• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.23-32
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• 2012

본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.49-62
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• 2011

본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.151-160
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• 2012

지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권5호
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• pp.625-636
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• 2011

본 논문에서는 로그정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 최소분산비편향추정량과 최대가능도추정량을 제시하고 성질을 비교한다. 각 추정량의 분산을 유도해서 일치성을 밝히고 최대가능도 추정량의 편향이 추정에 미치는 영향을 분석한다. 델타근사방법을 이용해서 얻은 추정량의 분포를 제시하고 적합도 평가를 통한 유도한 분포의 확증을 위해서 모의실험을 수행한다. 평균제곱오차에 의한 상대적 효율성에 대한 조사를 통해 두 추정량의 성능을 비교한다. 모의실험의 결과에서 최소분산비편향추정량은 최대가능도 추정량보다 더 좋은 효율을 보이는 것으로 나타나며, 특히 표본크기와 분산이 동시에 작아짐에 따라 효율이 점점 높아지게 되어 월등히 나은 성능을 발휘함을 볼 수 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.41-49
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• 1997

작은 파 기울기(Ak=0.01)를 갖는 Stokes 파/평판의 경계층 및 반류에 대하여 엄밀 및 근사 자유표변 경계조건을 적용하여 Navier-Stokes 식을 수치해석하였다. 거시유동에서는 외부 흐름 압력 변화가 유선방향의 속도 성분을 가속 혹은 감속시키며 교차 유동의 방향 변화를 야기시킨다. 특히 반류는 역(逆)압력기울기 영역에서보다 순(順)압력기울기 영역에서 그 반응이 크며 정수 중에서의 값을 평균치로 하지 않고 편향되는 반류 편향 특성을 갖는다. 미시유동에서는 자유표면 경계조건이 경계층 및 근접/중간 반류영역에서 큰 영향을 미친다. 차수크기 추정은 계산 결과와 잘 일치하였으며 근사 자유표변 경계조건은 상당한 오차를 유발시킴을 알 수 있다.

• Composites Research
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• 제17권1호
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• pp.38-46
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• 2004

본 논문의 목적은 탄소섬유 건직물의 토우 구조의 미소 거동과 변형 중의 평면 하중과의 관계를 규명하는 것이다. 평면 하중은 변형 중에 토우들을 재배치하며, 결국에는 잠김 현상을 유발하게 된다. 본 논문에서는 토우 간격, 주름각등의 미소 변형 변수들을 관찰하기 위해 일방향 편향 인장실험과 이축 인장실험을 겪은 시편들을 전단각에 따라 분류하여 현미경을 이용하여 변형 경향을 관찰하였다. 전단각에 따른 변형된 토우 구조의 변화를 간단한 설계 변수 모델을 이용하여 근사하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.397-408
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• 2018

표본조사에서는 정확한 모수 추정을 위한 다양한 방법이 개발되었으며 이 중에서 보조정보를 이용한 비추정량 또는 회귀추정량이 흔히 사용된다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 비형태추정량(ratio type estimator)은 비추정량의 단점을 보완하여 추정의 정확성을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 그러나 비형태추정량은 편향이 있는 것으로 알려져 있어 이를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 편향을 제거하기 위해 비형태추정량에 새로운 모수를 추가한 일반화 비형태추정량(generalized ratio-type estimator)을 제안하였다. 또한 사업체조사와 같이 등분산성을 만족하지 않는 자료에서 추정의 정확성 향상을 위해 모형의 오차에 포함된 분산 모수를 추정하고 제안된 추정량을 적용하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 일반화 비형태추정량은 기존의 비추정량에 비해 매우 우수한 결과를 주는 것을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.118-127
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• 2010

전기검층은 지층의 전기비저항을 측정하는 물리검층법으로 전극배열에 따른 전기비저항 변화에서 지층내의 수포화도를 평가하는데 이용된다. 전기검층은 시추공 효과 및 인접한 지층의 두께와 전기비저항 들에 의해 많은 영향을 받는다. 이러한 시추공 효과 및 인접 지층의 영향은 시추공 내에서 전기검층 손데가 중심으로부터 편향되었을 때 더 커진다. 노말검층 손데가 시추공 내에서 편향되었을 때, 단노말과 장노말 검층자료의 정확한 해석의 기초를 마련하기 위해 검층손데의 편향에 의한 전기검층 자료의 왜곡을 수치모델링을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 노말검층 손데의 편향으로 인한 3차원적 기하학적 구조를 단순화 시킬 수 있는 새로운 좌표 체계를 제안하고, 이 좌표계에서 Fourier 급수 전개(Fourier series expansion)를 수행하였다. 여러 개의 서로 연동된 이차원 문제들을 풀기 위하여 이차원 hp goal-oriented high-order self-adaptive hp (h는 셀의 크기, p는 근사 차수를 의미) 유한요소법에 기초한 알고리즘을 적용하였다. 이 알고리즘은 모델링 영역 내에서 자동적으로 각 격자 셀에서의 h와 p를 바꿔가면서 최적의 격자를 생생하여 원하는 정밀도의 해를 도출할 수 있다. 수치모델링 결과, 이 연구에서 제안한 알고리즘으로 정확하고 신뢰성 있는 해를 얻을 수 있었다. 검층손데의 편향 영향은 시추공경이나 시추공 이수의 전기비저항이 큰 경우, 그리고 지층의 전기비저항이 낮은 경우에 큰 것을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.761-773
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.486-495
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• 2017

협업 필터링(CF, Collaborative Filtering)은 추천을 수행하기 위해 필요한 비용(시간/공간 복잡도 등)이 현실 데이터에 적용하기에는 한계가 있다. 평점 빈도 가중치 기반의 Baseline Predictor(RFWBP, Rating Frequency Weight-based Baseline Predictor)는 정확도가 기존의 방법과 근사하며, 비용을 크게 줄일 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 그러나 효율성을 고려해 RFWBP만 사용할 경우, 1)학습을 수행하지 않기 때문에 발생되는 오차를 감소시킬 수 없고, 2)적합한 추천 목록을 작성하기 위한 조건이 없기 때문에 모두 추천했다. 본 논문은, 제시된 문제를 해결하기 위한 BBP(Bias-Based Predictor)를 제안한다. BBP는 Bias를 보정하여 오차의 범위를 감소시킴으로써 1)을 해결했고, 선호에 적합한 추천 목록 작성을 위한 몇 가지 Case를 정하고, 추천 목록을 구성함으로써 2)를 해결하였다.