• 한국수자원학회논문집
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• 제48권9호
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• pp.757-768
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• 2015

최근 기후변화는 짧은 시간의 지역적인 집중호우와 예상치 못한 폭우에 영향을 미치고 이는 생명과 재산의 손실에 영향을 준다. 본 연구에서는 침수위험도를 결정하기 위한 방법으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분 분석방법을 이용하여 침수위험도에 따른 순위를 결정하였다. 재해연보 및 도시계획 현황에서 선택한 인자들에 대한 표준화를 통해 단위를 통일시켰으며 표준화를 통한 산술평균방법, 상관관계분석을 통한 가중평균방법, 상관도가 높은 인자들을 묶어 분석한 주성분 분석방법을 통해 침수위험도를 결정하고 그 순위를 나타내었다. 본 연구에서 사용된 산술평균방법의 경우 간단하기는 하지만 각각의 인자들이 동일한 가중치를 가지는 문제점이 있고 가중평균 방법의 경우 각각의 인자들이 다른 가중치를 갖기는 하지만 많은 변수들 때문에 변수들 간의 상관관계가 복잡해지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 주성분 분석방법을 사용하였으며 각 지역의 수방능력 및 재해위험을 고려한 침수위험도를 결정하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제18권2호
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• pp.67-74
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• 1992

The lab-scale biological A$_{2}$O system was applied from treating piggery wastewater highly polluted organic material which nitrogen and phosphorous are much contained relatively in conversion with other wastewater. The objective of this study was to investigate the effect of variance parameters on the treatability of this system according to operation conditions. An obtained experimental data were analysed by using principal component analysis (PCA) method. The results are summarized as follows: 1. From Varimax rotated factor loading in raw wastewater, variance of factor 1 was 36.8% and cumulative percentage of variance from factor 1 to factor 4 was 81.5% and of these was related to BOD, TKN and BOD loading. 2. In anaerobic process, variance of factor 1 was 33.5% and cumulative percentage of variance from factor I to factor 4 was 81.8% and of these was related to PO$_{4}$-P, BOD, DO and Temperature. 3. In anoxic process, variance of factor 1 was 30.1% and cumulative percentage of variance from factor i to factor 4 was 84.3% and of these was related to pH, DO, TKN and temperature. 4. In aerobic process, variance of factor 1 was 43.8% and cumulative percentage of variance from factor 1 to factor 4 was 81.5% and of these was highly related to DO, PO$_{4}$-P and BOD. 5. It was better to be operated below 0.30 kg/kg$\cdot$day F/M ratio to keep over 90% of BOD and SS, 80% of TKN, and 60% of PO$_{4}$-P in treatment efficiencies. 6. Treatment efficiencies was over 93% of BOD and SS, 81% of TKN and 60% of PO$_{4}$-P at over 20$^{\circ}$C, respectively.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제2권3호
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• pp.5-15
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• 2015

This research paper has been attempted to inventory the atmospheric factors, contributing to better sales. Exploratory study was undertaken to identify various signs of store atmospherics variables that influence the buying behaviour of buyers. Thirty-four variables identified from this study were used to create a structured questionnaire. This questionnaire was then administered among shoppers in NCR Delhi using non-probability convenience sampling. To determine the atmospheric factors, Principal Component Analysis (PCA) along with Varimax Rotation was attempted. Using principal component factor analysis on the data collected, nine factors were identified to have impact on the store atmospheric. These were Querulous, Music, Sensitive, Budget Seeker, Sensuous, Light, Idler, Space seeker and Comfort Seeker. Contrary to the various earlier studies where music, space seeker and comfort seeker were considered to be most significant factors, light and querulous have emerged out to be the major factor that influences the store atmospheric. This study shows that customers are sensitive, space seekers and sensuous. Constituents of these factors reveal distinct patterns. This research may be used as guidelines for development and management of shopping malls in emerging countries. Retail marketers in India can take this cue in designing their strategies to attract consumers.

• 대한환경공학회지
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• 제38권2호
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• pp.71-78
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• 2016

본 연구에서는 낙동강 창녕함안보 구간의 수질을 통계분석을 이용하여 수질 특성을 파악하였다. 다양한 통계분석기법 중에서 상관분석과 주성분분석 및 요인분석을 실시하였으며, 강우에 따른 조류의 천이양상을 연구하였다. 이는 향후 창녕함안보 구간의 수질관리정책 수립을 위한 기초 자료를 구축하는데 매우 중요한 자료이다. 측정 자료의 상관성 분석 결과, 클로로필-a와 조류는 상관성이 유의하지 않게 나타났으며, 요인분석 결과로 3개의 주성분이 추출되었으며, 제 1요인으로는 COD, TOC, BOD, pH, 수온이 분류되었다. 또한, 강우에 따른 조류의 천이양상을 분석한 결과, 강우 후에는 남조류의 수중개체 농도가 감소하는 추세를 보인 반면, 규조류와 녹조류의 개체 농도는 다소 증가하였다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권2호
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• pp.1-8
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• 2012

이 연구는 입목축적과 산림관리정책 간의 전이함수(transfer function model)를 도출하기 위한 선행연구로, 입목축적변화를 유도하는 산림사업 간 다중공선성의 문제를 해결하기 위해 주성분 분석을 실시하였다. 분석자료는 9개의 대표적인 산림관리정책에 대해 1977~2008년까지 32년간의 연도별 시계열데이터를 활용하였으며, 분석 결과 추출된 3개의 주성분에 대한 전체 설명력은 91.4%로 상당히 높게 나타났다. 요약된 3개의 성분은 양호한 산림관리 병해충관리 산불발생이라는 새로운 변수명으로 개념화하였다.

• Environmental Engineering Research
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• 제22권1호
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• pp.31-39
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• 2017

The primary purpose of this research is to understand those elements that define heavy metals contamination and to propose a novel assessment method based on principal component analysis (PCA) in the Yangping River region of Lingbao City, China. This paper makes detailed calculations regarding such factors the single-factor assessment ($P_i$) and Nemerow's multi-factor index ($P_N$) of heavy metals found in the surface water of the Yangping River. The maximum values of $P_i$ (Cd) and $P_i$ (Pb) were determined to be 892.000 and 113.800 respectively. The maximum value of $P_N$ was calculated to be 639.836. The results of Pearson's correlation analysis, hierarchical cluster analysis, and PCA indicated heavy metal groupings as follows: Cu, Pb, Zn and As, Hg, Cd. The PCA-based pollution index ($P_{an}$) of samplings was subsequently calculated. The relative coefficient square was valued at 0.996 between $P_{an}$ and $P_N$, which indicated that $P_{an}$ is able to serve as a new heavy metal pollution index; not only this index able to eliminate the influence of the maximum value of $P_i$, but further, this index contains the principal component elements needed to evaluate heavy metal pollution levels.

• 한국식품과학회지
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• 제28권6호
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• pp.1171-1176
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• 1996

레토르트 살균처리시 일어나는 계육 모형식품의 휘발성분 변화를 GC 및 GC-MS로 분석한 후 그 데이터를 활용하여 통계분석을 행하였다. 먼저, 분산분석으로 통계적으로 유의한 42개 peak를 선택하였으며 이를 독립변수로 하여 다변량 통계분석을 실시하였다. 단계적 판별분석법으로 두 시료집단의 차이를 명확히 구분하는 GC peak로서 2-heptanone 등 8개 peak를 순차적으로 얻었다. 이어서 선택된 8개 peak를 독립변수로 주성분 분석을 한 결과, 3개 주성분으로, 96.1%의 높은 판별이 가능함을 알 수 있었으며, 특히 PC1은 76.5%의 판별이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 주성분을 이용한 요인분석(Factor Analysis)을 행하여 8개 peak 상호간의 관계를 검토한 결과 11, 20, 21번 peak는 그 방향성 및 크기가 거의 같았으며, 11, 20, 21번 peak 그룹과 9, 32, 39번 peak 그룹은 방향성이 서로 반대이며 크기도 매우 큰 것으로 밝혀졌다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제2권2호
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• pp.12-23
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• 1994

In order to investigate the effect of turbulent intensity on combustion characteristics, new flame factor model was developed. The principal study is the evaluation of interaction of swirl, tumble and unstrutural component of flow characteristics and correlation between turbulent intensity and flame factor. Computational and experimental study has been, performed such as quasi-dimensional cycle simulation, three dimensional flow analysis, engine performance test and diagnostic simulation. From these studies, it was found that flame factor was a function of engine speed and turbulent intensity.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.80-90
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• 2001

AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제27권6호
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• pp.551-560
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• 2021

Due to the low strength and high compressibility characteristics, the loess deposits tunnels are prone to large deformations and collapse. An accurate stability evaluation for loess deposits is of considerable significance in deformation control and safety work during tunnel construction. 37 groups of representative data based on real loess deposits cases were adopted to establish the stability evaluation model for the tunnel project in Yan'an, China. Physical and mechanical indices, including water content, cohesion, internal friction angle, elastic modulus, and poisson ratio are selected as index system on the stability level of loess. The data set is randomly divided into 80% as the training set and 20% as the test set. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to convert the five index system to three linearly independent principal components X1, X2 and X3. Then, the principal components were used as input vectors for probabilistic neural network (PNN) to map the nonlinear relationship between the index system and stability level of loess. Furthermore, Leave-One-Out cross validation was applied for the training set to find the suitable smoothing factor. At last, the established model with the target smoothing factor 0.04 was applied for the test set, and a 100% prediction accuracy rate was obtained. This intelligent classification method for loess deposits can be easily conducted, which has wide potential applications in evaluating loess deposits.