• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.539-547
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• 2016

임상시험에서 흔히 발생하는 결측치 중 이분형 결측치에 대한 논의를 하였다. 본 논문에서는 결측치가 발생하는 기재를 논의하고 기존의 여러 이분형 결측치 대체 방법과 수정된 결측치 대체방법을 소개하였다. 이후 각 결측치 대체 방법을 실제 자료에 적용하여 모의 실험을 진행하였다. 실제 자료의 성격 및 결측률의 변화에 따른 결측치 대체 방법들의 성능비교를 통해 진행하였다. 마지막으로 각 결측치 대체 방법에 대한 모의 실험 결과를 요약하고 토의하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.185-190
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• 2004

비모수적 결측치 대치 방법으로 널리 사용되는 k-nearest neighbors(KNN) 방법은 자료의 국소적(local) 특징을 고려하지 않고 전체 자료에 대해 균일한 이웃의 개수 k를 사용하는 단점이 있다. 본 연구에서는 KNN의 대안으로 자료의 국소적 특징을 고려하는 adaptive nearest neighbors(ANN) 방법을 제안하였다. 나아가 microarray 자료의 경우에 대하여 결측치 대치를 통해 KNN과 ANN의 성능을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1546-1550
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• 2006

한강 하구부의 3개 지점에서 수중 계류방식으로 약 5개월에 걸쳐 탁도를 관측하였다. 이 과정에서 관측기기의 한계로 인해 탁도 자료의 결측치가 발생하였고, 이를 효율적으로 보완하기 위해 새로운 결측치 보완기법을 개발하였다. 개발된 기법, 일명 면적비법은 시계열 자료가 단일주기와 상이한 진폭을 갖는다는 가정하에, 각 사이클의 면적비율을 통해 결측치를 보완하는 방법이다. 면적비법과 기존의 최소제곱법을 검증하기 위해 결측치가 없는 정상적인 자료에 적용해 보면, 두 방법 모두 첨두치를 약간 과소 산정하는 경향이 있었다. 하지만 면적비법의 경우, 원자료의 총 면적과 보완자료의 총 면적간의 차이가 거의 없었다. 이 방법들을 한강 하구부에서 관측된 탁도자료에 적용해 본 결과, 면적비법은 합리적으로 결측치를 보완하는 반면, 최소제곱법은 보완자료의 총면적이 원자료에 비해 작아지는 오류가 발생하였다. 따라서 최소제곱법에 비해 면적비법이 결측치 보완에 더 우수한 결과를 제공함을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발한 면적비법은 주기성이 뚜렷한 시계열자료의 결측치 보완에 유용하게 쓰일 수 있으리라 기대된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.105-108
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• 2001

본 논문에서는 결측치가 있는 불완비 데이터에서 분류나루를 구축하는 방법을 고찰하였다. 기존의 결측치 처리 방법인 대리 분리 방법의 대안으로 대체 방법으로 결측치를 처리한 후 분류나무를 구축하는 방법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.789-792
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• 2004

웹 마이닝, 바이오정보학, 통계적 자료 분석 등 여러 분야에서 매우 다양한 형태의 결측치가 발생하여 학습 데이터를 희소하게 만든다. 결측치는 주로 전처리 과정에서 가장 기본적인 평균과 최빈수뿐만 아니라 조건부 평균, 나무 모형, 그리고 마코프체인 몬테칼로 기법과 같은 결측치 대체 기법들을 적용하여 추정된 값에 의해 대체된다. 그런데 주어진 데이터의 결측치 비율이 크게 되면 기존의 결측치 대체 방법들의 예측의 정확도는 낮아지는 특성을 보인다. 또한 데이터의 결측치 비율이 증가할수록 사용 가능한 결측치 대체 방법들의 수는 제한된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 통계적 학습 이론 중에서 Vapnik의 Support Vector Regression을 데이터 전처리 과정에 알맞게 변형하여 적용하였다. 제안 방법을 이용하여 결측치 비율이 큰 희소 데이터의 전처리도 가능할 수 있도록 하였다 UCI machine learning repository로부터 얻어진 데이터를 이용하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.463-473
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• 2017

임상시험에서 어떻게 결측치를 다룰 것인가 하는 것은 큰 문제이다. 주로 주분석에서 사용하는 ITT원칙은 결측치가 어떠한 메커니즘을 따른다는 가정 하에 결측치를 대체 하지만 가정에 대한 타당성이 불확실한 문제가 있다. 즉, 올바른 결측치 대체방법은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Kang과 Kim (1997)이 제안한 일치도와 유지도의 개념을 이용하여 새로운 결측치 대체방법을 제안하였다. 또한 실제자료를 이용하여 예제를 제시하고 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존방법과 대체 성능을 비교하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.105-114
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• 2019

자료 분석에 있어서 결측치 대체는 큰 이슈중 하나이다. 결측치의 발생을 무시하고 분석을 진행하게 되면, bias가 발생하여 그에 따른 추정치에 대해 잘못된 결과를 줄 수 있다. 이 논문에서는 미세먼지자료에서 발생한 결측치를 적절한 대체 방법을 찾아 적용하자 한다. 이를 통해 시계열 자료에서 발생한 결측치를 R을 기반으로 한MICE, MissForest 등의 기존 방법과 시계열 기반 모델을 사용하여 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 설정해 비교해 밝히고자 하였다. 이 결과에 대해 각각을 변수 별로 비교하였을때 ImputeTS 패키지를 이용한 auto arima 모델의 kalman filter를 적용한 모형과 MissForest 모형이 미세먼지자료 결측치 대체에서는 좋은 결과를 주는 것으로 판단되었다.

• 서비스연구
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• 제2권2호
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• pp.35-43
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• 2012

데이터 마이닝은 특정분야에서만 관심을 갖는 분야가 아니라 현재 우리주변 여러 분야에서 많이 사용되고 응용되고 있다. 즉, 수많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 예측하여 추출해 내고 추후에 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 하지만, 일부 데이터 집합에서는 매우 많은 결측치를 포함하는 변수들이 존재한다. 다시 말해서 다수의 레코드에서 측정치가 존재하지 않는 데이터 집합이 존재한다. 그래서 본 논문에서는 Cholesterol 값을 예측하기 위한 결측치 처리에 따른 모델트리 알고리즘을 적용하고, 실험을 통해서 각 처리방식에 대한 성능을 분석한다. 또는 이 결과를 통하여 결측치 대체방법에 대한 효율적인 적용사례를 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.499-501
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• 2004

웹 로그, 바이오정보학 둥 여러 분야에서 다양한 형태의 결측치가 발생하여 학습 데이터를 희소하게 만든다. 결측치는 주로 전처리 과정에서 조건부 평균이나 나무 모형과 같은 기본적인 Imputation 방법을 이용하여 추정된 값에 의해 대체되기도 하고 일부는 제거되기도 한다. 특히, 결측치 비율이 매우 크게 되면 기존의 결측치 대체 방법의 정확도는 떨어진다. 또한 데이터의 결측치 비율이 증가할수록 사용 가능한 Imputation 방법들의 수는 극히 제한된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Vapnik의 Support Vector Regression을 데이터 전처리 과정에 알맞게 변형한 Support Vector Regression을 제안하여 이러한 문제점들을 해결하였다. 제안 방법을 통하여 결측치의 비율이 상당히 큰 희소 데이터의 전처리도 가능하게 되었다. UCI machine learning repository로부터 얻어진 데이터를 이용하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.29-40
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• 2018

데이터를 수집함에 있어 여러 가지 이유로 결측이 발생하게 된다. 결측치는 분석 및 결과에 적지 않은 영향을 미치므로, 이를 해결하기 위해 결측치를 처리하는 다양한 방법들이 연구되었다. 반복 측정 자료에서 초기 시점의 측정값이 어떠한지에 따라서 뒤의 시점 측정값이 어느 정도 영향을 받을 수도 있을 것으로 생각된다. 하지만 기존 방법에서는 이러한 개념을 이용한 결측치 대체가 없었으므로 본 연구에서는 반복 측정 자료에서 초기 시점을 이용한 군집화 및 Kim과 Kim (2017)이 제안한 특성도를 이용하여 새로운 결측치 대체 방법을 제안하였다. 또한 여러 반복 측정 자료를 이용하여 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존 결측 대체 방법과 제안 방법의 여러 대체 성능을 비교해 보았다.