In causal analysis of high dimensional data, it is important to reduce the dimension of covariates and transform them appropriately to control confounders that affect treatment and potential outcomes. The augmented inverse probability weighting (AIPW) method is mainly used for estimation of average treatment effect (ATE). AIPW estimator can be obtained by using estimated propensity score and outcome model. ATE estimator can be inconsistent or have large asymptotic variance when using estimated propensity score and outcome model obtained by parametric methods that includes all covariates, especially for high dimensional data. For this reason, an ATE estimation using an appropriate dimension reduction method and semiparametric model for high dimensional data is attracting attention. Semiparametric method or sparse sufficient dimensionality reduction method can be uesd for dimension reduction for the estimation of propensity score and outcome model. Recently, another method has been proposed that does not use propensity score and outcome regression. After reducing dimension of covariates, ATE estimation can be performed using matching. Among the studies on ATE estimation methods for high dimensional data, four recently proposed studies will be introduced, and how to interpret the estimated ATE will be discussed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1423-1434
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1991
This paper extends TTCN, a conformance test notation, using object oriented concepts including object, class and inheritance. In distributed system environments, since test systems that should test the implementations for application protocols whether they conform to the standard protocol include protocol test behaviours executed in parallel, the converntional TTCN can't describe whole thest suites explicitly. ISO is working the extension of TTCN including parallel notations, but concurrently if TTCN could be applied by the object model that regards a parallel test component as a object, we would gain the advantages of reliability and software reusability, and make TTCN a test language.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.271-280
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1999
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1098-1102
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2005
2차원 홍수터 구획체계를 하도와 결합한 폐합형 계산모형을 적용하여 홍수터에서의 흐름을 모의하였다. 사용된 모형은 홍수터 흐름에 대해서는 각 구획에서의 수량보존에 관한 연속방정식 및 인접구획간 하도형 또는 월류형 수위-유량 관계식을, 하천 본류에 대해서는 1차원 부정류에 대한 St. Venant 방정식을 각각 지배방정식으로 하여 흐름을 모의하는 준2차원 계산모형으로서, 폐합형 하천수계에 대한 부정류 해석 수치기법을 홍수터 흐름까지 포함하도록 확장한 것이다. 모형의 적용 대상 지역은 영산강의 나주 수위표에서부터 고막원천 합류점까지의 구간으로서 나주수위표 지점에서의 200년 빈도 홍수 자료를 사용하여 침수해석을 수행하였다. 도심지 구간의 침수피해 저감을 위한 선택적 침수유도계획을 수립하기 위하여, 현 상태에서의 홍수범람 모의결과 및 방어조절지를 둔 경우에 범람형태에 대한 모의결과를 비교하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.403-407
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2011
본 연구에서는 임의시간 환산계수(Conversion Factor, CF)와 관련하여 거의 유일한 이론적 연구인 Weiss 모형을 자세히 검토하고, 그 문제점을 보완한 수정 Weiss 모형을 제안하였다. 특히, 임의시간 환산계수를 이론적인 방법을 통해 산정하는 과정에서 강우 지속기간과 강우 시간분포의 특성을 반영하지 못하는 한계를 극복하는 시도의 하나로서 강우의 시간분포 특성을 고려하여 CF를 결정하였다. 이를 실제 관측 자료에 근거한 국내 외 CF값들과 비교해본 결과, 수정 Weiss 모형을 근거로 산정한 CF값은 강우 시간분포의 특성에 영향을 받으며 그 형태에 따라 다양한 값이 나타남을 확인할 수 있었다.
In this paper we reviewed a variety of non-Gaussian time series models, and studied the model selection criteria such as AIC and BIC to select proper models. We also considered the likelihood ratio test and applied it to analysis of Polio data set.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.3
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pp.333-342
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2008
Variable selection theorem in the linear regression model is extended to the analysis of covariance model. When some of regression variables are omitted from the model, it reduces the variance of the estimators but introduces bias. Thus an appropriate balance between a biased model and one with large variances is recommended.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.167-167
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2018
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
In ranking data, respondents are required to rank a number of alternatives in order of their preferences and an exploded logit model is generally used. It assumes that each rank contains the same amount of random noise. This study investigates the reliability of ranking data and identifies whether there are different decision rules at each rank stage. The results show that there were differences in the amount of unexplained variation in different ranking stage. A single scaling parameter could not explain the difference of variations of individual coefficients between two ranking data average difference of variations. This paper also investigated the optimal explosion depth in the exploded logit model by using the suggested scaling approach. The scaling approach should be based on particular variables which have different variances rather than based on the whole data set. The empirical analysis show that an explosion depth of 2 is appropriate after scaling the second rank data set, while an explosion including the third rank is inappropriate even though the third rank data set is scaled.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.137-138
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2011
본 연구에서는 Mehrabian과 Russell (1974)의 S-O-R모델을 바탕으로 연구범위를 확장하여 점포이미지와 쇼핑가치를 포함한 연구모형을 설계하였다. 연구모형을 토대로 대형유통시설의 점포 관련 다양한 이미지를 선행자극요인으로 선정하고, 소비자들이 쇼핑하면서 경험하는 감정요인을 반응요인으로 설정하여 이들 변수들이 소비자의 행동의도에 미치는 영향을 파악하는데 주된 목적이 있다. 또한 이들 자극-반응 변수간의 관계에 쇼핑가치를 도입하여 조절효과를 검증하고자 한다. 본 연구는 연구범위를 확장하여 국가 간 비교 및 선행연구들이 간과하고 있는 부분에 대한 이론적, 실증적 접근을 시도하고 있다는데서 그 의미를 찾을 수 있다. 본 연구의 결과는 이론적인 측면은 물론 실무적인 측면에서도 본격적인 해외시장개척을 하는 한국유통기업의 해외마케팅전략 수립에 활용할 수 있는 유익한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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