본 연구에서는 비정상상태 운전을 기본으로 하는 CNG 충전소를 대상으로 다변량 통계분석방법 중의 하나인 다차원의 대용량 데이터 처리에 적합한 주성분분석(PCA) 기법을 사용하여 실시간 이상감지 및 진단이 가능한 모니터링 시스템을 제안하였다. CNG 충전소로부터 매초 간격으로 수집되는 7개의 압력센서 데이터와 5개의 온도센서 데이터의 주요 경향을 나타내는 변수들의 조합으로 주성분이라 불리는 새로운 특성변수들을 산출하고, 분산의 분포를 통해 특성변수의 계산으로부터 모델을 구축하였다. 모니터링은 구축된 모델을 통해 운전 중의 실시간 데이터를 반영하여 진행된다. 시스템 검증 및 정확성을 개선하기 위해 모니터링 테스트를 수행한 결과, 정상상태의 모든 데이터를 정상으로 판단하였고, 이상 데이터의 성공적인 검출 시 관련 변수를 추적하여 비정상 원인을 찾아낼 수 있었다.
본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 수리지화학적 특성을 분석하고, 주성분 분석을 통해 얻어진 변수를 설명하는 수리지화학적 과정에 대한 해석, 그리고 각 성분과 주성분을 이용한 공간정보에 대하여 지구통계기법을 적용하여 연구지역 지하수의 유동 및 순환 과정을 해석하고자 하였다. 제주도 지하수의 수질에 가장 많이 영향을 미치는 성분은 Cl과 $NO_3$이었으며, 특히 농업활동에 의해 증가되는 $NO_3$는 지하수 성분 중 가장 큰 변동을 보여주었다. 다변량 통계분석법인 주성분 분석(PCA)에 의한 수리지화학적 특성 분석 결과, 초기 3개의 주성분은 전체 분산의 $73.9\%$를 설명하였다. 주성분 1은 용존 이온의 증가를 나타내며, 주성분 2는 탄산염 광물의 용해와 질산염 오염의 영향, 주성분 3은 양이온 교환반응과 규산염광물의 용해과정을 지시한다. 실험적 반베리오그램 유형 분석 견과 지하수 성분은 크게 두 그룹으로 분류되며 각각의 그룹에는 EC, Cl, Na, $NO_3$와 $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, Sr이 속한다 지하수 성분의 공간분포 특징을 조사한 결과, 전기전도도(EC), Cl, Na는 해수의 영향을 받는 해안가로 갈수록 증가하는 경향을 보여주며, $NO_3$는 농경지의 분포와 밀접한 상관관계를 가진다. 이들 성분은 또한 지형과도 상관성을 가지며 이는 지하수 함양과의 관련성을 나타낸다. 요인 크리깅 수행 결과 PCI은 Cl, Na, EC의 공간분포와는 다른 양상을 보여주는데 이는 pH, Ca, Sr, $HCO_3$가 PCI에 미치는 영향 때문인 것으로 분석되었다 서부지역에서는 PC2의 이상대가 길게 나타나며 이는 탄산염 광물의 용해와 관련이 있는 것으로 사료된다. 이상의 결과로부터 연구지역 지하수에 대한 다변량 통계분석 및 지구통계 분석 기법의 적용은 수질에 대한 복합적 정보의 정량화와 공간 특성을 해석하는데 사용될 수 있다.
The exhaled breath contains gases generated from human body. When disease occurs in the body, exhaled breath may include gas components released from disease metabolism. If we can find specific elements through analysis of the exhaled gases, this approach is an effective way to diagnose the disease. The lung function has a close relationship with exhalation. Exhaled gases from COPD (Chronic Obstructive Pulmonary Disease) patients can be analyzed by gas chromatography-mass spectroscopy (GC-MS) and a gas sensor system. The exhaled breath for healthy person and COPD patients had different components. Significantly more benzendicarboxylic acid was detected from COPD patients than in healthy persons. In addition, patients had a variety of decane. Phosphorous compounds with different isomers were detected from patients. The results obtained by gas sensor system were processed by PCA (Principal Component Analysis). The PCA results revealed distinct difference between the patients and healthy people.
Many small-scale ponds that serve as ecological habitat, recreation and irrigation are faced to eutrophication problem, which causes aesthetic nuisance and ultimately loss of their functions. Thus accurate evaluation of the trophic state of these ponds is essential to provide rational information to the stakeholders so that they can develop effective management actions. In this study, the trophic state of a small pond (Wonheung) that experiencing water quality degradation due to vicinity land development was assessed using various Trophic State Indexes (TSIs) and statistical analysis including Principal Components Analysis (PCA) based on the field monitoring data obtained from May to December, 2007. The results showed that the pond is under eutrophic state with average total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P) concentrations of $708.1{\mu}g/L$ and $59.3{\mu}g/L$, respectively. The factor loading plot obtained from PCA showed distinct two influencing factors, PC 1 and PC 2. PC 1 was grouped by T-P, Chlorophyll a (Chl-a), suspended solids (SS), TN/TP ratio, and transparency that all strongly related to the eutrophication state, while PC 2 by temperature, conductivity, dissolved oxygen (DO) and turbidity that explains the seasonal water quality variations. The limiting factor was identified as light rather than phosphorus by both T-N/T-P ratio and TSI indexes analysis. The results and methodology adopted in this study can be used for water quality assessment for other small ponds and lakes.
This study estimated spatial and seasonal variation of water quality to understand characteristics of Nakdong river basin, Korea. All together 11 parameters (discharge, water temperature, dissolved oxygen, 5-day biochemical oxygen demand, chemical oxygen demand, pH, suspended solids, electrical conductivity, total nitrogen, total phosphorus, and total organic carbon) at 22 different sites for the period of 2003-2011 were analyzed using multivariate statistical techniques (cluster analysis, principal component analysis and factor analysis). Hierarchical cluster analysis grouped whole river basin into three zones, i.e., relatively less polluted (LP), medium polluted (MP) and highly polluted (HP) based on similarity of water quality characteristics. The results of factor analysis/principal component analysis explained up to 83.0%, 81.7% and 82.7% of total variance in water quality data of LP, MP, and HP zones, respectively. The rotated components of PCA obtained from factor analysis indicate that the parameters responsible for water quality variations were mainly related to discharge and total pollution loads (non-point pollution source) in LP, MP and HP areas; organic and nutrient pollution in LP and HP zones; and temperature, DO and TN in LP zone. This study demonstrates the usefulness of multivariate statistical techniques for analysis and interpretation of multi-parameter, multi-location and multi-year data sets.
Temperature-dependent changes in near-infrared (NIR) spectra have been measured for oleic acid, and nonanoic acid in the pure liquid state. Particular attention has been paid to the 5400-4800 cm$\^$-1/ region where a number of combination bands appear. The NIR spectra of oleic acid show that a band at 5303 cm$\^$-1/ increases with temperature while that at 5270 cm/sup-1/ decreases. It ha been found from their second derivative spectra that these spectral changes take place stepwisely with two break points at 30 and 53$\^{C}$, which correspond to the phase transition temperatures oleic acid reported previously. Principle component analysis (PCA) has been carried out for the NIR spectra of oleic acid in the 5400-4800 cm$\^$-1/ region measured over a temperature range of 15-80$\^{C}$. core plots of the first and second principal components (PCs) show that the NIR spectra are classified into three groups; the spectra measured in the temperature range of 15-30$\^{C}$, those in the range of 31-53$\^{C}$, and those in the range of 54-80$\^{C}$. These temperature ranges correspond to those for quasi-smectic liquid crystal, disordered liquid crystal, and isotropic liquid of oleic acid in the pure liquid state. In other words, PCA provides unambiguous evidence for the phase transitions. similar studies have been carried out for petroselinic acid and nonanoic acid in the pure liquid states, but they do not show any evidence for phase transitions.
결핵은 환자를 미리 발견하여 치료함으로서, 질병의 전파를 차단하여 새로운 감염자가 발생을 최소화하고, 결핵을 조기에 예방 및 진단하는 것이 중요하다. 그러므로 현재 의학에서는 디지털 의료영상을 활용하여 질병진단의 보조 수단으로서 컴퓨터자동진단시스템이 응용되고 있다. 본 연구에서 주성분 분석(PCA)과 질감분석(Texture features)의 알고리즘을 이용하여 결핵의 질병을 자동으로 판별 및 인식하였으며, 그 기준에 따라 디지털 흉부 방사선영상에서 컴퓨터자동진단의 실용화를 위한 선행연구를 하였다. 실험결과는 주성분분석을 이용한 병변 인식률은 전문의의 질병에 대한 판독률보다 낮게 나타났지만, 질감분석의 인식률은 전문의 판독결과보다 높은 병변 인식률을 나타내었다. 그러므로 제안하는 알고리즘을 활용한 컴퓨터자동진단시스템은 임상의사에게 부가적인 보조 수단으로서 예비판독 단계의 정보를 제공하여 질병의 조기진단 및 예방이 가능할 것으로 사료된다.
The reliable Typical Meteorological Year (TMY) data, sometimes called Test Reference Year (TRY) data, are necessary in the feasibility study of renewable energy installation as well as zero energy building. In Korea, there are available TMY data; TMY from Korea Institute of Energy Research (KIER), TRY from the Korean Solar Energy Society (KSES) and TRY from Passive House Institute Korea (PHIKO). This study aims at examining their characteristics by using Principle Component Analysis (PCA) at six ground observing stations. First step is to investigate the annual averages of meteorological elements from TMY data and their standard deviations. Then, PCA is done to find which principle components are derived from different TMY data. Temperature and solar irradiance are determined as the main principle component of TMY data produced by KIER and KSES at all stations whereas TRY data from PHIKO does not show similar result from those by KIER and KSES.
객체 검출은 영상에서 객체의 식별, 위치정보, 상황인식 등을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분으로 선형변환 한다. 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 Eigen-background를 구성한다. Fuzzy-C-Means (FCM)은 Eigen-background의 정보를 입력 차원으로 하여 영상을 Clustering하고 객체와 배경으로 분류한다. 고정된 카메라에서 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 동일한 시점에서 움직이는 객체가 포함된 영상을 학습데이터로 사용하였다. 제안하는 시스템은 인위적인 한 프레임을 배경으로 정의하여 사용하는 과정이 필요 없이 입력 영상에서 잡음이 제거된 객체와 배경으로 분류하였고, 또한 객체의 부분적인 움직임도 효과적으로 검출하였다.
본 연구에서는 시내버스 준공영제 제도 아래에서 효율적인 시내버스 노선 운영 개선 방안을 도모하기 위해 버스 노선의 유형별 적정 서비스 제공 수준을 결정하고자 하였다. 이를 위해 시내버스 준공영제 특성을 반영하는 공공성 개념을 도입하고, 수익성과 잠재성을 동시에 고려하여 시내버스의 노선 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 이 같은 노선 유형 분류 방법을 활용하여 부산에서 실제 운행되고 있는 시내버스 113개 노선을 8개 유형으로 분류하였고, 노선연장, 운행횟수, 도심통과 유무 등 9개의 노선별 운행특성을 고려하여 유형별 시내버스 노선 운영 개선 방안을 제시하였다. 버스 노선의 운영 개선 방안을 도출함에 있어, 9개의 노선별 운행특성자료를 주성분 분석으로 3가지 운행특성 자료로 축약하여 비교 검토함으로써 유형별 시내버스 노선의 운영 개선 방안을 보다 효과적으로 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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