• 한국지반공학회논문집
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• 제26권10호
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• pp.69-79
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• 2010

본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권3호
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• pp.175-184
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• 2013

Kernel principal component analysis(PCA) maps observations in nonlinear feature space to a reduced dimensional plane of principal components. We do not need to specify the feature space explicitly because the procedure uses the kernel trick. In this paper, we propose a graphical scheme to represent variables in the kernel principal component analysis. In addition, we propose an index for individual variables to measure the importance in the principal component plane.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권1호
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• pp.49-58
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• 2004

In this talk we proposed an asymptotic test for dimensionality in the latent variable model for probabilistic principal component analysis with missing values at random. Proposed algorithm is a sequential likelihood ratio test for an appropriate Normal latent variable model for the principal component analysis. Modified EM-algorithm is used to find MLE for the model parameters. Results from simulations and real data sets give us promising evidences that the proposed method is useful in finding necessary number of components in the principal component analysis with missing values at random.

• 생명과학회지
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• 제13권3호
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• pp.343-348
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• 2003

육종재료를 얻기 위하여 부산·경남지역에서 수집된 재래종 옥수수 49 계통을 선발하여 본 실험을 실시하였다. 본 시료는 주성분분석을 이용하여 재래종 옥수수를 해석하고 계통분류를 실시하였던 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 7 개의 형질을 이용하여 실시한 주성분분석에서는 제 4주성분까지를 가지고 전체 변동의 86.3%를 설명할 수 있었고, 제 2 주성분까지는 전체 변동의 67.4%를 설명할 수 있었다. 주성분에 대한 형질들의 기여율은 형질에 따라 달랐고 상위 주성분에서 켰으며 하위 주성분에서 작았다. 주성분과 형질과의 상관계수는 주성분의 생물학적 의의와 주성분에 대응한 식물체의 형을 명확히 하였는데 제 1 주성분은 식물체의 크기 및 생장기간에 관련된 주성분이었고, 제2주성분은 이삭수와 분얼수에 관련된 주성분이었다. 제 3주성분과 제 4 주성분에서는 형질간에는 유의성이 인정되지 않았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권2호
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• pp.135-150
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• 2021

We propose principal differential analysis based classification methods. Computations of squared multiple correlation function (RSQ) and principal differential analysis (PDA) scores are reviewed; in addition, we combine principal differential analysis results with the logistic regression for binary classification. In the numerical study, we compare the principal differential analysis based classification methods with functional principal component analysis based classification. Various scenarios are considered in a simulation study, and principal differential analysis based classification methods classify the functional data well. Gene expression data is considered for real data analysis. We observe that the PDA score based method also performs well.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.623-630
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• 2003

Recently, Tanaka(1988) derived two influence functions related to an eigenvalue problem $(A-\lambda_sI)\upsilon_s=0$ of real symmetric matrix A and used them for sensitivity analysis in principal component analysis. In this paper, we deal with the perturbation expansions up to quadratic terms of the same functions and discuss the application to sensitivity analysis in principal component regression analysis(PCRA). Numerical example is given to show how the approximation improves with the quadratic term.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.533-541
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• 2013

이 연구에서는 라소를 이용한 간편한 주성분분석을 제안한다. 이 방법은 다음의 두 단계로 구성되어 있다. 먼저 주성분분석에 의해 주성분을 구한다. 다음으로 각 주성분을 반응변수로 하고 원자료를 설명변수로 하는 라소 회귀모형에 의한 회귀계수 추정량을 구한다. 이 회귀계수 추정량에 기반한 새로운 주성분을 사용한다. 이 방법은 라소 회귀분석의 성질에 의해 회귀계수 추정량이 보다 쉽게 0이 될 수 있기 때문에 해석이 쉬운 장점이 있다. 왜냐하면 주성분을 반응변수로 하고 원자료를 설명변수로 하는 회귀모형의 회귀계수가 고유벡터가 되기 때문이다. 라소 회귀모형을 위한 R 패키지를 이용하여 모의생성된 자료와 실제 자료에 이 방법을 적용하여 유용성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.79-84
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• 2021

고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분 변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의한 주성분 위계를 분석하고 위계가 낮은 주성분이 변수로 선정이 되는 것을 막고 또한 상관 분석을 통하여 데이터의 중복 발생이 데이터 편향을 유도하는 것을 최소화하 하고자 한다. 이를 통하여 주성분 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄임으로써 실제 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 변수를 선정하는 방법을 제안하고자 한다.

• 수산해양기술연구
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• 제35권3호
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• pp.243-249
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• 1999

Specificity of catches has been analyzed to japanese tuna purse seine A principle component analysis was used to improve the efficiency of fishing and increase sustainable production and productivity of Korean tuna purse seine.The result are as follows;From the principal component analysis of the fish catches, the first principal component(Z1) to promote principal component score was skipjack Kastsuwonus Pelamis, LINNAEUS and yellowfin tuna Thunnus Albacares, BONNATERRE (Small : smaller than 10kg) and proportion was 86.8% of total. The second principal component(Z2) to increase principal component score was yellowfin tuna (Large : larger than 10kg) and proportion was 9.5%.On the other hand, fish operating that have caught skipjack and yellowfin tuna (Small and Larger) was not so much. Fish catches for one species raised volume of the catches while catches for multi-species decreased it since principal composition score for one species and both species together has been increased.Fish school could be divided into three groups of schools each of which was associated with drift objects, payaho and ship, school associated with shark, whale and porpoise and school of breezing, feeding and jumping from proportion of principal component analysis for fish catches of school types. However, the biological pattern is different among school associated with ship, payaho and school associated with drift objects for analysis eigen vector. School associated with ship, payaho and school associated with drifting object associated is judged as school which be assembled to vessel and drifted log temporary.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.311-321
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• 2017

주성분 분석은 통계학 뿐만 아니라 기상학에서 널리 사용되는 방법론이며, 고차원 자료에 대한 차원축소 역할 뿐만아니라 기상자료에서의 의미있는 패턴을 찾아내기 위해 사용되는 방법론이다. 또한 주성분분석에 기반을 둔 주성분 회귀분석 방법론은 기후예측이 가능하므로 미래 시점의 기후값 예측에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Wang과 Huang (2016) 논문에서 제안한 제한된 공간 주성분 분석을 기반으로 한 주성분 회귀분석 방법론을 개발하였다. 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하였고, 실제 자료인 동아시아 지역 온도예측에 적용하여 기존의 주성분 회귀분석 예측 값에 비해 예측력이 높아짐을 확인하였다.