이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.831-839
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2010
최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.
본 연구의 목적은 하도의 형상이 불규칙한 자연하천에서 2차원 흐름 특성을 해석하고 예측하기 위해 2차 요소를 이용한 정확하고 효과적인 상향가중 유한요소모형의 개발에 있다. 모형의 개발을 위해 선형 삼각형 요소, 선형 사각형 요소와 혼합요소를 적용하였고 2차 삼각형, 사각형 요소와 혼합요소를 적용하여 모형을 개발하였으며, 지배방정식의 수치적분식으로 Gauss Quadrature 방법을 사용하였다. 개발된 모형의 적용성 검증을 위해 하상융기가 있는 수로, U자형 수로 등에 모의를 실시하여 해석해 및 실측치와 비교 검토하였다. 모의 결과 2차 요소가 선형 요소에 비해 보다 정확한 해를 제공하는 것으로 판단되었으며 2차요소를 적용한 상용모형인 RMA-2 모형과 비교한 결과 본 연구 개발 모형이 보다 정확한 해를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 개발된 모형을 향후 자연하천에 적용할 경우 기존의 모형에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
국내에서 사용되는 실시간 신호제어시스템은 각 차로별로 계산된 지점속도를 산술평균 모형을 적용하여 접근로의 속도로 추정하고, 이를 대기길이 추정 모형 과정에 중요 변수로 사용한다. 본 연구에서는 현재의 산술모형의 적정성을 검토하고 하나의 대안으로서 교통량 가중평균 모형을 제시하였다. 그리고 교통량 가중평균 모형과평균 개별차랑 지점속도의 이론적 관계를 해석하고, 이를 관계식으로 표현하였다. 제시된 관계식으로부터, 가중평균 모형은 각 차로의 교통량 이용비율과 평균속도 차이에 따라 산술평균과 선형적인 차이를 갖는 것을 파악하였다. 두 가지 모형에 대한 평가를 위하여 실시간 신호제어시스템으로 운영되는 한 개 교차로로부터 자료를 수집하여 각각 적용하였다. 분석 결과, 가중평균 모형이 현재의 산술평균 모형보다 현장 상황을 합리적이고 안정적으로 나타내는 대기 행렬 추정값을 제시하였다. 따라서 가중평균 모형을 실제 운영에 적용하는 것이 실시간 신호제어시스템의 기능적 안정성에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 가중주성분분석으로부터 정준대응분석을 유도하는 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘을 고찰하였다. 그리고, 가중주성분분석에 기반한 Legendre와 Legendre (2012)의 정준대응분석이 가우시안 반응모형에 기초한 Ter Braak (1986)의 정준대응분석과 동일함을 다루었다. 생태학에서 종의 발현 정도를 잘 설명할 수 있는 가우시안 반응곡선에서 도출된 Ter Braak (1986)의 정준대응분석은 종 패킹 모형(species packing model)이라는 기본 가정을 사용한 후 일반화선형모형과 정준상관분석을 결합시키는 방법으로 도출된다. 그런데 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘은 이러한 가정없이 Benzecri의 대응분석과 상당히 유사한 방법으로 계산되는 특징을 지닌다. 그러므로 가중주성분석에 기초한 정준대응분석을 사용하면, 결과물 활용에 약간의 유연성을 지닐 수 있게 된다. 결론적으로 본 연구에서는 서로 다른 모형에서 출발한 두 방법이 장소점수(site score), 종 점수(species score) 그리고 환경변수와의 상관관계가 서로 동일함을 보인다.
소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.
방대한 유전 정보를 분석, 가공하는 생명정보학의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 단백질의 1차 구조만으로 단백질의 구조와 기능을 예측하는 새로운 데이터마이닝 방법을 제안한다. 단백질 서열만으로 특징 추출시 발생할 수 있는 문제점인 방대한 탐색공간을 효과적으로 축소하기 위해 n-Block substring 탐색 알고리즘을 제안한다. 또한 선별된 각 substring의 도메인 연관도를 결정하는 가중치를 구하여 가중 선형모형을 구축함으로써 구조와 기능에 관련이 있을 것으로 예상되는 단백질 도메인의 특징을 추출하고 분류에 효과적임을 보인다. 도메인에 포함되는 각각의 CDS(coding sequence)에 대해 모형으로부터 구한 점수를 통해 해당 도메인과의 연관성의 정도를 추정하며, 분류 효율을 더욱 향상시킬 수 있음을 보인다.
'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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