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김동규,김아현,김현중,Kim, Dong-Gyu,Kim, Ah-Hyoun,Kim, Hyun-Joong 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.5
다변량 자료를 분석함에 있어 자료의 차원을 축소하는데 활용되는 중요한 툴 중 하나인 PCA 분석(주성분 분석, Principal Component Analysis)을 실시간으로 처리해야 하는 적용 분야가 최근 늘고 있다. PCA 분석에서는 표본 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 도출하는 것이 관건인데, 자료의 양이 방대하며 고차원인 경우 이를 실시간으로 수행하기에는 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Erdogmus 등 (2004)는 일차 섭동 이론(first order perturbation theory)을 활용하여 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 추정하는 Recursive PCA 방법을 제안했다. 이 방법은 추가된 자료의 양이 많지 않은 경우는 상당히 정확하지만, 추가된 자료의 양이 많아짐에 따라 오차도 커진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터가 가지고 있는 수학적 관계를 이용하여 Erdogmus 등 (2004)가 제안한 Recursive PCA 방법을 수정한 Modi ed Recursive PCA 방법을 제안하다. 또한, 모의 실험을 통해 Recursive PCA 방법과 Modi ed Recursive PCA 방법에서의 고유값과 고유벡터 추정값의 정확도를 비교해 보았으며 그 결과 기존 Recursive PCA 방법 보다 정확한 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. PCA(Principal Component Analysis) is a well-studied statistical technique and an important tool for handling multivariate data. Although many algorithms exist for PCA, most of them are unsuitable for real time applications or high dimensional problems. Since it is desirable to avoid extensive matrix operations in such cases, alternative solutions are required to calculate the eigenvalues and eigenvectors of the sample covariance matrix. Erdogmus et al. (2004) proposed Recursive PCA(RPCA), which is a fast adaptive on-line solution for PCA, based on the first order perturbation theory. It facilitates the real-time implementation of PCA by recursively approximating updated eigenvalues and eigenvectors. However, the performance of the RPCA method becomes questionable as the size of newly-added data increases. In this paper, we modified the RPCA method by taking advantage of the mathematical relation of eigenvalues and eigenvectors of sample covariance matrix. We compared the performance of the proposed algorithm with that of RPCA, and found that the accuracy of the proposed method remarkably improved.
탄소섬유 및 탄소복합재의 물리적/기계적 특성에 대한 고온열처리의 영향 연구
김동규,하헌승,박인서,임연수,윤병일,Kim, Dong-Gyu,Ha, Heon-Seung,Park, In-Seo,Im, Yeon-Su,Yun, Byeong-Il 한국재료학회 1994 한국재료학회지 Vol.4 No.3
PAN계 탄소섬유 roving 및 fabric을 $2170^{\circ}C$에서 열처리 하였다. 열처리를 행하지 않은 탄소섬유 fabric과 행한 것을 사용하고, Autoclave를 이용하여, CFRP와 CFRP의 성형체를 제조하였다. 열처리를 행한 탄소섬유 roving과 행하지 않은것 및 두종류의 성형체의 분석을 통하여, 열처리에 따른 탄소섬유 및 탄소복합재의 물리적. 기계적 특성변화를 연구하였다. 열처리 후 성유의 단면을 주사전자현미경으로 관찰한 결과 탄소섬유의 직경이 6.8$\mu \textrm{m}$에서 6.4$\mu \textrm{m}$으로 감소하였으며, 열중량분석을 행한 결과 내산화성이 증진되었음을 알았다. 단섬유인장실험 결과 인장강도는 탄소섬유의 (3.11$\pm 0.32)\times 10^3$ MPa 에서 열처리 섬유의 (1.87$\pm 0.26)\times 10^3$MPa으로 감소되었으나, 탄성율은 탄소섬유의 (1.94$\pm 0.06)\times 10^5$ MPa에서 열처리 섬유의 (2.02$\pm 0.11)\times 10^5$MPa으로 증가하였다. 층간전단강도 측정 실험을 한 결과 그 값이 CFRP(148.8$\pm$1.6Mpa)가 CFRP(82.2$\pm$1.1Mpa)에 비하여 높음을 알 수 있었고, torch test 결과 CFRP는 층간분리 없이 매끄러운 삭마가 일어나나, GFRP는 층간분리가 발생함을 알 수 있었다. PAN-based carbon fiber roving and fabric were heat treated at the temperature of $2170^{\circ}C$. Using non-heat treated and heat treated fabric, greenbodies of CFRP and GFRP were manufactured in the Autoclave. After the analysis of heat treated and non-heat treated carbon fiber roving and two types of greenbodies, the variations of physical and mechanical properties of carbon fibers and greenbodies with heat treatment were studied. Observing the cross-section of carbon fiber with SEM, we knew the diameter of carbon fiber was decreased from 6.8gm to 6.4p1. The results of TGA showed that the oxidation resistence was enhanced after heat treatment. The tensile strength of carbon fiber was decreased from (3.11$\pm 0.32)\times 10^3$ MPa to (1.87$\pm 0.26)\times 10^3$MPa, but tensile modulus was increased from (1.94$\pm 0.06)\times 10^5$ MPa to (2.02$\pm 0.11)\times 10^5$MPa after heat treatment. The interlaminar shear strengths of CFRP and GFRP were 148.8$\pm$1.6Mpa and 82.2$\pm$1.1Mpa, respectively. Torch test showed that CFRP was abraded smoothly but GFRP was delaminated.