다변량통계기법은 수리지구화학 자료의 분석 및 해석에 많이 이용되어 왔다. 본 연구에서 대응분석과 주성분분석을 동시에 사용하여 인위적인 활동에 의한 지하수의 특징을 살펴보았다. 본 연구의 목적은 NETPATH 프로그램 속의 WATEQ4F를 이용하여 지하수 화학성분의 분화를 계산하고 이를 다변량통계기법을 이용하여 지구화학적인 정보를 추출하는 것이다. 연구지역은 한반도의 남동쪽에 위치한 울산의 LPG 저장시설이다. 본 연구지역에서는 다른 저장시설에서 관찰되는 초염기성의 조성을 가지는 지하수가 관찰되었다. 이러한 인위적인 영향에 의한 높은 pH를 가지는 지하수로 인해 Al의 분화특징과 탄산염의 침전을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 연구지역에 지하수에 영향을 주는 두 인위적인 요소(세정작용와 시멘트영향)에 의해서 수리지구화학적인 특징과 상이 어떻게 변하는 가에 초점을 두었다. 이전 연구결과와 두 통계분석을 통해 제시된 결과를 비교하여 지구화학적인 정보를 이용한 주성분분석과 대응분석인 수리지구화학 연구에서 기초연구로 활용될 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 다변량 통계기법 중 하나인 주성분분석을 활용하여 실시간으로 수질이상 유무를 판단할 수 있는 경보시스템 개발을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다변량 분석 방법 중 수질항목 간의 상관성을 고려한 주성분 분석 방법을 실시간으로 수질이상 유무를 판단하는 알고리즘에 적용시켰다. K-water에서 제공하는 실제 자료를 이용하여 수질 이상에 대한 실시간 감시 알고리즘의 활용성을 검증하였으며, 집중호우 등과 같은 기후변화에 따른 수질이상에 대해서는 기상청 자료와의 비교를 통해 검증하였다.
Chung, Sun-Ok;Sudduth, Kenneth A.;Drummond, Scott T.;Kitchen, Newell R.
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.377-388
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2014
Purpose: Determining the spatial structure of data is important in understanding within-field variability for site-specific crop management. An understanding of the spatial structures present in the data may help illuminate interrelationships that are important in subsequent explanatory analyses, especially when site variables are correlated or are a combined response to multiple causative factors. Methods: In this study, correlation, principal component analysis, and single and nested variogram models were applied to soil electrical conductivity and chemical property data of two fields in central Missouri, USA. Results: Some variables that were highly correlated, or were strongly expressed in the same principal component, exhibited similar spatial ranges when fitted with a single variogram model. However, single variogram results were dependent on the active lag distance used, with short distances (30 m) required to fit short-range variability. Longer active lag distances only revealed long-range spatial components. Nested models generally yielded a better fit than single models for sensor-based conductivity data, where multiple scales of spatial structure were apparent. Gaussian-spherical nested models fit well to the data at both short (30 m) and long (300 m) active lag distances, generally capturing both short-range and long-range spatial components. As soil conductivity relates strongly to profile texture, we hypothesize that the short-range components may relate to the scale of erosion processes, while the long-range components are indicative of the scale of landscape morphology. Conclusion: In this study, we investigated the effect of changing active lag distance on the calculation of the range parameter. Future work investigating scale effects on other variogram parameters, including nugget and sill variances, may lead to better model selection and interpretation. Once this is achieved, separation of nested spatial components by factorial kriging may help to better define the correlations existing between spatial datasets.
To apply TMAH-based Py-MS to a field biological detection system for real-time classification of cell-type, reproducible patterns of the TMAH-based Py-MS spectra was known as a critical factor for classification but was seriously disturbed by quantity of cells injected into pyro-tube. This factor is an exterior variable that could not be complemented by improving the performance of the TMAH-based Py-MS instrument. One of idea to solve the knotty problem has been flashed from "Top-down proteomics for identification of intact microoganisms". That is, biomarker peaks are selected from complicate Py-MS spectra for intact microoganisms by tracing out their origins, based on Py-MS spectra for the featured components of different cell-types, in Top-down approach. This idea has been tested in classification of different Gram-type microoganisms. Through the analyses of spectra for the featured components - peptidoglycan and lipoteichoic acid for Gram-positive cells and lipopolysaccharide and lipid A for Gram-negative cells - with comparing to the spectra the corresponding Gram-type cells in the Top-down approach, biomarker peaks were selected to carry out PCA(Principal Component Analysis) in order to see classification of different Gram-types, resulting in significant improvement of their classification. Furthermore, weighting biomarker peaks on intact cell's spectra, based on the data for the featured components of the Gram-types, contributed to elevate classification performance.
배수성에 따른 심비디움 꽃 향기의 변화를 알아보기 위해 전자코를 이용하여 C. Golden Elf 'Sundust'의 2배체와 4배체 꽃을 PCA(주성분분석)와 DFA(판별함수분석)로 분석한 결과, 꽃 한 송이의 향기는 2배체에 비해 4배체에서 강하게 나타났고, 화기 조직별 향기는 예주가 가장 강하게 나타났으며 꽃잎과 설판은 근접한 패턴을 보였다. 배수성에 따른 심비디움의 분화수명의 차이를 알아보기 위해 C. Golden Elf 'Sundust'와 C. Elma 'Orient Toyo' 분화의 화경을 조사한 결과 개화기간뿐 만 아니라 화경당 화수, 화경장에서 모두 차이가 나타나지 않았다. 본 연구는 심비디움을 비롯한 다른 종류의 난과식물 배수체 육종에 있어 기초자료로 유용하게 활용 될 것이다.
Jung, Ji Na;Heo, Kweon;Kim, Myong Jo;Lee, Ju Kyong
한국육종학회지
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제40권4호
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pp.361-370
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2008
In order to better understand the morphological differentiation of the two cultivated types of Perilla crop and their weedy types in Korea and Japan, we studied the variation of 62 accessions by examining 15 morphological characteristics. By using ANOVA (one-way analysis of variance), we determined that var. frutescens and var. crispa showed significant morphological differences in terms of plant height and seed weight. Furthermore, cultivated var. frutescens and var. crispa could also be clearly discriminated from one another using PCA (principal component analysis). Specifically, quantitative and qualitative characteristics such as plant height, seed weight, degree of pubescence, shape of leaf, color of leaf, fragrance of plant, color of flower, color of stem and seed size greatly contributed to differences seen in the positive and negative direction on the first axis. In our study, most accessions of cultivated var. frutescens and those of its weedy type could be clearly discriminated from one another, however, most accessions of cultivated and weedy types of var. crispa were not clearly discriminated by the ANOVA and PCA analyses. These results indicated that cultivated var. frutescens can be considered to be a domesticated form, while the cultivated var. crispa can not be considered to be a domesticated form in Korea and Japan. It is our belief that our results concerning the morphological variations among cultivated types of Perilla crop and their weedy types in Korea and Japan will help ensure the long-term success of breeding programs and maximize the use of the germplasm resources in Korea.
Water and soil properties in paddy fields subjected to organic and conventional farming were characterized over the rice cycle in South Korea. To achieve the goals of this study, we sampled and analyzed soil and water from 24 organic paddy plots and 11 conventional paddy plots in March, May, August, and October 2016. The results were analyzed using statistical analyses, including analysis of variance (ANOVA), cluster analysis, and principal component analysis. The ANOVA results showed that water content (WC), electrical conductivity (EC), organic matter (OM), and available phosphorus ($P_2O_5$) in soil varied significantly (p < 0.01) depending on the farming method. Higher OM, EC, and $P_2O_5$ of soil were observed in the conventional paddies than in the organic paddies. All soil properties, except pH and ammonium, depended on seasonal variation. Cluster analysis revealed that soil properties in May were distinctly separated from those in other seasons mainly due to basal fertilization. The principal component analysis distinguished the soil properties in different seasons, but such a distinction was not observed between the soil properties in organic and conventional paddies. Low contents of WC, OM, and total N were observed in March. High concentrations of nitrate and total P were observed in May, but these were low in August and October. The soils from October were also characterized by high concentrations of EC and $P_2O_5$. These results indicate that the sampling time for soil and water can significantly influence the evaluation of soil properties with different farming methods.
The Yeongsan River estuary was altered by a sea dike built in 1981 and the sluice gates in the dike were extended recently in 2014. The construction has caused changes in water properties and hydrodynamics and also produced disturbances including hypoxia and algal blooms. We analyzed the water quality and chlorophyll-a data (2009-2018) collected seasonally at 3 stations (Sts. 1-3) along the channel of the estuary by the Marine Environmental Monitoring System. Variations in water quality and chlorophyll-a (an index of phytoplankton biomass) were examined and their stressors were also identified by statistics including correlation and multivariate principal component analyses (PCA). The water quality was mainly affected by freshwater discharge from the dike. Salinity, nutrients and chlorophyll-a were especially affected by the discharge and the effect enhanced during summer and at the upper region near the sea dike decreasing downstream. Three factors were extracted for each station in the PCA accounting for 66.07-72.42% of the variations. The first was an external factor associated with freshwater discharge and the second and third were seasonal or biological factors. The results indicate that the water quality is more affected by short-termed and episodic events such as freshwater discharge than seasonal events and the influence of freshwater discharge on water quality is more extensive than that previously reported. This suggests that the boundary of the estuary should be extended to take into account the findings of this study and a management strategy linked to the freshwater zone is required to manage the integrity and water quality of the Yeongsan River estuary.
원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
우리나라는 동북아지역에서 아시아 허브항만의 위상을 유지하기 위해 항만시스템의 업그레이드에 막대한 예산을 투입하고 있다. 그 결과로 우리나라 대표항만인 부산항은 세계 5위 수준의 컨테이너 물동량 처리 수준을 보이고 있다. 그러나 부산항을 제외한 다른 항만은 낮은 순위에 자리하고 있다. 이 연구는 자료포락분석(DEA) 모델과 Malmquist 생산성지수(MPI)를 이용하여 국내 주요 항만의 효율성과 생산성을 분석하는데 목적이 있다. 특히 변수의 수가 의사결정단위(DMU) 수를 초과할 경우 판별력이 약해지는 DEA모델을 보완하기 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 DEA모델에 결합한 PCA-DEA모델을 이용하였다. 그리고 MPI는 다년간의 항만의 생산성을 측정하기 위하여 적용하였다. 그 결과로 우리나라 주요항만의 효율성과 생산성 순위를 결정할 수 있었으며, 광양항과 울산항 2010년과 2018년 비교시 효율성 측면에서 상위권을 보였으며, 생산성 분석 결과에 있어서 대산항과 목포항이 다른 항만에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이 연구결과는 항만별 경쟁력을 객관적으로 평가하고 전략을 마련하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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