• 산업식품공학
• /
• 제14권1호
• /
• pp.75-79
• /
• 2010

시중 즉석 면류의 관능적 성질과 back extrusion test 데이터에 대하여 partial least square regression(PLSR)을 실시하였다. 즉석유탕면 8종과 즉석비유탕면 2종에 대한 관능적 속성으로서 경도(A), 탄성(B), 껄끄러운 정도(C), 이에 박히는 정도(D), 굵기감(E)를 검사하였고, 실험 데이터로 힘-변형 곡선 전체를 사용하였다. PLSR의 회귀계수는 힘-변형곡선의 압착단계, 항복단계, 압출단계로 크게 구분되어 각관능속성에 대한 특유의 양 또는 음의 효과를 나타냈다. PLSR의 상관계수는 E>D>A>B>C, 오차(root mean square error of prediction expressed in sensory units)는 D>C>E>B>A, 예측능(relative ability of prediction)는 D>C>E>B>A 로 나타나 종합적으로 '이에 박히는 정도'가 PLSR의 적용에 가장 우수하게 나타났다. '경도'는 예측능은 낮았지만 상관성은 높아서 시료간 순위의 결정에 합당하게 평가되었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.89-96
• /
• 2012

도로포장 반응모형의 구축을 위하여 새로운 방법론으로 부분최소제곱회귀모형의 활용성을 소개하고 실제 FWD 실험자료에 적용시켰다. 실증분석 결과 일반 다중회귀모형에서 발생된 다중공선성 문제를 부분최소제곱회귀모형을 통하여 해결방안을 제시하였으며, 변환된 자료가 아닌 원시자료를 이용하여 모형을 구축할 수 있다는 장점도 가지고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권5호
• /
• pp.1151-1160
• /
• 2014

In DNA microarray studies, the number of genes far exceeds the number of samples and the gene expression measures are highly correlated. Partial least squares regression (PLSR) is one of the popular methods for dimensional reduction and known to be useful for the classifications of microarray data by several studies. In this study, we suggest a modified version of the partial least squares regression to analyze gene expression data with survival information. The method is designed as a new gene selection method using PLSR with an iterative procedure of imputing censored survival time. Mean square error of prediction criterion is used to determine the dimension of the model. To visualize the data, plot for variables superimposed with samples are used. The method is applied to two microarray data sets, both containing survival time. The results show that the proposed method works well for interpreting gene expression microarray data.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.777-784
• /
• 2006

본 논문에서는 부분최소법 (PLS: Partial least square)과 c-퍼지 모델트리를 적용하여 클로로필-a 농도의 예측 모델을 제안한다. 제안된 방법은 모든 입력속성을 고려하여 퍼지 클러스터에 의해 계산된 중심벡터를 설정한 후, 각각의 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 내부 노드를 형성하고, 형성된 내부노드에서 PLS를 적용하여 지역모델(Local model)을 구축한다. 노드의 분리기준으로서 부모노드(patent node)에서 구축된 모델에서 계산된 에러값이 자식노드(child node)에서 계산된 에러값보다 클 경우에 분기가 이루어진다. 최종 단계에서는 임의의 입력데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 클러스터에 속한 지역모델을 선택하여 출력값을 예측한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 수질 데이터를 대상으로 실험한 결과 기존의 모델트리 방식에 비하여 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권12호
• /
• pp.49-60
• /
• 2013

스마트폰의 급격한 확산은 다양한 측면에서 부작용과 우려를 낳고 있다. 특히 초등학생의 스마트폰 중독 현상은 학부모나 선생님 등에 의해서 많은 관심을 끌고 있는 최근에 나타나고 있는 현상이다. 본 연구는 기존 연구검토를 통해 초등학생의 스마트폰 중독에 우울증이 영향을 미치고 우울증과 스마트폰 중독은 학교생활만족도에 영향을 미친다는 가정을 설정하고, 이를 Partial Least Square(PLS) 경로모형으로 검정하였다. 연구결과 우울증은 스마트폰 중독에 긍정적(+) 영향을 미쳤고 학교생활만족도에는 부정적(-) 영향을 미쳤다. 그리고 스마트폰 중독은 학교생활만족도에 부정적인(-) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 어린이의 스마트폰 중독 예방과 학교생활만족도를 높이기 위해 우울 성향을 감소시킬 수 있는 가족과 학교 당국의 적절한 방안을 강구해야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.483-488
• /
• 2010

센서시스템을 이용한 상시감시는 발전소의 효율적인 운전과 안전을 담보하는 데 필수적이다. 상시감시기술을 구현하기 위해서는 우선 센서로부터 전송된 신호로부터 발전소 운전파라미터의 참값을 예측하는 모델 즉 Auto-association (AA) 모델을 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)과 Partial Least Square Regression (PLSR)을 이용하는 방안을 각각 제시한다. 이렇게 해서 구축된 모델은 모니터해야 할 파라미터가 많을 때에도 쉽게 적용할 수 있다. 실제 발전소에서 수집된 데이터셋을 이용하여 AA 모델링의 정확도 및 민감도를 비교한 결과, 정확도 면에서는 SVR이 우수한 반면 민감도 면에서는 PLSR이 다소 나은 것으로 나타났다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제33권6호
• /
• pp.438-445
• /
• 2008

The purpose of this study was to develop a measurement model based on PLS (Partial least square) method for blood pressures. Measurement system for blood pressure signals consisted of pressure sensor, va interface and embedded module. A mercury sphygmomanometer was connected with the measurement system through 3-way stopcock and used as reference of blood pressures. The blood pressure signals of 20 subjects were measured and tests were repeated 5 times per each subject. Total of 100 data were divided into a calibration set and a prediction set. The PLS models were developed to determine the systolic and the diastolic blood pressures. The PLS models were evaluated by the standard methods of the British Hypertension Society (BHS) protocol and the American Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI). The results of the PLS models were compared with those of MAA (maximum amplitude algorithm). The measured blood pressures with PLS method were highly correlated to those with a mercury sphygmomanometer in the systolic ($R^2=0.85$) and the diastolic blood pressure ($R^2=0.84$). The results showed that the PLS models were the effective tools for blood pressure measurements with high accuracy, and satisfied the standards of the BHS protocol and the AAMI.

• 한국안전학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.59-67
• /
• 2019

Since it is really hard to construct process models based on prior process knowledges, various statistical approaches have been employed to build fault diagnosis models. However, the crucial drawback of these approaches is that the solutions may vary according to the fault magnitude, even if the same fault occurs. In this study, the parameter monitoring approach is suggested. When a fault occurs in a chemical process, this leads to trigger the change of a process model and the monitoring parameters of process models is able to provide the efficient fault diagnosis model. A few important variables are selected and their predictive models are constructed by partial least square (PLS) method. The Euclidean norms of parameters of PLS models are estimated and a fault diagnosis can be performed as comparing with parameters of PLS models based on normal operational conditions. To improve the monitoring performance, cumulative summation (CUSUM) control chart is employed and the changes of model parameters are recorded to identify the type of an unknown fault. To verify the efficacy of the proposed model, Tennessee Eastman (TE) process is tested and this model can be easily applied to other complex processes.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
• /
• pp.599-603
• /
• 2002

We propose a new meshfree method to be called the fast moving least square reproducing kernel collocation method(FCM). This methodology is composed of the fast moving least square reproducing kernel(FMLSRK) approximation and the point collocation scheme. Using point collocation makes the meshfree method really come true. In this paper, FCM Is shown to be a good method at least to calculate the numerical solutions governed by second order elliptic partial differential equations with geometric singularity or geometric multi-scales. To treat such problems, we use the concept of variable dilation parameter.

• 대한인간공학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.45-62
• /
• 2001

This study suggests a genetic algorithm-based partial least squares (GA-based PLS) method to select the design variables for building a usability model. The GA-based PLS uses a genetic algorithm to minimize the root-mean-squared error of a partial least square regression model. A multiple linear regression method is applied to build a usability model that contains the variables seleded by the GA-based PLS. The performance of the usability model turned out to be generally better than that of the previous usability models using other variable selection methods such as expert rating, principal component analysis, cluster analysis, and partial least squares. Furthermore, the model performance was drastically improved by supplementing the category type variables selected by the GA-based PLS in the usability model. It is recommended that the GA-based PLS be applied to the variable selection for developing a usability model.