• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.151-159
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• 2012

본 논문에서는 외환시장에서 주성분 분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 다국 통화 포트폴리오 전략을 개발하는 것을 제안한다. 과거 환율시장의 분석에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 외환시장에서의 거래 전략을 개발하는 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 주성분 분석을 적용시켜 포트폴리오를 구성하는 다양한 나라의 환율에 가중치 할당 방법을 제안하는 것이다. 두 번째 목적은 로지스틱 회귀분석을 이용하여 구성된 포트폴리오의 적절한 매수시점과 매도시점을 정하는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자 결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1271-1281
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• 2016

야구에서 타자의 능력을 측정하는 많은 세이버메트릭스 통계량들 중에서 대체선수대비승수(wins above replacement; WAR)은 가장 많이 쓰이는 통계량이다. WAR은 선수의 공격능력과 주루능력, 수비능력 등을 하나의 수치로 표현하는 방법이란 점에서 큰 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 지난 3년간(2013-2015년) 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 세이버메트릭스 변수들의 값을 구한 뒤, 이를 이용하여 WAR을 대체할 수 있는 타자능력지수를 제안하였다. 타자능력지수는 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분회귀분석 등을 통해 산출하고 WAR과 비교하여 가장 관계가 높은 방법을 선택하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.721-731
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• 2017

이 연구에서는 Lasso 페널티 방법을 이용한 주성분분석 방법을 소개한다. 주성분분석에 Lasso 페널티를 적용하는 방법으로 흔히 사용되는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째 방법은 주성분을 반응변수로 놓고 원 자료행렬을 설명변수로 하는 회귀분석의 회귀계수를 이용하여 최적의 선형결 합 벡터를 구할 때 Lasso 페널티 (일반적으로 elastic net 페널티)를 부과하는 방법이다. 두 번째 방법은 원자료행렬을 비정칙값 분해로 근사하고 남은 잔차행렬에 Lasso 페널티를 부과하여 최적의 선형결합 벡터를 구하는 방법이다. 이 연구에서는 주성분 분석에 Lasso 페널티를 부과하는 이 두 가지 방법들을 자세하게 개관하는데, 이 방법들은 변수 숫자가 표본크기보다 큰 경우에도 적용가능한 장점이 있다. 또한 실제 자료분석에서 R 프로그램을 통해 두 방법을 적용하고 그 결과를 비교한다. 구체적으로 변수 숫자가 표본크기보다 큰 Ahamad (1967)의 crime 자료에 적용한다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.531-539
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• 2009

로지스틱회귀분석은 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이 분야의 모형설정 과정에서는 연관성이 매우 높은 설명변수들이 모형에 함께 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하며, 더욱이 회귀자료에 이상점들이 포함되면 최우추정량은 심각한 결함을 갖게 된다. 두 가지 문제점을 동시에 해결하기 위하여 로버스트주성분로지스틱회귀를 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 주성분의 선정기준을 결정하는 모형을 개발하고, 주성분모형에서의 추정치에 미치는 이상점의 영향을 축소하기 위한 로버스트추정법을 제안하였다. 제안된 추정법은 다중공선성과 이상점이 유발하는 문제들을 적절히 해결해 준다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제17권2호
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• pp.124-131
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• 2008

본 연구에서는 감 재배지 간 과실 특성 차이에 관계한 기온 요인을 분석하고자 8개 단감 '부유' 재배지의 16개 기온요인과 과실 특성을 조사하여 주성분 및 다중회귀 분석을 실시하였다. 16개 기온요인 중 제1주성분은 12개 요인으로 이중 연 평균최저기온, 10월 평균기온, 연 평균최저극온, 생육기 평균기온의 영향력이 아주 높았다. 그리고 제2주성분은 4개 요인으로 4월에서 7월까지의 월 평균기온이었고 5월과 6월 평균기온의 영향력이 높았다. 이에 제2주성분까지 누적기여율은 91.4%로 재배지 간 기온 차이에 관여하는 기온 요인을 분석하는 데에는 충분하였다. 8개 재배지 중 5 재배지은 주요 기온요인이나 그 영향력에서 뚜렷한 차이를 나타내었다. 기온요인과 과실 특성 간 다중회귀분석에서 과고는 생육기 평균기온($X_8$) 겨울철 적산온도($X_6$) 영향을 뚜렷이 받으며 회귀식 $Y=150.55-5.375X_8+0.014X_6$을 나타내었고, 이 회귀식에 대하여 생육기 평균최저기온($X_9$), 적산온도($X_5$), 8월 평균기온($X_{12}$) 등이 영향을 주었다. 과경은 생육기 평균기온($X_8$, 부의 상관), 과육갈반정도는 생육기 평균최저기온($X_9$, 정의 상관), 과피색 $a^*$값은 연 평균최저기온($X_2$, 정의 상관)의 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.80-90
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• 2001

AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.801-808
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• 2018

선형회귀모형의 학습은 일반적으로 자료의 개수가 설명변수의 개수보다 충분히 크고, 설명변수들 사이에 심각한 다중공선성이 없다는 가정 하에서 안정적으로 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 가정이 위배되었을 경우 모형 학습의 어려움을 실제 호우피해자료를 분석함으로써 조명하였고, 이를 해결하기 위해 자료를 통합한 다음 주성분회귀모형 또는 능형회귀모형을 사용할 것을 검토하였다. 모형의 학습에 사용된 자료와 별도의 독립된 자료에서 제안된 모형들의 예측력을 평가하였고, 제안된 방법이 선형회귀모형보다 더 나은 예측력을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권1호
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• pp.35-43
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• 2006

본 연구는 교통안전공단과 사단법인 녹색교통운동이 공동으로 개발한 교통문화지수와 관련한 2002년과 2003년의 전국 81개 도시 자료를 토대로 통계적 분석을 행하여 이들 대상도시들을 유형화하고, 집단별 영향요인에 근거하여 교통사고 예방대책들을 제시하고자 하였다. 먼저 교통문화지수와 영향요인들에 대한 주성분분석 결과로는 4개의 주성분으로 구분 지울 수 있었으며, 도시 특성별 최적 집단 수는 4개가 적합한 것으로 나타났다. 또한 이들 유형화된 집단별 교통문화지수에의 영향요인을 단계별 다중 회귀분석법을 이용하여 분석한 결과, 4개 집단 모두 높은 설명력을 갖는 회귀모형을 구축할 수 있었다. 이에 따라 각 집단별 교통사고 예방대책들을 구체적으로 제시할 수 있었으며, 아울러 투자된 시설이 얼마나 교통사고 예방에 효과적이었는가를 분석할 필요성이 있음을 향후의 연구 과제로 제시하였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제57권4호
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• pp.387-394
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• 2018

본 연구의 목적은 국제아이스하키연맹(IIHF)이 개최하는 대회에서 승리 팀을 결정하는 주요 변인들을 파악하여 전략 및 전술 수립에 필요한 정보를 제공하는 것이다. 2017 IIHF World Championship 1부 리그 14개 팀의 예선 및 본선을 포함한 64개 경기의 기록지를 분석대상으로 하였다. 분석변인은 save, shot on goal, penalty in minute, time on power play, power play goal, face off win의 비율, 승패 간 로지스틱 회귀분석, 중다회귀분석, 주성분분석을 수행하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 승리와 관련이 있는 변인은 shot on goal(p<.001)와 face off win(p<.001)이고 penalty in minute(p<.01)과 time on power play(p<.01)는 부정적인 영향을 미친다. 중다회귀분석에 의하여 산출한 승패 비율과 각 변인과의 상관분석에서는 save(p<.01), face off win(p<.001)가 정적인 상관관계이고 penalty in minute(p<.001)이 부정적인 상관관계이다. 주성분분석 결과에서는 승리한 팀의 경우 페널티 요인, 공격 요인, 수비 요인으로 구성되는 반면 패배한 팀에서는 페널티 요인을 제외하고 공격과 수비 요인이 혼합되어 구성되었다. 따라서 최상위 팀이 참가하는 아이스하키 경기에서 승리하기 위해서는 페널티를 받지 않는 내에서 거친 플레이가 이루어져야 하고 face off win 비율을 높일 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.