• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.881-891
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• 2014

그래프모형(graphical model)은 확률 변수들간의 조건부 독립성(conditional independence)을 시각적인 네트워크형태로 표현할 수 있기 때문에, 정보학 (bioinformatics)이나 사회관계망 (social network) 등 수많은 변수들이 서로 연결되어 있는 복잡한 확률 시스템에 대한 직관적인 도구로 활용될 수 있다. 그래프 LASSO (graphical least absolute shrinkage and selection operator)는 고차원의 자료에 대한 가우스 그래프 모형 (Gaussian graphical model)의 추정에서 과대적합 (overfitting)을 방지하는데에 효과적인 것으로 알려진 방법이다. 본 논문에서는 그래프 LASSO 추정에서 매우 중요한 문제인 모형선택에 대하여 고려한다. 특히 여러가지 모형선택기준을 모의실험을 통해 비교하며 실제 금융 자료를 분석한다.

• Quantitative Bio-Science
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• 제37권2호
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• pp.133-141
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• 2018

Graphical lasso is one of the most popular methods to estimate a sparse precision matrix, which is an inverse of a covariance matrix. The objective function of graphical lasso imposes an ${\ell}_1$-penalty on the (vectorized) precision matrix, where a tuning parameter controls the strength of the penalization. The selection of the tuning parameter is practically and theoretically important since the performance of the estimation depends on an appropriate choice of tuning parameter. While information criteria (e.g. AIC, BIC, or extended BIC) have been widely used, they require an asymptotically unbiased estimator to select optimal tuning parameter. Thus, the biasedness of the ${\ell}_1$-regularized estimate in the graphical lasso may lead to a suboptimal tuning. In this paper, we propose a two-staged bias-correction procedure for the graphical lasso, where the first stage runs the usual graphical lasso and the second stage reruns the procedure with an additional constraint that zero estimates at the first stage remain zero. Our simulation and real data example show that the proposed bias correction improved on both edge recovery and estimation error compared to the single-staged graphical lasso.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.21-32
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• 2010

그래픽적 회귀는 모형에 대한 가정을 하지 않고 회귀정보를 모두 포함하는 충분요약그림을 찾아내는 분석 방법으로 모든 회귀정보를 저차원의 그림으로 표현할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 잔차산점도를 이용한 모형의 평가는 적용 범위가 선형회귀모형에 국한되는 문제점이 있기 때문에 일반화선형모형에서는 그 대안으로 주변모형 산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가한다. 본 논문에서는 일반화선형모형 중에서 이진반응변수를 갖는 로지스틱모형에서의 그래픽적 회귀 방법과 주변모형 산점도를 이용한 모형평가 방법을 알아본다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.188-191
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• 2002

This paper concerns 3-D graphical modeling and simulation techniques for design and control of automated equipment for construction and facility maintenance. A case study on the use of 3-D graphics techniques for developing a power plant maintenance robot is presented. By simulating equipment operation within the 3-D geometry models of the work environment the environment design was improved. The 3-D graphical models of the equipment and the work environment were further utilized for the control of the robot from a remote distance. By presenting the real-time updated equipment configuration and the work environment to the operator, the graphical model-based equipment control system helped the operator overcome the problems associated with spatial perception. The collision between the robot and the plant structures was also avoided based the real-time analysis of the dynamically updated graphical models.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2002년도 제1차워크샵
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• pp.49-61
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• 2002

현대적 실험방법 및 유전공학의 발전으로 최근 생물학적 자료는 비약적으로 늘어나고 있다. 이러한 자료의 기계학습을 이용한 분석방법은 많은 비용과 시간을 요구하는 전통적인 생물적 실험에 있어서 실험 시간을 단축시켜주고 실험비용을 줄여 주게 된다. 본 논문에서는 특별히 micro array data의 분석에 있어서 graphical model에 기반한 기계학습 방법들을 소개한다. 이중 GTM 은 특히 시각화 효과가 뛰어난 방법으로 Graphical model 에 기반한 GTM의 제반 특성을 소개하고 이를 yeast data의 분석에 적용시킨 결과를 자세히 알아보고자 한다. (**Presentation file을 수신 보관 중)

• BMB Reports
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• 제41권3호
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• pp.217-222
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• 2008

Based on a five-letter model of the 20 amino acids, we propose a new 2-D graphical representation of protein sequence. Then we transform the 2-D graphical representation into a numerical characterization that will facilitate quantitative comparisons of protein sequences. As an application, we construct the phylogenetic tree of 56 coronavirus spike proteins. The resulting tree agrees well with the established taxonomic groups.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.109-124
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• 2003

대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.393-401
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• 2000

Many graphical methods have been suggested for obtaining an impression of a curvature in regression problem in which some covariates enter nonlinearly. However when true model does not belong to the class of additive models, graphical methods may contain a serious bias. A method is suggested which can avoid such bias in the fitting of nonaddive models.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.43-49
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• 2009

Many researcher uses simulation techniques for understanding the phenomenon and expecting the response. Simulation techniques have many advantages which is less time-consuming, easy to control constraints, and cheaper than experimental study. However Researches usually are not good at programming the model, it's hard to implement simulation model using computer language. They use spreadsheet program like Microsoft $excel^{TM}$ Although a spreadsheet program is good for modeling, it's cumbersome to describe expressions which consist of not variable name but location indicator. This study suggests the program which helps researcher developing model using graphical interface and variable name. For verifying usability, the model which is implemented by developed modeler were compared with by spreadsheet program.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 1994년도 교수 연수회(역학)
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• pp.150-153
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• 1994

Receiver operating characteristic (ROC) curves have been frequently used to compare probability models applied to medical problems. Though the curves are a measure of the discriminatory power of a model. they do not reflect the model's accuracy. A supplementary accuracy curve is derived which will be coincident with the ROC curve if the model is reliable. will be above the ROC curve if the model's probabilities are too high or below if they are too low. A clinical example of this new graphical presentation is given.