본 연구는 검거세미밤나방(Agrotis ipsilon) 성페로몬 트랩에 혼재하여 유살되는 은무늬밤나방아과 형태적 분류와 동정법 수립을 위해, 날개 무늬의 형태계측학 분석을 실시하였다. 은무늬밤나방아과 개체는 2023년 11월 부터 12월까지 제주도 애월읍 일대에서 채집되었으며, 콩 해충으로 알려진 콩은무늬밤나방(Ctenoplusia agnata) 을 비롯하여, 다양한 농작물을 가해하는 것으로 알려진 붉은금무늬밤나방(Chrysodeixis eriosoma)의 수컷 성충이 포획되었다. 앞날개의 형태 및 무늬를 가지고 현장에서 쉽게 동정할 수 있는 형태적 특징을 도출하기 위하여, 각 성충 개체의 앞날개를 잘라 현미경 카메라로 촬영하고, 앞날개의 내횡선, 아외연선, 반점 크기 등 15개의 형질 을 측정하였다. 또한 각 형질 간의 상관관계를 분석하였으며 빈도분포를 통하여 두 종간 분리되는 형질을 파악하 였다. 최종적으로 다변량 분석법을 적용하여 두 집단이 어떻게 군집을 이루는지 분석하고, 날개형태만으로 붉은 금무늬밤나방과 콩은무늬밤나방을 구분할 수 있는 방안을 제시하였다.

Organoleptic parameters such as color, odor, and flavor influence consumer perception of drinking water quality. This study aims to evaluate the taste of the selected bottled and tap water samples using an electronic tongue (E-tongue) instead of a sensory test. Bottled and tap water's mineral components are related to the overall preference for water taste. Contrary to the sensory test, the potentiometric E-tongue method presented in this study distinguishes taste by measuring the mineral components in water, and the data obtained can be statistically analyzed. Eleven bottled water products from various brands and one tap water from I city in Korea were evaluated. The E-tongue data were statistically analyzed using multivariate statistical tools such as hierarchical clustering analysis (HCA), principal component analysis (PCA), and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). The results show that the E-tongue method can clearly distinguish taste discrimination in drinking water differing in water quality based on the ion-related water quality parameters. The water quality parameters that affect taste discrimination were found to be total dissolved solids (TDS), sodium (Na+), calcium (Ca2+), magnesium (Mg2+), sulfate (SO4 2-), chloride (Cl-), potassium (K+) and pH. The distance calculation of HCA was used to quantify the differences between 12 different types of drinking water. The proposed E-tongue method is a practical tool to quantitatively evaluate the differences between samples in water quality items related to the ionic components. It can be helpful in quality control of drinking water.

본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의 육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700–1500, 1500–1300, 1100–950 cm-1부 위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에 서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700–1500 cm-1부위는 주로 Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500–1300 cm-1부위는 phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100–950 cm-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함 하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0oC(A)에서 +4oC(C)로 변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서 재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그 룹은 평년 기온에서 +2oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서 +2oC, 평년 기온에서 +4oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른 그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

The process control methods based on the statistical analysis apply the analysis method or mathematical model under the assumption that the process characteristic is normally distributed. However, the distribution of data collected by the automatic measurement system in real time is often not followed by normal distribution. As the statistical analysis tools, the process capability index (PCI) has been used a lot as a measure of process capability analysis in the production site. However, PCI has been usually used without checking the normality test for the process data. Even though the normality assumption is violated, if the analysis method under the assumption of the normal distribution is performed, this will be an incorrect result and take a wrong action. When the normality assumption is violated, we can transform the non-normal data into the normal data by using an appropriate normal transformation method. There are various methods of the normal transformation. In this paper, we consider the Box-Cox transformation among them. Hence, the purpose of the study is to expand the analysis method for the multivariate process capability index using Box-Cox transformation. This study proposes the multivariate process capability index to be able to use according to both methodologies whether data is normally distributed or not. Through the computational examples, we compare and discuss the multivariate process capability index between before and after Box-Cox transformation when the process data is not normally distributed.

Recently, the manufacturing process system in the industrial field has become more and more complex and has been influenced by many and various factors. Moreover, these factors have the dependent correlation rather than independent of each other. Therefore, the statistical analysis has been extended from the univariate method to the multivariate method. The process capability indices have been widely used as statistical tools to assess the manufacturing process performance. Especially, the multivariate process indices need to be enhanced with more useful information and extensive application in the recent industrial fields. The various multivariate process capability indices have been studying by many researchers in recent years. Hence, the purpose of the study is to compare the useful and various multivariate process capability indices through the simulation. Among them, we compare the useful models of several multivariate process capability indices such as MCpm, MC+pm and MCpl. These multivariate process capability indices are incorporates both the process variation and the process deviation from target or consider the expected loss caused by the process deviation from target. Through the computational examples, we compare these process capability indices and discuss their usefulness and effectiveness.

떡갈나무(Quercus dentata Thunb. ex Murray)는 낙엽활엽교목으로 전국 표고 800m이하의 산기슭, 산중턱뿐 아니라 해변가의 야산이나 섬에도 잘 생육하며, 건조한 석회암 지역에서 우점종으로 분포하고 있다. 이 연구는 지구온난화가 진행되었을 때 떡갈나무의 생태적 지위 변화를 알아보기 위해 수행되었다. 교내의 유리온실에서 CO2 농도를 약 1.6배 상승시킨 온난화처리구와 대기중 CO2 농도를 그대로 반영한 대조구로 나누어 재배한 후, 유식물의 20가지 형질을 측정하고 생태적 지위폭을 계산하였다. 그 결과, 떡갈나무의 20가지 형질에 대한 생태적 지위폭의 평균값은 대조구에서 수분 구배(0.994) > 토성 구배(0.993) > 유기물 구배(0.985) > 광(0.948) 구배 순으로 나타났고, 온난화처리구에서도 수분 구배(0.994) > 토성 구배(0.991) > 유기물 구배(0.978) > 광(0.947) 구배 순으로 나타났다. 수분, 유기물 그리고 토성 구배에서 대조구보다 온난화처리구가 좁아진것으로 보아 떡갈나무는 지구온난화가 진행되었을 때 수분, 유기물 그리고 토성에 대한 내성이 감소될 것으로 예측할 수 있다. 주성분분석(PCA) 결과, 대조구와 온난화처리구는 광 구배에서 요인1(66.87%)과 요인2(20.71%)에 의해 구별 되었고, 수분 구배에서는 요인1(42.73%)과 요인2(18.20%)에 의해 구별되었고, 유기물 구배에서는 요인1(51.14%)과 요인2(21.16%)에 의해 구별되었으며, 토성 구배에서는 요인1(47.95%)과 요인2(18.00%)에 의해 구별되었다. 떡갈나무의 각 환경 구배별 분포 유형에 미치는 r >0.5인 형질은 광 구배에서 잎폭 길이, 잎몸 길이 등 10개였고, 수분 구배에서는 지상부 길이, 잎폭 길이 등 13개였고, 유기물 구배에 서는 지상부 길이, 잎폭 길이 등 13개였으며, 토성 구배에서는 지상부 길이, 잎폭 길이 등 11개였다. 이것으로 볼 때 떡갈나무의 생태학적 반응은 다양한 형질이 종합적으로 관여하며 그 중에서 식물의 생산량을 나타내는 형질이 많은 부분 관여하는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 커피(C. Arabica)의 FT-IR 스펙트럼 데이터 를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 분석을 통해 품종 식별을 하여 육종 연구에 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 통해 품종 분류가 가능하였다. 2. 커피 품종들은 FT-IR 스펙트럼 부위인 1700-1500-1 (Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들), 1500-1300-1 (phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보), 1100-950cm-1 (단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물)에서 질적, 양적 정보의 차이가 나타났다. 3. PCA 상에 나타난 8품종의 커피 품종이 각각 그룹을 형성하였다. 그 중 ‘Caturra’와 ‘Mahsellesa’ 품종은 각각의 그룹을 나타내면서 C. arabica 종에서도 다른 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였고, ‘Catuai’, ‘CR-95’, ‘Geisra’, ‘Obata’, ‘Vemecia’ 그리고 ‘non’ 품종은 유사한 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석 보다 커피 품종간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 커피의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.

In Korea, 1,212 accessions of garlic are conserved in Namhae, Jeonju, Danyang and Muan with IT (Identity) number. This study was carried out to evaluate characteristics of 163 garlic cultivars conserved in Namhae branch, NIHHS, RDA and search valuable genetic resources for breeding. In horticultural characteristics, there was wide variation for bulb weight, clove weight and clove number per bulb with large coefficient of variation (CV) 40.04%, 43.98% and 39.64% respectively. Alliin content analyzed by HPLC was 16.75±6.22mg·g-1 DW (Dry weight) and had 37.16% CV. The highest alliin content was 32.27mg·g-1 in Local5. In correlation analysis, there were a strong positive correlation between bulb weight and bulb diameter and a non-correlation between clove number per bulb and bulb weight, height and diameter. Major characters included in the principal components were bulb weight, bulb height, bulb diameter, plant height, clove number per bulb, leaf sheath diameter and alliin content. According to characteristics of garlic, 163 germplasms were clustered into 10 groups. In total 10 clusters, the average bulb weight is the heaviest at 5th cluster and average alliin content is the highest at 4th cluster. These clusters will be used for selection breeding program to cultivate garlic that has heavier weight and high alliin content.

Chinese cabbage, a traditional food source in Asia, has been highlighted due to its functional aspects. In particular, breakdown products of glucosinolates (GSLs) that contribute to the unique flavor and fragrance of Brassicaceae vegetables and act in plant defense mechanisms has been known as an anti-cancer agent. The objective of this study was to investigate optimal condition to grow Chinese cabbage with focusing on enhancing glucosinolates contents. The main tools for our analysis were correlation analysis and principal component analysis (PCA), and they were applied into a data obtained from Chinese cabbage grown in the plant factory. The data included glucosinolate contents and growth conditions (day, temperature, humidity, and EC). As a result of correlation analysis, day showed the largest significance with glucosinolates, followed by EC and temperature. The results of PCA showed that three principal components were able to explain more than 75% of variations in glucosinolate contents caused by different growth conditions. The first principal component (PC1) was mainly represented by day, EC, and temperature, while the main factors in the second (PC2) and the third (PC3) components were represent humidity, and , respectively. In conclusion, glucosinolate contents in Chinese cabbage were largely affected by day, EC, and temperature during the growth.

The study of water environment system using a multivariate analysis in Changnyeong-Haman weir section has been conducted. The purpose of this study is to establish better understanding related water qualities in the Changnyeong-Haman weir section which can provide useful information. The data were consisted of water quality data and algae data including WT(water temperature), pH, DO, EC, COD, SS, T-N, NH3-N, T-P, PO4-P, Chl-a, TOC, d-silica, t-silica, Cyanobacteria, Diatoms, and Green algae. Statistical analyses used in this study were correlation analysis, principal components, and factor analysis. According to correlation analysis on COD and TOC, it revealed that the each value of correlation coefficient was 0.843. On the other result, a negative correlation was observed between diatoms and d-silica. Furthermore, the results of principal component analysis to the overall water quality were classified into four main factors with contribution rate 81.071%.

1913년부터 2013년까지 한국에서 육성된 콩 172품종의 생 육 및 수량구성형질의 변이를 평가하고 주성분 분석과 군집 분석을 통하여 품종군을 분류하여 콩 육종의 기초자료로 이용 코자 수행하였다. 생육 및 수량구성형질의 변이계수는 각 형 질에 따라 차이가 있었으며, 엽장폭비, 경장, 분지수, 100립중 및 주당종실중은 높았고, 엽면적, 주경절수, 주당협수 및 주당 립수는 중간정도이었으며, 생육시기에 관련된 개화일수, 성숙 일수 및 생육일수는 낮았다. 콩 품종들의 생육 및 수량구성형 질에 대한 주성분 분석을 한 결과, 주성분의 기여율은 제 1주 성분은 34.02%, 제 2주성분은 18.44%, 제 3주성분은 10.67%, 제 4주성분은 9.96%로, 상위 4주성분까지의 고유값이 1이상 이며, 누적기여율이 73.09%로 제 4주성분까지만 가지고도 한 국 콩 품종의 군집분류가 가능하였다. Average linkage cluster 에 의하여 분류된 군집분류에서 평균 거리를 1.1로 하였을 때 5개 군집으로 분류되었고, I군집은 전체 품종의 69.7%가 속해 있는 가장 큰 군집이었고, 다음으로 II군집이 19.8%가 속하는 큰 군집이었고, 그 다음으로 IV군집이 8.7%가 속하였으며, III 군집과 V군집은 1 ~ 2품종이 속하는 소군집이었다. 각 군집의 품종을 육성년대(1980년 이전, 1980년대, 1990년대, 2000년 이후) 및 용도별(장류 및 두부용, 나물용, 밥밑용, 풋콩 및 올 콩용)로 분류하면 품종의 분포가 차이가 있었다. 육성년대별로 는 1980년 이전과 1980년대에 육성된 품종은 I과 II군집에, 1990년대와 2000년 이후에 육성된 품종은 모든 군집에 넓게 분포하였다. 용도별로는 I군집에는 장류 및 두부용 품종이, II 군집에는 나물용 품종이, IV군집에는 풋콩 및 올콩용 품종이 가장 많이 속하였으며, III과 V군집에 속하는 품종은 나물용 품종이었다.

The purpose of the warranty data analysis can be classified into two categories. Two goals is a failure cause analysis and life prediction analysis. In this paper first, we applied multivariate analysis method that can be estimated in consideration of various factors on the failure cause warranty data. In particular, we apply the Tree model and Cox model. The advantage of the Tree is easy to interpret this result as compared to other models. In addition Cox model can quantitatively express the risk. Second, this paper proposed a multivariate life prediction model (AFT) considering a variety of factors. By applying the actual warranty data confirmed the usability.

본 연구는 영산강수계 수질 특성을 파악하기 위하여 2001~2010년까지 영산강 본류 10개 지점의 수질측정자 료를 활용하여 총 18개 수질항목에 대하여 다변량분석법 을 이용하여 수질항목간의 상관관계 및 요인분석, 군집분 석을 수행하였다. 수질항목간 상관성은 BOD는 T-N, T-P 와 높은 양의 상관성을, Chl-a는 COD와 유의한 양의 상 관성을 보였다. 요인분석 결과 제1요인이 영양염류요인 (32.021%), 제2요인이 유기물 및 조류증식에 따른 물질대 사 요인(17.453%), 제3요인이 계절적 변동요인(14.775%), 제4요인이 미생물요인(10.951%)으로 추출되었다. 요인분 석 결과로부터 추출된 제1요인과 제2요인에 대한 군집 분석 결과, 오염도가 낮은 그룹, 광주천 및 하수처리수 방 류의 영향이 큰 오염도가 높은 그룹, 축산농가 및 농경지 등이 인근에 분포하는 그룹 등 3 그룹으로 분류되었다.

본 연구는 로컬 단위에서의 다변량 공간적 클러스터와 아웃라이어에 대한 분석에 대하여 논한다. 공간적 클러스터나 아웃라이어는 그 접근 방법이나 쓰임에 따라 다양한 정의를 내릴 수 있으나, 공간적 연관성을 기반으로 한다는 점에서는 근본적인 공통점이 있다. 그러나 현존하는 공간 연관성 척도들은 투입할 수 있는 변수의 수가 한정적이기 때문에 다변량 상황에서 공간적 연관성을 측정할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 다변량 local 공간 연관성 척도의 개발을 위해, 본 연구에서는 두 집단간 분리 정도에 대한 측정이 가능한 마할라노비스 거리를 이용하였다. 마할라노비스 거리는 변수의 평균, 분산 그리고 변수간 공분산을 고려하여 계산이 된다. 본 연구에서 고안된 로컬 마할라노비스 거리는 해당 지역의 변수 벡터와 주변지역 변수의 평균 값 벡터를 통해 계산이 되며, 이를 수도권 지역 동읍면 단위에서 인구 전입/전출의 변수에 대해 적용하였다. 해당 단위에서의 공간적 변동은 카이제곱 p값 지도를 통해 확인할 수 있으며, 유의성 검정을 실시한 로컬 마할라노비스 거리 지도를 통해 인구 유출입 차원에서의 공간적 클러스터와 아웃라이어를 확인할 수 있다.

Mahalanobis Taguchi System (MTS) is a pattern information technology, which has been used in different diagnostic applications make quantitative decisions by constructing a multivariate measurement scale using data analytic methods without any assumption

Mahalanobis Taguchi System (MTS) is a pattern information technology, which has been used in different diagnostic applications to make quantitative decisions by constructing a multivariate system using data analytic methods without any assumption regarding statistical distribution. The MTS performs Taguchi's fractional factorial design based on the Mahahlanobis distance as a performance metric. In this work, MTS used for analyzing Wisconsin Breast Cancer data which have 10 attributes. With the data, which have 10 different tests, collected from patients determine who has cancer or not. At this research MTS used for reducing the number of test with define the relationship between each attrivute and diagnosis result. The accuracy of diagnosis compare to previous research.