• Title/Summary/Keyword: 선형 변수

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유전자 알고리즘을 이용한 비모수 회귀분석

  • 김병도;노상규
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1998.09a
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    • pp.584-594
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    • 1998
  • 선형회귀분석은 가장 널리 사용되는 데이터 분석기법이지만 독립변수와 종속변수간의 관계가 선형이라고 가정하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 비모수 회귀분석(Nonparametric Regression)은 선형회귀분석의 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 변수간의 관계의 형태를 미리 가정하지 않고 데이터에 의해 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 비모수 회귀분석법 중의 하나인 Regressoin Splines에 적용하였다. 인위적 데이터를 이용한 평가 결과 유전자 알고리즘은 다양한 상황에서 매우 우수한 것으로 나타났다.

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Optimal Parameter Selection by Health Monitoring of Gas Turbine Engines using Gas Path Analysis (GPA를 이용한 가스터빈 엔진의 성능진단에 의한 최적 계측변수 선정에 관한 연구)

  • ;Riti Singh
    • Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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    • v.3 no.1
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    • pp.24-33
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    • 1999
  • For performance prediction and diagnostics of gas turbine engines, linear and non-linear gas path analysis are applied. In order to find optimal instrument parameters to detect the physical faults such as (outing, erosion and corrosion, non-linear gas path analysis is used. A typical industrial gas turbine engine, TB5000, is used to study the effect of physical faults on engine performance. Through comparison of RMS error between linear and non-linear gas path analysis, the optimal instrument parameters can be defined. As a result, it is found that the linear GPA has the level of error introduced by the assumption of the linear mode: can be of the same order of magnitude as the fault being soughtwhile the non-linear GPA can be solved the non-linear relationships between dependent and independent parameters using an iterative method such as the Newton-Raphson method with sufficient accuracy.

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불규칙한 관측주기를 갖는 지하수자료를 이용한 지하수위 변동의 시계열 분석

  • 이명재;이강근
    • Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.64-68
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    • 2000
  • 장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

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National Nonstationary Frequence Analysis Using for Gumbel Distribution (Gumbel 분포를 이용한 전국의 비정상성 빈도 해석)

  • Kim, Gwang-Seob;Lee, Gi-Chun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.379-379
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    • 2011
  • 본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.

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Convex Underestimates of Sums of Products of Linear Functions (선형함수의 곱의 형태로 표현된 비선형함수의 선형변환 기법에 관한 연구)

  • Hwang, Seung-June;Seo, Dong-Won
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.30 no.2
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    • pp.83-88
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    • 2007
  • 본 논문에서 선형함수의 곱의 형태로 표현된 비선형 함수를 목적식 또는 제약식에 가지는 비선형 최적화 문제를 새로운 변수를 추가하여 선형 Relaxation 최적화 문제로 Reformulation 하는 기법을 소개한다. 특히, 선형함수의 곱의 형태를 가지는 비선형 함수를 포함하는 비선형 정수 최적화 문제를 선형 정수 최적화 문제로 Relaxation할 경우 두 최적화 문제의 해가 일치함을 보인다. 또한 소개된 Relaxation 기법을 응용하여, 추가되는 변수의 수를 증가시킴으로서, 보다 Tight한 Relaxation 문제를 도출하는 과정에 대하여 소개한다.

Design Wave Period Estimation Using the Wave Height Information (파고 정보를 이용한 설계주기 추정)

  • Hong-Yeon Cho;Weon Mu Jeong;Ju Whan Kang;Gi-Seop Lee
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.35 no.4
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    • pp.84-94
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    • 2023
  • The wave height and period regression curve is widely used to estimate the design wave period. In this study, the parameters of the curves are estimated, compared, and evaluated using the linear, robust linear, and nonlinear regression methods, respectively. The data used in the design wave height estimation are the annual maxima (AM) wave height and period data sets divided by typhoon and non-typhoon conditions, provided by the Ministry of Oceans and Fisheries (2019). The estimation parameters show significant differences in the local coastal waters and the estimation methods. The estimation parameters based on the Suh et al. (2008, 2010) method show the apparent bias, under-estimation in the intercept (scale) parameter, and over-estimation in the slope (exponent) parameter, respectively.

Fuzzy Controller Design for the Bilinear System (쌍선형 시스템의 퍼지 제어기 개발)

  • 이상혁;김주식
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.213-219
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    • 2000
  • 본 논문에서는 쌍선형 시스템에 대한 퍼지 제어 기법을 제안하였다. 쌍선형 시스템은 비선형 시스템의 특별한 형태로서, 상태 변수와 입력변수가 곱해진 항 때문에 시스템을 제어하기가 용이하지 않다. 이러한 비선형 때문에 기존의 제어기법을 적용하여도 원하는 성능을 얻기가 쉽지 않다. 또한 쌍선형 시스템을 선형 시스템에 근사화 시켜서 최적해를 구하기 위한 반복적 방법을 이용한 최적제어기법 역시 제안되었으나 이 결과 또한 제한된 시스템에 대하여만 적용이 가능하고 많은 연산이 큰 부담으로 작용한다. 따라서 쌍선형 시스템에 대한 제어기 설계는 활발한 연구결과에도 불구하고 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 비선형에 대한 적당한 보상을 퍼지제어 기법을 통하여 제공 하므로서 쌍선형 시스템의 제어 문제를 해결하였다. 또한 설계된 제어기를 모의 실험을 통하여 원하는 성능을 얻을 수 있음을 보였고 기존의 반복적 방법을 통한 최적제어 기법과 비교하였다.

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An Analysis of Non-linear Effects of Impact Factors on Housing Price (주택매매가격 영향요인의 비선형적 효과 분석)

  • Chang, Youngjae
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • v.20 no.6
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    • pp.2953-2966
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    • 2018
  • Housing prices are closely related to various variables that indicate macroeconomic conditions. In this paper, empirical analysis based on data is performed referring to previous studies. Focusing on the policy interest rate among the factors affecting the housing price, the non-linear impulse responses of other variables to the interest rate shock are analyzed. Using the random forest algorithm, the variable importance scores of the macroeconomic variables presented in the previous studies are calculated. After selecting the variables through this process, the impulse responses are calculated using a model that can capture non-linearity. According to the model, the responses of housing prices to the policy rate is only significant when the rate is raised. Especially, the impulse response is amplified when the shock increases due to the non-linear characteristics that can not be captured by the traditional VAR methodology. The analysis results suggest that the interest rate as a policy instrument should be approached from a more cautious perspective.

Sensitivity Analysis of PRMS Model Parameters (PRMS 모형의 매개변수 민감도 분석)

  • Kim, Kwang-Cheon;Jeong, Il-Won;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.623-627
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    • 2005
  • 유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.

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On Some collinearities with Some Observations in Linear Regression (선형회귀모형에서 다공선성을 은폐 혹은 확대하는 관찰치에 관한 식별)

  • Kim, Seung Gu
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.17 no.30
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    • pp.59-65
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    • 1994
  • 선형회귀모형에서 새로운 변수가 모형에 도입될때 몇몇 비정상적인 관찰치들은 변수들 간에 내재되어 있는 다공선성을 감추거나 혹은 오히려 더욱 크게 부풀림으로써 도입변수에 대한 해석을 매우 어렵게 만든다. 본고에서는 이러한 관찰치들을 식별할 수 있는 방법을 제안하였는데, 이와 같은 식별법은 postulated model의 회귀계수추정치에 대한 도입변수의 섭등(perturbations)을 분해함으로써 가능하였다.

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