• 대한토목학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.173-185
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• 2015

본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.452-456
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• 2003

본 논문은 화자 적응시 화자 독립 모델의 차수를 줄이고 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 알고리즘에서 요구되는 역행렬 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 주성분분석 (PCA: principal components analysis)과 독립성분분석 (ICA: independent components analysis)을 통해 모델 혼합성분 (mixture component)들간의 상관관계를 줄임으로서 모델의 차수를 감소하였다. 주성분분석 및 독립성분분석에 요구되는 추가 연산량은 화자 독립 모델을 훈련할 때 추가함으로써 화자 적응시에 추가되는 연산량은 극히 미소하다. 36차의 HMM 파라메타 차수를 PCA는 12차, ICA는 10차로 감소하였을 때 기존의 MLLR 적응방법과 유사한 단어 인식률을 나타내었다. 즉, 모델 파라미터의 차수를 n이라고 할 때 기존의 MLLR알고리즘에서 역행열 연산에서 요구되는 연산량은 O(n⁴)에 비례하므로 PCA는 1/81, ICA는 1/167만큼 연산량을 감소하였다.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.445-455
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• 2007

본 논문은 주성분분석기법을 이용한 치아의 다면특징을 기반으로 한 새로운 생체 식별시스템을 제안한다. 치아의 다면 특징들은 정면치아와 좌측, 우측 치아들로 이루어진다. 우리는 실생활 환경에서 보안 접속을 위하여 치아를 이용한 생체식별을 목표로 한다. 다면 치아 영상들은 특별히 고안된 실험환경에서 획득되었으며, 개인 식별을 위한 특징으로 42개의 주성분이 개발되었다. 개인 식별은 학습된 다면치아와 회전된 다면치아 사이의 최소근접기법에 의해 계산되었다. 2도 회전 후의 다면치아 인식성능은 평균값으로 좌측면 치아 95.2%, 우측면 치아 91.3%을 보였다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.461-466
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• 2005

The purpose of this study is to classify rural villages through the amenity investigation by a village unit. PCA(Principal component analysis) is used for the classification of rural villages. The principal components of rural villages are deduced scale, population, infrastructure, traffic, education welfare and sightseeing by PCA.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제14권4호
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• pp.415-433
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• 1991

Seasonal variation in size and number of floral structures was examined in two massachusetts populations of chelidonium major, a self-compatible herb. All floral charcters except for anther number per flower declind significantly during a 3 week period. However, temporal patterns were not identical among characters or between popolations. The result indicate that floral characters varied in conjunction with flower diameter,but that the pattern of changes in floral characters in response to environments may not be easy to predict. Principal components analysis was conducted to environments may not be easy to predict. principal compenents analysis was conducted tl identify the functional relationship among floral male function, and female function, respectively, perhaps reflecting the functional distinction of floral characters. Based on this pattern, the relative allocation to sexual structures within flowers was examined: male allocation was relatively greater than female allocation eary or in the middle of flowering season, depending upon populations. Temporalvariation in relative allocation within flowers was not independent of seed tield components:; different combinations of the size and number of floral characters were correlated with different seed yield components, for example, either seed size or number per fruit, during a season. in particular, allocations to attractive and male structures were highly correlated with mean seed weight only earlier in the season. These result provide some evidence that flowering phenolgy is an important comportant to be considered in the study of sexual allocation.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1299-1305
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• 2013

이 논문에서 우리는 MFCC 특징벡터의 차원 저감을 통해 음성 인식에서의 계산량을 줄이는 방법을 조사한다. 특징벡터의 특성분해는 벡터의 성분을 분산의 크기에 따라 배치되도록 선형 변환 시켜준다. 첫 번째 성분은 가장 큰 분산을 가져서 패턴 분류에서 가장 중요한 역할을 한다. 따라서, 분산이 작은 성분들을 제외시키는 차원 저감을 통하여, 계산량을 줄이면서 동시에 음성 인식 성능을 저하시키지 않는 방법을 생각할 수 있다. 실험 결과, MFCC 특징벡터의 성분을 절반 정도로 줄여도 음성인식 오류율에 큰 악영향이 없음이 확인되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.59-63
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• 2013

In biomass gasification, efficiency of energy quantification is a difficult part without finishing the process. In this article, a radial basis function neural network (RBFN) is proposed to predict biomass efficiency before gasification. RBFN will be compared with a principal component regression (PCR) and a multilayer perceptron neural network (MLPN). Due to the high dimensionality of data, principal component transform is first used in PCR and afterwards, ordinary regression is applied to selected principal components for modeling. Multilayer perceptron neural network (MLPN) is also used without any preprocessing. For this research, 3 wood samples and 3 other feedstock are used and they are near infrared (NIR) spectrum data with high-dimensionality. Ash and char are used as response variables. The comparison results of two responses will be shown.

• 대한산업공학회지
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• 제24권2호
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• pp.211-221
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• 1998

It is very important to have a satisfactory measurement system, since it is useless to try to improve the manufacturing process without an adequate measurement system. Therefore, evaluation of the measurement system is the first step for the quality improvement of the manufacturing process. To estimate the measurement error we must conduct a controlled gage repeatability and reproducibility(gage R&R) study. Many manufacturers use a gage or instrument to measure multiple dimensions for the overall quality of the manufactured parts. In this case, it is necessary to estimate the gage R&R for multiple dimensions. When a gage measures a large number of dimensions of a part, it is very time-consuming and costly to measure all the dimensions. In this paper we propose the use of the principal component analysis method to identify a few principal components out of the original multivariate measurement capability to explain most of the measurement system variation pattern.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.298-303
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• 2000

A procedure to predict the fatigue life of rubber components based on the signed principal strain method was proposed. A tension-compression rubber specimen with Jang-gu shape was designed and principal strain distribution was obtained by using the nonlinear finite element analysis. Finite element analysis and fatigue test of strut rubber mount were conducted to evaluate the fatigue life prediction procedure proposed. A procedure was employed to predict the fatigue life of strut rubber mount. Predicted fatigue lives have a good agreement with tested lives within a factor of 3.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.27-32
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• 2007

Determination of crack depth in filed using the self-calibrating surface wave transmission measurement and the cutting frequency in the transmission function (TRF) is very difficult due to variations of the measurement conditions. In this study, it is proposed to use the measured full TRF as a feature for crack depth assessment. A principal component analysis (PCA) is employed to generate a basis of the measured TRFs for various crack cases. The measured TRFs are represented by their projections onto the most significant principal components. Then artificial neural networks (NNs) using the PCA-compressed TRFs is applied to assess the crack in concrete. Experimental study is carried out for five different crack cases to investigate the effectiveness of the proposed method. Results reveal that the proposed method can be effectively used for the crack depth assessment of concrete structures.