• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.237-245
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• 2000

이 논문에서는 2단계 계획 하에서의 사례-대조 자료를 로지스틱 회귀 모형에 적합시키고 WESML방법으로 모수를 추정하며 추정량의 점근분포를 찾는다. 또한 WESML,방법과 CML 방법으로 얻은 모수의 추정량과 표준오차를 실제 자료를 이용하여 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.531-539
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• 2009

로지스틱회귀분석은 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이 분야의 모형설정 과정에서는 연관성이 매우 높은 설명변수들이 모형에 함께 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하며, 더욱이 회귀자료에 이상점들이 포함되면 최우추정량은 심각한 결함을 갖게 된다. 두 가지 문제점을 동시에 해결하기 위하여 로버스트주성분로지스틱회귀를 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 주성분의 선정기준을 결정하는 모형을 개발하고, 주성분모형에서의 추정치에 미치는 이상점의 영향을 축소하기 위한 로버스트추정법을 제안하였다. 제안된 추정법은 다중공선성과 이상점이 유발하는 문제들을 적절히 해결해 준다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.619-629
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• 2023

비료는 작물 생산성을 높이는데 중요한 역할을 하지만 작물의 양분요구량을 고려하지 않은 비료 과다 사용은 농가 경영비 부담과 환경 부하를 높힐 우려가 있다. 스마트 농업을 통해 작물의 생장 특성을 반영하여 시기별로 필요한 만큼 비료를 공급하면 비료 유실에 대한 부담을 줄이고, 경제적인 양분관리 효과를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 재배환경에서 재배한 고추 및 대파의 정식일수별 전체 건중량을 기반으로 다양한 생장곡선(로지스틱(logistic), 곰페르츠(Gompertz), 리차드(Richards), 이중 로지스틱(double logistic curve)을 활용한 비선형 모형 기반 작물 생육 모형을 적합하고, 작물 성장률에 기반한 비료시비량 분배 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.235-245
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• 2012

로지스틱판별분석은 금융 분야에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법으로 신용평가 시 해석이 쉽고 우수한 분별력으로 많이 활용되고 있지만 종속변수에 대한 설명변수들의 비선형적인 관계를 설명하는 부분에는 한계점이 있다. 일반화가법모형은 로지스틱판별모형의 장점과 함께 종속변수와 설명변수 사이의 비선형적인 관계도 설명할 수 있다. 그러나 연속형 설명변수의 수가 대단히 많은 경우이 두 방법은 모형에 유의한 변수를 선택해야하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다수의 연속형 설명변수들을 공통요인분석자혼합모형에 의한 차원축소를 통해 변환된 소수의 요인점수들을 일반화가법모형의 새로운 연속형 설명변수로 사용하여 신용분류를 하는 방법을 제시한다. 실제 금융자료를 이용하여 로지스틱판별모형과 일반화가법모형, 그리고 본 연구에서 제안한 방법에 의한 정분류율을 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 분류 성능이 더 우수하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.573-584
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• 2007

기업의 신용을 평가하는데 있어 정확한 파산확률의 추정은 무엇보다도 중요한 요소이다. 선형로지스틱회귀모형보다 성능이 좋은 기대효용최대화 (Maximum Expected Utility) 모형이 제안되었다. 그러나 이 모형에 포함되어 있는 모수의 일부가 북미와 유럽지역의 자료를 토대로 경험적으로 추정되어진 것이므로 우리나라 기업에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 우리나라 중소기업의 자료를 바탕으로 모수를 재추정하여 한국형 MEU모형을 제안하고자 한다. 34,057개의 중소기업을 이용하여 한국형 MEU모형을 설계한 결과, 기존의 북미 유럽형 모형과 차이가 많이 나는 것으로 나타났으며 성능면에서도 선형로지스틱회귀모형보다 전 산업분류에 걸쳐 한국형 MEU모형이 매우 우수한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.277-290
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• 2014

본 연구에서는 로지스틱 회귀 모형을 이용하여 보은 지방의 산사태 자료를 분석하였다. 5000 지역의 관측치 가운데 단 9개만이 산사태 발생 지역이므로 이 자료는 희귀 사건 자료로 간주될 수 있다. 로지스틱 회귀 분석 모형이 희귀사건 자료에 적용될 때 주요 이슈는 회귀 계수 추정치에 심각한 편의 문제가 생길 수 있다는 것이다. 기존에 두 가지의 편의 수정 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 정량적으로 비교 연구를 진행하였다. Firth(1993)의 방식이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 이항 희귀 사건을 분석하는 데 있어서 매우 안정된 결과를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.545-558
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• 2022

본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.777-786
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• 2018

본 연구에서는 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일(918개)을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 로지스틱 회귀모형은 약 97%의 분류 정확도를 보였으며, 의사결정나무 모형은 약 86%의 분류 정확도를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.121-129
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• 2020

도시화로 인한 불투수층 증가와 하천 주변 개발은 홍수 시 위험에 노출되는 재해요인의 증가뿐 아니라 피해의 파급을 발생시켜 홍수 관리 측면에서 어려움을 낳는다. 홍수 방재대책을 위해서는 도시지역에 분포하는 다양한 지표면 공간특성을 반영하여 침수가 예상되는 지역에 대한 파악이 우선시되어야 한다. 본 연구에서는 도시하천의 홍수 위험지역을 대상으로 확률적 홍수위험 평가가 수행되었다. 홍수와 관련된 지형적 영향요인인 고도, 경사, 유출곡선지수, 하천까지 거리를 예측변수로 하여 하천 주변 침수 예상지역을 설명하기 위해 모형의 학습데이터로 100년 빈도 홍수위험 지도가 사용되었다. 연구 대상 지역은 격자로 변환하여 Bayesian Logistic 회귀분석을 수행하여 각 격자별로 홍수영향요인이 침수 여부를 설명하는 모형을 구축하였다. 최종적으로 모형을 통해 대상 지역 전체에 대하여 침수위험도를 확률적으로 제시하였다.

• 환경정책연구
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• 제13권2호
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• pp.21-38
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• 2014

지구의 온난화로 인하여 기온이 상승하고 이에 대응하여 수온 증가가 감지되고 있다. 하천의 수온 변화는 수질과 생태계, 특히 용존산소변화와 생물체의 이동으로 이어진다. 기온 변화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서 수온 상승의 시기와 하천 어종에 대한 이해가 필요한데 이를 위하여 미래의 수온을 예측할 필요가 있다. 환경부 산하 국립환경과학원에서 설치한 국가수질관측망 자료와 기상청 기상관측소의 기온 자료를 활용하여 기온-수온 비선형 상관관계모형을 구축하였다. 기온-수온 대표 관계인 비선형 로지스틱(Logistic) 함수에 포함된 4개의 매개변수를 결정하기 위하여 SCE최적화 기법을 이용하였다. 기온-수온 상관관계는 시간규모에 따른 최대 온도와 최소 온도에 차이가 있으나 수질 또는 생태 반응의 적당한 시간규모에 해당하는 주 평균 온도를 이용하여 분석하였다. 전반적으로 우리나라 하천의 기온-수온 관계는 선형보다는 비선형 모형에서 NSC와 RMSE가 더 우수하여 비선형 모형이 적합한 것으로 나타났다. 연구 결과는 미래의 기온 상승 변화에 반응하는 수질, 수문 및 생태반응에 대비하여 공학기술자 또는 정책입안자에게 적절한 기후변화 대책 방향을 설정하는 데 지침을 제공할 것이다.