• Journal of Biosystems Engineering
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• 제33권6호
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• pp.438-445
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• 2008

The purpose of this study was to develop a measurement model based on PLS (Partial least square) method for blood pressures. Measurement system for blood pressure signals consisted of pressure sensor, va interface and embedded module. A mercury sphygmomanometer was connected with the measurement system through 3-way stopcock and used as reference of blood pressures. The blood pressure signals of 20 subjects were measured and tests were repeated 5 times per each subject. Total of 100 data were divided into a calibration set and a prediction set. The PLS models were developed to determine the systolic and the diastolic blood pressures. The PLS models were evaluated by the standard methods of the British Hypertension Society (BHS) protocol and the American Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI). The results of the PLS models were compared with those of MAA (maximum amplitude algorithm). The measured blood pressures with PLS method were highly correlated to those with a mercury sphygmomanometer in the systolic ($R^2=0.85$) and the diastolic blood pressure ($R^2=0.84$). The results showed that the PLS models were the effective tools for blood pressure measurements with high accuracy, and satisfied the standards of the BHS protocol and the AAMI.

• 대한인간공학회지
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• 제20권1호
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• pp.45-62
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• 2001

This study suggests a genetic algorithm-based partial least squares (GA-based PLS) method to select the design variables for building a usability model. The GA-based PLS uses a genetic algorithm to minimize the root-mean-squared error of a partial least square regression model. A multiple linear regression method is applied to build a usability model that contains the variables seleded by the GA-based PLS. The performance of the usability model turned out to be generally better than that of the previous usability models using other variable selection methods such as expert rating, principal component analysis, cluster analysis, and partial least squares. Furthermore, the model performance was drastically improved by supplementing the category type variables selected by the GA-based PLS in the usability model. It is recommended that the GA-based PLS be applied to the variable selection for developing a usability model.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.49-60
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• 2013

스마트폰의 급격한 확산은 다양한 측면에서 부작용과 우려를 낳고 있다. 특히 초등학생의 스마트폰 중독 현상은 학부모나 선생님 등에 의해서 많은 관심을 끌고 있는 최근에 나타나고 있는 현상이다. 본 연구는 기존 연구검토를 통해 초등학생의 스마트폰 중독에 우울증이 영향을 미치고 우울증과 스마트폰 중독은 학교생활만족도에 영향을 미친다는 가정을 설정하고, 이를 Partial Least Square(PLS) 경로모형으로 검정하였다. 연구결과 우울증은 스마트폰 중독에 긍정적(+) 영향을 미쳤고 학교생활만족도에는 부정적(-) 영향을 미쳤다. 그리고 스마트폰 중독은 학교생활만족도에 부정적인(-) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 어린이의 스마트폰 중독 예방과 학교생활만족도를 높이기 위해 우울 성향을 감소시킬 수 있는 가족과 학교 당국의 적절한 방안을 강구해야 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.394-394
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• 2000

This Paper proposes a new nonlinear partial least square method that extends the linear PLS. Proposed nonlinear PLS uses self-organizing feature map as PLS outer relation and multilayer neural network as PLS inner regression method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.777-784
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• 2006

본 논문에서는 부분최소법 (PLS: Partial least square)과 c-퍼지 모델트리를 적용하여 클로로필-a 농도의 예측 모델을 제안한다. 제안된 방법은 모든 입력속성을 고려하여 퍼지 클러스터에 의해 계산된 중심벡터를 설정한 후, 각각의 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 내부 노드를 형성하고, 형성된 내부노드에서 PLS를 적용하여 지역모델(Local model)을 구축한다. 노드의 분리기준으로서 부모노드(patent node)에서 구축된 모델에서 계산된 에러값이 자식노드(child node)에서 계산된 에러값보다 클 경우에 분기가 이루어진다. 최종 단계에서는 임의의 입력데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 클러스터에 속한 지역모델을 선택하여 출력값을 예측한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 수질 데이터를 대상으로 실험한 결과 기존의 모델트리 방식에 비하여 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제34권4호
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• pp.59-67
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• 2019

Since it is really hard to construct process models based on prior process knowledges, various statistical approaches have been employed to build fault diagnosis models. However, the crucial drawback of these approaches is that the solutions may vary according to the fault magnitude, even if the same fault occurs. In this study, the parameter monitoring approach is suggested. When a fault occurs in a chemical process, this leads to trigger the change of a process model and the monitoring parameters of process models is able to provide the efficient fault diagnosis model. A few important variables are selected and their predictive models are constructed by partial least square (PLS) method. The Euclidean norms of parameters of PLS models are estimated and a fault diagnosis can be performed as comparing with parameters of PLS models based on normal operational conditions. To improve the monitoring performance, cumulative summation (CUSUM) control chart is employed and the changes of model parameters are recorded to identify the type of an unknown fault. To verify the efficacy of the proposed model, Tennessee Eastman (TE) process is tested and this model can be easily applied to other complex processes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.109-115
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• 2020

본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.117-124
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• 2015

빅데이터로 인해 통계분석에 대한 수용이 증대되면서 구조방정식모형과 같은 진보된 2세대 분석방법의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 다양한 연구 분야에서 이용되는 구조방정식모형 중 부분최소제곱모형(PLS-SEM)을 적용하는데 있어 오픈 소프트웨어인 R의 활용방법에 대해서 제안하고자 한다. R은 GNU 프로젝트의 일부로서 무료이고, 빅데이터를 포함한 통계분석에 강력하면서도 유용한 도구이다. 이에 부분최소제곱모형의 대표적인 통계패키지인 SmartPLS와 본 연구가 제안하는 R을 활용하여 측정모형의 집중타당성, 판별타당성, 내적일관성을 분석하고, 구조 모형의 경로계수 및 조절효과를 분석하여 결과를 각각 비교 분석하였다. 분석결과 R은 측정모형과 구조모형에서 모두 SmartPLS와 동일한 결과를 나타내었고, 향후 상용 통계패키지를 대체할 수 있는 강력한 도구임을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권6호
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• pp.571-582
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• 1998

The PLS(Partial Least Square) and ANN(Artificial Neural Network) were introduced to develop the soluble solids content prediction model of apples which is followed by making a subsequent selection of photosensor. For the optimal PLS model, number of factors needed for spectrum analysis were increased until the convergence of prediction residual error sum of squares. Analysis has shown that even part of the overall wavelength with no pretreatment may turn out better performing. The best PLS model was found in the 800 to 1,100nm wavelength region without pretreatment of second derivation, having $R^2$=0.9236, bias= -0.0198bx, SEP=0.2527bx for unknown samples. On the other hand, for the ANN model the second derivation led to higher performance. On partial range of 800 to 1,100nm wavelengh region, prediction model with second derivation for unknown samples reached $R^2$=0.9177, SEP=0.2903bx in contrast to $R^2$=0.7507, SEP =0.4622bx without pretreatment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.