본 연구에서는 국내 주요 연약지반으로 알려진 낙동강 조간대 지역의 압밀침하 취약성 평가에 활용할 상부 점성토층의 위치별 두께 정보를 추정할 수 있는 모델을 개발하였다. 두께정보 추정을 위하여 기계학습 알고리즘인 RF (Random Forest), SVR (Support Vector Regression), GPR (Gaussian Process Regression)과 지구통계기법인 정규크리깅(Ordinary Kriging)을 이용한 4가지 공간추정 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 모델 개발을 위하여 수집한 연구지역의 시추공 자료 4,712개 중 상부점성토층이 존재하는 2,948개의 시추공 자료를 사용하였으며, 개발된 모델들의 성능을 정량적으로 평가하기 위하여 피어슨(Pearson) 상관계수와 오차제곱평균(mean squared error)을 사용하였다. 또한, 정성적 평가를 위하여 연구지역 전역에 상부점성토층의 두께를 추정하여 점성토층의 지역별 분포 특성을 상호 비교하였다.
Sarwar, Muhammad Nabeel;UlAmin, Riaz;Jabeen, Sidra
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권5호
/
pp.294-302
/
2022
Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.
앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
제7권6호
/
pp.47-59
/
2020
This paper intends to explore the relationship between financial inclusion and financial stability under the scope of Asian economies. The linkage will be thoroughly investigated with country-level and bank-level data of 42 countries in three separate years: 2011, 2014, and 2017. In this study, an inclusive financial system is assessed by two dimensions: usage of financial services and access to the financial system. Usage of financial services ranges from account to credit, savings and payment services. Access to financial system measures the financial outreach where individuals can use financial services. Meanwhile, financial stability, which proxied by Bank Z-score is regarded as the dependent variable. We apply fixed effects regression and random effects regression to capture the impacts of financial inclusion upon financial stability. To enhance the robustness of the model, the Feasible Generalized Least Squares (FGLS) regression is therefore adopted as the solution for the random effects regression. The empirical findings exhibit an overall weak positive influence of financial inclusion on financial stability. The research results also provide both financial institutions and governments with insightful information, which helps them to have an appropriate financial development strategy, improve the regulatory framework and consequently enhance financial stability for the whole system.
본 논문은 중도중단 데이터가 포함된 생존데이터의 경우 적용할 수 있는 기계학습 방법에 대해 살펴보았다. 우선 탐색적인 자료분석으로 각 특성에 대한 분포, 여러 특성들 간의 관계 및 중요도 순위를 파악할 수 있었다. 다음으로 독립변수에 해당하는 여러 특성들과 종속변수에 해당하는 특성(사망여부) 간의 관계를 분류문제로 보고 logistic regression, K nearest neighbor 등의 기계학습 방법들을 적용해본 결과 적은 수의 데이터이지만 통상적인 기계학습 결과에서와 같이 logistic regression보다는 random forest가 성능이 더 좋게 나왔다. 하지만 근래에 성능이 좋다고 하는 artificial neural network나 gradient boost와 같은 기계학습 방법은 성능이 월등히 좋게 나오지 않았는데, 그 이유는 주어진 데이터가 빅데이터가 아니기 때문인 것으로 판명된다. 마지막으로 Kaplan-Meier나 Cox의 비례위험모델과 같은 통상적인 생존분석 방법을 적용하여 어떤 독립변수가 종속변수 (ti, δi)에 결정적인 영향을 미치는지 살펴볼 수 있었으며, 기계학습 방법에 속하는 random forest를 중도중단 데이터가 포함된 생존데이터에도 적용하여 성능을 평가할 수 있었다.
The purpose of this paper is to analyze factors affecting the net income of regional and industrial fisheries cooperatives in South Korea using panel data. This paper utilizes linear or GLS regression models such as pooled OLS model, fixed effects model, and random effects model to estimate affecting factors of the net income of regional and industrial fisheries cooperatives. After reviewing various tests, we eventually select random effects model. The results, based on panel data between 2013 and 2018 year and 64 fisheries cooperatives, indicate that capital and area dummy variables have positive effects and employment has negative effect on the net income of regional and industrial fisheries cooperatives as predicted. However, debt are opposite with our predictions. Specifically, it turns out that debt has positive effect on the net income of regional and industrial fisheries cooperatives although it has been increased. Additionally, this paper shows that the member of confreres does not show any significant effect on the net income of regional and industrial fisheries cooperatives in South Korea. This study is significant in that it analyzes the major factors influencing changes in the net income that have not been conducted recently for the fisheries cooperatives by region and industry.
Park, Chihyun;Park, Wooyong;Jeon, Sookyung;Lee, Sumin;Lee, Joon-Bae
분석과학
/
제34권5호
/
pp.231-239
/
2021
Detection of fire accelerants from fire residues is critical to determine whether the case was arson or accidental fire. However, to develop a standardized model for determining the presence or absence of fire accelerants was not easy because of high temperature which cause disappearance or combustion of components of fire accelerants. In this study, logistic regression, random forest, and support vector machine models were trained and evaluated from a total of 728 GC-MS analysis data obtained from actual fire residues. Mean classification accuracies of the three models were 63 %, 81 %, and 84 %, respectively, and in particular, mean AU-PR values of the three models were evaluated as 0.68, 0.86, and 0.86, respectively, showing fine performances of random forest and support vector machine models.
We consider the following semi-parametric non-linear mixed effect regression model : y\ulcorner=f($\chi$\ulcorner;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$\ulcorner)+$\sigma$$\varepsilon$\ulcorner,i=1,…,n,y*=f($\chi$;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$) where y'=(y\ulcorner,…,y\ulcorner) is a vector of n observations, y* is an unobserved new random variable of interest, f($\chi$;$\beta$) represents fixed effect of known functional form containing unknown parameter vector $\beta$\ulcorner=($\beta$$_1$,…,$\beta$\ulcorner), $\mu$($\chi$) is a random function of mean zero and the known covariance function r(.,.), $\varepsilon$'=($\varepsilon$$_1$,…,$\varepsilon$\ulcorner) is the set of uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance and $\sigma$ is an unknown dispersion(scale) parameter. On the basis of finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive an absolute lower bound for the asymptotic mean squared errors of prediction(AMSEP) of the regular-consistent non-linear predictors of the new random variable of interest y*. Then we construct an optimal predictor of y* which attains the lower bound irrespective of types of distributions of random effect $\mu$(.) and measurement errors $\varepsilon$.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제30권3호
/
pp.291-309
/
2023
Longitudinal count data has been widely collected in biomedical research, public health, and clinical trials. These repeated measurements over time on the same subjects need to account for an appropriate dependency. The Poisson regression model is the first choice to model the expected count of interest, however, this may not be an appropriate when data exhibit over-dispersion or under-dispersion. Recently, Conway-Maxwell-Poisson (CMP) distribution is popularly used as the distribution offers a flexibility to capture a wide range of dispersion in the data. In this article, we propose a Bayesian CMP regression model to accommodate over and under-dispersion in modeling longitudinal count data. Specifically, we develop a regression model with random intercept and slope to capture subject heterogeneity and estimate covariate effects to be different across subjects. We implement a Bayesian computation via Hamiltonian MCMC (HMCMC) algorithm for posterior sampling. We then compute Bayesian model assessment measures for model comparison. Simulation studies are conducted to assess the accuracy and effectiveness of our methodology. The usefulness of the proposed methodology is demonstrated by a well-known example of epilepsy data.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
제7권4호
/
pp.121-131
/
2020
This study aims to investigate the interplay between education and local roads on Foreign Direct Investment (FDI) in the Philippines, using economic growth as an instrument. The study used the quantitative research design applying both descriptive and inferential statistics. A combination of Two Stage Least Square Regression Model and three approaches in Panel Regression Model such as Pooled Least Square, Fixed Effect Model, and Random Effect Model were utilized in order to study the effects of education and local roads on foreign direct investment of the Philippines. Based on Fixed Effect regression results, higher education graduates and local road investments, as conditioned by economic growth, were significant factors in order to increase the foreign direct investment in the Philippines. Accordingly, a unit increase in higher education graduates, as conditioned by economic growth, leads to 8.758 unit increases in the foreign direct investment. While, a unit increased in local road investments, as conditioned by economic growth, leads to a 0.002 decrease in foreign direct investment. The regression results of the study suggest that the Foreign Direct Investment in the regions such as CAR, I, II, IV-B, V, VIII, IX, X, XI, XII, XIII, and ARMM are higher compared to Region IV-A.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.