• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.333-343
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• 1997

선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.283-283
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• 2016

기후변화의 지역적 영향으로 호우의 강도와 빈도가 증가하고 있는 상황에서 수재해 대응을 위하여 다양한 기술들이 필요하며 특히 홍수 취약성에 대한 분석과 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기존의 PSR(Pressure-State-Response) 모형과 DPSIR(Driving force-Pressure-StateImpact-Response 모형을 다중선형회귀 기법을 사용하여 최적화하였다(Fig. 1). 대상기간은 2008년부터 2013년까지이며, mod 1에서는 연도별로 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하였고, mod 2에서는 대상기간(2008 ~ 2013) 전체에 대해 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하는 방법을 적용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.461-461
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• 2012

본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.831-839
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• 2010

최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

• 응용통계연구
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• 제4권2호
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• pp.117-127
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• 1991

결정계수 $R^2$은 회귀분석에서 실제적으로는 매우 이용도가 높은 기술 측도라고 하겠으나, 회귀모형이 절편향을 포함하는 표준적인 선형회귀모형 이외인 경우에는 결정계수의 정의에 관하여 여러 논란이 있어 왔다. 절편항이 없는 선형회귀모형에서와 가중선형회귀모형, 로버스트 선형회귀모형에서의 결정계수의 적절한 정의와 용법이 대표적인 문제라고 하겠다. 기존의 여러 연구, 예를 들어 Kvalseth(1985) 나 Willet and Singer(1988)에서는 이러한 각 경우에 각기 적용될 수 있는 결정계수의 여러 변형들을 제안 $\cdot$ 이런 기존의 연구들이 일반적인 원칙이 없이 경우별로 단편적으로 대응하고 있을뿐더러 약간의 오류를 포함하고 있어 오히려 통계전문가가 아닌 통계 이용자들에게 혼란을 불러 일으킬 염려가 있다. 따라서 결정계수의 일반적 정의를 제안한 본 연구는 현재와 같은 결정계수의 여러변종의 범람으로 인한 혼란을 없애는 데 기여하리라고 생각된다. 이 통합결정계수는 尤度거리(likelihood distance)를 이용하여 정의되는데, 선형회귀모형 이외에도 비선형 회귀모형과 일반화 선형모형에 일관되게 적용 가능하다는 장점을 갖는다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.957-963
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• 2007

본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권1호
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• pp.13-21
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• 1995

선형모형에서 오차가 대칭인 분포를 따르는지 또는 한쪽으로 치우친(skewed distribution)분포를 따르는지 검정하는 문제를 다루었다. 또 이러한 검정과정을 분석의 예비단계로 하는 회귀계수의 추정방법에 대해서 연구하고, 모의실험을 통해서 회귀계수 추정법들의 효율을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.187-200
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• 1995

본 논문에서는 회귀모형에서의 오차항이 비선형시계열(nonlinear time series)을 따르는 경우에 오차항이 선형인지를 검정하는 방법에 대해서 연구하고 있다. 이를 위해서 회귀계수의 대표본 성질을 규명하고 잔차를 이용한 오차항의 선형성 검정통계량을 유도하고 그 성질을 연구해 보았다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.129-138
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• 2008

기존 콘크리트 포장의 단면 설계 시 발생하는 문제점을 해결하기 위해 유한 요소법(FEM)을 이용하여 것이 하나의 방법론으로 부각되었으며 현재 한국형 포장 설계법 개발 연구에서도 적용 중에 있다. 본 연구에서는 ABAQUS와 포트란 해석 프로그램을 이용하여 콘크리트 포장의 한계 응력을 계산하였고, 그 결과를 뉴럴 네트워크와 선형 회귀식을 이용하여 비교 분석하였다. 입력 변수가 많지만 다양한 해석을 하지 못하는 경우(입력변수 6개에 대해 81 경우 수 해석)에 대해 구조해석 결과를 뉴럴 네트워크(이하 NN: Neural Networks)와 선형 회귀식으로 비교한 결과, 구조해석 결과와 다소 차이가 있음을 확인하였다. 반면 입력 변수를 줄이되 다양한 경우에 해석한 경우(입력 변수 3개에 대해 343 경우의 수)의 분석 결과, NN과 선형 회귀식이 구조해석 결과와 매우 유사한 결과가 나타나는 것을 알 수 있었다. 하지만 그래프의 (0,0), (1,1) 부분에서 NN이 선형 회귀식에 비해 더 정확한 것을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과를 통해서 한국형 포장 설계법의 핵심인 응력 계산 모듈을 선형 회귀식보다 좀 더 정확한 NN으로 해석하는 것을 제안하였다.