• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.739-748
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• 2012

최소제곱 서포트벡터기계 (least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고 모의실험에서는 임의효과항을 포함하지 않은 LS-SVM과 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1045-1054
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• 2012

서포트벡터 기계는 분류 및 비선형 함수추정에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 두 개의 입력변수와 회귀함수의 단조 관계를 이용하여 단조 서포트벡터기계를 제안하고, Kaplan-Meier의 방법에 의해서 생존함수의 추정값이 주어진 경우 제안된 방법을 이용하여 생존 함수를 평활하는 방법 또한 제안한다. 모의실험에서는 실제 생존함수를 이용하여 Kaplan-Meier의 방법에 의한 생존함수의 추정값과의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.