현대 과학기술의 발전으로 인해 함수 형태의 자료(functional data)는 기상학, 생물의학과 다양한 분야에서 발생하고 있으며 이러한 자료를 분석하는 것은 새롭고 흥미로운 통계과제라 할 수 있다. 스칼라 반응변수를 가진 함수형 선형회귀 모형(functional linear regression models with scalar response)은 널리 사용되는 함수형 자료 분석기법 중의 하나라 할 수 있고 이 회귀 모형에서 함수형 자료 (설명변수) 가 스칼라 반응변수에 영향력을 미치는지 검정하는 것은 중요한 문제라 할 수 있다. 최근, Kong 등은 함수형 주성분분석(functional principle component analysis)에 의한 차원 축소, 즉, 함수형 주성분분석 결과 얻어지는 고유함수(eigenfunctions)를 활용한 검정방법을 제안했다. 하지만, 그 고유함수들은 검정문제에서 관심사인 함수형 설명변수와 스칼라 반응변수의 연관성이 아니라 함수형 설명변수의 변동만을 고려하기 때문에 회귀문제에 사용하기에 일반적으로 적합한 기저가 아니다. 게다가, 자료로부터 추정하여야 하기 때문에 이 불필요한 추정오차가 검정 절차 성능에 포함될 가능성이 있다. 이러한 단점을 피하기 위해 본 논문에서는 기존의 고유기저함수가 아닌 고정기저(fixed basis)인 B-스플라인(B-splines) 함수를 활용한 검정 방법을 제안한고 모의실험을 통해 검정방법이 잘 작동한다는 것을 보여준다. 또한, 제안한 검정 방법은 B-스플라인의 국소화 성질 때문에 때론 효율적이고 직관적인 결과를 제공하는데 이를 모의실험과 실증자료 분석을 통해 보여줄 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.487-494
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2012
본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.
본 논문에서는 응력함수와 Kantorovich method를 이용하여 기저판(substrate)에 인장과 굽힘이 작용할 때 복합재 패치의 3차원 응력을 해석하였다. 면내 방향과 면외 방향의 두 응력함수에 가상 공액일의 법칙(Complementary virtual work principle)을 적용하였으며 복합재 패치의 자유 경계조건과 바닥의 기저판으로부터 전달되는 전단 수직 응력 조건을 부여하였다. 이를 통해서 패치 구조물의 지배방정식을 연립 미분 방정식 형태의 고유치 문제로 변환하여 응력함수를 구하였다. 위 방법의 타당성과 효용성을 검증하기 위한 수치 예제로 cross-ply, angle-ply, quasi-isotropic의 패치 적층 배열을 고려하였으며, 층간 응력함수 값이 자유 경계에서 최고치를 나타내고 패치 중심부로 갈수록 급격히 감소하는 모습을 확인하였다. 제안된 기법은 기저판에 인장하중이 작용하는 경우뿐만 아니라 굽힘 하중이 작용하는 경우에도 정확한 예측이 가능하여, 패치 구조물의 층간 응력을 포함한 3차원 응력을 해석하는데 있어서 효율적인 해석 도구로서 사용할 수 있을 것이라 사료된다.
이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 웨이블릿 변환을 적용한 시스템 감쇠비 평가에 있어서 고유주파수가 저주파 영역에 속하고, 비교적 높은 감쇠비를 갖는 응답신호에 대하여 웨이블릿 기저함수의 중심주파수 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 단일 모드로 구성된 신호와 일정 주파수를 이격시킨 분리 중첩 모드 신호 및 모드 주파수 성분을 근접시킨 인접 중첩 모드 신호에 대하여 수치해석으로 분석하고, H-Beam을 통한 실내실험을 수행하였다. 분석하고자 하는 모드의 고유주파수는 전체 스케일에 대한 대응 스케일로서 고려되고, 이러한 대응 스케일의 위치는 웨이블릿 기저함수의 중심주파수에 영향을 받게 된다. 따라서 각 모드의 고유주파수에 대응되는 스케일이 전체 스케일의 1/2에 위치되도록 웨이블릿 기저함수의 중심주파수가 선택될 때 감쇠비 평가에 대한 신뢰성이 향상 될 것이다.
본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.
MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 고정효과의 선형모형에서 모수 또는 모수들의 선형함수로 추정가능한 함수를 다루고 있다. 추정할 수 있는 모수들의 수보다 더 많은 모수를 갖는 고정효과모형의 가정에서 관심모수가 추정가능한 모수가 아닌 경우에 최소제곱해는 유일하지 않다. 모형내 모수추정법으로 최소제곱법의 이용은 자료의 벡터공간에서 사영을 구하는 방법과 동일하므로 최소제곱해에 불변인 성질의 추정량을 갖는 추정가능함수의 형태를 사영의 관점에서 파악하고 구성하는 방법을 다루고 있다. 또한, 선형적으로 독립인 추정가능함수들의 기저집합을 구성하는 방법으로 사영공간의 고유벡터들을 활용할 수 있음을 논의하고 있다.
위상최적화기법을 이용하여 보의 기본고유진동수 최대화문제를 수행하였다. 도입된 위상최적화기법은 구조물의 모드형상에 의해서 발생되는 모드변형에너지를 바탕으로 한다. 최소화하고자하는 모드변형에너지를 목적함수로 하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 채택하였다. 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 유한요소내부에 존재하는 셀의 빈공간의 크기를 조절하기 위해 도입하였다. 세 가지의 다른 경계조건을 가지는 보를 이용하여 자유진동모드형상에 저항하는 보의 최적위상을 조사하였다. 수치해석결과로부터 도입된 위상최적화기법을 이용하여 도출한 보의 최적위상은 초기구조물에 비해 저차의 자유진동수가 크게 증가하는 것으로 나타났으며 특히 모드변형에너지를 이용하는 위상최적화의 경우에는 구조물의 기본진동수를 최대화하는데 매우 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 수평유속의 연직방향 변화 결정에 유한요소기법(FEM)을 이용하고 수평방향으로는 유한차분기법을 사용하는 복합형 Galerkin 연직함수 전개모델에 새로이 유사변환기법을 추가한 3차원 해수유동모델의 개발에 대하여 기술하였다. 기본방정식의 연직방향으로 선형보간함수를 기저함수로 사용하여 Galerkin 기법을 적용하여 구성되는 행열 방정식에 유사변환기법을 적용, 각 절점의 유속값을 해석적으로 구하였다. 유사변환기법을 적용하여 최종 얻어지는 모우드 shape 방정식은 비연계된 방정식으로 구성되므로 역행렬 계산이 필요없어 계산시간이 절약된다. 또한 수립된 모델은 고유벡터행렬로 구성되는 모우드 shape가 도입됨으로써 모우드 shape 몇개만 사용하여도 거의 수렴된 값을 얻을 수 있어 계산시간을 절약할 수 있다. 등수심하 유한영역과 무한영역에서의 수치실험을 통하여 개발된 모델의 적용 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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