• 제목/요약/키워드: Factor Regression Model

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GIS와 Logistic 회귀모형을 이용한 접도사면 재해위험도 작성 (Making a Hazard Map of Road Slope Using a GIS and Logistic Regression Model)

  • 강인준;강호윤;장용구;곽영주
    • 대한공간정보학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.85-91
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    • 2006
  • 최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 모든 사면의 정기점검은 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 도로사면을 평가, 분석하기 이전에 사면붕괴 위험요소를 지리정보(GIS) 데이터베이스로 구축하는 것을 우선시 하고 있다. 따라서, 국도 접도사면의 지리정보(GIS) 정보가 수록되어진 사면대장(SMIS) 작성의 표준안을 제안하였다. 그 다음 연구단계로 로지스틱 회귀모형 적용함으로써 접도사면의 위험성을 사전 평가 할 수 있는 모델을 제시하였다.

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Study Factors for Student Performance Applying Data Mining Regression Model Approach

  • Khan, Shakir
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권2호
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    • pp.188-192
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    • 2021
  • In this paper, we apply data mining techniques and machine learning algorithms using R software, which is used to predict, here we applied a regression model to test some factor on the dataset for which we assumed that it effects student performance. Model was built on an existing dataset which contains many factors and the final grades. The factors tested are the attention to higher education, absences, study time, parent's education level, parent's jobs, and the number of failures in the past. The result shows that only study time and absences can affect the students' performance. Prediction of student academic performance helps instructors develop a good understanding of how well or how poorly the students in their classes will perform, so instructors can take proactive measures to improve student learning. This paper also focuses on how the prediction algorithm can be used to identify the most important attributes in a student's data.

Penman 식과 기상요소를 이용한 증발산모델에 관하여 (On the Evapotranspiration Model derived from the Meteorological Elements and Penman equation)

  • 이광호
    • 물과 미래
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    • 제6권2호
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    • pp.6-11
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    • 1973
  • This paper include the hydrometeorological analyses of evapotranspiration which is import factor concerning the estimate of water budgest over a certain basin. Evapotranspiration model mode by the multiple regression analysis between the evapotranspiration measured on various kinds of ground cover (water, bare soil and lawn) and the other meteorological elements affecting the evapotranspiration process, and the simple regression analysis between the evapo transpiration measured on each ground cover and the evapotranspiration on water and vegetables calculated from the Penman equation. It is expected that the evapotranspiration models are a very useful formulae estimating ten days amounts or a month's amounts.

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Use of Factor Analyzer Normal Mixture Model with Mean Pattern Modeling on Clustering Genes

  • Kim Seung-Gu
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제13권1호
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    • pp.113-123
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    • 2006
  • Normal mixture model(NMM) frequently used to cluster genes on microarray gene expression data. In this paper some of component means of NMM are modelled by a linear regression model so that its design matrix presents the pattern between sample classes in microarray matrix. This modelling for the component means by given design matrices certainly has an advantage that we can lead the clusters that are previously designed. However, it suffers from 'overfitting' problem because in practice genes often are highly dimensional. This problem also arises when the NMM restricted by the linear model for component-means is fitted. To cope with this problem, in this paper, the use of the factor analyzer NMM restricted by linear model is proposed to cluster genes. Also several design matrices which are useful for clustering genes are provided.

미계측유역의 수문모형 매개변수 추정을 위한 하이브리드 지역화모형의 개발 (Development of a hybrid regionalization model for estimation of hydrological model parameters for ungauged watersheds)

  • 김영일;서승범;김영오
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권8호
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    • pp.677-686
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    • 2018
  • 수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

Ridge Regressive Bilinear Model을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 (Illumination Robust Face Recognition using Ridge Regressive Bilinear Models)

  • 신동수;김대진;방승양
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.70-78
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    • 2007
  • 얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.

베이지안 로지스틱 회귀모형에서의 추론에 대한 연구 (Inferential Problems in Bayesian Logistic Regression Models)

  • 황진수;강성찬
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1149-1160
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    • 2011
  • 기존의 frequentist 추론에 비해 Bayesian 추론에서의 가설 검정 및 모형 선택 문제는 학자들 간에 일치된 견해를 보이지 못하고 있으며 아직도 논란이 되는 것들이 많다. Bayesian 추론에서 가설 검정 및 모형 선택의 기준으로 널리 쓰이는 Bayes factor는 이해하기 쉬우나 여러 경우에 구하기 어려운 단점이 존재한다. 그 외에 다른 기준으로 Spiegelhalter 등 (2002)가 제시한 DIC(Deviance Information Criterion)과 frequentist 추론에서의 P-value에 대비되는 Bayesian P-value가 있다. 본 논문에서는 Swiss banknote 자료를 Bayesian 로지스틱 회귀모형으로 분석하고 관련 기준들을 구하여 각 기준들이 일관성 있는 결론을 보이는지 확인하고자 한다.

요인분석에 의한 농촌마을의 그린투어리즘 수익 추정 모형 개발 (Development of Model for Estimation of Green-Tourism Revenue on Rural Village by Factor Analysis)

  • 엄대호;김태철;김은순
    • 농촌계획
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    • 제12권4호
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    • pp.23-32
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    • 2006
  • Recently, Owing to booming of leisure activities and national enforcement of 5-day workweek system, Korean government has been promoting rural tourism policy of which operating project's title is Green Rural Experience Village, Rural Traditional Theme Village, etc. In this study, ken investigation result on Green Rural Experience Village sites, an estimation model of returns by green-tourism activities was developed. The model was constructed through factor analysis and regression analysis method. Regression model developed can estimate green-tourism revenue by investment budget, homepage preengagement sales, homepage visitors, capacity of eating and drinking facilities, capacity of lodging facilities. The model developed was applied in sample villages. With these results, estimation revenue was recorded average 138.3% of survey revenue, and statistical significance was good(correlation coefficient $R^2$ = 0.8255, level of significance : 0.000), and the range of relative error was recorded largely from -7.1% to 158.6%, and average relative error was 38.3% and good. And, the model developed in this study have the critical point in aspects of insufficient data, but the results will be used in green-tourism policies and projects, and revenue estimation about each village in the present and future is limited, but in province or the whole country the application is good.

산업용전력사용고객의 최대전력 예측에 의한 변압기용량 산정에 관한 연구 (Recommended Practice for the Assessment of Transformer Capacity by the Forecasting of Peak Power in Industrial Customers)

  • 김세동;신화영
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.383-386
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    • 2009
  • Contract power conversion factor which is applied to estimate contract power of industrial customers is an important standard to calculate transformer capacity. This paper shows a reasonable contract power conversion factor, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated contract power and peak power for the last 5 years of each customer for industrial customers as to AMR system. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum. minimum and thus it was carried the linear and nonlinear regression analysis. Therefore, this paper compared characteristics for a contract power conversion factor which is applied to calculate contract power with characteristics for a regression model for customers which maximum utilization factor of transformer is more than 60%.

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사무소용빌딩의 최대전력 예측에 의한 변압기용량 산정에 관한 연구 (Recommended Practice for the Assessment of Transformer Capacity by the Forecasting of Peak Power in Office Building Customers)

  • 김세동;유상봉
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.293-296
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    • 2008
  • Contract power conversion factor which is applied to estimate contract power of general customers IS an important standard to caculate transformer capacity. This paper shows a reasonable contract power conversion factor, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated contract power and peak power for the last 5 years of each customer for 132 office building customers as to AMR system. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and thus it was carried the linear and nonlinear regression analysis. Therefore, this paper compared characteristics for a contract power conversion factor which is applied to calculate contract power with characteristics for a regression model for customers which maximum utilization factor of transformer is more than 60%.

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