• 제목/요약/키워드: 선형회귀 모델

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HRV를 통한 운전자 스트레스 정도 추정 가능성 연구 (A Study on the Estimation Possibility of Driver's Stress Degrees with the HRV Analysis)

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    • 감성과학
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    • 제13권1호
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    • pp.61-68
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    • 2010
  • 본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델($R^2=0.8604{\pm}0.0959$)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다($r=0.8560{\pm}0.0619$). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.

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출혈성 쇼크를 일으킨 흰쥐에서 선형회귀 분석모델을 이용한 출혈량 추정 (Blood Loss Prediction of Rats in Hemorrhagic Shock Using a Linear Regression Model)

  • 이탁형;이주형;최재림;양동인;김덕원
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권1호
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    • pp.56-61
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    • 2010
  • 출혈성 쇼크는 응급실에서 일어나는 사망 원인의 많은 부분을 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 출혈량에 따라 변화하는 생리적인 변수들의 특징을 알아보는 것이다. 또한 이를 이용하여 전체 혈액량 대비 손실된 혈액의 비율을 산출하는 선형회귀분석 모델을 만드는 것이다. 총 60마리의 흰쥐를 출혈량에 따라 체중 100g 당 15분 동안 0ml, 2ml, 2.5ml 3ml로 정하여 총 4그룹으로 나누었다. 출혈 중에 변화하는 심박수, 수축기혈압, 이완기혈압, 호흡수, 체온 등을 분석하였다. 분석한 데이터를 무작위로 나누어 360개의 데이터 세트를 선형회귀 분석모델을 만드는데 사용했고 이 모델의 R (결정계수) 제곱 값은 0.80이었다. 나머지 360개의 데이터를 이용하여 만든 모델을 시험한 결과, 추정된 손실 혈액의 비율의 RMS (root mean square) 오차 값은 5.7%가 나왔다. 비록 선형회귀분석모델이 직접적으로 실제 임상에서 사용될 수 없지만 추가적인 연구를 통해 이 방법이 출혈성 쇼크의 소생술을 시행하는데 필요한 용액의 양을 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.

Low-GloSea6 기상 예측 모델 기반의 비선형 회귀 기법 적용 연구 (A Study on Applying the Nonlinear Regression Schemes to the Low-GloSea6 Weather Prediction Model)

  • 박혜성;조예린;신대영;윤은옥;정성욱
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.489-498
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    • 2023
  • 하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

증발접시 증발량자료를 이용한 공기동력학적 증발량 산정 방법의 적용성 평가 (Applicability evaluation of aerodynamic approaches for evaporation estimation using pan evaporation data)

  • 임창수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권11호
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    • pp.781-793
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    • 2017
  • 본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역에 대해서 증발량 산정방법 중에 하나인 공기동력학적 방법의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 과거 연구자들에 의해서 제안된 공기동력학적 증발량 산정식들을 7가지 형식으로 구분하고 일반화하여 증발량 산정모델을 유도하였다. 또한, 공기동력학적 방법 적용에 필요한 기상요소자료들(풍속, 포화미흡량, 기온, 대기압)을 이용하여 4가지의 다변량 선형회귀모델을 유도하고 그 적용성을 검토하였다. 기상자료들의 자기상관의 영향을 고려하기 위해 변수들을 차분시켜 회귀분석을 실시하고 자기상관을 고려하지 않은 경우와 비교한 결과 결정계수 값에 큰 차이가 없음을 확인하였다. 연구결과에 의하면 공기동력학적 모델이나 다변량 선형회귀모델 모두에서 산정된 월 증발량과 관측된 월 증발량 사이에 매우 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 대부분의 증발량 산정모델에서 8, 9, 10, 11, 12월에 증발량을 과다 산정하고 있는 것으로 나타났다. 다변량 선형회귀모델들에 사용된 기상요소자료들은 모두 증발량 산정에 유의한 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 포화 미흡량이 가장 중요한 기상요소이며, 두 번째로는 기온, 세 번째로는 풍속, 그리고 마지막으로 대기압인 것으로 나타났다.

커터수명지수 예측을 위한 다중선형회귀분석과 트리 기반 머신러닝 기법 적용 (Application of Multiple Linear Regression Analysis and Tree-Based Machine Learning Techniques for Cutter Life Index(CLI) Prediction)

  • 홍주표;고태영
    • 터널과지하공간
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    • 제33권6호
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    • pp.594-609
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    • 2023
  • TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.

선형 회귀를 이용한 쌀 가격 예측 모델의 유의미한 변수 추출 (Analyzing Significant Variables from a Linear Regression-Based Prediction Model for Rice Prices)

  • 서진경;최다정;고광호;백주련
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.39-42
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    • 2022
  • 쌀을 주식으로 하는 우리나라에서, 쌀의 가격에 영향을 미치는 변수를 찾는 것은 유의미한 연구이다. 본 논문에서는 쌀 가격을 예측하는 모델에 포함되는 여러 변수 가운데 상대적인 중요도가 낮은 변수를 제거하고 유의미한 변수만을 남기고자 한다. 이를 위해 기상, 수확량, 소비자물가의 10년 치 정보를 수집하고 정제한 결과 총 2460일, 7개 지역에서 추출된 17,219개의 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 모든 변수를 포함한 모델의 RMSE는 166.0759, 단계적으로 계수가 작은 9개의 변수를 제거한 최종적인 모델의 RMSE는 168.5576으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 최종적으로 남은 변수는 총 10개로 평균 기온, 평균 풍속, 합계 일사, 평균 지면 온도, 0.5M 평균 습도, 4.0M 평균 습도, 10CM 일 토양 수분, 30CM 일 토양 수분, 50CM 일 토양 수분, 전년도 생산량이 포함된다.

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가야금 안족의 위치에 따른 개선된 주파수 모델링 (An Improved Frequency Modeling Corresponding to the Location of the Anjok of the Gayageum)

  • 권순덕;조상진
    • 한국음향학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.146-151
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    • 2014
  • 본 논문은 기존의 가야금 안족 모델을 분석하고 안족의 위치에 따른 주파수 모델링을 개선하기 위한 방법에 대해서 기술한다. 기존의 모델은 안족의 위치별 기본 주파수의 변화를 지수 함수로 가정, 리키 적분기를 이용하여 이들 주파수를 적분한 후 선형 회귀 모델을 이용하여 주파수와 안족의 위치에 관한 수식의 파라미터를 구하였다. 이 모델은 평균적으로 2.5 Hz의 오차를 보였으나 낮은 주파수에 대해서는 최대 7.75 Hz의 오차를 보였다. 이에 제안하는 모델은 안족의 위치를 세부 구간으로 나누고 각 구간 내 누적 주파수에 대한 선형 회귀 모델을 적용하였고, 리키 적분기의 계수를 바꿔가며 안족 위치의 세부 구간 내 각 현의 기본 주파수와 계산된 주파수간 RMSE(Root Mean Square Error)가 최소가 되는 계수를 찾음으로써 최적의 파라미터를 구하였다. 이러한 과정을 통해 얻어진 모델은 기존의 오차를 최대 3배가량 줄일 수 있었다.

인공신경망과 정상 웨이블렛 변환을 활용한 감조하천 수위 예측 (Prediction of the Water Level of the Tidal River using Artificial Neural Networks and Stationary Wavelets Transform)

  • 이정하;황석환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.357-357
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    • 2021
  • 홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.

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지리가중회귀분석을 이용한 은평뉴타운 지가 분석 (Analysis of Eunpyeong New Town Land Price Using Geographically Weighted Regression)

  • 정효진;이지영
    • Spatial Information Research
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    • 제23권5호
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    • pp.65-73
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    • 2015
  • 서울시는 강북의 노후화 및 강남과 강북의 경제 불균형을 해소하고자 뉴타운 사업을 시행하였고, 이에 따라 은평구는 시범지구로 지정되었으며 2013년 최종적으로 사업이 완료되었다. 이에 본 연구는 은평구에서 진행된 뉴타운 사업에 따라 발전된 사회적, 경제적 요소들이 지가에 미치는 영향의 정도를 공간 효과를 반영한 지리가중회귀모델을 이용하여 분석하였다. 분석결과 기존의 지가분석에서 주로 이용된 선형회귀모델에 비해 높은 설명력을 가지고 있었으며, AIC값과 잔차의 Moran'I를 통해 좀 더 적합한 모델로 판정하였다. 또한 지역적으로 회귀계수의 차이가 있었으며 부호가 다르게 나타나는 경우도 있어 선형회귀모델을 통한 전역적인 분석방법보다 자세한 설명이 가능해졌다. 추후 은평구 개발에 있어 공간적 특성을 고려하여 지역을 개발한다면 실효성 강화에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

회귀분석을 이용한 UCP 기반 소프트웨어 개발 노력 추정 모델 (Software Cost Estimation Model Based on Use Case Points by using Regression Model)

  • 박주석;양해술
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권8호
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    • pp.147-157
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    • 2009
  • 최근 객체지향 개발 방법론을 적용하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발 노력 추정 기법으로 사용사례점수(Use Case Point, UCP)에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 연구는 기술적 요인과 환경적 요인을 적용한 AUCP(Adjusted Use Case Point)에 상수를 곱하여 개발 노력을 추정하는 선형모델을 제안하고 있다. 그러나 소프트웨어 규모가 증가하면 개발기간은 기하급수적으로 증가함으로서 비선형 회귀모델이 적합하다는 사실과 UCP 계산과정에서 TCF(Technical Complexity Factor)와 EF(Environmental Factor)를 적용함에 따른 FP(Function Point) 오차가 발생함으로서 AUCP로 규모를 추정하는 것은 비현실적이다. 이 논문은 사용사례점수 기반의 기존 연구의 문제점을 제시하고, 기존 연구의 문제점인 TCF와 EF를 고려하지 않고 직접 UUCP로 부터 개발 노력을 추정할 수 있는 모델(선형, 로그형, 다항식, 거듭제곱, 지수형)을 도출하고 평가한다. 그 결과, 기존의 선행 모델보다 비선형모델인 지수형 모델이 우수한 결과를 보였다. 따라서 개발될 소프트웨어 시스템의 UUCP를 계산한 후 제안된 모델을 이용하여 개발 노력을 추정함으로서 개발에 소요되는 직접비용 산정이 가능하다.