• 제목/요약/키워드: 혁신적 특이치

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로버스트 추정법을 이용한 자기상관회귀모형에서의 특이치 검출 (Outlier Detection of Autoregressive Models Using Robust Regression Estimators)

  • 이동희;박유성;김기환
    • 응용통계연구
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    • 제19권2호
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    • pp.305-317
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    • 2006
  • 시계열 자료에서의 특이치, 특히 이 가운데 가법적 특이치가 모형의 식별, 모수의 추정 및 예측과 관련된 분석 전과정을 왜곡하는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 특이치가 다수 발생하는 경우, 특히 연속적으로 집단을 이루어 발생할 때 대부분 특이치 검출방법은 가면화효과와 수렁화효과때문에 이들을 정확히 판별하지 못한다. 본 논문에서는 p차 자기상관회귀모형에 대한 고붕괴점 회귀추정량을 이용한 양방향 로버스트 필터방법을 제안했다. 실제 사례와 모의실험을 통해 제안한 방법이 매우 정확하게 시계열 자료에 포함된 특이치들을 검출하고 있음을 확인할 수 있다.

국가연구개발사업 연구과제 선정방식 개선에 관한 연구 : 한국연구재단 지원사업을 중심으로 (A Study on Evaluation and Screening Methods of Research Proposals for National Research Foundation of Korea Grants)

  • 이윤규;손충근
    • 기술혁신학회지
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    • 제12권3호
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    • pp.614-637
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    • 2009
  • 국가연구개발사업의 투자효율성을 높이기 위해서는 무엇보다도 평가시스템이 잘 갖춰져야 한다. 왜냐하면 혹시라도 특정 평가자에 의해 평가결과가 왜곡 된다면 정부가 바라는 최적의 연구팀을 선정하지 못할 것이고, 이로 인해 바람직한 연구성과를 기대하기 어려울 것이기 때문이다. 현행 국가연구개발사업 평가과정에서는 특정 평가자의 편견(특이치)을 차단하기 위해 대부분 최고/최저점 제외방식을 사용하고 있다. 그러나 우리가 관례적으로 사용하고 있는 이 방식에 한계가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실증분석을 통해 이 방식이 갖고 있는 한계에 대한 문제점을 도출하고, 이를 보완할 수 있는 현실적 대안을 제시함으로써 국가연구개발사업 평가제도의 신뢰성 제고 방안을 모색하였다. 이러한 결과들은 피 평가자들의 평가결과에 대한 수용도 제고 및 국가연구개발사업 효율성 증진에 기여할 수 있을 것이다. 또한 순위결정의 방법론 측면에서 다양한 분야에 도움을 줄 것으로 기대된다.

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UWB 레이더와 실내 환경 측정 센서를 이용한 랜덤 포레스트 모델의 재실활동 유형 감지 (Activity Type Detection Of Random Forest Model Using UWB Radar And Indoor Environmental Measurement Sensor)

  • 박진수;정지성;양철승;이정기
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.899-904
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    • 2022
  • 본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.