본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석(Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
This research presents Reverse Engineering of a Impeller. The modeling introduced in this paper adopts polynomial regression that is utilizing approximating technique. The measured data are obtained from measuring with Coordinate Measuring Machine. This paper introduces efficient methods of Reverse Engineering using Polynomial Regression.
This research presents modeling of a functional surface which is a constructed free-formed surface. The modeling introduced in this paper adopts polynomial regression that is utilizing approximating technique. The measured data are obtained from measuring with Coordinate Measuring Machine. This paper introduces efficient methods of Reverse Engineering using Polynomial Regression.
동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.
토브라마이신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향에 대하여 연구하였다. 약물투여는 토브라마이신 1-2 mg/kg을 30분에 걸쳐 8시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정 하였다. 분석오차를 위해 0, 1, 2, 4, 8 및 12 ${\mu}g/mL$에 해당하는 토브라마이신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다. 토브라마이신 분석오차를 구하기 위한 다항식이 SD = 0.0224+0.0540C+0.00173C2, $R^2$ = 0.935이었다. 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형 최소자승 회귀분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타 ($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식으로 부터 구한 분석오차를 토브라마이신의 비선형 최소자승 회귀분석을 이용한 약물동태 연구 및 파라메타 분석에 적용하여 좀 더 정확한 투여용량을 결정할 수 있으며, 더 나아가 토브라마이신 약물동태 시뮬레이션 연구에 응용할 수 있다.
아미카신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분석오차의 영향을 연구하였다. 약물투여는 아미카신 7.5 mg/kg을 30분에 걸쳐 12시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정하였다. 분석오차를 위해 0, 5, 15, 30, 60 및 $80\;{\mu}g/ml$에 해당하는 아미카신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다 아미카신 분석오차를 위한 다항식이 $SD=0.3017+(0.00538C)+(0.00112C^2)$, $R^2=0.974$이었다 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식에 의한 분석오차를 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신 약물동태학적 파라메타 분석시 적절히 사용하면 안전하고 효율적인 투여계획을 할 수 있다.
본 연구에서는 임의지속기간의 확률강우량 산정을 위해 실무에서 주로 사용되고 있는 전대수 다항식형 확률강우강도식의 최적차수 결정을 위하여 경상북도 내 9개 지점을 대상으로 확률강우량을 산정하고 전대수 다항식형 강우강도식의 회귀계수를 추정하였다. 추정된 지점별 다항식을 대상으로 단계선택법을 이용하여 각 지점별 다항식의 최적변수를 선정하고 선정된 변수들의 통계적 유의성을 검토하기 위하여 분산분석을 통한 유의성 검정을 실시하였으며, 이들 결과를 이용하여 각 지점별 통계적으로 적절하게 산정된 강우강도식을 제시하였다. 경북 9개 지점의 전대수 다항식형 강우강도식의 변수선정 결과는 6개 지점에서 1~3차식이 최적식으로 나타났고 1개 지점이 불완전 3차식이 최적식으로 나타났다. 그 중 1차는 Sherman 식, 2차는 General 식의 형태와 유사하므로 독립변수의 수를 증가시켜 적합도를 높이고 사용 편의를 위해 통일된 형태의 강우강도식으로 제시한다면 전대수 다항식형 강우강도식은 3차 회귀식까지만 고려하여도 통계학적으로 문제가 없는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 매우 높은 차원을 가진 데이터에서 의미 있는 특징 벡터 추출하여 입력 공간의 차원을 줄이기 위하여 주성분 분석법을 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 축소된 차원을 가진 입력 데이터를 이용하여 회귀 다항식의 입력벡터로 사용하는 모델과 패턴 분류기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 모델 및 패턴 분류기는 매우 단순한 구조를 가진 회귀다항식을 기반으로 설계하여 모델 및 패턴 분류기의 과적합 문제를 해결 하고자 하였다. 제안된 설계방법을 적용하여 설계된 모델과 패턴 분류기의 성능을 비교 및 평가하기 위하여, 다양한 기계 학습 데이터 집합을 사용하였다.
최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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