Fluorescence spectroscopy was used to characterize chicken carcass diseases. Spectral signatures of three different disease categories of poultry carcasses (airsacculitis, cadaver and septicemia) were obtained from fluorescence emission measurements in the wavelength range of 360 to 600 nm with 330 nm excitation. Principal Component Analysis (PCA) was used to select the most significant wavelengths for the classification of poultry carcasses. These wavelengths were analyzed for pathologic correlation of poultry diseases. Using a Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA) of principal components with a Mahalanobis distance metric, poultry carcasses were individually classified into different classes with $97.9\%$ accuracy.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
본 논문에서는 다변량 분석법과 결합된 레이저 유도 플라즈마 분광법을 사용하여 겹친 유류 지문을 분리하는 혁신적인 방법을 연구하였다. LIPS는 겹친 유류 지문의 화학 성분에 대한 데이터뿐 아니라 실시간 분석 및 고속 스캐닝이 가능한 분광법이다. 레이저 유도 플라즈마 분광법을 통해 도출된 스펙트럼은 적절한 다변량 분석이 적용되어 법의학적 분류와 겹친 유류 지문의 재구성에 유용한 화학적 성분을 제공한다. 본 연구에서는 LIPS 스펙트럼에서 4가지의 유류 지문을 분류하기 위하여, 주성분 분석 방식과 부분 최소 제곱 회귀 분석을 사용하였다. 제안된 방법은 SIMCA 및 PLS-DA와 같은 구별 방식을 사용하여 4개의 유류 지문의 분류를 성공적으로 입증하였다. 본 연구의 결과는 대략 85% 이상의 정확도를 가졌으며, external validation 실험에서도 분류의 가능함을 보였다. 최종적으로, 125 ㎛의 공간 간격으로 레이저 스캐닝 분석을 통한 겹친 유류 지문의 2차원 형태의 분리가 가능함을 입증하였다.
Jacket-type offshore structures are always exposed to severe environmental conditions such as salt, high speed of current, wave, and wind compared with other onshore structures. In spite of the importance of maintaining the structural integrity for an offshore structure, there are few cases to apply a structural health monitoring (SHM) system in practice. The impedance-based SHM is a kind of local SHM techniques and to date, numerous techniques and algorithms have been proposed for local SHM of real-scale structures. However, it still requires a significant challenge for practical applications to compensate unknown environmental effects and to extract only damage features from impedance signals. In this study, the impedance-based SHM was carried out on a 1/20-scaled model of an Uldolmok current power plant structure in Korea under changes in temperature and transverse loadings. Principal component analysis (PCA)-based approach was applied with a conventional damage index to eliminate environmental changes by removing principal components sensitive to them. Experimental results showed that the proposed approach is an effective tool for long-term SHM under significant environmental changes.
한국내 분포하는 음나무(Kalopanox pictus Nakai)의 집단간 분화를 연구하기 위해 형태적 특성을 조사하였다. 23개 형태 형질에 근거하여 지역간 분화는 현저하였다. 아홉 집단에서 138표본으로 유효한 분류학적 단위(OTU)를 표현형 유사도와 형태적 변이를 조사하였으며 주성분 분석을 실시하였다. 첫 세 주성분 요소가 전체 변이의 77.0%에 관련이 있었다. 이 중 첫 번째 주성분 요소가 전체 변이의 52%에 기여하였는데 이에 해당되는 형질은 장상복엽의 장상렬의 수, 그리고 장상렬의 폭이다. 형태적 변이에 근거한 군집분석에서 우리나라 남부와 중부지방의 두 그룹으로 나누어졌다.
This study has been carried out to determine the seasonal characteristics of concentration of various ionic (CI-, NO3-, SO42-, Na+, NH+, K+, Ca2+) and heavy metallic (Pb, Mn, Cu, Ni) species in Pusan from August 1997 to April 1998. The concentrations of CI-, Na+, K+ were higher during summer with 2.98 ${\mu}{\textrm}{m}$/㎥. Seasonal variation of total concentration of but the concentration of NH4+ was higher during winter with 2.46${\mu}{\textrm}{m}$/㎥. Seasonal variation of total concentration of heavy metals(Pb, Cu, Mn, Ni) were 186.0 ng/㎥ in summer, 222.6 ng/㎥ in autumn, and 135.83 ng/㎥ in winter. Over the seasons inspected, the concentration of Mn was higher in coarse particles than fine particles and concentration of Ni was higher in fine particles than coarse particles. during yellow sand period, the concentration of TSP was increased about two times than that of other period. SO42-, Ca2+ concentrations were higher than other ionic components because of soil particles. The concentration of Ni showed 94.62ng/㎥ was increased about 4~5 times than other period. Principal component of the yellow sand, SO42-, Ca2+ could be discreased by rainfall and washout effect of atmospheric aerosol was higher in coarse particles than fine particles. Results from PCA(principal component analysis) showed that major pollutant was NaCl by seasalt particulate and (NH4)2SO4.
본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
Water quality characteristics and their spatial variations in the Nakdong River were statistically analyzed by multivariate techniques including correlation analysis, CA, and FA/PCA based on water quality parameters for 17 sites over 2017-2019, yielding PI values for primary factors. Site 10 indicated the highest parameter concentrations, and results of pearson's correlation analysis suggest that non-biodegradable organic matter had been distributed on the site. Five clusters were identified in order of descending pollution levels: I (Ib > Ia) > II (IIa > IIb) > III. Spatial variations started from sub-cluster Ib in which Daegu city and Geumho-river are joined. T-P, PO4-P, SS, COD, and TOC corresponded to VF 1 and 2, which were found to be principal components with strong influence on water quality. Sub-cluster Ib was strongly influenced by NO3-N and T-N compared to other clusters. According to the PIs, water quality pollution deteriorated due to non-biodegradable organic matter, nitrogen- and phosphorus-based nutrient salts in the middle and lower reaches, illustrating worsening water pollution due to inflows of anthropogenic sources on the Geumho-river, i.e., sewage and wastewater, discharged from Site 10, at which there is a concentration of urban, agricultural, and industrial areas.
The quantified analysis of damages to wastewater treatment plants by natural disasters is essential to maintain the stability of wastewater treatment systems. However, studies on the quantified analysis of natural disaster effects on wastewater treatment systems are very rare. In this study, a total disaster index (DI) was developed to quantify the various damages to wastewater treatment systems from natural disasters using two statistical methods (i.e., AHP: analytic hierarchy process and PCA: principal component analysis). Typhoons, heavy rain, and earthquakes are considered as three major natural disasters for the development of the DI. A total of 15 input variables from public open-source data (e.g., statistical yearbook of wastewater treatment system, meteorological data and financial status in local governments) were used for the development of a DI for 199 wastewater treatment plants in Korea. The total DI was calculated from the weighted sum of the disaster indices of the three natural disasters (i.e., TI for typhoon, RI for heavy rain, and EI for earthquake). The three disaster indices of each natural disaster were determined from four components, such as possibility of occurrence and expected damages. The relative weights of the four components to calculate the disaster indices (TI, RI and EI) for each of the three natural disasters were also determined from AHP. PCA was used to determine the relative weights of the input variables to calculate the four components. The relative weights of TI, RI and EI to calculate total DI were determined as 0.547, 0.306, and 0.147 respectively.
We patterned water quality of agricultural reservoirs according to the differences of six physico-chemical environmental factors (TN, TP, DO, BOD, COD, and SS) using four different ordination methods: Principal Components Analysis (PCA), Detrended Correspondence Analysis (DCA), Nonmetric Multidimensional Scaling (NMS), and Isometric Feature Mapping (Isomap). The data set was obtained from the water quality monitoring networks operated by the Ministry of Agriculture and Forestry and the Ministry of Environments. Chlorophyll-${\alpha}$ displayed the highest correlation with COD, followed by TP, BOD, SS, and TN (p<0.01), while negatively correlated with altitude and bank height of the reservoirs (p<0.01). Although four different ordination methods similarly patterned the reservoirs according to the gradient of nutrient concentration, PCA and NMS appeared to be the most efficient methods to pattern water quality of reservoirs based on the explanation power. Considering variable scores in the ordination map, the concentration of nutrients was positively correlated with Chl-${\alpha}$, while negatively correlated with altitude and bank height. These ordination methods may help to pattern agricultural reservoirs according to their water quality characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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