• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2001.04a
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• pp.49-53
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• 2001

터보프롭 엔진의 성능진단을 위한 선형 GPA(Gas Path Analysis) 및 비선형 GPA 프로그램을 개발하고 최적 계측 변수 선정을 위한 해석을 수행하였다. 압축기 오염과 압축기 터빈 및 동력터빈의 부식에 의한 손상을 가정하고 계측변수를 6개, 8개, 10개로 달리하여 각각 선형 GPA 기법과 비선형 GPA 기법을 이용하여 해석을 수행한 후 RMS 오차를 비교하였다. 해석 결과 비선형 GPA 기법을 이용한 경우의 RMS 오차가 선형 GPA 기법을 이용한 경우보다 적어 비선형 GPA 기법의 유용성을 확인할 수 있었다. 또한 적절한 계측변수의 선정을 통해 보다 적은 계측 장비로 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.161-180
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• 2000

본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.757-760
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• 2004

Shaking beam을 이용한 초음파 선형모터는 모터 구동부에서 발생하는 타원궤적이 선형 slider 와 마찰이 되어 선형운동을 발생시킨다. 이러한 초음파 선형모터에서 설계변수는 모터의 효율과 추력(thrust force) 등 동특성을 결정한다. 특히 초음파 모터 동작부의 tip 과 선형 slider 의 contact point와 압착은 모터의 속도, 추력 동작 주파수, 효율에 직접적인 영향을 주는 중요한 parameter 로 작용된다. 본 연구에서는 모터와 선형 slider 의 압착과 contact point둥의 설계변수가 초음파 선형 모터의 성능에 주는 영향을 고찰하였다. 모터으구동부와 선형 slider 사이의 압착력 ($10N{\sim}50N$)과 4가지 곡률을 갖는 tip을 설계변수로 취하였다. Tip 의 형태에 따른 곡률과 모터 구동부와 선형 slider 사이의 압착력 변화에 따른 모터의 동작특성이 변화되는 것을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.321-332
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• 2001

본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.2 s.32
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• pp.39-43
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• 2005

In this study, we analyzed the accuracy of the conversion from DLT parameters to physical camera parameters and optimized the use of DLT model for non-metric cameras in photogrammetric tasks. Using the simulated data, we computed two sets of physical camera parameters from DLT parameters and Bundle adjustment for various cases. Comparing two results based on the RMSE values of check points, we optimized the arrangement of GCPs for DLT.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.571-580
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• 1998

선형회귀분석에서 새로운 변수가 모형에 추가될 때 변수변환의 필요성과 적절한 변환의 형태를 진단하는 기능이 있다고 알려져 있는 편잔차그림과 덧편잔차그림을 비선형회귀모형에 적용하고 이 그림들이 기능을 제대로 수행할 수 있는 조건을 알아보았다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.131-139
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• 2013

Support vector machines(SVM) may perform poorly in the presence of noise variables; in addition, it is difficult to identify the importance of each variable in the resulting classifier. A feature selection can improve the interpretability and the accuracy of SVM. Most existing studies concern feature selection in the linear SVM through penalty functions yielding sparse solutions. Note that one usually adopts nonlinear kernels for the accuracy of classification in practice. Hence feature selection is still desirable for nonlinear SVMs. In this paper, we compare the performances of nonlinear feature selection methods such as component selection and smoothing operator(COSSO) and kernel iterative feature extraction(KNIFE) on simulated and real data sets.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.937-944
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• 2021

The problem of selecting variables is addressed in partial linear regression. Model selection for partial linear models is not easy since it involves nonparametric estimation such as smoothing parameter selection and estimation for linear explanatory variables. In this work, several approaches for variable selection are proposed using a fast forward selection algorithm, least angle regression (LARS). The proposed procedures use t-test, all possible regressions comparisons or stepwise selection process with variables selected by LARS. An example based on real data and a simulation study on the performance of the suggested procedures are presented.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.1-10
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• 2020

We propose a unified approach to variable selection, transformation and outliers in the linear model. The procedure includes a sequential method for outlier detection and a least trimmed squares estimator for variable transformation. It uses all possible subsets regressions for model selection. Some real data analyses and the simulation results are provided to show the efficiency of the methods in the context of the correct variable selection and the fitness of the estimated model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1987.10b
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• pp.130-134
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• 1987

이 논문에서는 매개변수(parameter)들이 시간에 따라 변하는 선형 시변 시스템(linear time-varying system)에서 시스템의 안정도(stability)를 보장할 수 있는 매개변수들의 변동영역(perturbation region of parameters)에 대한 충분조건을 시간영역에서 Lyapunov 방법을 사용하여 구하였다. 그리고 이 충분조건을 만족하는 매개변수 변동영역을 비선형 계획법(nonlinear programing)을 이용하여 구하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 이 방법으로 지금까지 이루어져 왔던 다른 연구 결과들보다 더 넓고 다양한 매개변수 변동영역을 구할 수 있었다.