Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1491-1498
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2014
최적실험의 제일 큰 약점은 실험기준이 지나치게 모형과 그에 수반되는 가정에 의존한다는 점이다. 이는 종종 모형의 모수의 개수와 받힘점의 개수가 일치를 하는 경우로 이루어지는데 이는 가정된 모형이 참이 아닌 경우를 대비한 실험이 될 수 없다. 이런 경우 문헌에서는 가정된 다항회귀모형의 차수보다 큰 차수를 가진 다항회귀모형을 가정하고 최적실험을 제안하나 이는 D-효율에 근거한 관행적인 방법일 뿐이다. 본 연구에서는 O'Brien (1995)이 제안한 가정된 모형의 일반적인 이탈을 염두에 둔 추가받힘점 생성에 관하여 알아보고 단순회귀모형과 2차 회귀모형에 대한 실험들을 D-효율로 카타로그화 하여 실험자로 하여금 선택을 할 수 있게 하였다. O'Brien은 비선형모형에 대해 추가받힘점의 선택 방법을 제시하였지만 방법을 구현하는 데 있어 명확치 않은 기준이 있어 모수에 의존하는 비선형모형에 대한 최적실험보다는 다항회귀모형을 중심으로 심층적으로 사용방법을 알아보았다.
종속변수와 설명변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우에는 비선형 관계를 반영할 수 있는 다항회귀분석을 이용하여 회귀분석을 수행한다. 한편, 다항회귀분석에는 설명변수의 거듭제곱항들이 설명변수에 추가되므로 설명변수들 사이에 상관관계가 발생하여 다항회귀모형의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PGF 수치역변환 문제를 사례로 하여 주성분회귀분석을 통해 다항회귀분석의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 PGF의 정의를 이용하여 PGF를 다항회귀분석으로 모형화한다. 다항회귀분석을 이용하여 PGF 전개식의 회귀계수를 추정하면 회귀계수의 추정 자체가 불가능하거나 계수 추정의 정확성이 저하되는 문제가 발생한다. 이 경우 다항회귀분석에 주성분회귀분석을 적용하면 계수 추정의 정확도가 극적으로 향상되어 다항회귀분석의 계수 추정 시 발생하는 문제를 해결할 수 있음을 밝힌다.
반응표본 실험에 있어서 반응변수와 여러개의 독립변수와의 함수관계를 규명하기 위하여 다항회귀모형이 많이 사용되고 있으며 또한 이 다항회귀모형은 최적반응조건을 결정하고 제품의 질을 조절하기 위하여서도 쓰여진다. 이 논문에서 연구하는 문제는 다항회귀모형을 구성하고 있는 많은 항(項) 중에서 어떤 항들을 선택하여 주는 것이 정도(精度)있게 추정하기 위하여 적절한가 하는 문제이다. 정도(精度)가 향상되는 반응표면을 발견한다는 것은 최적반응조건을 결정하고 변수간의 함수관계를 정확하게 구하는데 도움을 준다. 다항회귀모형에서 적절한 항(項)들은 선택하기 위하여 이 논문에서는 하나의 기준을 제시할 것이며, 실제로 공장에서 응용될 수 있는 예제를 들어 설명하고 있다.
전력수요를 예측할 경우 가장 중요한 문제 중의 하나가 특수일 부하의 처리문제이다. 따라서 본 연구에서 길고(구정, 추석) 짧은(식목일, 현충일 등) 특수일 피크 부하를 신경회로망과 회귀모형을 이용하여 예측하는 방법을 제시한다. 신경회로망 모형의 특수일 부하 처리는 패턴 변환비를 이용하며, 4차의 직교 다항 회귀모형은 과거의 10년 (1985∼1994)간의 특수일 피크부하 자료를 이용하여 길고 짧은 특수일 부하를 예측한다. 특수일 피크 부하를 예측한 결과, 신경회로망 모형의 주간 평균 예측 오차율과 직교 다항 회귀모형의 예측 오차율을 분석한 결과 1∼2[%]대로 두 모형 모두 양호한 결과를 얻었다. 또한 4차의 직교 다항 회귀 모형의 수정결정계수 및 F 검정을 분석한 결과 구성한 예측 모형의 타당성을 확인하였다. 두 모형의 특수일 부하를 예측한 결과를 비교해 보면 긴 특수일 부하를 예측할 때는 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형이 보다 더 효과적이었고, 짧은 특수일 부하를 예측할 경우에는 두 방법 모두 유효하였다.
샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
전통적으로 최적실험을 위한 실험기준들은 기본적으로 가정된 모형에 의존한다. 따라서 모형에 대한 완벽한 정보를 가지지 않는 경우 실험자는 곤란에 빠질 수 밖애 없다. Box와 Draper (1959) 이런 상황에 대비해 적분된 평균제곱오차의 편의부분에 해당하는 적분된 편의를 최소화하는 실험기준을 제안하고 필요충분조건을 명시하였다. 그러나 간단한 예제를 제외하고는 문헌에서는 이러한 필요충분조건을 만족하는 실험에 대한 구채적인 예제는 계산상의 문제로 예상외로 많이 연구가 되어 있지 않다. 비록 수치적인 해이긴 하지만 다항회귀모형을 중심으로 최소편의를 만족하는 실험의 성격을 파악하였는데 결론적으로 양극단에서 안쪽 방향으로 이탈되는 위치에서 받힘점이 형성되는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 하루중의 각 시간별로 서로 다른 경사각도별로 수광면에 입사하는 태양에너지의 강도를 실측을 통하여 정량적인 검토와 분석이 가능하도록 측정된 데이터를 기술자료화하고, 각각의 날별로 일사량 강도가 유사한 날들을 그룹화하기 위하여 시간별 일사량 변화에 따른 다항회귀모형을 일별로 산출하고, 각 날별로 서로 비교하기 위해 일별로 산출된 다항회귀모형의 두 그래프사이의 면적을 계산하여 면적의 차가 거의 없는 날들을 일사량 강도가 유사한 날들로 그룹화하는 기법을 개발하여, 월별 또는 전년을 통하여 이들 그룹을 모형별로 제시한다. 또한 다시 이들 모형별로 태양에너지 이용시스템의 효율을 최대화 할 수 있는 시스템 최적경사각도를 제시하여 해당 지역에 적합한 시스템의 최적 설계기준을 제시하고자 한다.
지금까지 제안되어 있는 다항 로짓 회귀모형의 적합도 검정 방법들에 대하여 저자들이 제안한 방법들이 타당한지를 확인하고자 본 연구를 진행하였다. 여러 검정 통계량들 중 그룹화 전략을 이용한 통계량들 (Fagerland 등, 2008; Bull, 1994; Pigeon과 Heyse, 1999)을 선정하였고, 이러한 통계량의 기반이 되는 피어슨 ${\chi}^2$ 통계량 또한 같이 비교하였다. 제안된 분포가 모의실험의 상황 하에 얻어지는 귀무분포와 유사한지, 그리고 부적절한 모형의 판별을 적절히 수행하는지에 대하여 확인하였으며, 실제 자료에 세 가지 방법을 적용한 결과를 비교, 평가하였다.
순위형 다범주 자료에 있어서 범주값의 증감에 대한 설명변수의 특성분석을 위하여 다항로짓모형을 적합하여 분석하고 로지스틱 회귀모형을 적합하여 분석한 결과와 비교하였다. 이를 통하여 장애연금 수급자자료의 재정추계를 위해 필요한 일곱 가지 요인인 성별, 수급나이, 가입기간, 가입종별, 소득활동여부, 소득수준, 장애원인이 장애등급에 미치는 영향을 파악하였다. 일곱 요인 모두 장애응급에 대한 연관성이 있음을 확인하였고 이 가운데 다섯 요인은 장애등급의 증감에 있어서도 일정한 추세를 보였으나, 장애원인과 소득수준은 장애등급의 증감에는 일정한 추세를 보이지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장애연금 관리방안을 모색하는데 있어서 장애등급에 따른 설명 요인의 특성을 반영하는데 필요한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 장애등급 분류에 있어서 다중분류의 정분류율은 각각 42.56%와 42.43%로 로지스틱 회귀모형의 경우 다중로짓 모형의 경우보다 다소 높았지만 거의 비슷한 정확도를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.19-26
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2014
다항 로지스틱 회귀모형의 설명변수가 연속형과 범주형을 모두 포함할 때 범주형 설명변수는 직합을 적용하고 연속형 설명변수는 텐서곱을 적용하는 모형을 제안한다. 변수선택의 기준으로 BIC를 사용하고, 제안된 모형의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 모형이 더 좋은 분류율을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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