• 대한안전경영과학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.311-315
• /
• 2013

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.745-748
• /
• 2004

얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권4호
• /
• pp.393-400
• /
• 2006

얼굴 인식에서 얼굴 이미지의 특정 추출 방법에는 여러 가지가 있다. 그러나, 얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특정 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특정 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특정 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특정을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권12호
• /
• pp.3200-3210
• /
• 1997

훼손된 타원 및 복잡한 형태의 영상에서 타원 검출에 최소자승법(LSM : Least Square Method)을 적용할 수 있는데 이는 데이터가 비정규 오류 분포를 따르거나 특이한점들이 있는 상태에서는 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 없다. 특히 최소자승법은 훼손된 부분을 데이터가 없는 것으로 가정 하고 모든 데이터를 동일한 비중으로 연산하므로 훼손된 부분은 더욱 훼손된 모양으로 검출되는 문제점 있다. 본 논문에서 변형된 최소자승 법(MLSM: Modified Least Square Method)이란 훼손부분의 가까운점에 큰 비중을 둠으로 원래의 모양에 접근하는 형상(feature)의 타원을 검출하려는 것으로 훼손점 부근의 2점과 그외 중요한 l점을 강제로 만족하는 방법이다. 3점을 만족시키는 제한 조건을 주고 2개의 파라미터는 최소자승법으로 구하고, 나머지 3개는 제한 조건으로 구하여 타원 검출에 적용한 결과 실제 영상에서 타원의 검출 및 판별에 좋은 효과가 있었으며, 특히 인간의 치열의 곡선 모양을 결정하는테 좋은 효과가 있음을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제4권2호
• /
• pp.393-401
• /
• 1997

블록화한 $2^{n-k}$부분실시법에서 총 실헙횟수를 32회로 고정할때, 요인수가 ${6\leqq}n{\leqq10}$인 경우 가능한 모든 요인들간의 조합에 대해서 독립 생성자와 블록생성자를 구하고 이들 각 요인과 블록생성자로 구성된 디자인의 단어길이구조를 구하였다. 그리고 최소길이 방법으로 구한 최적의 부분실디자인을 Soren(1994a)의 방법에 따라 블록화하였다. Brownlee등(1948)의 최소길이 성질을 블록화한 부분실디자인에 확장시키고, 블록화한 부분실디자인은 확장된 최소길이 성질을 만족하는 최적의 디자인임을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권5호
• /
• pp.931-940
• /
• 2011

분류분석은 학습표본으로부터 분류규칙을 도출한 후 새로운 표본에 적용하여 특정 범주로 분류하는 방법이다. 데이터의 복잡성에 따라 다양한 분류분석 방법이 개발되어 왔지만, 데이터 차원이 높고 변수간 상관성이 높은 경우 정확하게 분류하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터차원이 상대적으로 높고 변수간 상관성이 높을 때 강건한 분류방법을 제안하고자 한다. 부분최소자승법은 연속형데이터에 사용되는 기법으로서 고차원이면서 독립변수간 상관성이 높을 때 예측력이 높은 통계기법으로 알려져 있는 다변량 분석기법이다. 벌점 부분최소자승법을 이용한 분류방법을 실제데이터와 시뮬레이션을 적용하여 성능을 비교하고자 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.253-263
• /
• 2018

본 연구에서는 우리나라 청소년의 인터넷 중독 자료를 희소 부분 최소제곱법을 적용 하여 분석하였다. 서울 성모병원에서 수집된 자가보고 방식의 인터넷 중독 측도와 다양한 임상 및 정신 병리학적 설문 문항들을 자료로 활용하였다. 표본의 개수보다 설문 문항의 수가 많은 고차원 자료이며, 각 세부문항끼리는 상관관계가 높아 부분 최소제곱법이 좋은 회귀분석 모형이다. 보다 높은 예측 성능과 해석력을 얻기위해 희소성 제약 조건이 가능한 희소 부분 최소 제곱법을 이용하였고, 2가지 다른 벌칙함수를 이용하여 가장 좋은 방법을 선택하였다. 또한, 제안된 최종 모형을 통해 인터넷 중독이 임상 및 정신 병리학적 측도들로 잘 설명됨을 보이고, 공격성과 관련된 다른 설문 문항이 설문 문항이 모형의 잠재성분을 구별하고 설명하는데 역할을 한다는 유의미한 결과를 도출하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제2권2호
• /
• pp.404-413
• /
• 1995

2수준계 요인실험법에서 Kim(1992) 에 의해 균형배열을 이용하여 설계된 resolution V 포화균형부분실시법에서 추정량들의 공분산행렬을 계산하여 통계적 특성을 연구하였다. 이러한 부분실시법은 최소의 처리조합수를 가지고 주효과와 2인자 교호작용까지 분석할 수 있는 특징이 있다. 특히 본 논문에서는 인자의 수에 따라 설계가능한 8개의 부분실시법들간의 유사성과 통계적 효율성, 그리고 index number들의 변화에 따른 공분산행렬의 특성을 살펴보았다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.1176-1178
• /
• 2016

본 논문에서는 패리티 검사 행렬에 기반하여 부분접속수가 2인 이진 부분접속 복구 부호의 생성법을 제안한다. 제안하는 부호는 항상 최소거리 6을 갖는다. 이 부호는 부호의 길이와 최소거리가 주어졌을 때 부분접속수가 2인 부호가 가질 수 있는 최대의 차원을 갖는다는 관점에서 최적이다.

• 응용통계연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.295-304
• /
• 2010

산업체 공정과정에서 타겟품질변수의 실시간 예측과 관리는 품질제고, 수익율 향상에 중요한 관건이 된다. 본 연구는 내지문강판의 코팅두께를 비파괴적이고 신속한 방법으로 예측하여 균일한 품질의 강판을 생산하기 위해 UV스펙트럼데이터를 이용한 최적예측모델을 개발하고자 한다. 부분최소자승법에서 변수중요도척도를 이용한 변수선택방법은 노이즈성 영역의 독립변수를 줄임으로써 예측정확도는 높일 수 있으며, 스펙트럼데이터의 경우 원데이터보다 적절한 데이터전처리가 예측정확도를 높이는 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 부분최소자승법 예측모텔에서 변수선택방법과 데이터전처리효과가 내지문강판 코팅두께 예측정확도 향상에 기여하는 결과를 제공하고, 스펙트럼 데이터를 이용한 품질변수 예측모델 개발 시 적용할 수 있는 일반적인 변수선택방법과정을 제안한다.