단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.
본 논문에서는 회귀문제를 위한 비선형 특징 추출방법을 제안하고 분류문제에 적용한다. 이 방법은 이미 제안된 선형판별 분석법을 회귀문제에 적용한 회귀선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis for regression:LDAr)을 비선형 문제에 대해 확장한 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 커널함수를 이용하여 비선형 문제로 확장하였다. 기본적인 아이디어는 입력 특징 공간을 커널 함수를 이용하여 새로운 고차원의 특징 공간으로 확장을 한 후, 샘플 간의 거리가 큰 것과 작은 것의 비율을 최대화하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 얼굴의 크기, 회전과 같은 것들은 회귀문제에 있어서 비선형적이며 복잡한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 회귀 문제에 대한 간단한 실험을 수행하였으며 회귀선형판별분석법(LDAr)을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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.
일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.
선형회귀는 여러 학문에서 변수들 사이의 관계를 설명하고자 할 때 쓰는 방법이다. 하지만 선형 회귀는 입력에 따른 출력이 무조건 선형 구조를 이룰 수밖에 없기 때문에 데이터셋이 곡선형을 이루거나 출력간의 차이가 지속적으로 증가하거나 감소하지 않는 경우 오차가 커질 수밖에 없다. 이를 보완하기 위해 변수를 학습시켜 선형 구조를 이루기 위해 변수가 어느 위치로 가야 하는지를 다시 학습시키는 방법을 사용하여 같은 데이터셋을 가지고 일반 선형회귀와 변수학습 선형회귀 간의 차이를 비교했고, cost가 줄어들며 데이터셋에 좀 더 근접한 모델이 나왔다.
빈혈의 유병률은 매년 증가하고 있으나 이를 가벼운 질병으로 인식해 치료 시기를 놓치는 환자들이 존재한다. 빈혈의 발생원인으로 혈액 내 헤모글로빈 및 헤모글로빈 내 철 부족이 있으며, 헤모글로빈 측정기술의 경우 채혈 이외에 사람의 신체 및 건강 정보를 적용한 사례는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(혈청지오티, 이완기 혈압 및 감마지티피 등)가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 단일 특징에 대해 선형회귀분석을 수행하고, 다중 특징에 대해 다중회귀분석을 수행하여 회귀분석 식을 산출, 산출된 회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하여 실제 헤모글로빈값과 오차율을 계산하고 비교한다. 실험 결과, 선형회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하였을 때 평균 8.124%의 오차율이 계산되었으며, 다중회귀분석의 경우 선형회귀분석보다 낮은 6.767%의 오차율이 계산되었다.
우리나라 서, 남해안은 정규압밀 또는 약간 과압밀된 연약 점토층이 널리 분포하고 있다. 이러한 연약지반의 효율적이고 경제적인 설계와 시공을 위해서는 사전에 지반공학적 및 점토의 물리적 특성을 상세히 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 한반도 남해안 광양지역 해성점토에 대하여 자연함수비, 비중, 전체단위중량, 초기간극비, 액성한계, 소성한계, 활성도의 물리적 특성을 파악하고 토질정수간의 물리적 특성의 상관성을 규명하였다. 분석을 위하여 비교적 신뢰성이 크다고 볼 수 있는 대형 항만공사용 최근자료를 수집하여 이용하였다. 상관관계분석에서 선형회귀분석과 비선형회귀분석을 통하여 최적의 값을 도출하였다. 본 분석에 사용된 통계 소프트웨어는 SPSS(Version10.0)을 이용하였다. 분석결과 물리적 토질정수 사이의 선형및 비선형 회귀분석결과 함수비와 초기간극비의 상관성이 가장 큰 것으로 나타났으며 선형 및 누승형 회귀분석에서 동일한 결정계수를 나타내 주고 있다. 기타 다른 정수사이의 상관성은 누승식 및 지수승식 형태의 비선형 회귀분석이 선형회귀분석보다 양호한 상관성을 보여주고 있다.
우리나라 서, 남해안은 정규압밀 또는 약간 과압밀된 연약 점성토층이 널리 분포하고 있다. 이러한 연약지반의 효율적이고 경제적인 설계와 시공을 위해서는 사전에 공학적 특성을 상세히 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 한반도 남해안 해성점토에 대하여 자연함수비, 비중, 전체단위중량, 초기간극비, 액성한계, 소성한계, 활성도의 물리적 특성을 파악하고 토질정수간의 상관성을 규명하였다. 분석을 위하여 비교적 신뢰성이 크다고 볼 수 있는 대형 항만공사용 최근자료를 수집하여 이용하였다. 상관관계분석에서 선형회귀분석과 비선형회귀분석을 통하여 최적의 값을 도출하였다. 본 분석에 사용된 통계 소프트웨어는 SPSS(Version10.0)을 이용하였다. 분석결과 토질정수 사이의 선형및 비선형 회귀분석결과 함수비와 초기간극비의 상관성이 가장 큰 것으로 나타났으며 선형 및 누승형 회귀분석에서 동일한 결정계수를 나타내 주고 있다. 기타 다른 정수사이의 상관성은 누승식 및 지수승식 형태의 비선형 회귀분석이 선형회귀분석보다 양호한 상관성을 보여주고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.251-260
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2009
이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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