정준상관분석 (canonical correlation analysis, CCA)은 두 변수집단 사이의 선형 관계를 측정하는 확률적 분석 기법으로 이를 이용하여 다수의 신호가 혼재되어 수신된 신호로부터 각각의 신호원을 분리하는 것이 가능하다. 기존에 CCA와 자기회귀(auto regressive) 기법을 이용하여 혼재된 신호를 분리하는 기법이 제안되었으나 신호원 분리를 효과적으로 수행하기 위해서는 높은 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio)가 요구되는 문제가 있다. 본 논문에서는 자기회귀 기법의 파라미터 계산시 잡음성분이 포함되어있는 자기공분산 행렬의 주대각 원소를 제거하여 잡음의 영향을 최소화하고 이를 통하여 신호원 분리 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 기법은 기존에 제안된 CCA와 자기회귀을 이용한 신호 분리 기법에 비하여 더 우수한 신호 분리 성능을 보일 뿐 만 아니라 신호원 분리 과정에서 요구되는 계산량을 줄일 수 있다.
본 연구는 호텔산업의 관리회계 변수 중, 판매객실 수와 점유율이라는 두 개의 변수를 독립변수로 설정하여, 두 변수가 호텔 매출에 영향을 미치는지를 파악한다. 본 연구를 위해 통계분석 기법 중, 단순 회귀분석과 다중 회귀분석을 사용하였고, 선택된 두 변수가 호텔매출에 중요한 역할을 하는지 평가하였다. 분석 결과, 다중회귀분석에서 호텔 점유율은 호텔매출에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 시사점으로서 향후 연구를 통해 호텔매출 성장에 영향을 미치는 요인들을 심도있게 분석하여 학계에 이바지할 수 있는 학자들의 노력이 필요하다.
병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 따른 치료효과간의 차이를 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료분석을 위한 한가지 방법으로 본 논문에서는 비동형의 Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수, 그리고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하고 아울러 이들 추정량들의 대표본 성질들을 셈과정(Counting process) 기법을 이용하여 알아 보았다. 그리고 본 논문의 결과에 대해 실제 예를 들어 보였다.
코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
TBM 터널굴착에서 실질적으로 지반을 굴착하는 역할을 하는 부분인 커터헤드 설계 시, 커터 관입깊이와 커터 간격을 달리하여 커터절삭 시험 시 최소 비에너지에서의 커터간격을 반영하고 있으나, 암반 조건에 따라서 동일한 커터 관입깊이에서의 최적 커터간격이 달라지기 때문에 최적 커터간격을 설정하는 연구가 활발히 진행되어야 한다. 이러한 비선형적인 커터 관입깊이와 커터 간격의 관계에서 커터 관입깊이에 따른 최적 커터간격을 예측하기 위해 머신러닝 기법인 의사결정나무 기반 랜덤 포레스트 회귀 모델과 SVM 회귀모델을 이용하여 커터 관입깊이에 따른 최적 커터 간격을 예측하였다. 랜덤 포레스트 분석기법은 SVM 분석기법보다 데이터 개수에 더 큰 영향을 받기 때문에 커터 관입깊이에 따른 최적 커터간격비의 예측에 SVM이 더 정확한 예측을 하였다. 데이터가 많이 축적되면 SVM 회귀모델이 보다 더 정확한 예측값으로 커터헤드 설계 시 커터간격을 설정하는데 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
사람의 성격 분석에 따라 그 사람의 이동패턴을 알 수 있다. 따라서 성격 데이터를 이용하면, 사람의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 사람의 행동 패턴은 주로 그 사람이 선호하는 장소의 집합으로 규정 할 수 있다. 본 논문에서는 사람의 성격과 장소 데이터 사이의 상관관계를 알아보고자 한다. 포스퀘어에서 얻어진 장소정보와 성격요인 분석을 통해 얻어진 사람 성격과의 상관관계를 파악하기 위한 기법으로 회귀분석을 사용했다. 장소정보는 그 장소에 해당하는 업종으로 변환되었다. 위치 데이터와 업종 분류표와의 분석을 어떻게 적용 하였는지 설명하고, 회귀분석을 통해서 성격 데이터와 업종 분류 데이터를 분석한다.
대형 컨테이너 선박의 주요 제원 예측에 관한 과거 연구는 단순 회귀분석에 기반한 결과로 제시되었으며, 이를 현재 운항 중인 24,000TEU급 선박의 제원과 과거의 연구 결과를 비교할 경우, 선박의 전장이 과대 예측한 경향이 있었다. 본 연구에서는 선형회귀분석 및 box plot의 통계 분석기법을 활용하여 최근 20년의 신조 컨테이너선을 대상으로 연도별 주요제원의 변화량을 통해 선박의 대형화 추세를 분석하였다. 그 결과, 컨테이너선의 대형화는 시간의 흐름에 따라 점점 폭이 넓어지는 형태로 변화하고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 선폭 위주의 대형화는 선박 운항의 측면에서 조종성능의 감소로 인해 운항난이도가 증대된다는 단점이 있다. 즉, 미래 대형화 선박을 안전하게 운항하기 위해서는 적절한 항만 인프라 구축 및 선박길이와 폭의 조화를 이루는 대형화가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 영화산업의 가치사슬단계에 따라 각 단계에서 고려할 수 있는 변인을 활용하여 제작/투자, 배급, 상영단계별 모형을 구성하였다. 모형의 예측력을 높이기 위해 회귀분석으로 유의미한 변인을 도출하여 모형을 추가로 설정하였다. 주어진 변인을 바탕으로 기계학습 분석방법인 인공신경망과 의사결정나무 분석방법 간의 예측력 차이를 비교하였다. 분석 결과, 제작/투자 모형과 배급 모형에서 모든 변인을 투입했을 때는 인공신경망의 정확도가 의사결정나무보다 높았으나, 회귀분석결과에 따라 선정된 변인을 투입하였을 때는 의사결정나무의 정확도가 더 높았다. 상영 모형에서는 회귀분석결과의 반영여부와 관계없이 인공신경망의 정확도가 의사결정나무의 정확도보다 높게 나타났다. 본 논문은 영화흥행 예측연구에 기계학습기법을 적용하여 예측성과가 향상됨을 확인하였다는데 의의가 있다. 선형회귀분석 결과를 기계학습기법에 반영함으로써 기존의 선형적 분석방법의 한계를 극복하고자 하였다.
본 연구에서는 이산화탄소 지중저장 부지관리를 위한 가상물리시스템(Cyber Physical System, CPS)의 적용성을 검토하였다. 특히, 이산화탄소 누출 예측을 위한 가상트윈으로써 서배깅 회귀분석 기법을 활용하였고, 실제 모니터링 자료를 이용하여 해당기법의 성능을 검증하였다. 검증 결과, 서배깅 회귀분석 기법이 자료 내 이상치에 대하여 견고한 추세 예측성능을 보여주었으며 장기 농도변화 예측성능 또한 우수함을 확인하였다. 또한 적은 연산자원을 활용하여 즉시적인 예측결과를 도출함에 따라 이산화탄소 누출 실시간 예측 및 위험 경보에도 적합함을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 서배깅 회귀분석 기법을 가상트윈으로 활용하는 CPS가 이산화탄소 누출 위험을 효율적으로 관리하는데 활용 될 수 있음을 보여준다.
경마 산업은 국내 합법 사행산업의 대부분을 차지하고 있다. 그러나 사행성 도박이라는 인식 하에 여타 스포츠 산업에 비해 활발한 통계적 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 우승마를 예측하는 모형 개발에 있다. 모형 적합에 사용한 데이터는 한국 마사회에서 제공하는 자료를 바탕으로 하였으며, 경마 성적표, 경주마 정보, 기수 정보, 조교사 정보 등을 사용하였다. 예측 모형은 크게 두 모형으로 나누어 순위를 기반으로 한 모형과 기록을 기반으로 한 모형으로 적합하였고, 분석 방법으로는 선형회귀분석, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 분석을 사용하였다. 그 결과 말 기본 정보와 과거 우승 경력, 기수의 과거 우승 경력 등이 순위 예측에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 모형 적합에 사용되지 않은 최근 1개월 간 데이터를 이용하여 단승식, 복승식, 삼복승식으로 배팅한 결과 모형 간 큰 차이가 없었고, 모두 양의 수익을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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