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.
본 논문에서는 종말 사건에 대한 정보는 주어져 있지만 중간 사건이 구간 중도절단되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 중간 사건의 발생 유무를 모르는 준 경쟁 위험 자료에 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 상태 간 전이 강도는 정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Cox 비례위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부 우도를 정의하였고 주변 우도를 구하기 위해 조정 가우스 구적법을 적용하였으며 뉴튼-랩슨 방법으로 최적 해를 구하였다. 모수의 95% 신뢰구간 포함률을 통해 제안한 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며, Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid(PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 제안한 모형을 적용하고 그 결과를 해석하였다.
본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.
고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.
본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.263-268
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1999
지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.
데이터마이닝 분야에서의 회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 포함되어 다중공선성을 유발하는 경우가 많은데, 다중공선성이 야기하는 문제를 해결하기 위하여 주성분회귀분석을 적용할 수 있다. 이 분석에서는 적절한 주성분을 선정하는 과정이 핵심인데, 기존의 선정방법들은 다중공선성을 잘 해결하지 못하거나 모형의 적합성을 저하시킨다는 지적을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중공선성 문제와 적합성 저하 현상을 동시에 해결할 수 있는 새로운 선정방법을 제안하였다. 다중공선성에 의해 최소제곱추정량의 분산이 팽창되는 문제를 주성분회귀에 의해 해결할 수 있지만, 주성분의 일부를 선정함에 따라 발생하는 편의도 동시에 통제해야 한다. 따라서 주성분회귀추정량의 평균제곱오차를 최소가 되게 하는 상태지수를 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준 모형을 구축하였다. 선정기준의 상한과 하한을 설정하고, 상태지수가 상한을 초과하면 해당 주성분을 제외시키고, 하한에 미달하면 해당 주성분을 포함시킨다. 그리고 상한과 하한 사이의 상태지수에 대응하는 주성분들에 대해서는 일반화선형검정을 순차적으로 적용하여 주성분을 선정하는 방법이다.
병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 따른 치료효과간의 차이를 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료분석을 위한 한가지 방법으로 본 논문에서는 비동형의 Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수, 그리고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하고 아울러 이들 추정량들의 대표본 성질들을 셈과정(Counting process) 기법을 이용하여 알아 보았다. 그리고 본 논문의 결과에 대해 실제 예를 들어 보였다.
홍수 예측의 개선에 있어 정확한 공간 토양수분 정보는 필수적이다. 위성관측을 활용한 토양수분관측이 이루어지고 있으나 실제적 토양수분 상태와 정량적 차이가 크므로 편이보정을 통한 정량적 개선과정이 요구되는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 위성에서 관측한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분자료 및 다중회귀모형를 이용하여 토양수분자료를 정량적로 개선하였다. 공간 해상도가 10 km인 AMSR2 토양수분을 1 km로 상세화한 우리나라 전역의 토양수분 자료와 수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에서 관측한 강우자료, 후처리한 MODIS LST 자료, 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년 7월부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하는 지점 중 사용 가능한 6개 토양수분관측소 자료에 대해 토양군별회귀계수를 산정하였다. 토양군별 다중회귀모형을 이용하여 편이보정한 토양수분자료는 전반적으로 과소추정되는 AMSR2 토양수분의 단점을 개선하여 위성관측 토양수분자료의 활용성을 개선하였다(Fig. 1).
본 연구에서는 일반국도 상에 존재하는 2종 비탈면 104개소에 대해 상태평가 항목과 상태평가 등급의 연관성을 분석하고, 평가항목을 고려한 다중회귀분석을 통해 안전등급을 예측할 수 있는 회귀모형을 제시하였다. 분석결과, 사면경사와 강우 및 지하수의 평가항목은 상태평가 등급과의 연관성이 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 다중회귀분석을 통해 제시된 회귀모형은 절취상태, 강우 및 지하수의 항목을 판단하기 어려운 조건에서 활용이 가능한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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