• 제목/요약/키워드: Partial least square analysis

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시중 즉석 조리 면의 Back Extrusion 텍스처 데이터에 대한 Partial Least Square Regression 분석 (Analysis of Partial Least Square Regression on Textural Data from Back Extrusion Test for Commercial Instant Noodles)

  • 김수경;이승주
    • 산업식품공학
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    • 제14권1호
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    • pp.75-79
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    • 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.

A modified partial least squares regression for the analysis of gene expression data with survival information

  • Lee, So-Yoon;Huh, Myung-Hoe;Park, Mira
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권5호
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    • pp.1151-1160
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    • 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.

사용편의성 모델수립을 위한 제품 설계 변수의 선별방법 : 유전자 알고리즘 접근방법 (A Method for Screening Product Design Variables for Building A Usability Model : Genetic Algorithm Approach)

  • 양희철;한성호
    • 대한인간공학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.45-62
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    • 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.

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근적외선분광법을 이용한 택사의 산지 판별법 연구 (Discrimination of Alismatis Rhizoma According to Geographical Origins using Near Infrared Spectroscopy)

  • 이동영;김승현;김효진;성상현
    • 생약학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.344-349
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    • 2013
  • Near infrared spectroscopy (NIRS) combined with multivariate analysis was used to discriminate the geographical origin of Alisma orientale from Korea (n=94) and China (n=72). Two-thirds of samples were selected randomly for the training set, and one-third of samples for the test set. Second derivative was used for the pretreatment of NIR spectra. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models correctly discriminated 100% of the Korean and Chinese A. orientale samples. These results demonstrate the potential use of NIR spectroscopy combined with multivariate analysis as a rapid and accurate method to discriminate A. orientale according to their geographical origin.

근적외분광분석법을 이용한 인도메타신의 정량분석 (Quantitative Analysis of Indomethacin by the Portable Near-Infrared (NIR) System)

  • 김도형;우영아;김효진
    • 약학회지
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    • 제47권5호
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    • pp.261-265
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    • 2003
  • Near-infrared (NIR) system was used to determine rapidly and simply indomethacin in buffer solution for a dissolution test of tablets and capsules. Indomethacin standards were prepared ranging from 10 to 50 ppm using the mixture of phosphate buffer (pH 7.2) and water (1 : 4). The near-infrared (NIR) transmittance spectra of indomethacin standard solutions were collected by using a quartz cell in 1 mm and 2 mm pathlength. Partial least square regression (PLSR) was explored to develop calibration models over the spectral range 1100∼1700 nm. The model using 1 mm quartz cell was better than that using 2 mm quartz cell. The PLSR models developed gave standard error of prediction (SEP) of 0.858 ppm. In order to validate the developed calibration model, routine analysis was performed using another standard solutions. The NIR routine analysis showed good correlation with actual values. Standard error of prediction (SEP) is 1.414 ppm for 7 indomethacin samples in routine analysis and its error was permeable in the regulation of Korean Pharmacopoeia (VII). These results show the potential use of the real time monitoring for indomethacin during a dissolution test.

AI Technology Analysis using Partial Least Square Regression

  • Choi, JunHyeog;Jun, Sunghae
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.109-115
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    • 2020
  • 본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.

도시형생활주택의 입지별 분양가격 및 수익률 결정요인 (Determination of Urban-Life Housing Price and Return Ratio by Location)

  • 박진아;우철민;백민석;심교언
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.469-481
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    • 2012
  • 부동산 경기의 하락과 소형가구가 증가함에 따라 소형주택에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 도시형생활주택은 소형가구의 생활패턴에 맞는 주택형태와 지리적 위치에 입지하고 있기 때문에 수요가 증가하고 있으며, 높은 수익률을 앞세워 투자 부동산으로 홍보 되면서 많은 투자자들이 분양을 받고 있다. 반면, 도시형생활주택의 분양가격과 수익률을 고려한 실증연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울의 도시형생활주택을 조사하여 분양가격과 수익률에 대하여 실증분석 하였다. 이를 통하여 공급주체 및 투자주체들에게 다양한 가이드라인과 시사점을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 서울의 50세대 이상의 도시형생활주택 51개 단지를 조사하였으며, 실증분석을 위하여 선형회귀분석과 PLS(Partial Least Square Regression) 분석을 활용하였다. 분석결과, 분양가격 결정요인을 위한 선형회귀분석에서는 주변 주택가격과 역세권 변수가 유의한 것으로 나타났으며, 수익률 분석에서는 주변 주택가격과 역세권, 주변 편의시설이 수익률에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

부분최소제곱모형을 위한 R 프로그램의 활용: SmartPLS와 R의 비교 (Utilization of R Program for the Partial Least Square Model: Comparison of SmartPLS and R)

  • 김용태;이상준
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권12호
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    • pp.117-124
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    • 2015
  • 빅데이터로 인해 통계분석에 대한 수용이 증대되면서 구조방정식모형과 같은 진보된 2세대 분석방법의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 다양한 연구 분야에서 이용되는 구조방정식모형 중 부분최소제곱모형(PLS-SEM)을 적용하는데 있어 오픈 소프트웨어인 R의 활용방법에 대해서 제안하고자 한다. R은 GNU 프로젝트의 일부로서 무료이고, 빅데이터를 포함한 통계분석에 강력하면서도 유용한 도구이다. 이에 부분최소제곱모형의 대표적인 통계패키지인 SmartPLS와 본 연구가 제안하는 R을 활용하여 측정모형의 집중타당성, 판별타당성, 내적일관성을 분석하고, 구조 모형의 경로계수 및 조절효과를 분석하여 결과를 각각 비교 분석하였다. 분석결과 R은 측정모형과 구조모형에서 모두 SmartPLS와 동일한 결과를 나타내었고, 향후 상용 통계패키지를 대체할 수 있는 강력한 도구임을 확인하였다.

부분 최소 자승법과 잔차 보상기를 이용한 비선형 데이터 분류 (Non-linear Data Classification Using Partial Least Square and Residual Compensator)

  • 김경훈;김태영;최원호
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.185-191
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    • 2004
  • Partial least squares(PLS) is one of multiplicate statistical process methods and has been developed in various algorithms with the characteristics of principal component analysis, dimensionality reduction, and analysis of the relationship between input variables and output variables. But it has been limited somewhat by their dependency on linear mathematics. The algorithm is proposed to classify for the non-linear data using PLS and the residual compensator(RC) based on radial basis function network (RBFN). It compensates for the error of the non-linear data using the RC based on RBFN. The experimental result is given to verify its efficiency compared with those of previous works.

가시광 및 근적외선 투과분광법을 이용한 감염 씨감자 온라인 선별시스템 개발 (Development of On-line Sorting System for Detection of Infected Seed Potatoes Using Visible Near-Infrared Transmittance Spectral Technique)

  • 김대용;모창연;강점순;조병관
    • 비파괴검사학회지
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    • 제35권1호
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    • pp.1-11
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    • 2015
  • 본 연구에서는 온라인 감염 씨감자 비파괴선별 시스템을 구축하고 감염 씨감자 선별을 위한 통계적 모델을 개발하여 적용함으로써 선별시스템의 성능을 평가하였다. 선별모델 개발을 위해 토양병 및 잠복 감염의 대표적인 병원성 세균인 pectobacteruim atrosepticum을 인위적으로 씨감자에 감염시켜 씨감자 내부에 병징이 발현되도록 하여 실험하였다. 구축된 선별시스템을 통해 감염 및 정상 씨감자의 투과스펙트럼을 획득한 후 최소자승판별법(partial least square-discriminant analysis)을 이용하여 감염 씨감자 검출모델을 개발하였다. 개발된 모델의 검정결정계수는($R^2$) 0.943이었고 분류의 정확도는 99%(n=80) 이상으로 우수한 선별성능을 보였다. 개발된 온라인 감염 씨감자 선별시스템은 씨감자 선별뿐만 아니라 다양한 농산물의 감염을 검출하는 기반기술로 응용이 가능할 것으로 판단된다.