• Applied Biological Chemistry
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• 제45권1호
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• pp.18-24
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• 2002

본 연구는 보리등겨로 제조한 간장 맛의 특성을 찾기 위해서 수행되었다. 맛성분은 기기분석으로, 관능검사는 panel로, 그 외 통계적 처리의 방법 등을 이용하였다. 보리간장 맛성분은 유기산, 유리당 및 유리아미노산으로 분류하였으며, 이들과 관능검사 성적과의 단순상관으로 보리간장 맛의 품질을 결정하는 것은 불가능하였다. 중상관계수는 절대값의 대수 변환에서 가장 높게 나타났으며, 따라서 단계적 중회귀분석은 가장 설명력이 높으며, 표준오차가 적은 절대값의 대수 변환을 이용하여 실시하였다. 단계적 중회귀분석 결과, 보리간장 맛의 좋고 나쁨에 기여를 하는 성분은 짠맛, 구수한 맛 및 쓴맛을 내는 성분 순이었다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권5호
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• pp.314-326
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• 2016

The purpose of variable selection techniques is to select a subset of relevant variables for a particular learning algorithm in order to improve the accuracy of prediction model and improve the efficiency of the model. We conduct an empirical analysis to evaluate and compare seven well-known variable selection techniques for multiple linear regression model, which is one of the most commonly used regression model in practice. The variable selection techniques we apply are forward selection, backward elimination, stepwise selection, genetic algorithm (GA), ridge regression, lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and elastic net. Based on the experiment with 49 regression data sets, it is found that GA resulted in the lowest error rates while lasso most significantly reduces the number of variables. In terms of computational efficiency, forward/backward elimination and lasso requires less time than the other techniques.

• 한국경영과학회지
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• 제39권3호
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• pp.51-61
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• 2014

In this paper, we deal with developing a cost estimation relationships (CER) for Korean maneuverable weapons systems using historical production cost. To develop the CER, we collected the historical data of the production cost of four tanks and five armored vehicles. We also analyzed the Required Operational Capability (ROC) of the weapons systems and chose cost drivers that can compare operational capabilities of the weapons systems We used Forward selection, Backward selection, Stepwise Regression and $R^2$ selection as the cost drivers which have the greatest influence with the dependent variables. And we used Principle Component Regression, Robust Regression and Weighted Regression to deal with multicollinearity and outlier among the data to develop a more appropriate CER. As a result, we were able to develop a production cost CER for Korean maneuverable weapons systems that have the lowest cost errors. Thus, this research is meaningful in terms of developing a CER based on Korean original cost data without foreign data and these methods will contribute to developing a Korean cost analysis program in the future.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.39-50
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• 2006

홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있으며 현재까지 홍수예측에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 홍수통제소에서 사용되고 있는 저류함수모형과 과거의 강우-수위 관계를 이용한 회귀분석(regression analysis), 그리고 인공신경망(artificial neural network)을 이용하여 홍수를 예측하고 이를 비교, 분석하고자 하였다. 저류함수모형의 경우는 홍수통제소의 대표매개변수와 보정된 최적(평균)매개변수를 적용하였다. 그리고 회귀분석과 인공신경망은 1995~2001년까지의 홍수사상 중 4개의 홍수사상을 선택하여 회귀계수를 구하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습을 시켰다. 그 결과 저류함수모형의 경우 최적 매개변수를 이용하였을 때 기존의 홍수통제소에서 사용하고 있는 대표매개변수보다 예측이 개선되었으며, 회귀분석의 방법인 다중회귀분석, Robust 회귀분석, Stepwise 회귀분석을 이용한 홍수예측은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망의 경우도 회귀분석을 이용한 홍수예측보다는 다소 못하였지만 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

• Archives of Pharmacal Research
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• 제11권1호
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• pp.45-51
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• 1988

The feature of resolution enhancement by derivative operation is linked to one of the multivariate analysis, which is multiple linear regression with two options, all possible and stepwise regression. Examined samples were synthetic mixtures of 5 vitamins, thiamine mononitrate, riboflavin phosphate, nicotinamide, pyridoxine hydrochloride and ascorbic acid. All components in mixture were quantified with reasonably good accuracy and precision. Whole data processing procedure was accomplished on-line by the development of three computer programs written in APPLESOFT BASIC language.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.319-329
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• 2014

본 연구는 청소년의 가족기능, 충동성, 스트레스가 집단따돌림 유형에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상은 중 고등학생 627명으로, 수집된 자료는 SPSS 18.0 program을 사용하여 평균과 표준편차, t-test, Pearson's Correlation Coefficient 및 stepwise multiple regression analysis으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 집단따돌림 유형(가해 및 피해)은 가족기능, 충동성, 스트레스와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 집단따돌림 가해에 영향을 미치는 요인은 가족기능의 하부요인에서 정서적 반응성, 충동성의 하부영역에서 무계획 충동성, 스트레스의 하부요인에서 친구관련 스트레스, 일반적 특성에서 음주경험(있음), 부모 우울문제 경험(있음)로 확인되었으며, 34.1%의 설명력을 나타내었다. 집단따돌림 피해에 영향을 미치는 요인은 가족기능의 하부요인에서 의사소통, 충동성의 하부영역에서 운동 충동성, 스트레스의 하부요인에서 친구관련 스트레스, 일반적 특성에서 성별(남학생), 학년(중학생)으로 확인되었으며, 30.9%의 설명력을 나타내었다. 결론적으로 본 연구는 청소년의 집단따돌림 유형(가해 및 피해)에 가족기능, 충동성, 스트레스의 역할을 실증적으로 확인하였다는 점과 청소년의 집단따돌림 유형에 따른 중재방안의 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 대한가정학회지
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• 제45권4호
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• pp.29-42
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• 2007

The purpose of this study is to investigate the leisure and social support types which affect elderly depression. The study sample comprised 275 cases, and the analysis was performed by t-test, ANOVA, multiple regression and stepwise regression on SPSS ver. 10.0. The following three principle results were obtained: First, the types of leisure and social support differed according to domographic profiles. Second, among 6 sub-factors of leisure type, sports and viewing impressions activities contributed positively to elderly depression, as did emotional and appraisement supports among 4 sub-factors of social support. Third, stepwise regression analysis, conducted to determine the effect weights of factors of leisure types and social supports, showed that emotional support, social relationships activity, and viewing impressions activity strongly affected elderly depression in the order listed. Based of these results, the study suggested methods for developing an active leisure activities program which is necessary to minimize elderly depression.

• Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
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• 제54권4호
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• pp.611-622
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• 2018

Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.441-453
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• 2008

프로스포츠 선수들의 연봉은 선수들의 개인 성적과 팀에 대한 기여도 등으로 결정된다는 가정하에 프로농구와 프로야구 선수들의 전년도 성적으로 다음해 연봉을 예측 분석하였다. 분석에 있어서 data visualization 기법을 통해 변수사이의 관계, 이상점 발견, 모형진단등을 하였다. 다중선형회귀 모형(Multiple Linear Regression)과 트리모형(Regression Tree)을 이용해서 자료를 분석하고 모델간 비교를 했으며, Cross-Validation을 이용해서 최적모델을 선택하였다. 특히, 자동으로 변수선택을 하는 stepwise regression방법을 그냥 사용하기보다는 먼저 설명변수들 사이의 관계나 설명변수와 반응변수 사이의 관계등을 조사하고 나서 이를 통해 선택된 변수들을 가지고 stepwise regression과 regression tree 방법론을 이용해서 적절한 변수 및 최종 모형을 선택하였다. 분석결과, 프로농구의 경우에는 경기당 득점, 어시스트, 자유투 성공수, 경력 등이 중요한 변수였고, 프로야구 투수의 경우에는 경력, 9이닝 당 삼진 수, 방어율, 피홈런 수 등이 중요한 변수였고, 프로야구 타자의 경우에는 경력, 안타 수, FA(자유계약)유무 여부 등이 중요한 변수였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제26권3호
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• pp.357-366
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• 1993

The purposes of this study were to investigate the operational affecting productivity in hospital foodservice, and to examine the relationships between operational factors affecting productivity. The 28 hospitals over 400 beds in Seoul were mailed questionnaires assessing the factors that affect productivity in hospital foodservice(23 hospitals responded). Data analyses included descriptive statistics. Pearson product moment correlation analysis, and stepwise multiple regression analysis. The result of Pearson product moment correlation analysis indicated that the percentage of patient meals was significantly correlated to the productivity (r=.5560, p<.01). Stepwise multiple regression analysis indicated that the percentage of patient meals and the average work hours of employees were significant predictors of the operational factors at productivity.