• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.945-956
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• 2021

본 연구에서는 가중주성분분석으로부터 정준대응분석을 유도하는 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘을 고찰하였다. 그리고, 가중주성분분석에 기반한 Legendre와 Legendre (2012)의 정준대응분석이 가우시안 반응모형에 기초한 Ter Braak (1986)의 정준대응분석과 동일함을 다루었다. 생태학에서 종의 발현 정도를 잘 설명할 수 있는 가우시안 반응곡선에서 도출된 Ter Braak (1986)의 정준대응분석은 종 패킹 모형(species packing model)이라는 기본 가정을 사용한 후 일반화선형모형과 정준상관분석을 결합시키는 방법으로 도출된다. 그런데 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘은 이러한 가정없이 Benzecri의 대응분석과 상당히 유사한 방법으로 계산되는 특징을 지닌다. 그러므로 가중주성분석에 기초한 정준대응분석을 사용하면, 결과물 활용에 약간의 유연성을 지닐 수 있게 된다. 결론적으로 본 연구에서는 서로 다른 모형에서 출발한 두 방법이 장소점수(site score), 종 점수(species score) 그리고 환경변수와의 상관관계가 서로 동일함을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.569-577
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• 2008

본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1031-1053
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• 2016

The health conditions of in-service civil infrastructures can be evaluated by employing structural health monitoring technology. A reliable health evaluation result depends heavily on the quality of the data collected from the structural monitoring sensor network. Hence, the problem of sensor fault diagnosis has gained considerable attention in recent years. In this paper, an innovative sensor fault diagnosis method that focuses on fault detection and isolation stages has been proposed. The dynamic or auto-regressive characteristic is firstly utilized to build a multivariable statistical model that measures the correlations of the currently collected structural responses and the future possible ones in combination with the canonical correlation analysis. Two different fault detection statistics are then defined based on the above multivariable statistical model for deciding whether a fault or failure occurred in the sensor network. After that, two corresponding fault isolation indices are deduced through the contribution analysis methodology to identify the faulty sensor. Case studies, using a benchmark structure developed for bridge health monitoring, are considered in the research and demonstrate the superiority of the new proposed sensor fault diagnosis method over the traditional principal component analysis-based and the dynamic principal component analysis-based methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.103-125
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• 2022

In this paper, we analyze the time series data of the case and death counts of COVID-19 that broke out in China in December, 2019. The study period is during the lockdown of Wuhan. We exploit functional data analysis methods to analyze the collected time series data. The analysis is divided into three parts. First, the functional principal component analysis is conducted to investigate the modes of variation. Second, we carry out the functional canonical correlation analysis to explore the relationship between confirmed and death cases. Finally, we utilize a clustering method based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm to run the cluster analysis on the counts of confirmed cases, where the number of clusters is determined via a cross-validation approach. Besides, we compare the clustering results with some migration data available to the public.

• 한국산림과학회지
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• 제70권1호
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• pp.7-16
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• 1985

임목(林木)의 주체성인(主體成因)인 수간(樹幹)에 대한 각종(各種) 성장인자간(成長因子間)의 정준상관(正準相關)과 그의 관계적(關係的) 배경(背景) 및 수간(樹幹)의 총합적(總合的)인 변동분석(變動分析)에 의(依)한 수간적(樹幹的) 특징(特徵)을 파악(把握)함에 있어, 그의 최적기법(最適技法)을 탐색(探索)하기 위한 시도(試圖)로서 일본(日本)잎갈나무(Larix leptolepis)에 주성분(主成分) 및 정준상관분석법(正準相關分析法)을 도입적용(導入適用)하고, 얻어진 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)한다. 1) 정형수(正形數)($x_8$)를 제외(除外)한 모든 성장인자(成長因子) 즉(卽), 수고(樹高)($x_1$), 지하고(枝下高)($x_2$), 망고(望高)($x_3$), 흉고직경(胸高直徑)($x_4$), 중앙직경(中央直徑)($x_5$), 수관폭(樹冠幅)($x_6$) 및 간재적(幹材積)($x_7$) 등(等)의 각(各) 인자간(因子間)에 강약간(強弱間)의 상관(相關)이 있으며, 특(特)히 흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高) 및 중앙직경(中央直徑) 등(等)은 간재적(幹材積)과 고도(高度)의 상관(相關)이 있다(표(表) l 참조(參照)). 2) (1) 상장성장인자(上長成長因子)인 수고(樹高), 지하고(枝下高) 및 망고(望高) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間), (2) 비대성장인자(肥大成長因子)인 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수관폭(樹冠幅) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間), (3) 상장(上長) 및 비대성장인자(肥大成長因子)를 총망라(總網羅)한 6개인자(個因子)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間)의 정준상관계수(正準相關係數)와 정준변량(正準變量)이 각각(各各) $${(1)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.82980^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v_1=1.08323x_1-0.04299x_2-0.07080x_3}\\{(2)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.98198^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v_1=0.86433x_4+0.11996x_5+0.02917x_6}\\{(3)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.98700^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v1=0.12948x_1+0.00291x_2+0.03076x_3+0.76707x_4+0.09107x_5+0.02576x_6}$$ 등(等)과 같이 되어, 어느 경우(境遇)에서도 고도(高度)의 정준상관(正準相關)을 가지며, (1)의 경우(境遇)에는 수고(樹高)가, (2)의 경우(境遇)에는 흉고직경(胸高直徑)이, (3)의 경우(境遇)에는 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)가 각각(各各)의 정준상관(正準相關)에 절대적인 기여(寄與)를 하는 것으로서, 각종(各種) 질적성장(質的成長)의 총합특성(總合特性)은 이들 인자(因子)의 막강한 영향력(影響力)에 의해서 형성(形成)되며, 특(特)히 (3)의 경우에서 간재적(幹材積)과의 정준상관(正準相關)에 미치는 흉고직경(胸高直徑)의 영향력(影響力)은 기타(其他)의 인자(因子)에 비(比)하여 판이(判異)하게 큰 것으로 밝혀지고 있다(표(表) 2 참조(參照)). 3) 상장성장인자(上長成長因子)인 수고(樹高), 지하고(枝下高) 및 망고(望高) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 비대성장인자(肥大成長因子)인 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수관폭(樹冠幅) 등(等)의 합성변량간(合成變量間)의 정준상관계수(正準相關係數)와 정준변량(正準變量)이 $${\gamma}_{u1,v1}=0.78556^{**},\;\{u_1=1.20569x_1-0.04444x_2-0.21696x_3\\v_1=1.09571x_4-0.14076z_5+0.05285z_6$$와 같이 됨에 따라, 각종 상장성장인자(上長成長因子)와 비대성장인자간(肥大成長因子間)의 고도(高度)의 정준상관(正準相關)에 있어 수고(樹高)와 흉고직경(胸高直徑)만의 기여도(寄與度)가 극(極)히 현저한 것으로서, 상장성장(上長成長)의 총합특성(總合特性)은 수고(樹高)에 의해서, 비대성장(肥大成長)의 총합특성(總合特性)은 흉고직경(胸高直徑)에 의해서 각각(各各) 형성(形成)된다는 사실(事實)이 확인(確認)된 것이다. 따라서 양인자(兩因子)에 대한 간재적계측(幹材積計測)에 있어서의 필수유력인(必須有力因子)로서의 과학성(科學性)이 입증(立證)된 것이라 생각한다(표(表) 2 참조(參照)). 4) 수간(樹幹)의 8개성장인자(個成長因子) 즉(卽), 8차원(次元)의 정보(情報)(특성치(特性値))를 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85%에 따라 3차원(次元)으로 간략화(簡約化)된 총합특성치(總合特性値) 즉(卽), 제(第) 1 ~ 제(第) 3 주성분(主成分)은 다음과 같다. 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$); $Z_1=0.40192x_1+0.23693x_2+0.37047x_3+0.41745x_4+0.41629x_5+0.33454x_60.42798x_7+0.04923x_8$ 제(第) 2 주성분(主成分)($Z_2$) ; $z_2=-0.09306x_1-0.34707x_2+0.08372x_3-0.03239x_4+0.11152x_5+0.00012x_6+0.02407x_7+0.92185x_8$ 제(第) 3 주성분(主成分)($Z_3$) ; $Z_3=0.19832x_1+0.68210x_2+0.35824x_3-0.22522x_4-0.20876x_5-0.42373x_6-0.15055x_7+0.26562x_8$ 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$)은 기여율(寄與率)이 63.26%나 되는 매우 높은 정보흡수력(情報吸收力)을 가진 "크기의 인자(因子)(size factor)"로서, 그의 주성분득점(主成分得點)(principal component score)은 인자부하량(因子負荷量)이 매우 높은 간재적(幹材積), 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수고(樹高) 등(等)에 의해써 결정(決定)되며, 제(第) 2 주성분(主成分)($Z_2$)은 입체적(立體的) 형상(形狀)의 지표(指標) 즉(卽), 수간(樹幹)의 입체적(立體的) 상사성(相似性)과 완구도(完溝度)를 나타내주는 "형상(形狀)의 인자(因子)(shape factor)"로서, 그의 score는 정형수(正形數)의 절대적(絶對的)인 영향력(影響力)에 의(依)해서 형성(形成)되며, 제(第) 3 주성분(主成分)($Z_3$)은 상장성장(上長成長)과 비대성장(肥大成長)과의 역관계(逆關係)의 현상(現象) 즉(卽), 수간(樹幹)의 세장(細長)(또는 굵고 짧음)의 정도를 표시(表示)하는 성장형상(成長形狀)의 지표(指標)로서, 이는 제(第) 2의 "형상(形狀)의 인자(因子)"가 된다. 이상(以上) 3개주성분(個主成分)은 그의 누적기여율(累積寄與率)이 88.36%로서 만족스러운 정보흡수역량(情報吸收力量)을 지니고 있다(표(表) 3 참조(參照)). 5) 본(本) 연구(硏究)에 적용(適用)된 주성분(主成分) 및 정준(正準) 상관분석법(相關分析法)은 적극적(積極的)인 이용개발(利用開發)에 따라서는 삼림계측(森林計測)(임목성장(林木成長)), 지위판정분류(地位判定分類), 삼림(森林) 및 임산업(林産業)의 경영진단(經營診斷), 임산가공(林産加工)(품(品))의 생산관리(生産管理) 및 기지(其地) 총합특성치(總合特性値)의 산정(算定)을 필요(必要)로 하는 분야(分野)에 많은 기여(寄與)가 있을 것으로 사료(思料)된다.

• 한국산림과학회지
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• 제77권4호
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• pp.429-444
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• 1988

편백(扁栢) (Chamaecyparis obtusa)은 1924년(年) 일본(日本)에서 도입(導入)된 후(後) 한국(韓國) 남부지방(南部地方)의 주요조림종(主要造林種)으로 식재(植栽)되고 있다. 그러나 현존(現存)하는 편백림(扁栢林)의 대부분(大部分) 유령림(幼令林)에 속(屬)하고 있으며 임목(林木)의 다각적(多角的) 용도(用途) 개발(開發)이라는 최근(最近)의 추세(趨勢) 고려(考慮)할 때, 합리적(合理的)인 경영관리(經營管理)에 필요(必要)한 종합적(綜合的)인 정보구명(情報究明)이 시급(時急)한 과제(課題)라고 할 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 전남(全南) 장성군(長成郡) 삼서면(三西面) 식재(植栽)된 23년생(年生) 편백림(扁栢林)을 대상(對象)으로 83본(本) 표본목(標本木)을 선정대목(選定代木)하여 각종(各種) 수간장성인자(樹幹長成因子)들을 측정(測定)한 후(後) 정준상관분석법(正準相關分析法), 주성분분석법(主成分分析法) 및 인자분석법(因子分析法)을 적용(適用)하여 성장(成長) 특성(特性), 성장인자간(成長因子間)의 관계(關係), 잠재적(潛在的) 및 종합적(綜合的) 정보구명(情報究明)을 위하여 조사분석(調査分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면, 간재적(幹材積)과 질적성장인자(質的成長因子)의 정준상관분석(正準相關分析)에서 정준상관계수(正準相關係數) $0.988^{**}$이며, 정준변량(定準變量) 계수(系數)에서 비대성장인자(肥大成長因子)에서는 흉고직경(胸高直徑), 상장성인자(上長成因子)에서는 수고(樹高)가 유력(有力)한 인자(因子)로 밝혀 졌으며, 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)를 1조(組)로 선형(線形) 종합(綜合)한 정준변량(正準變量)과 간재적간(幹材積間)의 상관(相關)을 분석(分析)한 결과(結果)는 간재적((幹材積)에 대한 영향력(影響力)은 흉고직경(胸高直徑)이 수고(樹高)에 비(比)하여 높았다. 12개(個)의 수간(樹幹) 제성장인자(諸成長因子)들에 대(對)한 주성분(主成分) 분석결과(分析結果)에서 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85.00%에 합당(合當)하도록 채택(採擇)된 제(第)1~(第)2 주성분(主成分)까지의 누적기여율(累積奇與率)은 88.16%이며, 제(第)1, 제(第)2 주성분(主成分)은 각각(各各) "크기인자(因子)", "형상인자(形狀因子)"로 해석(解釋)되었다. 유효주성분(有效主成分) 각변량(各變量)에 대한 기여율(奇與率)은 수관직경(樹冠直徑), 지하고(枝下高) 및 망고(望高)를 제외(除外)한 모든 변량(變量) 정보(情報)가 87.00% 이상(以上)을 설명(說明)해 주었다. 상관행렬(相觀行列) 대각선요소(對角線要素)를 SMC로 하여 얻어진 고유치(固有値) 의(衣)해서 공통인자(共通因子)를 2개(個)로 정하였으며 $f^*_1$은 수간(樹幹) 비대성장계(肥大成長系)의 $f^*_1$은 상장성장수(上長成長系)의 형질인자(形質因子)의 잠재적인자(潛在的因子)로 해석(解析)되었다. 각종성장인자(各種成長因子)의 내재현상(內在現像)은 지하고(枝下高), 수관직경(樹冠直徑)을 제외(除外)한 공통성(共通性)이 78.62~98.30%의 높은 설명력(說明力)을 가진다. 공시목(供試木) 83본(本)은 인자득점(因子得點)의 표준편차(標準偏差)(1)를 반경(半徑)으로 한 원내(員內)의 표준목(標準木)은 중간형(中間型)으로 그리고 제(第) 1, 2, 3, 4 상한별(象限別)의 수간형질분류(樹幹形質分類)는 각각(各各) 비대(肥大), 수고성장(樹高成長)의 총합형(總合型), 세장형(細長型) 왜소형(矮小型) 및 단비형(短肥型) 등(等)의 5개유형(個類型) 분류(分類)할 수 있다.

• 한국물환경학회지
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• 제39권4호
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• pp.288-301
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• 2023

This study aims to identify benthic macroinvertebrate fauna inhabiting at the mountain valley stream (Mt. Cheonggye) in Korea and the relationship between physical environmental factors and biological indices. Benthic macroinvertebrates were collected at five locations on August 24 and October 14, 2020, and were identified as 4 phyla, 7 classes, 16 orders, 42 families, and 72 species. Dominance ranged from 0.38 to 0.59, diversity 2.81 to 3.75, richness 3.25 to 4.63, evenness 0.65 to 0.84, and %EPT (Ephemeroptera-PlecopteraTrichoptera) richness value 42% to 73%, respectively. All sites were evaluated as a very good status by mostly biological indices based on tolerance of indicator organisms in Korea. As a result of principal component analysis, biological indices are classified into species-level indices and higher cartegory-level indices according to the taxonomic level of the indicator organism considered in each index. As a result of canonical correspondence analysis, it was confirmed that current velocity was a major factor that increased species richness and classified biological indices according to taxonomic category level. Water depth was a major factor related to the community indices, and the deeper the water depth, the lower the diversity and the evenness.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.87-92
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• 2007

최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제76권4호
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• pp.338-347
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• 1987

죽간(竹稈)의 각종성장인자간(各種成長因子間)의 관계(關係)와 그의 배후구조(背後構造) 및 총합적특성(總合的特性) 등(等)의 성장생리(成長生理) 현상(現象)을 구명(究明)하고져, 전남담양지방(全南潭陽地方)의 왕죽림(王竹林)을 대상(對象)으로하여, 이에 다변량해석(多變量解析)을 실시(實施)하였는데, 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 상장성장인자군(上長成長因子群)과 비대성장인자군간(肥大成長因子群間)의 정준상관(定準相關)에 있어, 전자(前者)와 후자(後者)의 종합특성(綜合特性)은 각각(各各) 간고(稈高)($x_1$)와 최대절간직경(最大節間直徑)($x_7$)의 영향력(影響力)에 의(依)해서 형성(形成)되며, 양적성장인자군(量的成長因子群)과 질적성장인자군간(質的成長因子群間)의 정준상관(定準相關)에 있어, 양자(兩者)의 총합특성(總合特性)은 전자(前者)는 양면적(兩面的)($x_{10}$), 후자(後者)는 최대절간직경(最大節間直徑)($x_7$)의 결정적(決定的)인 영향력(影響力) 하(下)에서 형성(形成)됨을 알 수 있다. 2) 죽간(竹稈)에 대(對)한 10차원(次元)의 정보(情報)는 유효목표(有效目標) 90% 하(下)에서 2차원(次元)으로 간약화(簡約化)되며, 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$)은 "크기의 인자"로서 면고절간장(眠高節間長)($x_5$)을 제외(除外)한 모든 성장인자(成長因子)와 매우 높은 상관(相關)이 있으며, 제 2 주성분(主成分)($Z_2$)은 "형상(形狀)의 인자(因子)"로서 $x_5$와 높은 상관(相關)을 가질 뿐 기타(其他)의 성장인자(成長因子)와는 거의 무관(無關)한 것으로 나타났다. 3) 죽간(竹稈) 및 그의 각종성장인자간(各種成長因子間)의 내재현상(內在現象)은 매우 높은 공통성(共通性)(94.16%)을 지닌 2개(個)의 공통인자(共通因子)에 의(依)해서 규정(規程)되며, 이에 의(依)해서 10개(個)의 성장인자(成長因子)는 분량(分量)과 형질계(形質系) 등(等)의 2가지 속성(屬性)의 인자(因子)들로 분류(分類)된다. 4) 공시죽(供試竹) 24본(本)은 대체적(大體的)으로 총합형(總合型), 체적형(體積型), 형질형(形質型), 열등형(劣等型), 중용형(中庸型) 등(等)의 5개유형(個類型)으로 분류(分類)될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.597-607
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• 2008

첨단여행자정보시스템은 운전자에게 자동차 주행 중 필요한 소요시간정보, 교통정체정보, 우회정보, 유고정보 등과 같은 유익한 정보를 직접 제공할 수 있는 시스템으로 다른 시스템과 비교해 특히, 중요한 분야로 주목받고 있다. 하지만 아직까지 교통정보제공에 따른 고속도로이용자의 만족도와 같은 정성적인 항목에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 고속도로의 교통정보만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준판별분석 및 정준상관분석을 실시하여 고속도로 교통정보 제공에 따른 이용자 만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류에 의한 모형화를 실시하여 도로이용자가 느끼는 고속도로 교통정보 만족도에 대한 인식의 변화를 파악하여 고속도로이용자의 인식과 고속도로 교통정보 만족도의 상관성을 명확하게 규명하였다. 마지막으로 고속도로의 교통정보만족도 이미지 특성을 명확하게 규명하기 위하여 주성분 분석을 실시하여 고속도로이용자의 감성인식의 변화를 규명하고, 구조방정식이론을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 교통정보 만족도 평가 모형을 개발하였다.