수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood 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 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 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.
Reliable flow measurement for dry season is very important to set up the in-stream flow exactly and total maximum daily load control program in the basin. Especially, in the points which tidal current effects are dominant because reliability of the low measurement decrease. The reliable measuring methods are needed. In this study, we analysis the water surface elevation difference of water surface elevation. Quantity relationship to consider tidal currents in these regions. It is known that tidal current effects from Nakdong river barrage are dominant in Samrangjin measuring station. We developed multiple regression equation with water surface elevation, quantity, and difference of water surface elevation and compared these results water measured rating curve. All of these regression equation including linear regression equation and log regression equation fits better measured data them existing water surface elevation quantity line and Among three equations, the log regression equation is best to represent the measured the rating curve in Samrangjin point. The log regression equation is useful method to obtain the quantity in the regions which tidal currents are dominant.
A battery state-of-health (SOH) estimation algorithm using a machine learning-based linear regression method is proposed for estimating battery aging. The proposed algorithm analyzes the change trend of the open-circuit voltage (OCV) curve, which is a parameter related to SOH. At this time, a section with high linearity of the SOH and OCV curves is selected and used for SOH estimation. The SOH of the aged battery is estimated according to the selected interval using a machine learning-based linear regression method. The performance of the proposed battery SOH estimation algorithm is verified through experiments and simulations using battery packs for electric vehicles.
Nowadays, car manufacturers applied many high strength steels such AHSS or UHSS to car bodies for weight lightening. Therefore, a variety of applied steel sheet to car bodies increased and the needs of simulation to evaluate weldability also increased in order to reduce the cost and time. In this study, resistance spot welding simulations for DP 780 Steel with 1.0 and 1.4 mm thickness were conducted with respect to lobe curve. 2 regression models to estimate tensile shear strength were suggested and they were second order polynomial regression model and optimized second order regression model. The performance of these models was evaluated in terms of the coefficient of determinant and average error rate.
The smoothing parameter or bandwidth is crucial to performance of the kernel based regression estimator. So the choice of a "optimal" smoothing parameter produce a single curve estimate. If a single estimate is replaced by a family of estimates, it become easy that we understand what varies with choice of the smoothing parameter. This paper suggests the threshold of the maximum bandwidth and the number of the family members in the regression context.n context.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권3호
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pp.189-201
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2016
In survival analysis, the Nelson-Aalen estimator and Peterson estimator are often used to estimate a cumulative hazard function in randomly right censored data. In this paper, we suggested the smoothing version of the cumulative hazard function estimators using a Bezier curve. We compare them with the existing estimators including a kernel smooth version of the Nelson-Aalen estimator and the Peterson estimator in the sense of mean integrated square error to show through numerical studies that the proposed estimators are better than existing ones. Further, we applied our method to the Cox regression where covariates are used as predictors and suggested a survival function estimation at a given covariate.
Galloping is one of the most serious vibration problems in transmission lines. Power lines can be extensively damaged owing to aerodynamic instabilities caused by ice accretion. In this study, the accident probability induced by galloping phenomenon was analyzed using logistic regression analysis. As former studies have generally concluded, main factors considered were local weather factors and physical factors of power delivery systems. Since the number of transmission towers outnumbers the number of weather observatories, interpolation of weather factors, Kriging to be more specific, has been conducted in prior to forming galloping accident estimation model. Physical factors have been provided by Korea Electric Power Corporation, however because of the large number of explanatory variables, variable selection has been conducted, leaving total 11 variables. Before forming estimation model, with 84 provided galloping cases, 840 non-galloped cases were chosen out of 13 billion cases. Prediction model for accidents by galloping has been formed with logistic regression model and validated with 4-fold validation method, corresponding AUC value of ROC curve has been used to assess the discrimination level of estimation models. As the result, logistic regression analysis effectively discriminated the power lines that experienced galloping accidents from those that did not.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.179-188
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1998
커널형 회귀함수의 추정법 중에서 국소 다항회귀 추정법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 국소다항회귀 추정법에서도 다른 종류의 커널추정량과 마찬가지로 평활량이 중요한 역할을 한다. 특히 회귀함수가 복잡한 구조를 가질 때 변수평활량(variable band-width)을 사용하는 것이 타당할 것이다. 본 연구에서는 완전자료기저(fully automatic, fully data-driven) 변수평활량 선택법을 제안한다. 이 선택법은 편향과 분산의 예비추정에 필요한 평활량을 교차타당성 방법으로 선택하여 MSE를 추정하고 그 값을 최소화하는 평활량을 택하는 것이다. 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 확인하였다. 그리고 제안된 방법은 자료점이 성긴(sparse)부분에서 생길 수 있는 문제점 즉 X'X의 비정칙성(non-singularity)을 해결할 수 있는 방법이라는 데에도 큰 의미가 있다.
재현기간에 따른 설계주기 추정에는 일반적으로 파고-주기 관계곡선을 이용한다. 본 연구에서는 설계주기 추정을 위한 파고-주기 관계곡선의 매개변수를 선형, 로버스트 선형, 비선형 함수를 이용하여 추정하고 그 계수를 비교-평가하였다. 매개변수 추정에 사용한 자료는 해양수산부(2019) 설계파고 추정에 사용한 연 최대 파고-주기 자료이며, 태풍, 비태풍 조건으로 구분하여 매개변수 추정에 이용하였다. 추정 매개변수는 해역의 지점에 따라 뚜렷한 차이를 보였으며, 추정기법의 경우에는 태풍 조건의 자료의 경우 비선형과 선형 기법이 큰 차이를 보이고 있는 것으로 파악되었다. 또한 SPM 공식과 GODA 공식을 평균하여 추정하는 Suh et al.(2008, 2010) 제안 방법은 절편 매개변수는 과소추정, 경사 매개변수는 과대 추정하는 것으로 파악되었으며, 해역의 국지적인 특성 반영에는 한계가 있는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법에 있어서는 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법의 정확도를 평가하였으며, 장 단기간을 구분하는 방법과 함께 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법을 적용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 세 가지 형태의 강우강도식 중에서 가장 높은 정확도를 얻을 수 있는 것은 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식인 것으로 나타났고, 기존의 선형회귀분석을 통해서 매개변수를 추정하는 것보다 다목적 유전자알고리즘을 적용한 결과가 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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