이 글의 핵심을 간략하게 요약해 주세요.
둘째, 평활함수를 분해하기 위해 함수적 주성분 분석(FPCA:Functional Principal Components Analsysis)이 사용된다. 함수적 주성분 분석(FPCA)은 일반적인 주성분 분석과 마찬가지로 분산을 최대로 하는 직교(orthogonal) 주성분 함수를 도출하는데, Hyndman & Ullah(2007)는 첫 번째 주성분(LC 모형)에 의해 설명되지 않는 체계적인 변이를 설명하기 위해 추가적인 후 순위의 주성분을 사용하고 있다. 주성분 분석을 통해 사망률을 분해한다는 점에서 이들의 접근 또한 기본적으로 Lee-Carter 모형의 변형으로 해석될 수 있으며, 복수의 주성분을 사용한다는 점은 앞에서 살펴본 BMS 모형과도 유사한 측면이 있다.
평활함수 분해를 위한 함수적 주성분 분석을 사용은 주성분 분석으로 사망률을 분해하기 때문에 Lee-Carter 모형의 변형으로 해석될 수 있으며, 복수 주성분의 사용은 BMS 모형과 유사성을 가진다.