• 대한화장품학회지
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• 제30권2호
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• pp.201-205
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• 2004

최근 고기능성 화장품이 출시되면서 기능성 원료가 빛, 열, 산소에 매우 불안정하여 다양한 방법으로 안정성을 높이려고 연구되어 지고 있다. 특히, 카테킨은 주름 개선에 탁월한 원료이지만 빛, 열, 산소에 매우 불안정하다. 본 연구에서는 카테킨을 3Dimension화 하여 안정성 및 피부 침투를 높였다. 1 dimension으로 sol-gel method로 실리카를 다공성으로 만들어서 다공성 부문에 카테킨을 흡착시킨다. 2 dimension으로 다공성 실리카에 흡착디어진 카테킨을 non-phospholipid 베지클을 이용하여 solid lipid nanoparticle(SLN)을 만든다. 마지막으로 3dimension은 SLN되어진 카테킨을 skin lipid matrix를 이용하여 lameller phase self organization시킨다. 3 Dimension-카테킨은 일반적인 리포좀에 비해 빛과 열에 대한 color 안정성을 chromameter로 측정한 결과 5-10배 더 안정하였으며, HPLC 분석 결과 카테킨의 생존율이 3-5배 더 개선되었다. 또한 penetration effect를 측정한 결과 일반 리포좀보다 더 깊게 침투되었다. Wrinkle reduction effect를 한달 후에 측정한 결과 일반 리포좀보다 주름이 현저하게 감소되었다. 이러한 여러 가지 실험을 위해서 Laser light scattering system, cryo-SEM, chroma meter, HPLC, image analyzer, microfludizer 등을 사용하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1130-1134
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• 1990

In this paper, we propose a mthod to decouple the multi-input multi-output two-dimensional system. Then, we analyze the realization dimension of the feedback, feedforward given to decouple. Moreover, we consider the possibility of the reduction of the dynamical dimension needed to decouple. Besides, in order to stabilize the decoupled two-dimensional system, we suggest a method to assign the poles of each entry of the transfer function matrix to the desired positions.

• 화약ㆍ발파
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• 제28권2호
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• pp.50-58
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• 2010

본 연구는 아직 국내에서 연구가 미비한 분야인 슬롯드릴링 공법에 대해 분석한 것이며 슬롯드릴링 공법을 공사현장에서 적용할 수 있는 이론적인 기반을 마련하고자 하였다. 본 연구는 슬롯드릴링 공법을 통해 진동저감의 가능성을 제안한다. 수치해석을 통해 슬롯드릴링의 유효제원 관해 크게 두 가지를 분석 하였다. 하나는 슬롯과 진원 사이의 거리에 따른 진동속도의 변화를 분석이며 다른 하나는 진동제어를 위한 적절한 크기의 슬롯너비와 슬롯높이를 찾고자 하였다. 결론적으로 진원과 슬롯사이의 거리가 멀어질수록 진동저감 효과가 감소함을 알 수 있었다. 그리고 슬롯제원의 변화에 따른 임의의 계측지점에서의 진동속도에 대한 영향도 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제6권1호
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• pp.4-12
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• 2013

Purpose: This study sought to verify the usefulness of mini-implant and surgical steel wire in the treatment of mandibular fracture through the objective identifi cation of the change of bone structure and bone density before and after reduction by evaluating radiological change through fractal analysis when mandibular fracture is treated using mini-implant and surgical wire. Materials and Methods: This study looked at 45 patients (males: 38, female: 7) diagnosed with mandibular fracture in the oral and maxillofacial surgery division of Chung-Ang University Dental Hospital and who received open reduction and intra-osseous fi xation. Result: The average fracture dimension values were higher for the group of the patients who had mini-implants and surgical wire treatment. Conclusion: Based on the results of the study on the usefulness of the reduction technique using mini-implant and surgical steel wire in the treatment of mandibular fracture through the fractal analysis method, the reduction technique using mini-implant and surgical steel wire is regarded as an effective method of minimizing the gap between mandibular fracture fragments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.393-400
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• 2006

얼굴 인식에서 얼굴 이미지의 특정 추출 방법에는 여러 가지가 있다. 그러나, 얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특정 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특정 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특정 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특정을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.905-922
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• 2021

라벨 없이 진행되는 비지도 학습 중 하나인 군집분석은 자료에 어떤 그룹이 내포되어 있는지 사전 지식이 없을 경우에 군집을 발굴하고, 군집 간의 특성 차이와 군집 안에서의 유사성을 분석하고자 할 때 유용한 방법이다. 기본적인 군집분석 중 하나인 K-means 방법은 변수의 개수가 많아질 때 잘 동작하지 않을 수 있으며, 군집에 대한 해석도 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 고차원 자료의 경우 주성분 분석과 같은 차원 축소 방법을 사용하여 변수의 개수를 줄인 후에 K-means 군집분석을 행하는 Tandem 군집분석이 제안되었다. 하지만 차원 축소 방법을 이용해서 찾아낸 축소 차원이 반드시 군집에 대한 구조를 잘 반영할 것이라는 보장은 없다. 특히 군집의 구조와는 상관없는 변수들의 분산 또는 공분산이 클 때, 주성분 분석을 통한 차원 축소는 오히려 군집의 구조를 가릴 수 있다. 이에 따라 군집분석과 차원 축소를 동시에 진행하는 방법들이 제안되어 왔다. 그 중에서도 본 연구에서는 De Soete와 Carroll (1994)이 제안한 방법론을 확률적인 모형으로 바꿔 군집분석을 진행하는 확률적 reduced K-means를 제안한다. 모의실험 결과 차원 축소를 배제한 군집분석과 Tandem 군집분석보다 더 좋은 군집을 형성함을 알 수 있었고 군집 당 표본 크기에 비해 변수의 개수가 많은 자료에서 기존의 비 확률적 reduced K-means 군집분석에 비해 우수한 성능을 확인했다. 보스턴 자료에서는 다른 군집분석 방법론보다 명확한 군집이 형성됨을 확인했다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제25권1호
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• pp.49-66
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• 1996

The singular value decomposition is one of the most useful methods in the area of matrix computation. It gives dimension reduction which is the centeral idea in many multivariate analyses. But this method is not resistant, i.e., it is very sensitive to small changes in the input data. In this article, we derive the resistant version of singular value decomposition for principal component analysis. And we give its statistical applications to biplot which is similar to principal component analysis in aspects of the dimension reduction of an n x p data matrix. Therefore, we derive the resistant principal component analysis and biplot based on the resistant singular value decomposition. They provide graphical multivariate data analyses relatively little influenced by outlying observations.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권2호
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• pp.173-180
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• 2015

We propose a selection procedure of principal components in principal component regression. Our method selects principal components using variable selection procedures instead of a small subset of major principal components in principal component regression. Our procedure consists of two steps to improve estimation and prediction. First, we reduce the number of principal components using the conventional principal component regression to yield the set of candidate principal components and then select principal components among the candidate set using sparse regression techniques. The performance of our proposals is demonstrated numerically and compared with the typical dimension reduction approaches (including principal component regression and partial least square regression) using synthetic and real datasets.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권3호
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• pp.251-258
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• 2016

It is important to verify the identity of plant-based multivitamins prepared with a natural-concept and popular for daily consumption because they are easily purchased in markets with imperfect information. For this study, a generalized partially double-index model (GPDIM) was employed as a main statistical method to identify the contribution of vitamins and phytochemicals to antioxidant potentials using data on antioxidant capacities and chemical fingerprinting. A bootstrapping approach via sufficient dimension reduction is adopted to estimate the two unknown coefficient vectors in the GPDIM. Fifth order polynomial regressions are fitted to measure the contributions of vitamins and phytochemicals after estimating the coefficient vectors with the two double indices.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권3호
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• pp.233-250
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• 2021

This paper studies if the accuracies of mortality models (LC model vs. 4-parametric model) are aggravated if a mortality structure changes due to the impact of COVID-19. LC model (LCM) uses dimension reduction for fitting to the log mortality matrix so that the performance of the dimension reduction method may not be good when the matrix structure changes. On the other hand, 4-parametric factor model (4-PFM) is designed to use factors for fitting to log mortality data by age groups so that it would be less affected by the change of the mortality structure. In fact, the forecast accuracies of LCM are better than those of 4-PFM when life-tables are used whereas those of 4-PFM are better when the mortality structure changes. Thus this result shows that 4-PFM is more reliable in performance to the structural changes of the mortality. To support the accuracy changes of LCM the functional aspect is explained by computing eigenvalues produced by singular vector decomposition