• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제62권4호
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• pp.433-439
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• 2019

Artemisia species are widely used as food ingredients and raw material in traditional medicine. However, to date, the secondary metabolites of Artemisia gmelinii Weber ex Stechm. have not been sufficiently investigated. The secondary metabolites of A. gmelinii, which was collected from representative regions in Chungbuk, Gangwon, and Gyeongbuk, were analyzed using ultra-performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UPLC-QTof MS) combined with an unsupervised principal component analysis (PCA) multivariate analysis. In the loading scatter plot of PCA, significant changes in metabolites were observed between the regions, ten metabolites (3: 5-O-caffeoylquinic acid, 4: 4-O-caffeoylquinic acid, 8: trans-melilotoside, 12: quercetin 3-O-hexoside, 15: 3,4-O-dicaffeoylquinic acid, 17: 3,5-O-dicaffeoylquinic acid, 18: 4,5-O-dicaffeoylquinic acid, 19: syringaldehyde, 20: caffeoylquinic acid derivative, and 23: icariside II) were evaluated as key markers among twenty-five identified metabolites. Interestingly, the contents of the identified marker significantly differed between the three groups. This is the first study to report the presence of marker metabolites and their correlating geographical cultivation in A. gmelinii.

• 한국작물학회지
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• 제56권1호
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• pp.88-93
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• 2011

This experiment was carried out to find suitable sample type for the more accurate prediction and non-destructive way in the application of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) technique for estimation the protein, total amino acids, and total isoflavone of soybean by comparing three different sample types, single seed, whole seeds, and milled seeds powder. The coefficient of determination in calibration ($R^2$) and coefficient of determination in cross-validation (1-VR) for three components analyzed using NIRS revealed that milled powder sample type yielded the highest, followed by single seed, and the whole seeds as the lowest. The coefficient of determination in calibration for single seed was moderately low($R^2$ 0.70-0.84), while the calibration equation developed with NIRS data scanned with whole seeds showed the lowest accuracy and reliability compared with other sample groups. The scatter plot for NIRS data versus the reference data of whole seeds showed the widest data cloud, in contrary with the milled powder type which showed flatter data cloud. By comparison of NIRS results for total isoflavone, total amino acids, and protein of soybean seeds with three sample types, the powder sample could be estimated for the most accurate prediction. However, based from the results, the use of single bean samples, without grinding the seeds and in consideration with NIRS application for more nondestructive and faster prediction, is proven to be a promising strategy for soybean component estimation using NIRS.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.289-299
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• 2015

본 연구는 PM10 농도에 대한 계량치 예측모형 개발을 목적으로 한다. 세 종류의 자료 (기상관측 자료, 세계기상통신망 중국 관측자료, 대기질 화학수치모델자료)를 예측인자로 사용하였으며, 일일 단기예보 시스템에 쉽게 적용할 수 있도록 시간자료를 일자료로 변환하였고 시차변환을 수행하였다. 상관분석과 다중공선성 진단을 통하여 예측인자를 선택하고 두 종류의 모형 (중회귀모형, 문턱치 회귀모형)을 각각 적합하였다. 모형 안정성 검사를 위하여 모형검증을 수행하였으며, 전체자료를 사용하여 모형을 재추정한 후 예측치와 관측치 사이의 산점도와 시계열그림, RMSE, 예측성 평가측도를 작성 및 산출하여 두 모형을 비교하였다. 문턱치 회귀모형의 예측력이 고농도 PM10예측에서 다소 우수한 결과를 보였다.

• 한국물환경학회지
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• 제30권2호
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• pp.148-158
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• 2014

In order to assess the effect of TMDLs management and improve that in the future, it is necessary to analyze long-term changes in water quality during management period. Therefore, long term trend analysis of BOD was performed on thirty monitoring stations in Geum River TMDL unit watersheds. Nonparametric trend analysis method was used for analysis as the water quality data are generally not in normal distribution. The monthly median values of BOD during 2004~2010 were analyzed by Seasonal Mann-Kendall test and LOWESS(LOcally WEighted Scatter plot Smoother). And the effect of Total Maximum Daily Loads(TMDLs) management on water quality changes at each unit watershed was analyzed with the result of trend analysis. The Seasonal Mann-Kendall test results showed that BOD concentrations had the downward trend at 10 unit watersheds, upward trend at 4 unit watersheds and no significant trend at 16 unit watersheds. And the LOWESS analysis showed that BOD concentration began to decrease after mid-2009 at almost all of unit watersheds having no trend in implementation plan watershed. It was estimated that TMDLs improved water quality in Geum River water system and the improvement of water quality was made mainly in implementation plan unit watershed and tributaries.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.61-74
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• 2020

심볼릭 자료 중 하나인 구간형 자료는 모든 관측값에서 단일 값이 아닌 구간을 값으로 취하며, 관측값 내에 변동이 존재한다는 특징을 갖는다. 주성분 분석은 자료의 분산을 최대로 설명하여 자료의 차원을 축소하는 방법이므로 구간형 자료의 주성분 분석은 관측값 간의 분산 뿐만 아니라 관측값 내의 분산 역시 설명하여야 한다. 본 논문에서는 구간형 자료의 세 가지 주성분 분석법을 소개하고자 한다. 또한 기존의 분위수 방법에서 균일분포를 사용하는 것이 아니라 구간의 중심점 부근이 좀 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 보고 절단정규분포를 사용하는 방법을 제안하였다. 모의실험과 OECD 관련 실제 통계 자료를 통하여 각 방법의 결과를 비교해 보았다. 마지막으로 분위수 방법의 경우 화살표 표현법을 통해 주성분 산점도를 그리고 분위수들의 위치와 분포를 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.67-75
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• 2002

콘크리트 구조물의 설계 덴 해석에 있어서나 구조물 처짐 제어에 있어서 가장 중요한 재료적 변수는 탄성계수이다. 일반적으로 탄성계수는 실용적 측면에서 측정이 용이한 단위중량과 압축강도만의 함수로써 간략하게 정의되고 있다. 그러나 이러한 회귀식들은 대부분 실험자료에 대한 평균적인 의미이므로 매우 많은 불확실성이 포함되어 있어 지금까지 제시된 많은 규준식 및 실험식들이 다소의 차이가 있다. Fig. 1에서와 같이 이러한 식들은 압축강도와 탄성계수사이의 큰 상관성이 있음을 잘 나타내고 있으나, 동일한 압축강도에서 탄성계수는 크게 분산된 값으로 측정됨을 알 수 있다. 본 연구에서는 고강도 콘크리트 영역에서 탄성계수에 미치는 배합변수들의 영향을 통계적 기법을 이용하여 분석하고 이를 통하여 동일한 압축강도에서 최대의 탄성계수를 얼기 위한 방안을 구명하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제44권6호
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• pp.539-547
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• 2018

Objectives: Ozone ($O_3$) advisories are issued by provincial/prefectural and city governments in Korea and Japan when oxidant concentrations exceed the criteria of the related country. Advisories issued only after exposure to high $O_3$ concentrations cannot be considered ideal measures. Forecasts of $O_3$ would be more beneficial to citizens' health and daily life than real-time advisories. The present study was undertaken to present a simplified forecasting model that can predict surface $O_3$ concentrations for the afternoon of the day of the forecast. Methods: For the construction of a simple and practical model, a multivariate regression model was applied. The monitored data on gases and climate variables from Japan's air quality networks that were recorded over nearly one year starting from April 2016 were applied as the subject for our model. Results: A well-known inverse correlation between $NO_2$ and $O_3$ was confirmed by the monitored data for Iksan, Korea and Fukuoka, Japan. Typical time fluctuations for $O_3$ and $NO_x$ were also found. Our model suggests that insolation is the most influential factor in determining the concentration of $O_3$. $CH_4$ also plays a major role in our model. It was possible to visually check for the fit of a theoretical distribution to the observed data by examining the probability-probability (P-P) scatter plot. The goodness of fit of the model in this study was also successfully validated through a comparison (r=0.8, p<0.05) of the measured and predicted $O_3$ concentrations. Conclusions: The advantage of our model is that it is capable of immediate forecasting of surface $O_3$ for the afternoon of the day from the routinely measured values of the precursor and meteorological parameters. Although a comparison to other approaches for $O_3$ forecasting was not carried out, the model suggested in this study would be very helpful for the citizens of Korea and Japan, especially during the $O_3$ season from May to June.

• 현장농수산연구지
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• 제22권2호
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• pp.59-67
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• 2020

본 연구는 전남 고흥 명천·계도 양식어장에서 2003년 2월부터 7월까지 완도와 백령도산 다시마 종묘를 이식, 시험양식을 실시하였다. 다섯 가지 환경 조건(수온, 염분, 총질소, 총인, 부유물질)과 두 가지 형질(엽장, 엽중량)을 매월 측정하였다. 이 데이터를 이용하여 성장 패턴, 형질간의 상관관계 및 PCA를 분석하는데 이용하였다. Box plot은 성장 패턴을 확인하기 위해 사용하였고, 형질들 간의 상호관계를 파악하기 위해 산점도, 회귀 계수 및 상관 계수를 이용하였다. 주성분 분석 결과 명천·계도 양식어장의 총 분산의 91.4%, 90.5% 이상을 제2주성분으로 설명할 수 있었다. 주성분분석(PCA)으로 두 어장에서 엽장과 엽중량의 성장에 가장 크게 영향을 주는 환경변수는 수온과 부유물질로 나타났다. 두 품종 모두 명천 어장보다 계도 어장에서 성장이 빨랐고, '백령도' 품종이 '완도' 품종보다 성장이나 중량에서 더 우수하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1516-1516
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• 2001

During the recent years, wine analysis has played an increasing role due the health benefits of phenolic ingredients in red wine [1]. On the other hand there is the need to be able to distinguish between different wine varieties. Consumers want to know if a wine is an adulterated one or if it is based on the pure grape. Producers need to certificate their wines in order to ensure compliance with legal regulations. Up to now, the attempts to investigate the origin of wines were based on high-performance liquid chromatography (HPLC), gas chromatography (GC) and pyrolysis mass spectrometry (PMS) [l,2,3]. These methods need sample pretreatment, long analysis times and therefore lack of high sample throughput. In contradiction to these techniques using near infrared spectroscopy (NIRS), no sample pretreatment is necessary and the analysis time for one sample is only about 10 seconds. Hence, a near infrared spectroscopic method is presented that allows a fast classification of wine varieties in bottled red wines. For this, the spectra of 50 bottles of Cabernet Sauvignon, Lagrein and Sangiovese (Chianti) were recorded without any sample pretreatment over a wavelength range from 1000 to 2500 nm with a resolution of 12 cm$\^$-1/. 10 scans were used for an average spectrum. In order to yield best reproducibility, wines were thermostated at 23$^{\circ}C$ and a optical layer thickness of 3 mm was used. All recorded spectra were partitioned into a calibration and validation set (70% and 30%). Finally, a 3d scatter plot of the different investigated varieties allowed to distinguish between Cabernet Sauvignon, Lagrein and Sangiovese (Chianti). Considering the short analysis times this NRS-method will be an interesting tool for the quality control of wine verification and also for experienced sommeliers.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.103-114
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• 2023

본 연구에서는 도시부 도로의 다양한 자료를 수집하여 통행속도 변화에 대한 영향을 분석하였고, 이와 같은 빅데이터를 활용하여 GRU 기반의 단기 통행속도 예측 모형을 개발하였다. 그리고 Baseline 모형과 이중지수평활 모형을 비교 모형으로 선정하여 RMSE 지표로 예측 오차를 평가하였다. 모형 평가 결과, Baseline 모형과 이중지수평활 모형의 RMSE는 평균 7.46, 5.94값으로 각각 산출되었다. 그리고 GRU 모형으로 예측한 평균 RMSE는 5.08 값이 산출되었다. 15개 링크별로 편차가 있지만, 대부분의 경우 GRU 모형의 오차가 최소의 값을 나타내었고, 추가적인 산점도 분석 결과도 동일한 결과를 제시하였다. 이러한 결과로부터 도시부 도로의 통행속도 정보 생성 과정에서 GRU 기반의 예측 모형 적용 시 예측 오차를 감소시키고 모형 적용 속도의 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.