다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여 최적의 입력변수 조건을 찾는 반응표면분석의 세부 분야이다. 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 두 구성 요소인 제곱편차와 분산에 가중치를 부여한 WMSE를 활용하는데, 반응변수별로 WMSE를 구하여 이들을 종합적으로 최소화한다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여 개발된 기법은 대부분 의사결정자의 선호도 정보를 문제풀이 이전에 결정할 것을 요구하는 선호도사전제시법에 해당된다. 그러나 현실적으로 의사결정자가 자신의 선호도 정보를 사전에 정확히 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여 WMSE 최소화를 위한 선호도사후제시법을 제안한다. 제안된 방법은 의사결정자의 선호도 정보 없이 다수의 비지배적해를 생성한 후, 의사결정자가 생성된 비지배해 중 최고선호해를 선택하는 단계로 진행된다. 제안된 방법은 의사결정자로 하여금 전체 해집합의 트레이드오프 관계를 보다 폭넓은 시각으로 이해한 후 선호도 정보를 제시할 수 있도록 함으로써, 의사결정자의 선호도에 부합하는 최고선호해를 효과적으로 도출할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1171-1180
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2010
회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.
이 논문은, 램버트 W 함수가 라플라스 신호원에 대한 최적 (최소평균제곱오차) 양자기의 비반복적 설계에 이용될 수 있다는 사실을 보고한다. 구체적으로, 라플라스 신호원에 최적인 양자기의 비반복적 설계법을 고찰하며, 설계에 필수적인 비선형 방정식의 점화식의 풀이가 램버트 W 함수를 사용한 닫힌 식으로 표현된다는 것을 발견하였고, 또 이 논문에서는 이 설계법이 지수함수 형태나 라플라스 확률밀도함수 형태를 갖는 신호원에만 적용된다는 것을 증명하였다. 이 논문의 기여점은, 양자기의 설계가 비반복적이며, 원하는 만큼의 정확도로 설계되기 때문에 설계에 필요한 계산 회수가 감소되고, 양자점과 경계값을 구하는데 있어 높은 정확도를 갖는다는 점이다. 또한, 수치결과를 통하여 최적 양자 왜곡이 팬터-다잇 상수에 단조 증기적으로 수렴하는 과정을 관찰하였으며, 최적 양자기의 최외곽 경계값인 중요변수의 근사식을 유도하였다.
국내 삼일열 말라리아는 1990년대 중반부터 급격히 증가하여 2000년대에는 연평균 1600여명이 발병하고 있다. 본 연구에서는 이미 알려진 잠복기 분포와 2001년부터 2006년까지의 발병자수 자료에 바탕하여 후향연산식을 활용하여 국내 삼일열 말라리아의 감염분포를 최소제곱법으로 추정하였다. 추정된 감염분포는 평균이 207일이고 표준편차가 30.7일인 정규분포를 이루었다. 이를 이용하여 연간 유병자수 분포를 산출한 결과, 말라리아의 하루 평균 유병자수는 628.8명 이었다.
AE기법을 이용하여 PSC보부재에 대한 음파의 전파속도와 음원위치 산정방법의 타당성을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 길이가 5m 인 PSC보 콘크리트 표면에 7개의 AE센서를 부착하였으며, 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 인위적인 충격을 가하였다. 음파의 전파속도는 각각의 AE센서로부터 감지한 음파의 도달시간 차이와 음원과 센서와의 거리 차이를 이용하여 산정하였다. 또한 각 AE센서로부터 감지된 음파의 도달시간과 음파의 전파속도를 토대로 최소제곱법을 이용하여 역으로 음원 발생위치를 산정해 보았다. 실험결과 프리스트레스트콘크리트 매질에 대한 음파의 평균전파속도는 대략 4,000 m/sec 정도이며, 음원과 AE 센서 사이의 거리가 길어짐에 따라 음파의 감쇠현상에 의해 속도가 감소되었다. 최소제곱법을 이용한 음원위치 산정결과, 음파의 전파속도를 전체 AE센서의 평균전파속도를 이용하는 경우보다, 각 AE센서로 부터 산정된 음파의 전파속도를 이용하는 경우 오차가 감소되는 것을 확인하였다.
2004년부터 4대강 물환경연구소는 수질오염총량관리제의 원활한 추진을 위해 총량관리단위유역 말단부에서 8일 간격으로 청천(晴天)시를 중심으로 유량과 수질을 동시에 측정하기 시작하였다. 그 결과 연중 하천유량과 수질의 연동 여부 및 변동 추이를 확인하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 8일 간격으로 생산되는 유량은 지침의 정의와 맞물려 기준유량의 산정에 또 다른 어려움을 주고 있다. '한강수계 오염총량관리계획수립 지침'에 따르면 '기준유량은 과거 10년간 평균 저수량으로 한다'고 명시되어 있다. 여기서 저수량이란 유량의 크기를 누가일수로서 표시하여 1년을 통하여 275일은 이보다 더 작지 않은 유량으로 정의된다. 따라서 정확한 저수량을 산정하기 위해서는 1년 365개 매일의 유량자료가 필요하다. 하지만 8일 간격으로 유량을 측정하게 되면 1년 365개 대신 최대 45 여개의 일 유량자료만 취득 가능하므로 유황분석에 어려움이 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 수질오염총량관리단위유역의 말단부에서 8일 간격으로 계측된 유량자료가 있을 때 이를 연속적인 일유량으로 확대할 수 있는 방법론 중 하나를 소개한다. 미 지질조사국(USGS)에서 주로 사용되는 이 방법은 A지점(부분계측이 이루어지는 지점)의 결측치를 동일 유역 혹은 수문학적으로 유사한 유역의 B지점(연속계측이 이루어지는 지점)의 자료를 이용하여 보완하는 방식이다. 이를 위해 먼저 부분계측이 이루어진 날과 같은 날짜의 유량자료를 연속계측자료에서 추출한 다음 두 자료(A지점에서의 모든 유량과 B지점에서의 추출된 유량)의 상관성을 비교해 본다. 두 자료간에 상관도가 높다면 이를 잘 표현하는 방정식을 통해 A지점의 결측치를 내 외삽한다. 여기서 두 자료간 상관도를 잘 묘사할 수 있는 방법으로 본 연구에서는 최소제곱법(Least Square Estimator, LSE)과 분산확장법(Maintenance of Variance Extension, MOVE)을 비교,분석해 보았다. 한강수계 수질오염총량관리단위유역 중 동일지점에 8일 간격 부분계측 유량자료와 일 연속자료가 동시에 존재하는 곳이 6지점이 있었으며 이 자료들을 바탕으로 LSE와 MOVE의 정확도를 검증해 본 결과 MOVE가 일 연속유량 확장에 더 나은 결과를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.251-260
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2009
이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.839-847
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2011
이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다.
시계열자료가 가진 자기상관은 추정된 상관관계를 왜곡시키는 요인들 중의 하나로 작용한다. 회귀모형의 잔차항에 자기상관이 있는 지를 검정하기 위해 Durbin-Watson 통계량이 흔히 쓰인다. 잔차항에 자기상관을 가진 회귀모형의 효율성을 향상시키기 위해 yule-Walker 법, 비선형최소제곱법, 최우추정법 및 사전백색화법이 사용되어 왔다. 본 연구는 자기상관으로 인한 상관관계의 왜곡을 방지하기 위한 이들 방법들에 대해 고찰하였다. 사전백색화법을 제외한 앞의 3가지 방법을 20년간의 실제 시계열 자료에 적용하였으며 몬테카를로법을 이용하여 각 방법의 오차변이를 조사하였다. 각 방법의 평균잔차제곱분포의 경우, 최우추정법으로 추정된 평균잔차제곱이 가장 작았으며 분포 범위도 가장 작았으나 각 추정방법 사이에 유의한 차이가 발견되지는 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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