Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.507-516
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2012
시계열의 상관구조가 시점에 의존하며 주기적인 상관성을 보이는 계절성 시계열 자료에 대한 시계열 모형들이 비교 분석된다. 주기적 자기회귀이동평균 모형을 소개하고, 실증분석으로 주기적 상관성을 지닌 스위스 Arosa 지방의 성층권 오존 월별 시계열에 계층형 모형인 주기적 자기회귀이동평균 모형과 계절 누적자기회귀이동 평균 모형의 적합을 통하여 주기적 자기회귀이동평균 모형의 우월성을 비교한다.
최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.
본 논문은 포즈가 취해진 얼굴의 정확한 특징점 추출을 위하여 적응적인 평균 모양 방법을 이용한 ASM(Active Shape Model)을 제안한다. ASM은 사람 얼굴의 모양을 모델링하기 위하여 통계학상의 모양 모델을 이용한다. 통계학상의 모양 모델의 평균 모양은 입력 영상의 얼굴 포즈와 관계없이 하나로 고정되어 있으며, 이는 모양 모델 제한 조건 검사 및 복원과정에서 잘못된 결과를 만드는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 입력 영상의 얼굴 모양에 적응적인 평균 모양을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 고정된 평균 모양 방법의 문제를 해결하고 특징점 추출 성능을 향상시킴을 보였다.
본 연구는 상추 '피델'을 이용한 완전제어형 식물공장에서의 재배를 하기 위해 기존의 배양액에 생육 촉진용 AMG의 농도를 구명하고 그에 맞는 매뉴얼을 확립하기 위해 실시하였다. 실험은 기존 배양액에 AMG(고활성 칼슘용액+복합 활성 미네랄)를 추가하였으며 '피델'의 생육에 적합한 AMG의 농도는 0, 0.05, 0.1, 0.2%를 양액에 추가하여 5반복 4처리로 진행하였다. 생육 조사 항목은 초폭, 초장, 엽장, 엽폭, 엽록소, 생체중을 조사하였다. '피델'의 생장에서 초폭, 엽폭, 엽장은 3주차부터 생장량이 급증하였으며 AMG 4처리구 5주차 조사에서는 초폭 평균 335g, 357g, 369g, 381g을 나타냈으며 엽폭은 평균 168g, 191g, 202g, 208g, 엽장 평균 129g, 134g, 144g, 144g으로 조사되었다. AMG 농도 0.1~0.2%는 통계적으로 생장 촉진 효과가 나타났으나 유의차가 크지 않아 0.1% AMG가 적정한 것으로 판단되었다. 엽록소 함량의 경우 정식 2주차 이후서부터는 SPAD 평균 29~32로 기록되어 엽록소함량은 크게 변화하지 않았다. 또한 엽수의 증가폭에 비해 생체중의 증가폭이 컸으며 생체중의 경우 정식 3주부터 5주 사이에 생체중이 5배 이상 급증하는 생장 패턴을 나타내었다. 5주차 생체중에서는 0% AMG의 경우 평균 82g, 0.05% AMG는 평균 85g, 0.1% AMG는 평균 115g, 그리고 0.2% AMG는 평균 114g으로 조사되었다. 따라서 0.1~0.2% AMG에서는 차이가 없게 나타남에 따라 생장촉진을 위해서는 0.1% AMG를 추가하는 것이 적정하다고 판단되었다.
본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.233-241
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1999
본 논문에서는 공정평균을 관리하기 위한 관리도로서 지수가중 이동평균(EWMA)관리도를 고려하였다. 기존의 표본평균에 기초한 관리도의 비로버스트성 (non-robustness)에 근거하여 공정평균의 로버스트 추정량인 M-추정량에 기초한 지수가중 이동평균 관리도를 제안하였다. 제안된 관리도의 성능을 기존의 관리도와 비교해 보기 위하여 다양한 상황에서 모의실험을 행하였으며, 실험결과 제안된 관리도의 우수성이 입증되었다.
데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.255-264
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2008
공변량 값이 주어졌을 때 반응변수의 값을 예측하는 데에는 평균제곱오차를 최소로 하는 것을 고려하는 것이 보통이지만, 최근 Park과 Shin (2005), Jones 등 (2007) 등에서 평균제곱오차대신 평균제곱상대오차에 기반한 예측을 연구한바 있다. 이 논문에서는 Jones 등 (2007)의 방법을 대체할 새로운 비모수적 예측법을 제안하고, 제안된 방법의 유효성을 뒷받침하는 간단한 모의실험 결과를 제공한다.
이 사례연구는 누수가 있었던 고층 아파트의 공기중 진균 오염 실태를 조사하고, 이를 개선하기 위해 취해진 복원방법의 효과를 평가하기 위해 실시하였다. 공기중 진균은 주로 엔더슨 샘플러를 사용하여 측정하였다. 누수가 있었던 아파트의 복원 전 공기중 진균 농도는 매우 높았다(평균: $51,000\;cfu/m^{3}$, 기하평균: $40,163\;cfu/m^{3}$). 고농도의 오존처리와 오염된 벽체 철거 후 공기중 진균 농도는 상대적으로 매우 낮아졌으며(평균: $1,118\;cfu/m^{3}$, 기하평균: $899\;cfu/m^{3}$), 제거효율은 96.3%로 나타났다. 철거되지 않고 남아 있던 인근 벽체의 벽지를 제거하고 살진균제 처리를 실시한 결과, 공기중 진균 농도는 상대적으로 안전한 수준까지 낮아졌으며(평균: $95\;cfu/m^{3}$, 기하평균: $88\;cfu/m^{3}$), 제거효율은 99.7 %로, 나타났다. 결론적으로, 누수가 있었던 아파트의 공기중 진균 농도는 매우 높은 상태로 오염이 심한 상태이었으나, 본 연구에서 적용한 복원방법들은 공기중 진균 농도 저감에 있어서 매우 높은 효율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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