본 논문에서는 퍼지논리시스템을 이용하여 ROC 곡선을 설계하였다. ROC 곡선은 진단평가를 위하여 이용되고, ROC 곡선을 평가하는 진단자는 초보 진단자를 선정하였다. 학습을 통한 ROC 곡선에 관한 진단능력을 평가하기 위하여 흉부 X-선 사진이 사용되었다. 진단을 위해 잡음과 신호(병변)을 갖는 X-선 필름을 사용하였다. 남성과 여성 간의 진단능력의 차이에 관하여 나타난 결과는 여성보다 남성이 우세한 것으로 나타났으나 그 차이는 작은 것으로 나타났다.
신용평가 연구에서 부도율분포를 기반으로 부도기업과 정상기업의 판별력을 탐색하는 방법 중의 하나로 ROC와 CAP 곡선을 사용한다. 부도와 정상기업을 분류하는 절단점의 변동에 따라 구한 여러 부도비율을 통해 ROC와 CAP 곡선을 작성하는데 곡선의 각 좌표에 대응하는 절단점을 탐색하기 어렵다. 본 연구에서는 ROC와 CAP 곡선을 나타내는 부도비율들의 함수를 이용하여 조정된 ROC와 CAP곡선을 제안한다. 조정된 ROC와 CAP 곡선을 통해 절단점과의 관계를 파악할 수 있으며, 최적의 절단점을 식별할 수 있다. 또한 부도와 정상기업에 관한 분포함수의 동일성을 검정하는 Kolmogorov - Smirnov 통계량과 조정된 ROC와 CAP 곡선을 통해 얻은 최적 절단점의 관계를 토론한다.
ROC에 의한 의료영상을 평가하는 방법으로 지금까지는 5단계로 평가하는 평정확신도법이 일반적으로 사용되었다. 이 평정확신도법에서는 TPF나 FPF의 산출을 쉽게 구하는 것이 가능하나, 실험에 있어서 부드럽게 ROC곡선의 추정을 하기 위해서 관찰자에 대해 적당한 카테고리 배분이 요구되거나 또 짜여진 카테고리 배분을 위해 그 데이터가 무효해지는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 또는 관찰실험 이외의 데이터에도 ROC해석의 응용이 가능해지도록 카테고리 분류가 되어 있지 않은 연속적으로 분포된 실험결과를 이용 ROC 해석을 행하는 방법인 연속확신도법이 보고 되었다. 하지만 국내에서는 의료영상의 평가에 연속확신도법을 적용한 예가 거의 없어서 흉부 디지털영상의 평가에 적용해 보았다. 그 결과 상용화된 프로그램에 의하여 부드러운 ROC곡선을 그릴 수 있었으며, 특성값을 쉽게 측정할 수 있어 디지털 의료영상의 평가에 적절히 사용될 수 있으리라 사료된다.
Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 민감도와 특이도로 표현되며, ROC 곡선을 이용하는 최적분류점도 민감도와 특이도만을 반영하지만, 본 연구에서는 질병률과 효용을 추가하여 고려하는 기대효용함수를 연구한다. 특히 교차하는 ROC 곡선들의 area under the ROC curve (AUC) 값들이 유사한 경우에 특정한 부분의 부분 AUC를 비교해야 한다. 본 연구에서는 정의된 민감도 직선과 특이도 직선을 바탕으로 각각 높은 민감도와 특이도를 나타내는 부분 AUC를 제안한다. ROC 곡선들이 교차하고 동일한 AUC 값을 갖는 다양한 분포함수를 설정하여, 민감도 직선과 특이도 직선을 이용하여 구한 부분 AUC를 비교하면서 모형의 판별력을 향상시키는 방법을 제안한다.
Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 이항 반응 자료에 대한 마커의 분류 예측력을 측정하기 위해 널리 적용되어왔으며 최근에는 생존 분석에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 여러 가지 유형의 중도 절단과 원인 불명 등 다양한 종류의 결측 자료를 포함한 생존 자료 분석에서 마커의 사건 발생 여부에 대한 예측력을 판단하기 위해 기존의 통계량을 확장하였다. 생존 분석 자료는 각 시점에서의 사건 발생 여부로 이해할 수 있으며, 따라서 시점마다 ROC 곡선과 AUC를 구할 수 있다. 본 논문에서는 우중도 절단과 경쟁 위험 모형하에서 사용되는 다양한 방법론과 관련 R 패키지를 소개하고 각 방법의 특성을 설명하고 비교하였으며 이를 검토하기 위해 간단한 모의실험을 시행하였다. 또한, 프랑스에서 수집된 치매 자료의 마커 분석을 시행하였다.
스코어 변수의 민감도와 특이도와의 관계로 표현한 ROC 곡선을 더욱 정확한 진단을 위하여 분포함수와 공변량을 고려한 연구가 많이 진행되었다. 공변량을 고려하는 회귀분석 방법을 사용하였으며 이때 분포함수를 정규분포로 가정하거나 잔차의 분포함수를 추정하여 ROC 분석을 하였다. 본 연구는 분포함수가 주어지지 않으며 진단에 영향을 주는 공변량을 모르는 일반적인 상황에서 논의하였다. 확률변수인 스코어와 두 개의 보모집단으로 구성된 신용평가 자료에 적합한 분포함수를 추정하기 위하여 여러 개의 정규분포가 혼합된 정규혼합분포를 사용하여 ROC 분석을 한다. 고전적인 비모수적이고 경험적인 ROC 곡선에 적합한지를 파악하기 위하여 AUC 통계량을 사용하여 비교하며, 본 연구에서 제안한 정규혼합분포를 이용한 ROC 곡선이 다른 방법으로 구한 ROC 곡선보다 적합함을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.277-286
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2012
신용평가모형에서 부도로 잘못 예측된 정상 차주의 비율과 정확하게 평가된 부도차주의 비율인 일변량 누적분포함수로 표현된 ROC 곡선을 이용하여 분류성과를 평가한다. 본 연구에서는 스코어 확률변수를 이변량으로 확장하여 부도와 정상 차주의 결합누적분포함수를 이용하여 표현할 수 있는 ROC 곡선을 제안한다. 이변량 평균벡터를 통과하는 확률변수의 선형 관계를 이용하여 이변량 ROC 곡선을 구현한다. 그리고 다양한 이변량 정규분포에 대한 ROC 곡선으로부터 분류성과를 탐색하고, 이에 대응하는 AUROC 통계량과 비교분석한다. 본 연구에서 제안한 이변량 ROC 곡선으로부터 분류기준에 적합한 최적분류점을 구하고 이를 통해 이변량 혼합분포함수의 최적 분류기준을 설정할 수 있음을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.473-483
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2014
ROC 곡선과 ROC 곡면을 확장한 4차원 이상의 공간에서의 ROC 다면체는 시각적인 표현이 어렵기 때문에 활용하기 어려우나, ROC 다면체 아래 공간을 측정하는 HUM 통계량에 대하여는 AUC와 VUS 통계량을 기반으로 정의가 가능하고 값을 구할 수 있으므로 본 연구는 네 가지 범주의 분류모형의 판별력을 측정하는 확률을 정의하고 연구한다. 그리고 Basel II를 기반한 부도확률에 대한 AUC의 판별력 판단기준을 제안한 연구를 확장하여, 네 범주 분류모형의 판별력을 측정하는 HUM 통계량에 관한 판단기준을 13단계로 구분하여 제안하고 활용하는 방법을 설명한다. 다양한 분포함수에 대하여 얻은 HUM 값을 바탕으로 제안한 판단기준을 탐색하기 위하여 삼원구획그림을 활용하여 판단기준을 설명한다.
무기체계의 성능을 뜻하는 작전운용성능(Required Operational Capability)은 신규 무기체계의 소요 결정 시 함께 결정되며, 무기체계의 획득부터 전술적인 운용에 이르기까지 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 정의하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 새롭게 개발되는 무기체계인 관측포탄의 ROC를 검증하기 위한 시뮬레이션 기반의 방법론을 제안한다. 이를 위해, ROC를 구성하는 무기체계의 주요 성능과 무기체계의 성능에 영향을 미치는 외부환경요인을 입력값으로 하고, 작전운용효과를 결과값으로 출력하는 이산사건 시뮬레이션 모델을 제안한다. 시뮬레이션 모델을 구현하는데 필요한 모의논리를 설명하고 민감도 분석 등 다양한 시뮬레이션 결과를 활용하여 ROC를 검증할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 본 연구는 관측포탄과 같이 유사무기체계가 없고 군의 분석모델을 직접적으로 활용하기 어려운 무기체계의 ROC를 분석하고 작전효과를 예측할 수 있는 방법론으로 활용이 가능할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1489-1496
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2013
Consider the ROC surface which is a generalization of the ROC curve for three-class diagnostic problems. In this work, we propose ve criteria for the three-class ROC surface by extending the Youden index, the sum of sensitivity and specificity, the maximum vertical distance, the amended closest-to-(0,1) and the true rate. It may be concluded that these five criteria can be expressed as a function of two Kolmogorov-Smirnov statistics. A paired optimal thresholds could be obtained simultaneously from the ROC surface. It is found that the paired optimal thresholds selected from the ROC surface are equivalent to the two optimal thresholds found from the two ROC curves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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