be discriminated from A. capillaris, A. caplillaris has been misused in place of A. princeps. To solve this problem, a rapid and nondestructive method for discrimination of A. princeps and A. capillaris samples was developed using near infrared spectroscopy (NIRS) in the present study. A principal component analysis (PCA) and a partial least squares discrimination analysis (PLS-DA) were performed to discriminate two species. As a result, with the use of PLS-DA, A. princeps and A. capillaris were clustered according to their genus. These outcomes indicated that the NIRS could be useful for the discrimination between Artemisia princeps and Artemisia capillaris.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
제8권1호
/
pp.335-341
/
2021
This study aims to document empirically the individual factors that influence the intention to do whistleblowing. This study uses several variables, including internal locus of control, external locus of control, and whistleblowing intention. The use of the theory of Planned Behavior in this study is to explain and analyze the perception of behavior control as a determinant of whistleblowing intention. A quantitative research approach is used. The type of data in this study is primary data in the form of a questionnaire. The data collection method in this research is using the survey method. The sampling technique used a nonprobability sampling method, namely, the census method. The census method is the entire population sampled. The population in this study was all employees of the Pratama tax office in West Semarang. The research was conducted by distributing 111 questionnaires. Ninety-one valid questionnaires were returned appropriate for analysis. The data were processed using Partial Least Square-Structural Equation Modeling ((PLS-SEM) using the Warp PLS 7.0 program. WarpPLS 7.0 was used to test hypotheses and the relationship between variables. The study results showed that both internal locus of control and external locus of control affect whistleblowing intention.
Rahman, Anisur;Faqeerzada, Mohammad Akbar;Joshi, Rahul;Cho, Byoung-Kwan
한국농업기계학회:학술대회논문집
/
한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
/
pp.44-44
/
2017
The objective of this study was to evaluate firmness, and sweetness index (SI) of tomatoes (Lycopersicum esculentum) by using hyperspectral imaging (HSI) in the range of 1000-1400 nm. The mean spectra of the 95 matured tomato samples were extracted from the hyperspectral images, and the reference firmness and sweetness index of the same sample were measured and calibrated with their corresponding spectral data by partial least squares (PLS) regression with different preprocessing method. The results showed that the regression model developed by PLS regression based on Savitzky-Golay (S-G) second-derivative preprocessed spectra resulted in better performance for firmness, and SI of tomatoes compared to models developed by other preprocessing methods, with correlation coefficients (rpred) of 0.82, and 0.74 with standard error of prediction (SEP) of 0.86 N, and 0.63 respectively. Then, the feature wavelengths were identified using model-based variable selection method, i.e., variable important in projection (VIP), resulting from the PLS regression analyses and finally chemical images were derived by applying the respective regression coefficient on the spectral image in a pixel-wise manner. The resulting chemical images provided detailed information on firmness, and sweetness index (SI) of tomatoes. Therefore, these research demonstrated that HIS technique has a potential for rapid and non-destructive evaluation of the firmness and sweetness index of tomatoes.
본 논문에서는 다변량 분석법과 결합된 레이저 유도 플라즈마 분광법을 사용하여 겹친 유류 지문을 분리하는 혁신적인 방법을 연구하였다. LIPS는 겹친 유류 지문의 화학 성분에 대한 데이터뿐 아니라 실시간 분석 및 고속 스캐닝이 가능한 분광법이다. 레이저 유도 플라즈마 분광법을 통해 도출된 스펙트럼은 적절한 다변량 분석이 적용되어 법의학적 분류와 겹친 유류 지문의 재구성에 유용한 화학적 성분을 제공한다. 본 연구에서는 LIPS 스펙트럼에서 4가지의 유류 지문을 분류하기 위하여, 주성분 분석 방식과 부분 최소 제곱 회귀 분석을 사용하였다. 제안된 방법은 SIMCA 및 PLS-DA와 같은 구별 방식을 사용하여 4개의 유류 지문의 분류를 성공적으로 입증하였다. 본 연구의 결과는 대략 85% 이상의 정확도를 가졌으며, external validation 실험에서도 분류의 가능함을 보였다. 최종적으로, 125 ㎛의 공간 간격으로 레이저 스캐닝 분석을 통한 겹친 유류 지문의 2차원 형태의 분리가 가능함을 입증하였다.
The objective of this study was to evaluate the firmness and the sweetness index (SI) of tomatoes with a hyperspectral imaging (HSI) technique within the wavelength range of 1000 - 1550 nm. The hyperspectral images of 95 tomatoes were acquired with a push-broom hyperspectral reflectance imaging system, from which the mean spectra of each tomato were extracted from the regions of interest. The reference firmness and sweetness index of the same sample was measured and calibrated with their corresponding spectral data by partial least squares (PLS) regression with different preprocessing methods. The calibration model developed by PLS regression based on the Savitzky-Golay second-derivative preprocessed spectra resulted in a better performance for both the firmness and the SI of the tomatoes compared to models developed by other preprocessing methods. The correlation coefficients ($R_{pred}$) were 0.82, and 0.74 with a standard error of prediction of 0.86 N, and 0.63, respectively. Then, the feature wavelengths were identified using a model-based variable selection method, i.e., variable importance in projection, from the PLS regression analyses. Finally, chemical images were derived by applying the respective regression coefficients on the spectral image in a pixel-wise manner. The resulting chemical images provided detailed information on the firmness and the SI of the tomatoes. The results show that the proposed HSI technique has potential for rapid and non-destructive evaluation of firmness and the sweetness index of tomatoes.
Optical diffuse reflectance sensing in visible and near-infrared wavelength ranges is one approach to rapidly quantify soil properties for site-specific management. The objectives of this study were to investigate effects of preprocessing of reflectance data and determine the accuracy of the reflectance approach for estimating physical and chemical properties of selected Missouri and Illinois, USA surface soils encompassing a wide range of soil types and textures. Diffuse reflectance spectra of air-dried, sieved samples were obtained in the laboratory. Calibrations relating spectra to soil properties determined by standard methods were developed using partial least squares (PLS) regression. The best data preprocessing, consisting of absorbance transformation and mean centering, reduced estimation errors by up to 20% compared to raw reflectance data. Good estimates ($R^2=0.83$ to 0.92) were obtained using spectral data for soil texture fractions, organic matter, and CEC. Estimates of pH, P, and K were not good ($R^2$ < 0.7), and other approaches to estimating these soil chemical properties should be investigated. Overall, the ability of diffuse reflectance spectroscopy to accurately estimate multiple soil properties across a wide range of soils makes it a good candidate technology for providing at least a portion of the data needed in site-specific management of agriculture.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.