• Title/Summary/Keyword: 다중도 인자

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Power of Expanded Multifactor Dimensionality Reduction with CART Algorithm (CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법의 검정력 평가)

  • Lee, Jea-Young;Lee, Jong-Hyeong;Lee, Ho-Guen
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.17 no.5
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    • pp.667-678
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    • 2010
  • It is important to detect the gene-gene interaction in GWAS(Genome-Wide Association Study). There are many studies about detecting gene-gene interaction. The one is Multifactor dimensionality reduction method. But MDR method is not applied continuous data and expanded multifactor dimensionality reduction(E-MDR) method is suggested. The goal of this study is to evaluate the power of E-MDR for identifying gene-gene interaction by simulation. Also we applied the method on the identify interaction e ects of single nucleotid polymorphisms(SNPs) responsible for economic traits in a Korean cattle population (real data).

Support vector machine and multifactor dimensionality reduction for detecting major gene interactions of continuous data (서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용한 연속형 데이터의 다중인자 차원축소방법 적용)

  • Lee, Jea-Young;Lee, Jong-Hyeong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.21 no.6
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    • pp.1271-1280
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    • 2010
  • We have used multifactor dimensionality reduction (MDR) method to study genegene interaction effect of statistical model in general. But, MDR method could not be applied in the continuous data. In this paper, continuous-type data by the support vector machine (SVM) algorithm are proposed to the MDR method which provides an introduction to the technique. Also we apply the method on the identify major interaction effects of single nucleotide polymorphisms (SNPs) responsible for economic traits in a Korean cattle population.

Estimation of Hydrometeorologic Parameters using Dynamic Multiple Linear Regression Model (동적 다중선형회귀 모형을 이용한 한반도 수문기상인자 산정)

  • Cho, Hyungon;Kim, Baek-Jo;Lim, Yoon-Jin;Kim, Gwangseob
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.286-286
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    • 2016
  • 기후변화를 고려한 위한 미래 수자원 계획은 신뢰성 있는 수문기상인자의 산정을 통한 수자원 영향 평가 결과로 수립되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 DHSVM모형과 TOPLATS모형에서 생산된 결과를 가지고 제약조건을 가지는 다중선형회귀 모형을 통하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역에 대한 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 다중선형회귀 모형은 하나의 종속변수의 변화를 설명하기 위하여 두 개 이상의 독립변수를 사용하는 모형으로 일반적으로 다중선형회귀 모형의 회귀 계수는 음의 값을 가질 수 있으므로 본 연구의 적용을 위하여 검정지점에 대하여 산정된 음의 회귀계수 값이 그대로 적용될 경우 적합하지 않으므로 회귀 계수에 제약조건을 부여하였다. 제한된 회귀 계수의 범위는 0-1사이를 가진다. 동적 다중선형 모형의 구성은 광릉 GCK, GDK 지점자료를 활용하였다.

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The Quantification Research of Multi-Factors for Route Determination Using AHP Technique (AHP 기법을 이용한 도로의 노선 선정시 다중인자의 정량화 연구)

  • 양인태;김동문;최승필
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.20 no.2
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    • pp.199-206
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    • 2002
  • The application of GSIS for most route determination is provided by selecting several basic data such as land use, land construction quantity and land price, and then establishing a database to analyze for the route determination. However, this strategy rarely considers the complicated multi-factors that are essential for route determination. To solve this problem, it is required to use the GSIS and attempt to support the decision of majority for optimum route determination and standardize the route determination procedure. Accordingly, in this study, the qualification of multi-factors was attempted using the AHP technique, and so the data for the route determination was provided effectively, which resulted in the optimum route determination. As a result of applying the AHP technique, optimum routes were selected more rationally than randomly applying the values of multi-factors as before.

Analysis of Predictors of Phonological Variation Realization (음운 변동 실현 오류의 예측 인자 분석)

  • An, Sung-min
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.498-500
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    • 2021
  • 본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

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Power and major gene-gene identification of dummy multifactor dimensionality reduction algorithm (더미 다중인자 차원축소법에 의한 검증력과 주요 유전자 규명)

  • Yeo, Jungsou;La, Boomi;Lee, Ho-Guen;Lee, Seong-Won;Lee, Jea-Young
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.2
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    • pp.277-287
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    • 2013
  • It is important to detect the gene-gene interaction in GWAS (genome-wide association study). There have been many studies on detecting gene-gene interaction. The one is D-MDR (dummy multifoactor dimensionality reduction) method. The goal of this study is to evaluate the power of D-MDR for identifying gene-gene interaction by simulation. Also we applied the method on the identify interaction effects of single nucleotide polymorphisms (SNPs) responsible for economic traits in a Korean cattle population (real data).

Multi-thread Scheduling for the Network Processor (네트워크 프로세서를 위한 다중 쓰레드 스케줄링)

  • Yim, Kang-Bin;Park, Jun-Ku;Jung, Gi-Hyun;Choi, Kyung-Hee
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.11C no.3
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    • pp.337-344
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    • 2004
  • In this paper, we propose a thread scheduling algorithm for faster packet processing on the network processors with multithreaded multiprocessor architecture. To implement the proposed algorithm. we derived several basic parameters related to the thread scheduling and included a new parameter representing the packet contents and the multithreaded architecture. Through the empirical study using a simulator, we proved the proposed scheduling algorithm provides better throughput and load balancing compared to the general thread scheduling algorithm.

Estimation of seasonal rainfall based on multiple regression analysis using ASOS data of Korea Meteorological Administration (기상청 ASOS 자료를 활용한 다중회귀분석 기반의 계절 강수량 예측)

  • Kim, Chul-gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Nam-won;Kim, Hyeonjun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.310-310
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    • 2019
  • 본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

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Detection Filter of Pulmonary Nodules Shadow in Chest X-ray Images (흉부 X선 영상에서 폐 종류 음영 검출필터)

  • Kim, Eung-Kyeu;Lee, Dok-Yeom
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.440-445
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    • 2007
  • 본 논문에서는, 폐 종류 음영검출에 대해서 다중해상도 필터를 에너지 차분 영상에 적용하여 기존 방법과의 비교평가 및 폐 종류 음영검출 자체에 관하여 그 검출성능에 영향을 주는 요인을 선택해서 분석을 하였다. 다시말해서, 폐 종류 음영 검출자체에 관해서 복수의 분석인자를 선택해서 복수의 관점에서 성능을 분석하였다. 즉, 영상 인자로서 보통 X선 영상 및 에너지 차분영상을, 검출필터 인자로서 라플라시안-가우시안 필터, 최소방향 차분필터 및 본 연구에서 제안하는 다중해상도 필터를 선택해서 분석을 하였다. 그 결과, 폐 종류 음영검출에 있어서 에너지 차분 영상의 유효성, 최소방향 차분필터의 보통 X선 영상에서의 효과 및 다중해상도 필터의 에너지 차분 영상에 있어서의 유효성을 식견으로서 터득하게 되었다.

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