Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.327-344
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2007
다중공선성의 데이터에 사용되는 대표적인 편향회귀방법은 능형회귀(RR), 주성분회귀(PCR), 부분최소제곱회귀(PLS) 등이다. 이 회귀방법들은 계수베거 추정량의 놈(norm)이 모두 보통 최소제곱회귀(OLS)의 추정량의 놈보다 작아진다는 의미에서 축소회귀라 부른다. 새로운 회귀방법으로 RR과 PCR을 결합한 능형주성분회귀(RPCR)가 있고 RR과 PLS를 결합한 능형부분최소제곱회귀(RPLS)가 있으며 이들도 또한 축소회귀이다. 이들 추정량은 X'X의 고유벡터들의 선형결합으로 나타낼 수 있고 따라서 각 고유방향에서 OLS에 비해 얼마나 축소되는지를 연구할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 이들 추정량을 일반적인 축소인자의 식으로 나타내고 이를 이용하여 MSE의 일반식을 구하였으며 PLS 추정량의 MSE 식도 구하였다. 그리고 RPLS의 축소인자 식을 두 가지 다른 형태로 유도하였다. RPLS의 경우도 이 축소인자 식을 MSE의 일반식에 대입하면 MSE 식이 바로 얻어진다. 그러나 PLS나 RPLS의 축소인자는 y의 복잡한 비선형이 되어 결정적이 아니므로 이들 추정량의 MSE는 근사적인 식이라 할 수 있다. 따라서 PLS나 RPLS를 평가하기 위해 이 MSE를 사용하는 것은 제한적이며, 경험적인 방법으로 이들 회귀의 수행성을 평가하는 것이 필요하다. 다중공선성의 대표적인 데이터인 근적외선 분광 데이터를 이용하여 이 유도된 회귀의 축소인자 값이 인자수에 따라 어떻게 변화하는지와 전체적인 축소 비율도 살펴보았다. 이들의 축소 형태를 잘 이해하면 회귀방법들의 예측력과 안정성을 파악하는데 많은 도움이 되리라 판단된다.
본 논문에서는 3차와 4와의 큐뮬런트를 이용하여 FIR 시스템의 파라메터 추정을 위한 회귀 추정 알고리듬을 제안한다. 제안한 FIR 파라메터 회귀 추정 알고리듬에서 3차와 4차의 큐뮬런트 관계식으로부터 Overdetermined Recurisive Instrumental Variable (ORIV) 형태의 회귀 추정 알고리듬으로 변환할 수 있도록 출력신호로 구성된 행렬식을 얻어낸 후, 이를 전개하여 회귀 추정 알고리듬을 개발한다. 제안한 회귀 추정 알고리듬은 기존의 비회귀 알고리듬의 확장으로 적은 데이터로 수렴이 가능하며, 시변 시스템의 추정에도 용이하다. 또한 3차와 4차의 순수 고차 큐뮬런트로 구성됨에 따라 기존의 2차의 자기상관함수를 이용한 회귀 추정 알고리듬에 비해 가산 가우시안 잡음에 의한 추정 오차를 줄일 수 있는 장점이 있다.
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.
본 연구에서는 자연하천에서 수집하기 용이한 수리량 자료로부터 종확산계수를 추정하는 공식을 개발하였다. 차원해석을 수행하여 물리적 의미를 가진 변수를 선정한 후, 종확산계수를 추정하는 회귀식을 유도하기 위하여 비선형 다중회귀방법의 하나인 One-Step Huber 방법을 적용하였다. I 단계 연구에서 분석한 바 있는 미국 전역의 26개 하천 59지점의 수리 및 농도자료를 사용하여 새로운 종확산계수 추정식을 개발하였다. 59지점의 자료중 35지점은 종확산계수를 추정하는 회귀식을 유도하는 데 사용하고, 나머지 24지점을 사용하여 유도한 회귀식을 검증하였다. 기존의 공식과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 추정식이 자연하천의 확산 특성을 보다 정확하게 설명할 수 있음이 밝혀졌다.
수위-유량 관계 곡선식에 포함되어져 있는 매개변수를 추정하기 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heterocesdascity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(Pseudo-likelihood Estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선식은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 정확히 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
시제품을 만들어 본 후 대량 생산에 들어가는 여느 공업과는 달리, 조선공업에서는 시제품을 미리 만들어 볼 수가 없으므로 실선의 성능을 미리 추정하는 것은 참으로 중요한 과제 중의 하 나이다. 그 가운데 하나인 저항추진성능을 추정하는 데에는 통계해석 방법이 널리 쓰이고 있다. 여기서 통계해석은 모형시험 결과를 표본자료로 한 통계해석을 말한다. 실선의 저항추진성능을 추정하는 것이므로 실선 속력시운전 자료를 사용하는 것이 좋겠으나, 실선 속력시운전에서 정 확한 값을 얻는다는 것이 거의 불가능하므로 대부분 모형시험 값을 이용하곤 한다. 본 고에서는 기존에 발표된 여러 가지 도표와 회귀식을 요약하여 본 후, 표본자료를 이용하여 새로운 회귀 식을 만드는 과정을 소개하고자 한다.
선박의 추진성능 추정을 위한 통계해석 기법을 연구하고 전산 프로그램을 만들었다. 조파저항계수의 추정식은 조파저항이론을 이용하여 스테이션 별 횡단면적계수의 곱으로 표현되도록 도출해 내었고, 이에 대한 회귀계수는 모형시험 결과를 회귀분석하여 얻었다. 형상계수, 반류비 및 추력감소율의 추정식들은 선체 주요지수, 스테이션 별 횡단면적계수 및 모형시험 결과들을 순순하게 회귀분석하여 얻었다. 통계해석은 여러가지 기술통계와 단계별 회귀분석 기법을 적절하게 이용하여 수행하였다. 추진성능 추정 프로그램은 저항계수, 추진계수, 프로펠러 단독효율 및 각종 척도효과 등을 모두 쉽게 수용할 수 있도록 다양하면서도 간결하게 만들었다.
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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