• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.285-288
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• 2003

신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.316-321
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• 2003

최근들어, 서포트 벡터 학습은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 여러가지 서포트 벡터 학습 방법들 중 누-버전(nu-versions)으로 불리는 방법들은 서포트 벡터의 개수를 제어해야할 필요가 있는 경우에는 특히 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는, $\nu-SVR$로 불리는 누-버전 서포트 벡터 학습 방법과 미리 정해진 기저함수를 모두 활용하는 함수 근사 문제를 고려한다. $\varepsilon-SVR$, $\nu-SVR$ 및 세미-파라메트릭 함수 근사 방법론등을 복습한 후에, 본 논문은 정해진 기저함수를 이용할 수 있는 방향으로 기존의 $\nu-SVR$ 방법을 확장하는 방안을 제시한다. 그리고, 제안된 방법의 적용가능성이 예제를 통하여 보여진다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.543-553
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• 2005

선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.777-792
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• 1998

병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 대한 치료효과간의 차이론 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료를 분석하기 위해서 본 논문에서는 semi-Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수를 추정하고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하였다. 그리고 본 논문의 결과를 실제 임상실험에서 얻어진 자료에 적용하여 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 물과 미래
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• 제18권1호
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• pp.85-94
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• 1985

수치해법와 경험적 방법을 합성함으로써 하천수문곡선의 기저유출을 분리하는 방법을 개발하였다. 기저유출 감수곡선에 대해서는 선형화된 Boussinesq 방정식과 저유함수를 적용하였으며, 또한 강우에 의하여 지하의 대수층에 침투된 량이 하천으로 유입되는 기저유출의 추정에는 Singh과 Stall의 도식적 방법을 이용하였다. 이들에대한 시간별 연속성은 다원적인 다항식 회귀론에 의하여 근사화시켰다. 본 연구과정은 자연하천에 성공적으로 적용할 수 있었으나, 감수곡선을 위한 동차선형2단상징분계의 직접적 수치해법은 부적합한 것으로 나타났으며, 손실이 발생되는 부분침투천의 기저유량은 본 연구방법에 의하여 추정할 수 없었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권1호
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• pp.79-87
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• 2013

레벨셋방법과 헤비사이드 강화를 이용한 아이소-지오메트릭 위상최적설계 방법을 개발하였다. 레벨셋 방법에서는 초기해석영역은 고정되어 있으며 경계는 레벨셋 함수값을 이용한 암시적인 동적 경계로 표현되며, 이는 복잡한 위상적 변화를 용이하게 표현할 수 있게 한다. 헤비사이드 강화는 기존의 기저함수에 내부 경계를 표현하는 강화 함수를 더함으로써 아이소-지오메트릭 해석법의 정밀도를 향상시킨다. 제안된 위상 최적설계 방법은 다음과 같은 이점을 갖는다. 아이소-지오메트릭 해석법을 이용하여 정밀한 기하 형상을 얻을 수 있으며 텐서 곱을 이용하여 정의된 패치의 한계를 헤비사이드 강화를 이용함으로써 해결할 수 있다. 단일 패치를 사용함으로써 연속적인 응력 분포를 얻어낼 수 있을 뿐 아니라 불연속적인 변위장 또한 표현해 낼 수 있다. 레벨셋 방법론이 암시적 동적 경계를 잘 표현하기 때문에 이를 이용하여 헤비사이드 강화를 이용한 아이소-지오메트릭 해석법에서 위상의 변화를 잘 표현해 낼 수 있다.

• 자원리싸이클링
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• 제26권2호
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• pp.46-55
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• 2017

본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.

• 대한화학회지
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• 제53권5호
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• pp.499-504
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• 2009

금속은 생명현상에 필수적인 효소반응에서 핵심적인 역할을 수행한다. 따라서 금속효소 안에서 일어나는 반응에 대한 구체적인 메커니즘은 많은 과학자의 오랜 관심사였다. Methane MonoOxygenase (MMO)는 메탄을 메탄올로 산화시키는 반응을 일으키는 효소이며 최근 Tolman등은 MMO의 모델로서 Bis(μ-oxo)dicopper Complexes의 Hydroxide Transfer 반응에 대한 몇 가지 가능한 메커니즘을 제시하였다. 이후 Hydrogen Transfer와 Hydroxide Rebound의 2단계로 이루어지는 메커니즘이 이론적으로 제시 되었다. 본 연구에서는 Bis($\mu$-oxo)dicopper Complexes 의 반응단계 중 첫 번째 단계인 Hydrogen Transfer 반응과정의 반응물과 전이상태, 생성물의 구조를 최근에 개발된 M06계열의 M06, M06L, M06-2X를 비롯한 여러 가지 DFT방법을 이용하여 계산하였다. M06/6-31G(d,p)/LANL2DZ방법을 사용하여 계산된 반응물의 구조가 실험에서 얻은 XRD구조와 가장 잘 일치했으며 기저함수의 크기에 따라 전이상태의 구조, 활성화 에너지 및 반응에너지에 큰 차이를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.439-446
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• 2006

본 연구에서는 강수량 및 기온과 같은 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하여 대상자료를 재현기간별 성분으로 분리하였다. 변환을 위한 기저함수로는 Daubechies의 9번 ('db9') 웨이블렛 함수를 사용하였다. 또한 웨이블렛 변환의 스케일의 증가에 따른 각 분리단계에서 추출된 상세성분과 근사성분이 비선형 동역학적 특성을 지니는지를 판단하기 위하여 상관차원분석을 이용하였다. 즉 수문기상자료내에 비선형 동역학적 성질을 지니는 성분을 추출하기 위한 방법론으로써 웨이블렛 변환과 상관차원분석의 결합을 제안하였으며, 도출된 결과는 일반적으로 원자료를 이용할 경우에는 파악하기 어려운 대상자료의 시간에 따른 비선형적 변화를 분리 추출하기 위해 본 연구에서 제안한 방법이 적합함을 보이고 있다.