• Archives of Pharmacal Research
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• 제13권1호
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• pp.82-96
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• 1990

Ten (E)-and (Z)-isomers of 2-phenylcyclopropylamine (PCA), 1-Me PCA, 2-Me-PCA, N-Me-PCA, and N, N-diMe PCA and fifteen o-. m-, p- isomers of (E) PCA with substituents of Me, Cl, F, OMe, OH were synthesized in this laboratory and tested for the inhibition of rat brain mitochondrial MAO-A and MAO-B. The effects of substituents, their positions, and stereochemistry on the inhibition were assessed for the compounds with substituents at cyclopropyl and amino groups and QSAR analyses were performed using the potency data of ring-substituted compounds. The best correlated QSAR equations are as follows : pI$_{50}$ = 0.804 $\pi^2$-0.834 Blo-1.069 Blm + 0.334 Lp-1.709 HDp +7.897 (r = 0.945, s =0.211, F = 16.691, p = 0.000) for the inhibition of MAO-A;PI$_{50}$= 1.815$\pi$-0.825 $\pi^2$-1.203R + 0.900 Es$^2$ + 0.869 Es$^3$ + 0.796 Es$^4$-0.992 HDp + 0.562 HAo + 3.893 (r = 0.982, s =0.178, F = 23.351, p = 0.000) for the inhibition of MAO-B. Based on the potency difference between stereoisomers of cyclopropylamine-modified compounds and an QSAR cavity near para position, two hydrophobic carities interacting with Me group, a hydrophobic site near para position, and an amino group binding site and that in addition to the same two hydrophotic cavities, hydrophotic area, steric boundaries, hydrogen-acceptor site, and amino group binding site, another steric boundary near para position and a hydrogen donating site near ortho position constitute active sites of MAO-B.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권10호
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• pp.107-119
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• 1996

In this paper, we propose multiple component neural network(MCNN) which learn partitioned patterns in each multiple component neural networks by reducing dimensions of input pattern vector using PCA (principal component analysis). Procesed neural network use Oja's rule that has a role of PCA, output patterns are used a slearning patterns on small component neural networks and we call it CBP. For simply not solved patterns in a network, we solves it by regenerating new CBP neural networks and by performing dynamic partitioned pattern learning. Simulation results shows that proposed MCNN neural networks are very small size networks and have very fast learning speed compared with multilayer neural network EBP.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제27권spc호
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• pp.34-50
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• 2022

Principal component analysis (PCA) was conducted using hydrochemical data in four testbeds (A to D) built for the development of site characterization technologies to assess the hydrochemical processes controlling the hydrochemistry in each site. The PCA results indicated the nitrogen loading to deep bedrock aquifers through permeable fractures in Testbed A, the chemical weathering enhanced with the biodegradation of petroleum hydrocarbons in Testbed B, the reductive dechlorination in Testbed C, and the different hydrochemistry depending on the depth to bedrock in Testbed D, consistent with the characteristics of each site. In Testbeds B and D, outliers seemed to affect the PCA result probably due to the small number of samples, whereas the PCA result was still consistent with site characteristics. This study result indicates that the PCA is widely applicable to hydrochemical data for the assessment of major hydrochemical processes in contamination sites, which is useful for site characterization when combined with other site characterization technologies, e.g., geological survey, geophysical investigation, borehole logging. It is suggested that PCA is applied in contaminated sites to interpret hydrochemical data not only for the distribution of contamination levels but also for the assessment of major hydrochemical processes and contamination sources.

• 비파괴검사학회지
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• 제26권4호
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• pp.220-230
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• 2006

3점 굽힘 하중을 받는 단일 PET 및 평판형 압전 복합재료 작동기(PCA)의 파괴거동을 음향방출(AE) 법을 이용하여 살펴보았다. 단일 PET의 경우 최대 굽힘하중에서 발생한 AE신호는 고진폭 및 긴 유지시간을 갖는 특징을 보였으며 FFT에 의한 지배 주파수 대역을 확인한 결과 $100{\sim}230kHz$의 비교적 저주파수 대역이었다. PCA의 경우, stage 1에서 발생한 80dB이상의 고진폭 및 $170{\sim}223kHz$의 저 지배 주파수 대역을 갖는 신호는 PZT층에서의 취성파괴 및 PZT층과 인근 섬유층 사이의 층간분리에 의한 것으로 추정되었다. 상기의 AE거동 해석결과와 광학현미경 및 주사전자현미경에 의한 손상관찰에 근거하여 비대칭으로 적층된 PCA의 파괴거동과 관련한 AE특성을 규명하였다.

• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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• 한국식품저장유통학회 2003년도 춘계총회 및 제22차 학술발표회
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• pp.121.2-122
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• 2003

다슬기분말(PSB)과 그 회분(ASB)으로 제조한 칼슘락테이트(PCaL 및 ACaL)를 0.5%씩 첨가한 반죽의 발효와 빵의 품질 및 저장성에 미치는 영향을 조사하였다. 반죽의 pH는 4.85~4.98로 ACaL.PCaL.대조군의 순으로 나타났다. 반죽의 부피와 빵의 loaf volume index는 대조군이 높았고 ACaL 첨가군이 낮았으며, pH를 5.50으로 조정하여 제조한 반죽의 부피와 빵의 loaf volume은 대조군과 큰 차이를 보이지 않았다. PCaL 및 ACaL을 첨가한 빵의 Ca함량은 29.4~29.7 mg/100 g-f.w로 대조군의 13.0 mg/100 g-f.w에 비하여 높았으며, 첨가군의 미량 무기질로 Mg, Fe, Zn이 0.03~0.98 mg/100 g-f.w 범위로 검출되었다. 빵의 L$^{*}$ 값은 대조군과 실험군의 유의적인 차이가 없었으며, a＊값, b＊값은 PCaL 첨가군이 가장 높아 황갈색을 띄었다. 빵의 hardness, gumminess는 대조군$^{\circ}C$ 실온에 두면서 저장한 결과 대조군은 3일째부터, ACaL 첨가군은 5일째부터, PCaL 첨가군은 6일째부터 곰팡이가 번식하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.725-734
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• 2003

본 논문에서는 통계적 분석 기법인 주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서내의 주제어를 추출한 후, 추출된 주제어와 문장간의 거리가 가장 짧은 문장들을 중요 문장으로 추출하여 요약으로 제시한다. 주제어를 추출하기 위해서는 주성분 분석을 이용하였으며, 이는 문서 자체내의 빈도 정보와 단어간의 연관 정보를 이용한 것이다. 그리고, 중요 문장을 추출하기 위해 비정칙치 분해를 시행하여 문장 벡터와 주제어 벡터론 획득한 후, 두 벡터간의 유클리디언 거리를 계산하였다. 신문 기사를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 출현 빈도만을 이용한 방법과 주성분 분석만을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.177-182
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• 2010

본 논문은 주성분 분석과 퍼지 연관을 이용한 새로운 문서군집 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주성분 분석의 의미특징을 이용하여 군집 레이블과 군집의 대표 용어들을 선택하기 때문에 문서군집의 내부구조를 더 잘 표현할 수 있다. 또한 퍼지연관 값을 이용한 군집은 문서군집에 유사하지 않은 문서를 더 잘 구분함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• Computers and Concrete
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• 제10권6호
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• pp.557-573
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• 2012

This paper discusses the combined application of two different techniques, Neural Networks (NN) and Principal Component Analysis (PCA), for improved prediction of concrete properties. The combination of these approaches allowed the development of six neural networks models for predicting slump and compressive strength of concrete with mineral additives such as blast furnace slag, fly ash and silica fume. The Back-Propagation Multi-Layer Perceptron (BPMLP) with Bayesian regularization was used in all these models. They are produced to implement the complex nonlinear relationship between the inputs and the output of the network. They are also established through the incorporation of a huge experimental database on concrete organized in the form Mix-Property. Thus, the data comprising the concrete mixtures are much correlated to each others. The PCA is proposed for the compression and the elimination of the correlation between these data. After applying the PCA, the uncorrelated data were used to train the six models. The predictive results of these models were compared with the actual experimental trials. The results showed that the elimination of the correlation between the input parameters using PCA improved the predictive generalisation performance models with smaller architectures and dimensionality reduction. This study showed also that using the developed models for numerical investigations on the parameters affecting the properties of concrete is promising.

• 기본간호학회지
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• 제13권3호
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• pp.382-389
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• 2006

Purpose: The purpose of this study was to explore the effects of Patient Controlled Analgesia (PCA) on the postoperative patient's pain management and recovery of bowel movement with gastrointestinal cancer Method: The participants were 249 patients diagnosed with gastrointestinal disease and scheduled for elective surgery, who were recruited to either the postoperative patient-controlled analgesia group or epidural analgesia group. Participants aged 20 and above were recruited from P, K, D, and I university hospitals in B city. Pain visual analogue scale, and recovery of bowel movement according to PCA-related characteristics were measured using structured questionnaires from April 2005 through December 2005. Descriptive statistics t-test and F-test were used to analyze the data. SPSS WIN 10.0 program was used. Results: Mean score for pain was 62.31. Scores for pain on the visual analogue scale were significantly lower in the epidural-PCA than in the intravenous PCA, and also significantly lower in the absence of side effect of PCA than in the presence of side effect. Recovery time for bowel movement was significantly faster in the absence of side effect of PCA than in the presence of side effect. Conclusion: Based on the findings, there is a significant difference in pain and no difference in first passage of flatus according to PCA infusion route in patients who are post-operative for gastrointestinal cancer.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.93-100
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• 2009

본 논문에서는 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식 시스템을 제안한다. 차영상 엔트로피는 현재 입력된 영상과 참조 영상 또는 시선의 위치별 평균 영상들로부터 차영상을 획득하고, -255부터 +255까지의 히스토그램 빈도수를 이용하여 계산한다. 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식방법은 2가지 방법이다. 1) 첫 번째 방법은 현재 입력된 영상과 시선 위치별 45개의 평균 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재 응시하고 있는 방향을 인식하고, 2) 두 번째 방법은 현재 입력된 영상과 45개의 참조 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재의 응시 방향을 인식한다. 참조 영상은 네 방향의 영상을 입력받아 시선 위치별 45개의 평균 영상을 이용하여 생성한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 PCA 기반의 시선 인식 시스템과 비교 실험을 하였고, 인식 방향은 좌상, 우상, 좌하, 우하 네 방향으로 하였으며, 45개의 참조 영상 또는 평균영상에 대하여 인식 영역을 변경하여 실험하였다. 실험 결과 차영상 엔트로피는 97.00%, PCA는 95.50%의 인식률을 보여 차영상 엔트로피 기반의 시스템이 PCA 기반의 시스템보다 1.50% 더 높은 인식률을 나타내었다.