• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.383-391
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• 2011

이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.847-856
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• 2013

본 논문에서는 모수적과 비모수적 엔트로피 추정량들에 기초한 정규분포에 대한 적합도 검정을 다룬다. 정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 사용할 최소분산비편향추정량을 유도한다. 이 추정량과 대립가설 하에서의 자료생성분포에 대한 비모수적 엔트로피 추정량으로 표본엔트로피와 이것의 변형된 추정량들을 이용하여 검정통계량들을 구축했고 이 검정통계량들을 사용하는 새로운 엔트로피 기반 적합도 검정들을 제시한다. 제안한 검정들의 기각값들을 모의실험을 통해 추정해서 표의 형태로 제시한다. 성능의 조사를 위해 수행한 모의실험에서 제안한 검정들이 기존의 Vasicek (1976) 검정보다는 더 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 응용에서 새로운 검정들이 정규성 검정을 위한 경쟁적인 도구로 시용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제26권4호
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• pp.611-622
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• 2013

Mudholkar와 Tian (2002)이 제시한 엔트로피 기반 검정은 위치모수와 척도모수가 모두 알려져 있지 않거나 척도 모수만 알려져 있는 역가우스분포의 적합을 알아보고자 하는 경우에만 사용이 가능하다. 본 논문에서는 위치모수와 척도모수가 모두 알려져 있거나 위치모수만 알려져 있는 역가우스분포의 적합에도 적용할 수 있는 엔트로피 기반 적합도 검정을 소개한다. 이 검정은 확률적분변환에 기초를 두고 있다. 모의실험을 통해서 추정한 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값과 근사기각값을 얻기 위한 계산공식을 제시한다. 제안한 검정과 Mudholkar와 Tian (2002)의 검정을 검정력 측면에서의 성능을 비교하고자 모의실험을 수행한다. 모의실험 결과에서 제안한 검정은 기존의 엔트로피 기반 검정보다 더 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.79-89
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• 2007

Arizono와 Ohta(1989)에 의해 소개된 정규성 검정은 쿨백-라이블러 판별정보를 이용하고 있으며, 검정통계량의 유도에 기반이 되는 판별정보의 추정량을 얻기 위해 Vasicek(1976)의 표본엔트로피와 분산의 최대가능도 추정량을 사용했다. 그런데 두 추정량은 편향성을 가지게 되므로 보다 정확한 판별정보의 추정을 위해 비편향 추정량을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 편향을 수정한 엔트로피 추정량과 분산의 균일최소분산비편향 추정량을 사용하여 판별정보의 추정량을 구하고 이로부터 유도되는 검정통계량을 사용하는 개선된 정규성 검정을 제시한다. 제안한 검정의 특성을 규명하고 검정력 비교를 위해서 모의실험을 수행한다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1271-1284
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• 2011

본 논문에서는 위치와 척도모수가 모두 알려지지 않은 역가우스분포에 대한 적합도 검정으로 기존에 개발된 엔트로피 기반 검정을 확장한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정을 소개한다. 역가우스분포에 대한 단순 또는 복합 영가설을 검정하기 위한 4가지 형태의 검정통계량을 제시하고 검정통계량의 계산에 사용할 표본크기에 따른 윈도크기와 기각값을 모의실험을 통해 결정하여 표의 형태로 제공한다. 검정력 분석을 위해 수행한 모의실험의 결과에서 위치와 척도모수가 모두 알려진 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 모든 대립분포와 표본크기에서 EDF 검정들보다 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 위치모수 또는 척도모수만 알려진 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 모든 대립분포에 대해서 표본크기가 커짐에 따라 검정력이 증가하는 경향을 보인다. 위치와 척도모수가 모두 알려지지 않은 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 대체적으로 엔트로피 기반 검정과 비슷한 수준의 검정력을 보이는 것으로 나타나고 이 결과를 통해서 두 검정은 동일함을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.607-609
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• 2005

온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.53-59
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• 2018

본 논문에서는 스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 제안하는 모델은 소규모의 제조공정에서 순차 마이닝 의사결정 모델을 적용하여 제조 효율을 높이는 방법이다. 제조 단계 중 제품 제조 과정에서 나타나는 데이터를 입력 변수들로 구성하고, 시간당 제조량과 불량률을 출력 변수로 구성한다. t-검정을 통해 유의수준이 높은 변수만을 사용하여 GSP 알고리즘과 REPTree 알고리즘을 이용한 규칙과 모델을 생성한다. 의미있는 순차 규칙과 의사결정 모델은 정확도, 민감도, 특이성, 예측도를 통해 유의미함을 확인한다. 결과적으로, 실제 제조에 적용한 결과 불량률은 0.38%가 개선되었고, 시간당 제조량은 평균 1.89/h 증가되었다. 이는 소규모 제조 공정에서 데이터 마이닝 분석을 통한 제조 효율을 높이기 위한 의미있는 결과를 나타낸다.