• 제목/요약/키워드: 회귀분석 방법

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궤도틀림 진전율 추정을 위한 베이지안 회귀분석 모형 연구 (A Bayesian Regression Model to Estimate the Deterioration Rate of Track Irregularities)

  • 박범환
    • 한국철도학회논문집
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    • 제19권4호
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    • pp.547-554
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    • 2016
  • 본 연구는 궤도 틀림을 관리하기 위한 궤도 품질 지수(TQI)의 진전율 추정에 관한 것이다. 이와 관련한 기존 연구 대부분은 시간에 따른 TQI 값의 선형 회귀분석을 통해 구해진 기울기를 기준으로 상수 진전율을 제시하는 데 그치고 있다. 본 연구는 과거 데이터 혹은 전문가의 식견으로부터 도출되는 파라미터의 사전 분포를 효과적으로 반영할 수 있으며, 파라미터값의 확률 분포를 유도해 낼 수 있는 베이지안 방법론에 기초한 진전율 추정 모델을 제안하고, 기존의 전통적인 회귀분석 모형과의 비교 연구를 통해, 베이지안 방법론의 활용 가능성을 검토해 보았다.

네트워크 모델을 이용한 새로운 회귀분석방법 (A new regression analysis method in network model)

  • 김기복;인치호;김희석
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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    • pp.410-413
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    • 2003
  • 본 논문에서는 네트워크가 막연히 무작위적이라고 하기에는 사회나 세포, 인터넷 등이 어떤 법칙에 따라 짜연진 것처럼 보인다. 하지만 복잡한 네트워크의 모습이 네트워크의 모델과 실제로 똑같은지를 비교하기는 그리 쉬운 문제가 아니다. 무작위적 네트워크의 경우는 수학적으로 엄밀히 말하자면 쁘아송분포를 따른다. 쁘아송분포에서는 모든 점들이 동일한 확률로 여러 점들에 연결되는 기회를 갖는다. 즉 균일한 분포이다. 따라서 상당히 적거나 반대로 상당히 많은 수의 연결선을 가진 점은 극히 드물다. 이 경우 연결선 분포가 종 모양이 된다. 대부분의 점들이 곡선에 해당하는 연결선 수를 갖게 된다. 본 논문에서 쁘아송분포와 회귀분석을 통하여 하나 또는 둘 이상의 변수들 사이에 어떤 관계를 함수관계로 나타내어 분석하는 방법을 보이고 회귀분석 방법에 의해서 미래를 예측하고자 한다.

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Theil방법을 이용한 퍼지회귀모형 (Fuzzy Theil regression Model)

  • 윤진희;이우주;최승회
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.366-370
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    • 2013
  • 설명변수와 반응변수 사이의 통계적 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 본 논문에서는 독립변수와 종속변수에 대한 퍼지관계를 표현하는 퍼지회귀모형를 추정하기 위하여 이상치에 민감하지 않은 로버스트한 추정량인 Theil방법을 소개한다. Theil방법은 설명변수와 반응변수의 ${\alpha}$-수준집합의 각 성분으로 구성된 집합에서 선택한 임의의 두 쌍 자료로부터 계산된 변화율의 중위수를 두 변수에 대한 변화량의 추정량으로 간주한다. 본 논문에서 제안된 Theil방법이 최소자승법을 이용하여 추정된 퍼지회귀모형보다 더 정확할 수 있음을 예제를 통하여 확인한다.

AVL을 이용한 구간통행시간 산출기법 개발 (A new approach to estimate the link travel time by using AVL technology)

  • 김성인;이영호;남기효
    • 대한교통학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.91-103
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    • 1999
  • 이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

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담수호 수질관리를 위한 측정자료의 통계적 분석방법 연구 (A study of statistical analysis method of monitoring data for freshwater lake water quality management)

  • 제갈선동;김진
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권1호
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    • pp.9-19
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    • 2024
  • 본 연구는 공개된 수질측정 자료를 이용하여 담수호의 수질변화추이를 분석하고 수질항목의 이상여부의 판단기준을 마련하며, 자료로부터 부영양화의 지표인 Chlorophyll-a를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하여 담수호 관리에 이용할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 이에 따라 서해안 담수호 3개소를 선정하여 약 20년간의 수질항목자료를 회귀분석 방법으로 분석하고, 각 수질항목의 연중 주기적인 변화를 나타내는 회귀식과 신뢰도 95%에서의 표준편차를 산정함으로서 이상 여부의 판단방법을 제시하였다. 또한 불규칙한 관측일로부터 Chlorophyll-a의 시간적 변화율을 산정하고, 다른 수질항목간의 상관관계 분석 및 회귀모형을 구성하여 분석함으로서 수질측정 자료만을 이용하여 Chlorophyll-a의 변화를 예상할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구결과는 통계학적 모형에 의한 근사적인 수질예측방법으로서 향후 수질측정 자료의 양적·질적 개선이 이루어진다면 담수호 수질관리에 기여할 것으로 기대된다.

건강검진 빅데이터를 이용한 선형 및 다중회귀분석 기반 헤모글로빈 추정 방법에 관한 연구 (A Study on the Estimation Method of Hemoglobin Based on Linear and Multiple Regression Analysis Using Health Examination Big Data)

  • 홍상훈;홍광석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.553-555
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    • 2021
  • 빈혈의 유병률은 매년 증가하고 있으나 이를 가벼운 질병으로 인식해 치료 시기를 놓치는 환자들이 존재한다. 빈혈의 발생원인으로 혈액 내 헤모글로빈 및 헤모글로빈 내 철 부족이 있으며, 헤모글로빈 측정기술의 경우 채혈 이외에 사람의 신체 및 건강 정보를 적용한 사례는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(혈청지오티, 이완기 혈압 및 감마지티피 등)가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 단일 특징에 대해 선형회귀분석을 수행하고, 다중 특징에 대해 다중회귀분석을 수행하여 회귀분석 식을 산출, 산출된 회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하여 실제 헤모글로빈값과 오차율을 계산하고 비교한다. 실험 결과, 선형회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하였을 때 평균 8.124%의 오차율이 계산되었으며, 다중회귀분석의 경우 선형회귀분석보다 낮은 6.767%의 오차율이 계산되었다.

근적외선 분광 데이터 예측 모형을 위한 데이터 마이닝 기법의 성능비교 (Performance Comparison of Data Mining Approaches for Prediction Models of Near Infrared Spectroscopy Data)

  • 백승현
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.311-315
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    • 2013
  • 본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

학년진급률에 따른 학생수 예측방법 (The methods of forecasting for the number of student based on promotion proportion)

  • 김종태
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권5호
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    • pp.857-867
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    • 2009
  • 본 연구는 학년 (연령) 진급에 따른 인구증감률에 대하여 전국 학생수를 예측하는 다양한 방법들을 제시하고, 제시된 예측 모형들을 이용하여 출생아들이 고3학생이 되는 18년 후인 2026까지의 학생수를 예측하는 것이다. 이동평균과 시계열모형, 회귀분석 등 다양한 예측모형들이 사용되었고, 적합 척도들을 이용하여 이들의 오차들을 측정하였다. 예측오차를 측정하는 도구들을 기준으로 제시된 예측방법들 중 이동평균에 의한 방법은 쉽고 단순한 장점을 지니면서도 기존에 예측되어진 한국교육개발원의 예측결과 뿐 아니라 회귀분석 및 시계열예측의 고등기법들의 결과들 보다 예측 능력이 우수한 것으로 나타났다.

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Trend in Fuzzy Regression Model

  • 최승회;김해경;정은경
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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    • pp.73-77
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    • 2004
  • 종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

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기업부도예측을 위한 통합알고리즘

  • 배재권;김진화
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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    • pp.195-202
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    • 2006
  • 본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

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