• 한국산림과학회지
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• 제79권1호
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• pp.16-20
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• 1990

17개(個)의 토양인자(土壤因子)와 대나무의 직경(直徑), 간고(稈高) 그리고 절간(節間) 생장량(生長量)과의 관계(關係)를 구명(究明)하기 위하여 정준상관분석(正準相關分析)을 실시(實施)하였다. 첫번째 정준상관(正準相關)은 매우 유의적(有意的) 이었고, 변수(變數)의 2조합(組合)에서 분산(分散)은 크고, 그리고 정준변량(正準變量)은 생물학적(生物學的)으로 의의(意義)가 있었다. 따라서 표층토심(表層土深), 전질소(全窒素) 그리고 유기물함량(有機物含量)등은 첫번째 토양성질(土壤性質)의 정준변량(正準變量)과 매우높은 정(正)의 상관(相關)을 나타내었다. 그리고 점토함량(粘土含量)과 치환성용량(置煥性容量)은 부(負)의 상관(相關)으로 나타났다. 17개(個) 변수(變數) 가운데 8개(個) 변수(變數)만이 대나무의 생장(生長)을 예측(豫測)하는데 관계(關係)되는 것으로 사료(思料)된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.55-70
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• 2019

The phase properties of ground acceleration records from Mw 5.5~6.5 earthquakes are analyzed. The interrelationships between phase properties and significant durations, as well as PGA, are clarified through both of theoretical and empirical approaches. The probabilistic characteristics of phase information is also discussed based on previous studies and it is shown that circular normal distribution is the most appropriate probability distribution for the phase angle and phase difference. Whereas those variates can be modeled by Gaussian random variables. From the survey results on the frequency dependency of the phase statistics, a simple model is introduced, which is possible to express the frequency dependency of phase information. It is also shown that the significant duration can be controlled by appropriately chosen standard deviation of phase difference for 4~8Hz frequency band and additional consideration of phase scattering in higher frequency band through a series of Monte Carlo simulations. The source of phase scattering effect is also pointed out and discussed.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.201-208
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• 2021

본 연구에서는 2009-2016 보건의료 빅데이터를 활용하여 신체 정보와 혈액 내 지질 농도의 연관성을 다변량 분석하여 주요 요소들 사이의 영향력 정도를 비교 분석함으로써, 한국인의 이상지질혈증 예측모델 개발을 위한 근거를 제시하고자 한다. 3,312,971 명의 건강검진정보 자료를 통해서 신체 정보(나이, 신장, 체중, 허리둘레) 항목과 혈액검사(총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤) 항목 간의 다차원적 선형상관관계를 도출하고, 항목 간의 영향력을 정준변량(canonical variate)으로 분석하였다. 그 결과 허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 도출하였다. 또한, 나이, 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목은 그 영향력 정도가 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 나이에 따른 영향력의 정도는 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목이 40-50 전후 여성에게서 뚜렷한 변화를 보였다. 보건의료 빅데이터를 정준상관분석 기법을 적용하여 분석한 다차원적 상관관계는 비침습적인 방법으로 간편하게 측정 가능한 신체정보를 바탕으로 건강 상태를 평가할 수 있는 예측모델을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1244-1244
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• 2001

In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from mastitic and healthy cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from mastitic and healthy cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA and FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference, thereby providing a useful means for spectroscopy-based clinic applications.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1042-1042
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• 2001

In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from daily monitoring of two Japanese cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from two cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA md FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.365-374
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• 2009

확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 수문 및 수자원 분야에 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 Gumbel 분포의 순서통계량과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 검토하고자 Gumbel 분포의 이론적인 축소변량과 본 연구에서 추정한 도시위치공식과 기존의 도시위치공식에 의해 계산된 축소변량 간의 평균제곱근오차와 편의를 비교하였다. 그 결과, Gringorten이 제안한 도시위치공식을 적용한 경우의 축소변량간 평균제곱근오차와 순서별 편의가 가장 작은 것으로 분석되었다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권1호
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• pp.127-152
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• 2017

중국의 실용신안은 발명 특허를 보완하기 위한 것으로, 신청기한이 짧고 수권속도가 빠르며 발명 특허와 마찬가지로 독점권이 있어 기업이 빠른 속도로 시장을 선점하는데 유리하다. 그러나 중국에서의 실용신안권은 실질 심사를 하지 않기 때문에 안정성이 낮은 편이고 무효 기각된 가능성이 높기 때문에 발명특허보다 보호에 어려움이 있다. 중국은 국내 중소기업의 발명과 창조 활동을 적극 장려하고 자국의 실용신안을 보호하기 위해 실용신안에 특허권평가보고와 비슷한 특허보호정책을 제정하였고 특히 특허침해소송 시 특허권평가보고를 근거로 삼아 실용신안 특허권자와 특허권 권리분쟁의 당사자를 사법적으로 구제할 수 있는 길을 열어 주었다. 많은 전문가들은 특허권평가보고 제도를 구축함으로서 실용신안 특허권의 안정성을 높일 수 있다고 주장한다. 또한 피고가 답변기한 내에 특허권 무효심판요청 시 특허권평가보고가 실용신안 특허권에 신규성, 진보성의 근거를 제시하지 못하거나 특허권이 안정성이 없다고 기록하지 못할 상황에서 법원은 심판을 중지하지 않고 재심사위원회의 특허권 무효심판 결정의견을 기다리지 않아도 되어 사법 절차의 효율을 높이고 특허권자의 권리유지 시간을 가속화하는 데 유리하다. 그러나 실질적인 특허권 침해 분쟁에서 특허권평가보고서제도와 무효심판제도는 충돌이 일어날 수 있다. 그러므로 본문에서는 현행 중국의 실용신안제도를 분석하고 한국의 실용신안제도와의 비교를 통해 중국의 특허권평가 보고서제도의 본질과 역할을 확인하고 실용신안 특허권 침해 소송의 실제 사례를 통해 특허권평가보고의 결과로 인한 변수를 분석하여 특허권평가보고와 무효심판이 충돌하는 실질적인 원인을 규명하고 특허권 평가보고서제도의 유효성과 권리 보호를 위한 특허권평가보고서제도의 활용에 관해 연구해 보고자 한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제6권1호
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• pp.17-26
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• 1973

수도삼요소(水稻三要素) 이용율(利用率)(1967 및 1968년(年))과 기상권(氣象圈), 답토양(畓土壤) 단면(斷面)의 추적양식(推積樣式) 배수등급(排水等級) 토성(土性) 및 작토(作土)의 토양화학적(土壤化學的) 특성(特性)과의 관계(關係)를 검토(檢討)한 결과(結果) 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. N이용율(利用率)은 남부(南部)>중부(中部)>북부(北部)의 순(順)이고 K이용율(利用率)은 남부(南部)>북부(北部)>중부(中部)의 순(順)이며 P이용율(利用率)은 연도별(年度別)로 다르다. 2. P이용율(利用率)은 남부(南部)의 도(道)에서 연도별(年度別) 변동(變動)이 크고 추적(推積) 배수(排水) 토성별(土性別)에서도 연도별(年度別) 변동(變動)이 커서 토양(土壤)과 기상(氣象)의 교호작용(交互作用)에 크게 영향 받는것을 알 수 있다. 3. 추적양식별(推積樣式別) N이용율(利用率)은 Alluvial Colluvial (AC)>Alluvial (A)>Fluvomarine (FM)>Old Alluvial (OA)의 순(順)이고 K이용율(利用率)은 OA>AC>A>FM의 순(順)이다. 4. N이용율(利用率)은 토양단면(土壤斷面)의 배수(排水)가 양호(良好)할수록 적어지고 K와 P의 이용율(利用率)은 약간양호(若間良好)에서 높은 경향이고 불량(不良)이나 매우 양호(良好)의 편에서 낮은 경향이다. 5. N이용율(利用率)은 미사식양질(微砂埴壤質)에서 가장높고 사질(砂質)로 갈수록 떨어지며 식질(埴質)에서도 낮으나 K와 P 이용율(利用率)은 식양질(埴壤質) 이하(以下)의 토성(土性)에서 높은 경향(傾向)이다. 6. N이용율(利用率)은 지산 극락 신답통에서 크고 화동 규암 용지 화봉에서 적었다. 7. N이용율(利用率)은 토양중(土壤中) 유기물함량(有機物含量)(OM), Ca 및 CEC와 유의정상관(有意正相關)을 보이고 P이용율(利用率)이 높았던 해에만 P함량(含量)과 유의부상관(有意負相關)을 보였으며 P이용율(利用率)은 CEC, Mg 및 Ca와 유의정상관(有意正相關)을 보였다. 8. K이용율(利用率)은 그것이 적었던 해에는 K/(Ca+Mg), P, OM, K의 순(順)으로 부상관(負相關)을 Ca, Mg, CEC 순(順)으로 정상관(正相關)을 보였는데 K/(Ca+Mg)와만 유의성(有意性)이 있으며 K이용율(利用率)이 큰 해에는 P, OM, K/(Ca+Mg) K의 순(順)으로 정상관(正相關)을 CEC, Mg, Ca 순(順)으로 부상관(負相關)을 보였는네 P, OM, CEC 와만 유의성(有意性)을 갖는다. K이용율(利用率)이 컸던 해에만 토양중 K는 토양중 P 및 OM과 유의정상관(有意正相關)을 갖는다. 9. 삼요소이용율(三要素利用率)과 pH는 유의성(有意性)은 없으나 부상관(負相關)이다. 10. OM은 P K 및 K/(Ca+Mg)와 유의정상관(有意正相關)을 Mg와는 유의부상관(有意負相關)을, P는 K, K/Ca+Mg와 유의정상관(有意正相關)을 Mg 및 CEC와 유의(有意) 부상관(負相關)을 K는 K/(Ca+Mg), Mg 및 CEC와 유의정상관(有意正相關)을 K/(Ca+Mg)는 Ca와 유의정상관(有意正相關)을 Mg 및 CEC와는 유의부상관(有意負相關)을, Ca는 Mg CEC 및 pH와, Mg는 CEC와 유의(有意) 정상관(正相關)을 보였다. 11. 삼요소(三要素) 이용율(利用率) 및 토양(土壤)의 화학적(化學的) 특성(特性) 상호간(相互間)의 관계에서 OM이 시비(施肥)N의 흡수(吸收)를 돕고 K흡수(吸收)는 K보다 K/(Ca+Mg)에 의(依)하여, P흡수(吸收)는 Mg에 의(依)하여 크게 영향받는 것을 알수있고 P와 K이용율(利用率)이 해에 따라 다른 원인(原因)이 부분적(部分的)으로 설명(說明)될 수 있었다.