• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.61-74
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• 2020

심볼릭 자료 중 하나인 구간형 자료는 모든 관측값에서 단일 값이 아닌 구간을 값으로 취하며, 관측값 내에 변동이 존재한다는 특징을 갖는다. 주성분 분석은 자료의 분산을 최대로 설명하여 자료의 차원을 축소하는 방법이므로 구간형 자료의 주성분 분석은 관측값 간의 분산 뿐만 아니라 관측값 내의 분산 역시 설명하여야 한다. 본 논문에서는 구간형 자료의 세 가지 주성분 분석법을 소개하고자 한다. 또한 기존의 분위수 방법에서 균일분포를 사용하는 것이 아니라 구간의 중심점 부근이 좀 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 보고 절단정규분포를 사용하는 방법을 제안하였다. 모의실험과 OECD 관련 실제 통계 자료를 통하여 각 방법의 결과를 비교해 보았다. 마지막으로 분위수 방법의 경우 화살표 표현법을 통해 주성분 산점도를 그리고 분위수들의 위치와 분포를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1093-1102
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• 2010

주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 피처 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감한 단점이 있으며, 이러한 잡음 민감성을 해결하기 위해 여러 가지 PCA 변형이 제안되었다. 그 중 robust fuzzy PCA(RF-PCA)는 퍼지 소속도를 사용하여 잡음의 영향을 효과적으로 줄일 수 있음이 입증되었다. 하지만 RF-PCA 역시 몇 가지 문제점이 있고, 수렴성이 그 중 하나이다. RF-PCA는 소속도와 주성분을 갱신할 때 서로 다른 목적 함수를 사용하므로 수렴 속도가 느리고 구해지는 해가 국부 최적 해임을 보장하지 않는다. 이 논문에서는 RF-PCA의 문제점을 해결하기 위해 하나의 목적 함수를 이용해 소속도와 주성분을 갱신할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법, RF-PCA2는 반복 최적화를 이용함으로써 국부 최적해에 수렴함을 보장하며, RF-PCA에 비해 빠른 수렴 속도를 가지고, 잡음 민감성이 줄어든다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제3권2호
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• pp.1-5
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• 2007

This paper proposes a technique for principal component analysis (PCA) to raise the recognition rate of a front face in a low dimension by hierarchical image and parallel processing structure. The conventional PCA shows a recognition rate of less than 50% in a low dimension (dimensions 1 to 6) when used for facial recognition. In this paper, a face is formed as images of 3 fixed-size levels: the 1st being a region around the nose, the 2nd level a region including the eyes, nose, and mouth, and the 3rd level image is the whole face. PCA of the 3-level images is treated by parallel processing structure, and finally their similarities are combined for high recognition rate in a low dimension. The proposed method under went experimental feasibility study with ORL face database for evaluation of the face recognition function. The experimental demonstration has been done by PCA and the proposed method according to each level. The proposed method showed high recognition of over 50% from dimensions 1 to 6.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.698-701
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• 2002

Subspace analysis (which includes PCA) seeks for feature subspace (which corresponds to the eigenspace), given multivariate input data and has been widely used in computer vision and pattern recognition. Typically data space belongs to very high dimension, but only a few principal components need to be extracted. In this paper I present a fast sequential algorithm for subspace analysis or tracking. Useful behavior of the algorithm is confirmed by numerical experiments.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 1999년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.272-276
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• 1999

The present paper proposes design and manufacturing methods of the carbon/epoxy square grid structure with near zero-CTE in three geometrical principal directions. Bonding strength of the grid structure is examined for different bonding methods. Numerical examples show that maximum displacement of the composite grid structure is almost zero comparing with that of aluminum grid structure with same dimension under thermal loading.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.103-106
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• 2005

The goal of our research is to build a text independent speaker recognition system that can be used in any condition without any additional adaptation process. The performance of speaker recognition systems can be severally degraded in some unknown mismatched microphone and noise conditions. In this paper, we show that PCA(Principal component analysis) without dimension reduction can greatly increase the performance to a level close to matched condition. The error rate is reduced more by the proposed augmented PCA, which augment an axis to the feature vectors of the most confusable pairs of speakers before PCA

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제28권3_4호
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• pp.1017-1023
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• 2010

We prove that a maximal ideal M of D[x] has two generators and is of the form where p is an irreducible element in a PID D having infinitely many nonassociate irreducible elements and q(x) is an irreducible non-constant polynomial in D[x]. Moreover, we find how minimal generators of maximal ideals of a polynomial ring D[x] over a DVR D consist of and how many generators those maximal ideals have.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.195-201
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• 2014

본 연구에서는 $(2D)^2PCA$ 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템을 설계하였다. 기존의 1차원 PCA는 행과 열의 곱으로 표현한 이미지의 차원을 축소한다. 하지만 $(2D)^2PCA$(2-Directional 2-Dimensional Principal Components Analysis)는 이미지의 행과 열에서 각각 차원축소를 수행한다. 그 다음 제안된 지능형 패턴분류기로 축소된 이미지를 사용하여 성능을 평가한다. (pRBFNNs)로 성능 평가를 한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 RBFNNs의 연결가중치로 일차 선형식으로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다. 실험 평가를 위해 IC&CI 연구실 데이터를 추가하여 실험하였다.

• 한국간호교육학회지
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• 제4권2호
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• pp.220-235
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• 1998

The revolution of nursing curriculum has been focused on clinical competency for nursing graduates to flexibly respond to changes in societal health needs and disciplinary requirements. In this trend, the study was designed to identify basic concepts of nursing education that reflects the changes in societal needs and nursing discipline, and to develop the instrument to measure performance level in each dimension of clinical competency. The study was conducted in two phases. In phase 1, principal concepts consisted of nursing education were determined through literature review as well as series of discussion sessions on nursing philosophies and educational objectives among researchers. Though the process, the conceptual framework of competency based nursing curriculum was constructed with nursing process and professional role as horizontal threads, client, health needs, and nursing interventions as vertical threads. Then, items were developed to represent each dimension of competency : client and health need, nursing process, professional role, and nursing interventions. The total of 273 items were included as to represent clinical competency required for BSN graduates. In phase 2, questionnaires were distributed to nursing faculties of 41 BSN programs to validate the 273-item Instrument developed to measure competency. The total of 34 subjects returned the questionnaire with 81% of response rates. The subjects of the study had an average of 42 months of clinical experience and 13 years of education experience in various nursing areas with an age range of 30 to 52 years. The data were analyzed by utilizing SPSSWIN and the results are as follows. 1) The mean score of the nursing process dimension was supported most with the mean of 3.60(SD=0.32) compared to client and health need dimension(M=3.49, SD=.40), professional role(M=3.41, SD=.44), and nursing interventions(M=3.57, SD=.34). 2) The dimensions of competency were moderately correlated to each other with a range of r=.433 to r=.829, confirming that four dimensions of competency were related but distinct concepts. 3) The items of each dimension were analyzed based on its appropriateness. 'Assessing risk factors of the clients' were most highly supported in client and health need dimension. Most items of nursing process dimension were considered appropriate, while items related to efficient communication were well supported in professional role dimension. In nursing intervention dimension, items on basic nursing skills were highly supported while items on specific nursing interventions such as music therapy or art therapy were considered relatively inappropriate to competency for BSN graduates. The findings clearly showed that the current nursing education more emphasizes nursing interventions based on nursing process than other dimensions of competency. There is a need to reconceptualize nursing curriculum that is able to reflect more of nursing professional role and client/health need dimensions. Further research to validate the instrument by confirming competency dimensions of nursing graduates who are currently working at the hospital has been suggested.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.201-211
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• 2013

본 연구는 다양한 가중치 산출방법을 적용하여 각 차원별 가중치 및 고객만족도지수를 비교하고 시사점을 밝혀보고자 한다. 이를 위해 가중치 산출방법을 주관적 방법과 통계적 방법으로 구분하고, 다시 주관적 방법은 고정총합법, 그리고 통계적 방법은 상관분석, 회귀분석, 주성분분석, 요인분석, 구조방정식으로 세분화하였다. 연구결과 주관적 방법과 통계적 방법에 의한 가중치는 서로 차이가 있는 것으로 나타났고, 분석방법에 따른 가중치의 순위는 유사한 패턴으로 구분되었다. 그리고 가중치 산출방법에 따른 각 차원별 가중치는 큰 편차를 보여 차원간의 변별력 및 안정성에 차이를 나타냈다. 마지막으로 다양한 가중치 산출방법에 따른 고객만족도지수는 구조방정식, 회귀분석, 상관분석, 산술평균, 주성분분석, 고정총합법, 요인분석의 순으로 높게 나타났고, 각 방법론에 따른 고객만족도지수는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.