• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2019

우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.321-328
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• 2009

회귀분석에서 설명변수들 사이에 상관이 높으면 최소제곱추정법에서 구한 회귀계수들의 정도가 떨어진다. 다중공선성이라 불리는 이 현상은 실제 자료분석에서 심각한 문제를 야기시킨다. 이 다중공선성의 문제를 극복하기 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 능형회귀, 축소추정량 그리고 주성분분석에 기초한 주성분회귀와 고유값회귀등이 있다. 지난 수십 년간 많은 통계학자들은 일반적인 중 회귀에서 감도분석에 관해 연구하였으며, 주성분회귀, 고유값회귀와 로지스틱 주성분회귀에 대해서도 같은 주제로 연구하였다. 이 모든 방법에서 주성분분석은 중요한 역할을 하였다. 또한, 많은 통계학자들이 주성분분석과 관련된 다변량 방법에서 감도분석에 대해 연구를 하였다. 본 연구논문에서는 주성분회귀와 고유값회귀를 소개하고, 또한 주성분회귀와 고유값회귀에서 감도분석의 방법을 소개하고, 마지막으로 이들두방법에 대한 감도분석의 성질에 대해 논의하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.643-648
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• 2012

여러 임상자료를 이용하여 반응변수와 설명변수간의 관계를 규명하는 분석이 많이 이루어지고 있다. 이를 위해서 회귀분석이 흔히 사용되고 있으며, 이를 통해 설명변수가 반응변수를 얼마나 설명하는지 또한 모형이 얼마나 자료에 적합한지에 대해 분석하고 있다. 그러나 임상자료로 분석된 회귀모형에 대한 타당성 확인은 대부분 분석된 회귀모형이 얼마나 자료를 설명하는가를 나타내는 결정계수만을 살펴보는 것에 그치고 있다. 결정계수 이외의 다른 방법으로도 분석된 회귀모형의 회귀계수에 대한 타당성을 확인할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 잭나이프 회귀분석과 붓스트랩 회귀분석을 이용하여 임상자료로 분석한 회귀모형의 회귀계수에 대한 타당성을 확인하는 방법을 소개하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.343-352
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• 2018

설명변수가 주어졌을 때 반응변수의 평균적인 추세뿐만 아니라 극단적인 지역에서의 추세에 대해서 추정하고 싶거나 반응변수 분포의 일반적인 탐색을 위해서는 분위수 회귀분석과 평률 회귀분석을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 평률 회귀모형의 추정을 위한 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해 각 추정 방법을 소개하고 여러 상황의 모의실험 및 실제자료에의 적용을 통해 비교 분석을 실시하였다. 모형에 따라 성능 차이가 있는데 자료의 형태가 복잡하여 변수 간의 관계를 유추하기 힘들 경우 비모수적으로 추정한 평률 회귀분석모형이 더욱 좋은 결과를 보였다. 일반적인 회귀분석의 경우와 달리 평률의 경우 후보가 되는 모수 모형을 상정하기 어렵다는 측면에서 볼 때, 비모수적 방법의 사용이 추천될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.171-172
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• 2013

우울은 군대 내 발생되는 극단적인 사고 중 하나인 자살의 주요 원인으로 제시되어 왔다. 본 연구는 군인들의 우울, 불안 및 자아존중감의 수준을 파악하고, 우울의 영향요인을 탐색하고 이들을 예측하는데 주로 사용해 왔던 다중회귀분석 방법과 효과적인 의사결정방법으로 알려진 회귀나무모형의 효과성을 비교해보고자 하였다. 방법: 횡단적 조사연구이며, 우울측정에는 CES-D, 불안측정은 SAI, 자아존중감은 Rosenberg(1965)의 도구를 사용하였다. 연구대상자는 강원도 전방 부대 근무 중인 군인이며, 534부가 회수되었다. SPSS/WIN 18.0을 이용하여 위계적 다중회귀분석과 회귀나무모형을 실시하였다. 결과: 대상자들의 우울, 불안 및 자아존중감의 정도는 각각 $10.7({\pm}9.8)$, $38.5({\pm}10.2)$과 $31.7({\pm}5.2)$이었다. 대상자의 23.6%(126명)가 경한 우울을 나타내었다. 다중회귀분석에 의한 우울 영향요인은 불안, 자아존중감과 복무기간이었으며, 우울에 대하여 62.0%의 설명력을 가지고 있었다. 또한 회귀나무모형에서는 높은 불안과 불안이 다소 낮더라도 전역 후 진로가 불확실한 집단이 우울 위험군일 것으로 예측되었다. 결론: 본 연구 대상자들의 우울의 주요 영향요인은 불안으로 나타났다. 군대 내에서 적용할 수 있는 불안 조절 방법 개발이 필요할 것으로 보인다. 또한 일부 요인에서 차이가 있어, 반복 연구가 필요하지만, 주요 변인인 불안을 예측했다는 점에서 보면 다중회귀분석과 회귀나무모형은 군인들의 우울을 예측에 유용한 방법으로 보인다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.584-594
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• 1998

선형회귀분석은 가장 널리 사용되는 데이터 분석기법이지만 독립변수와 종속변수간의 관계가 선형이라고 가정하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 비모수 회귀분석(Nonparametric Regression)은 선형회귀분석의 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 변수간의 관계의 형태를 미리 가정하지 않고 데이터에 의해 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 비모수 회귀분석법 중의 하나인 Regressoin Splines에 적용하였다. 인위적 데이터를 이용한 평가 결과 유전자 알고리즘은 다양한 상황에서 매우 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.2001-2005
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• 2006

우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제16권1호
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• pp.63-72
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• 2013

임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.463-477
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• 2009

극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.341-353
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• 2013

데이터마이닝과 기계학습의 응용분야에서는 라벨 없는 자료를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 연구는 분류문제에 집중되었다가 최근에 회귀분석문제로 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 커널능형회귀모형 형태의 준지도 회귀분석 방법을 제시한다. 제안된 방법은 기존의 전환적 방법과는 달리 라벨 없는 자료의 라벨을 추정하는 과정을 필요로 하지 않기 때문에 선택해야 할 모수의 수도 적고, 계산과정도 단순할 뿐 아니라 일반화에 강점이 있다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하여 라벨 있는 자료만 이용하는 방법보다 더 우수한 추정을 하는 것을 볼 수 있었다.