• 제목/요약/키워드: statistics based method

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잠재성장모형을 이용한 성별과 모집단위별 학업성취도에 관한 연구: K대학교 사례 (A study on academic achievement by gender and selection method based on latent growth model: K university case)

  • 최현석;박철용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권2호
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    • pp.411-422
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    • 2014
  • 본 연구는 2011학년도 입학하여 여섯 학기 연속 이수한 학생을 대상으로 평균 GPA의 초기값(intercept), 기울기 (slope), 2차항 (quadratic term)을 구하여 이수학기가 늘어나면서 평균 GPA가 어떻게 변화하는지 분석하였다. 구체적으로 이수학기가 늘어나면서 성별과 모집단위에 따라 평균 GPA의 초기값, 기울기, 2차항에 차이가 있는지 분석하였다. 그 결과 초기값에 영향을 주는 변수는 모집단위, 기울기에 영향을 주는 변수는 성별이며 2차항에 영향을 미치는 변수는 하나도 없었다.

Interference Aware Fractional Frequency Reuse using Dynamic User Classification in Ultra-Dense HetNets

  • Ban, Ilhak;Kim, Se-Jin
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.

GLOBAL CONVERGENCE OF A NEW SPECTRAL PRP CONJUGATE GRADIENT METHOD

  • Liu, Jinkui
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제29권5_6호
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    • pp.1303-1309
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    • 2011
  • Based on the PRP method, a new spectral PRP conjugate gradient method has been proposed to solve general unconstrained optimization problems which produce sufficient descent search direction at every iteration without any line search. Under the Wolfe line search, we prove the global convergence of the new method for general nonconvex functions. The numerical results show that the new method is efficient for the given test problems.

독립성분분석을 이용한 다변량 공정에서의 고장탐지 방법 (Fault Detection Method for Multivariate Process using ICA)

  • 정승환;김민석;이한수;김종근;김성신
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.192-197
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    • 2020
  • 대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.

엔트로피 분포를 이용한 규칙기반 분류분석 연구 (Rule-Based Classification Analysis Using Entropy Distribution)

  • 이정진;박해기
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제17권4호
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    • pp.527-540
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    • 2010
  • 규칙기반 분류분석(rule-based classification analysis)은 직관적인 이해가 쉽고 알고리즘이 복잡하지 않아 최근 대용량 데이터마이닝에 많이 이용되는 기법이다. 하지만 현재의 규칙기반 분석은 여러 개의 규칙들을 찾은후 이 규칙들을 단순히 다수결이나 또는 중요도의 가중 합으로서 새로운 데이터를 분류한다. 본 연구에서는 다항분포를 이용한 이항데이터의 분류분석 기법을 규칙 조합방법에 응용하고자한다. 다향분포의 추정을 위해서는 변형된 반복 비율 적합(iterative proportional fitting; IPF) 알고리즘을 이용하여 최대 엔트로피 분포(entropy distribution)를 찾는다. 시뮬레이션 실험 결과 이 방법은 두 집단의 데이터가 서로 유사한 경우 어느 정도 의미 있는 분류 결과를 보여주였다.

AWS 지점별 기상데이타를 이용한 진화적 회귀분석 기반의 단기 풍속 예보 보정 기법 (Evolutionary Nonlinear Regression Based Compensation Technique for Short-range Prediction of Wind Speed using Automatic Weather Station)

  • 현병용;이용희;서기성
    • 전기학회논문지
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    • 제64권1호
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    • pp.107-112
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    • 2015
  • This paper introduces an evolutionary nonlinear regression based compensation technique for the short-range prediction of wind speed using AWS(Automatic Weather Station) data. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS wind forecast guidance. Also FCM(Fuzzy C-Means) clustering is adopted to mitigate bias of wind speed data. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days prediction of wind speed in South Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. Data for 2007-2009, 2011 is used for training, and 2012 is used for testing.

이중추출법에서 일반화 ratio-cum-product 방법을 이용한 이상점 가중치 보정법 (An outlier weight adjustment using generalized ratio-cum-product method for two phase sampling)

  • 오정택;신기일
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1185-1199
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    • 2016
  • 이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

그래프 모형을 이용한 지수분포 모수들의 기하평균 비교에 관한 연구 (On Multiple Comparison of Geometric Means of Exponential Parameters via Graphical Model)

  • 김대황;김혜중
    • 응용통계연구
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    • 제19권3호
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    • pp.447-460
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    • 2006
  • 본 연구에서는 확률모형의 모수로부터 얻어지는 여러 형태의 함수간의 크기를 다중 비교 하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 비교대상인 모수 함수 간의 선호확률을 베이지안 방법으로 추정하고, 이들로부터 얻어지는 선호행렬을 이용한 새로운 다중비교법이다. 이러한 방법의 제안에 필요한 이론과 비교기준을 고안하였으며, 응용 예로 제안된 방법을 s의 독립인 지수분포 모수의 기하평균 크기 비교에 적용하였다.

소규모 경시적 마이크로어레이 실험의 통계적 분석 (Statistical Analysis of a Small Scale Time-Course Microarray Experiment)

  • 이근영;양상화;김병수
    • 응용통계연구
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    • 제21권1호
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    • pp.65-80
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    • 2008
  • 소규모 경시적 마이크로어레이 실험이란 시점의 개수가 적은 경시적 마이크로어레이 실험으로서 현재까지 보고된 경시적 마이크로어레이 실험의 약 80%를 차지한다. 최근 들어 소규모 경시적 마이크로어레이 실험을 대상으로 하는 통계적 분석 방법이 몇 가지 제안되었다. 최근에 제안된 세 가지 방법들을 실제 소규모 경시적 마이크로어레이 실험자료에 적용하여 분석하고 모의실험 자료를 생성하여 각 방법들의 검정력과 위양성율을 비교해 보았다. 그 결과 낮은 위양성율을 보이는 STEM방법이 다른 방법에 비해서 우위에 있음이 드러났다.

군집 알고리즘을 이용한 순차적 이상치 탐지법 (A sequential outlier detecting method using a clustering algorithm)

  • 서한손;윤민
    • 응용통계연구
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    • 제29권4호
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    • pp.699-706
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    • 2016
  • 검정절차가 생략된 이상치 탐지법은 구조적으로 수렁효과나 가면효과에 취약하기 때문에 다수의 이상치를 제대로 탐지하지 못할 때가 있다. 본 연구에서는 군집화에 의하여 구분된 소수 관찰치군을 이상치로 판정하는 방법에 보완될 검정절차를 다룬다. 이에 관련된 일반적인 방법은 탐지된 이상치 후보군의 개별적인 관찰치에 대해 다양한 종류의 t-검정을 수행하는 것이다. 본 연구에서는 이상치 후보군에 대한 검정을 수행하고 군집나무의 절단기준을 변경시켜 새로운 이상치군을 탐색해 나가는 순차적인 방법을 제안한다. 예제와 모의실험을 통해 제시된 방법과 기존의 방법들을 비교한다.