Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.633-642
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2008
본 논문에서는 반응변수가 하나 이상이고 설명변수들의 수가 관측치에 비하여 상대적으로 많은 경우에 널리 사용되는 부분최소제곱회귀모형에 벌점함수를 적용하여 모형에 필요한 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하였다. 모형에 필요한 설명변수들은 각각의 잠재변수들에 대한 최적해 문제에 벌점함수를 추가한 후 모의담금질을 이용하여 선택하였다. 실제 자료에 대한 적용 결과 모형의 설명력 및 예측력을 크게 떨어뜨리지 않으면서 필요없는 변수들을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 부분최소제곱회귀모형에서 최적인 설명변수들의 부분집합을 선택하는데 적용될 수 있을 것이다.
마이크로어레이 유전자 발현 자료는 대용량이며 또한 관측 과정이 복잡하여 결측치가 빈번하게 발생된다. 본 논문에서는 관측 시점 간에 상관성을 갖는 시간경로 유전자 발현 자료에 대한 결측치 추정을 위하여 순차적 부분최소제곱(sequential partial least squares: SPLS) 회귀적합 방법을 제안한다. 이는 순차적 기법과 부분최소제곱(partial least squares: PLS) 회귀적합 방법을 결합시킨 것이다. 세 가지의 이스트(yeast) 시간경로 자료들에 대한 몇 가지 모의실험을 통하여 제안된 결측치 추정방법의 유용성을 평가한다.
본 연구에서는 우리나라 청소년의 인터넷 중독 자료를 희소 부분 최소제곱법을 적용 하여 분석하였다. 서울 성모병원에서 수집된 자가보고 방식의 인터넷 중독 측도와 다양한 임상 및 정신 병리학적 설문 문항들을 자료로 활용하였다. 표본의 개수보다 설문 문항의 수가 많은 고차원 자료이며, 각 세부문항끼리는 상관관계가 높아 부분 최소제곱법이 좋은 회귀분석 모형이다. 보다 높은 예측 성능과 해석력을 얻기위해 희소성 제약 조건이 가능한 희소 부분 최소 제곱법을 이용하였고, 2가지 다른 벌칙함수를 이용하여 가장 좋은 방법을 선택하였다. 또한, 제안된 최종 모형을 통해 인터넷 중독이 임상 및 정신 병리학적 측도들로 잘 설명됨을 보이고, 공격성과 관련된 다른 설문 문항이 설문 문항이 모형의 잠재성분을 구별하고 설명하는데 역할을 한다는 유의미한 결과를 도출하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.461-470
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2010
라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다.
최소카이제곱추정에 의하여 구한 추정량의 표본분포를 붓스트랩으로 근사시켰을 때에도 정규근사와 최소한 동등함을 설명하고, 이 이론을 자궁경부암 조직에서 검출되는 란게르한스 세포의 출현률 추정에 이용하였다. 란게르한스 세포의 출현횟수를 포지티브 포아송 모형에 적합시켰으며, 추정된 출현률의 표준오차는 대표본 근사 및 붓스트랩을 이용하여 계산하였다. 두 방법 모두 비슷한 결과를 제공하였다.
본 논문에서는 다중 엑세스 포인트 환경에서 전송전력, 수신필터, 엑세스 포인트 선정 최적화 알고리즘을 제안한다. 최종목적은 신호대간섭비를 유지하면서, 전송전력의 총합을 최소화하는 것이다. 증명을 통해서 제안하는 알고리즘은 최소전력에 수렴함을 보인다. 제안하는 알고리즘이 기존에 제안되었던 두 개의 알고리즘인 1)전송전력과 최소제곱평균오차(MMSE) 수신필터 최적화 알고리즘, 2) 전송전력 최적화 알고리즘보다 전송전력 소모량에서 성능이 우수함을 실험을 통해서 확인하였다.
The least-squares formulation for rigid-plasticity based on J$_2$-flow rule and infinitesimal theory and its meshfree implementation using moving least-squares approximation are proposed. In the least-squares formulation the squared residuals of the constitutive and equilibrium equations are minimized. Those residuals are represented in a form of first-order differential system using the velocity and stress components as independent variables. For the enforcement of the boundary and frictional contact conditions, penalty scheme is employed. Also the reshaping of nodal supports is introduced to avoid the difficulties due to the severe local deformation near the contact interface. The proposed least-squares meshfree method does not require any structure of extrinsic cells during the whole process of analysis. Through some numerical examples of metal forming processes, the validity and effectiveness of the method are investigated.
한강 하구부의 3개 지점에서 수중 계류방식으로 약 5개월에 걸쳐 탁도를 관측하였다. 이 과정에서 관측기기의 한계로 인해 탁도 자료의 결측치가 발생하였고, 이를 효율적으로 보완하기 위해 새로운 결측치 보완기법을 개발하였다. 개발된 기법, 일명 면적비법은 시계열 자료가 단일주기와 상이한 진폭을 갖는다는 가정하에, 각 사이클의 면적비율을 통해 결측치를 보완하는 방법이다. 면적비법과 기존의 최소제곱법을 검증하기 위해 결측치가 없는 정상적인 자료에 적용해 보면, 두 방법 모두 첨두치를 약간 과소 산정하는 경향이 있었다. 하지만 면적비법의 경우, 원자료의 총 면적과 보완자료의 총 면적간의 차이가 거의 없었다. 이 방법들을 한강 하구부에서 관측된 탁도자료에 적용해 본 결과, 면적비법은 합리적으로 결측치를 보완하는 반면, 최소제곱법은 보완자료의 총면적이 원자료에 비해 작아지는 오류가 발생하였다. 따라서 최소제곱법에 비해 면적비법이 결측치 보완에 더 우수한 결과를 제공함을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발한 면적비법은 주기성이 뚜렷한 시계열자료의 결측치 보완에 유용하게 쓰일 수 있으리라 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.263-272
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1996
임의의 기계에 대한 수명의 분포는 와이블분포를 하는 경우가 흔하다. 그리고 현실적으로 기계의 수명시간을 검정할 때, 시험시간및 여러 환경적인 제약에 의하여 표본으로 주어진 기계의 수명을 모두 관측하기는 어렵다. 그래서, 본 연구에서는 임의 중단모형 하에서 와이블분포의 모수를 최소제곱법(least squares method)을 이용하여 추정하고 기존의 최대우도추정량(maximum likelihood estimates)과 효율성의 측면에서 비교하고자 한다.
Least-squares meshfree method is presented. Conventional meshfree methods based on the Galerkin formulation suffer from inaccurate numerical integration. Least-squares formulation exhibits rather different integration-related characteristics. It is demonstrated through numerical examples that least-squares formulation is much more robust to integration errors than the Galerkin's. Therefore efficient meshfree methods can be devised by combining very simple integration algorithms and least-squares formulation.
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