• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.615-624
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• 2005

In this paper, we review the variable-selection properties of LASSO and SCAD in penalized regression. To improve the weakness of SCAD for high noise level, we propose a new penalty function called MSCAD which relaxes the unbiasedness condition of SCAD. In order to compare MSCAD with LASSO and SCAD, comparative studies are performed on simulated datasets and also on a real dataset. The performances of penalized regression methods are compared in terms of relative model error and the estimates of coefficients. The results of experiments show that the performance of MSCAD is between those of LASSO and SCAD as expected.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.7-12
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• 2005

In this paper, we review the variable-selection properties of LASSO and SCAD in penalized regression. To improve the weakness of SCAD for high noise level, we propose a new penalty function called MSCAD which relaxes the unbiasedness condition of SCAD. In order to compare MSCAD with LASSO and SCAD, comparative studies are performed on simulated datasets and also on a real dataset. The performances of penalized regression methods are compared in terms of relative model error and the estimates of coefficients. The results of experiments show that the performance of MSCAD is between those of LASSO and SCAD as expected.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제15권2호
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• pp.98-100
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• 2015

경쇄 acyl-CoA 탈수소효소 결핍증(short chain acyl-CoA dehydrongenase deficiency, SCAD)은 미토콘드리아에 존재하는 효소 중 하나인 경쇄 acyl-CoA 탈수소효소(short chain acyl-CoA dehydrongenase, SCAD)의 결핍으로 인하여 지방산 산화의 장애를 초래하는 대사질환이다. 이 질환의 임상증상은 성장 부전, 대사성 산증, 저혈당, 발달 지연, 발작 및 신경 근육 증상, 근력 저하 등 매우 다양하다. 저자들은 무증상 신생아에서 신생아 선별검사를 통해 혈청 C4-butyrylcarnitine이 증가하고 소변의 ethylmalonic acid가 증가된 소견이 관찰되어 경쇄 acyl-CoA 탈수소효소 결핍증을 진단하였다. 생후 8개월까지 특이 증상 없이 추적관찰 중으로 정상적인 성장과 발달을 보였기에 이에 증례를 보고하는 바이다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.199-211
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• 2019

주어진 회귀자료에 유한혼합회귀모형을 적합하는 경우 적절한 성분의 수를 선택하고 선택된 각각의 회귀모형에서 의미있는 예측변수들의 집합을 선택하며 동시에 편의와 변동이 작은 회귀계수 추정치들을 얻는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 혼합선형회귀모형에서 성분의 개수와 회귀계수에 벌점함수를 적용하여 적절한 성분의 수와 각 성분의 회귀모형에 필요한 설명변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다. 성분에 대한 벌점은 성분들의 로그값에 SCAD 벌점함수를 적용하였고 회귀계수들에는 SCAD와 더불어 MCP 및 Adplasso 벌점함수들을 사용하여 가상자료와 실제자료들에 대한 결과를 비교하였다. SCAD-SCAD 벌점함수 조합과 SCAD-MCP 조합의 경우 기존의 Luo 등 (2008)의 방법에서 문제가 되었던 과적합 문제를 해결함과 동시에 선택된 성분의 수와 회귀계수들을 효과적으로 선택하였으며 회귀계수들의 추정치에 대한 편의도 크지 않았다. 본 연구는 성분의 수가 알려져 있지 않은 회귀자료에서 적절한 성분의 수와 더불어 각 성분에 대한 회귀모형에서 모형에 필요한 예측변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다는데 의미가 있다고 하겠다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권5호
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• pp.655-662
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• 2012

Classification is an important research field in pattern recognition with high-dimensional predictors. The support vector machine(SVM) is a penalized feature selector and classifier. It is based on the hinge loss function, the non-convex penalty function, and the smoothly clipped absolute deviation(SCAD) suggested by Fan and Li (2001). We developed the algorithm for the multiclass SVM with the SCAD penalty function using the local quadratic approximation. For multiclass problems we compared the performance of the SVM with the $L_1$, $L_2$ penalty functions and the developed method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.209-215
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• 2009

In regression problem, the SCAD estimator proposed by Fan and Li (2001), has many desirable property such as continuity, sparsity and unbiasedness. In this paper, we extend SCAD penalized regression framework to quantile regression and hence, we propose new SCAD penalized quantile estimator on high-dimensions and also present an efficient algorithm. From the simulation and real data set, the proposed estimator performs better than quantile regression estimator with $L_1$ norm.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.5-16
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• 2003

Parallel Coupler Access Encoder(PCAE)와 Parallel Coupler Access Decoder(PCAD)를 이용한 FO-CDMA(Fiber-Optic Code Division Multiple Access)시스템에서 광정합필터 특성을 실험을 통해 분석하였다. PCAE와 PCAD를 구성하고 있는 즉, 1xN splitter와 Nx1 combiner사이에 접속된 광지연선로의 길이비율을 광직교코드 생성알고리즘에 의해 결정하였고, 부/복호화 과정 및 시그템 성능을 peak to side-lobe ratio(PSR)를 구하여 기존에 제시된 결과와 비교하였다. 기존의 연구에서는 SCAE 및 SCAD를 이용하여 일차신호만을 고려하여 시스템의 성능을 분석하여 성능평가가 정확하지가 않았다. SCAE 및 SCAD는 커플러수를 증가함에 따라 여러 형태의 간섭신호들을 가지므로, 이러한 신호들이 시스템 성능을 현저히 열화 시킨다. 본 논문에서는 $\alpha$(coupling coefficient)값이 커질수록 PCAE와 PCAD를 이용한 PSR이 향상됨을 밝혔고 FO-CDMA 통신망의 성능을 개선하기 위해서는 SCAE와 분석 SCAD 구조보다는 PCAE와 PCAD 구조가 적합함을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권1호
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• pp.44-51
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• 2000

Series Coupler Access Encodler(SCAE)와 Series Coupler Access Decoder(SCAD)를 이용한 광CDMA(Code Division Multiple Access)시스템에서 광정합필터 특성을 삼차신호까지 고려하여 분석하였다. 기존의 연구에서는 SCAE 및 ACAD를 평가할 때, 일차신호만을 고려하여 시스템의 성능을 분석하여 성능평가가 정확하지가 않았다. SCAE 및 SCAD는 커플러 수를 증가함에 따라 여러 형태의 간섭신호들을 가지므로, 이러한 신호들이 자기상관과 상호상관 세기를 변화시킨다. 그러므로 좀 더 정확한 시스템 성능을 분석하기 위해서는 간섭신호들의 특성을 연구할 필요성이 있다. 본 논문에서는 복호화 되는 광신호를 삼차신호까지 수학적으로 해석하였고, 시스템의 자기상관과 상호상관에 미치는 영향을 모의실험을 통해 분석하였다. 커플러 수 증가에 따라 나타나는 삼차신호들이 간섭신호 형태가 되어 peak to side-lobe ratio를 감소키기는 요인으로 작용됨을 정량적으로 확인하였다. 간섭신호들의 크기는 ${\alpha}$(coupling coefficient)값이 커질수록 증가하였으며, 커플러 개수(N)=5, ${\alpha}$=0.5인 조건에서 삼차신호까지 고려한 peak to side-lobe ratio는 3.75 dB까지 열화됨을 밝혔다. 또한, 일차신호의 main-lobe세기에 의해 수신기의 임계레벨을 결정한다면, 삼차신호에 의해 증가된 side-lobes세기 때문에 SCAE와 SCAD를 이용한 광 CDMA system에 다중 접속할 수 있는 사용자 수가 제한됨을 알 수 있었다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제15권2호
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• pp.93-97
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• 2015

경쇄 acyl-CoA 탈수소효소 결핍증(short chain acyl-CoA dehydrogenase deficiency, SCAD)은 미토콘드리아에서 일어나는 지방산 대사과정에서 베타-산화지방산의 산화에 장애를 일으키는 질환으로 임상증상으로는 저혈당, 근육긴장저하, 진행성 근육약화, 발달지연, 발작 등이 다양하게 나타날 수 있다. 저자들은 신생아 선별검사에서 지방산 대사의 질환의 양성 검사결과를 갖는 무증상 환아에서 추가적인 소변 유기산 분석 검사를 시행하였으며, 유전자 분석검사를 통해 질환을 진단하였다. 이후 환아의 임상적 증상 발현 유무를 관찰하였으며 조기 진단과 질환 악화요인에 대한 설명 및 교육을 통해 4년이 지난 현재까지 나이에 적합한 발달과 성장의 임상경과를 확인하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1653-1660
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• 2016

Smoothly clipped absolute deviation (SCAD) penalty is known to satisfy the desirable properties for penalty functions like as unbiasedness, sparsity and continuity. In this paper, we deal with the regression function estimation and variable selection based on SCAD penalized censored regression model. We use the local linear approximation and the iteratively reweighted least squares algorithm to solve SCAD penalized log likelihood function. The proposed method provides an efficient method for variable selection and regression function estimation. The generalized cross validation function is presented for the model selection. Applications of the proposed method are illustrated through the simulated and a real example.