Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.755-765
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1998
그래프 대수선형모형은 계층적 대수선형모형의 부분집합이며 연관 그래프로 모형을 나타낼 수 있다. 또한 그래프 대수선형모형은 연관 그래프에서 엣지를 추가하거나 제거하는 것으로 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 그래프 대수선형모형이 가진 이러한 특징을 이용한 분석 시스템을 구현하였으며, 본 논문을 통해 이를 소개하고자 한다. 구현된 시스템은 분석자와 상호작용하며 분석결과를 시각적으로 평가할 수 있는 동적 연관 그래프를 제공하며, 단순한 마우스 조작에 의해 명령어 없이 자료입력만으로도 분석을 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한 시스템은 자바 애플릿과 어플리케이션으로 구현되었기 때문에 월드 와이드 웹에서 운영할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.881-891
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2014
그래프모형(graphical model)은 확률 변수들간의 조건부 독립성(conditional independence)을 시각적인 네트워크형태로 표현할 수 있기 때문에, 정보학 (bioinformatics)이나 사회관계망 (social network) 등 수많은 변수들이 서로 연결되어 있는 복잡한 확률 시스템에 대한 직관적인 도구로 활용될 수 있다. 그래프 LASSO (graphical least absolute shrinkage and selection operator)는 고차원의 자료에 대한 가우스 그래프 모형 (Gaussian graphical model)의 추정에서 과대적합 (overfitting)을 방지하는데에 효과적인 것으로 알려진 방법이다. 본 논문에서는 그래프 LASSO 추정에서 매우 중요한 문제인 모형선택에 대하여 고려한다. 특히 여러가지 모형선택기준을 모의실험을 통해 비교하며 실제 금융 자료를 분석한다.
IoT 및 SNS의 발달로 인해 관계를 표현하는 그래프 모델링 기법이 활용되고 있다. 실시간 스트림 그래프에서 유사한 모형의 그래프를 탐색하기 위한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 간선의 유형 및 구조적 차이를 고려한 효율적인 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 임계값 기반의 필터링과 스트림 환경에 맞는 연속 서브 그래프 매칭 구조를 제안함으로써 그래프 스트림에 적합한 질의 처리를 수행한다.
방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (naïve Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.
이차원 범주형 자료를 시각적으로 표현하는 이차원과 삼차원 그래프는 많이 존재한다. 그중에서 Li등(2003)은 삼차원 그래프를 이차원 평면에 투영시키는 다이아몬드 그래프를 제안하였다. 여기서 세번째 차원은 면적과 높이 그리고 길이가 관찰값에 대응하는 다이아몬드 모양으로 대체하였다. 본 논문에 서는 이차원 자료에 대하여는 두 범주형 변수의 독립성을 검정하기 위하여 다이아몬드 그래프를 이용한다. 그리고 삼차원 이상의 자료에 대해서는 자료에 가장 적합한 로그선형모형을 설정하는데 활용할 수 있다.
VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.
지식 기반 사회를 바탕으로 한 정보화 시대인 21C에, 특히 초고속 통신망의 실현으로 인터넷을 누구나 쉽게 접근하여 사용할 수 있게 됨으로써 우리 수학교육도 적극적으로 컴퓨터를 이용한 Web상에서의 실시간 교육의 도입을 필요로 하게 되었다. 이에 따라서 사이버 공간을 통한 교육이 부각되고 있으며 학습자를 대상으로 한 다양한 수업모형의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 현재 대부분의 웹상의 수업모형들은 학습자가 접근하기가 어렵다거나 단순히 내용을 나열하는데 그쳐 학습자의 능동적인 참여의 유도에는 많은 문제점이 있음을 알 수가 있었다. 이에 본 연구는 다른 과목과는 달리 대부분이 추상적인 지식체계로 구성된 고등학교 수학교과 중에서 학습자가 다소 어렵게 생각하는 여러 가지 대수함수의 그래프를 FlashMX의 액션 스크립트를 이용하여 시각화함으로써 Web상에서 학생 스스로가 언제 어디서나 원하는 함수들을 직접 설정하여 즉시 역동적으로 변화가 가능한 그래프를 그려보고 확인함으로써 보다 정확한 이해를 도울 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 정보 이론 기반 지표의 힘을 활용하여 전체 그래프 임베딩 방법론의 한 가지인 GL2vec 을 사용하여 임베딩을 생성하고, 이를 바탕으로 상장지수펀드 (ETF, Exchange Traded Fund) 수익률을 예측하는 모형을 생성하고자 하였다. 본 연구는 그래프 구조에 금융 데이터를 내장하고 고급 신경망 기술을 적용하여 예측 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있음을 확인하였다.
국제원유시장에서 대표적인 WTI, 브렌트, 두바이유의 현물 및 선물 가격 간의 인과관계를 분석함으로써 국제유가의 가격발견과정을 연구한다. 비순환성 그래프에서 도출된 국제유가의 동시적 인과관계를 이용하여 오차수정모형에서 유가간의 단기인과관계를 분석한다. 1999년 1월 4일~2005년 7월 15일까지의 시계열 데이터를 이용한 동시적 인과관계의 분석 결과 WTI 현물과 선물 가격에 대한 두바이의 동시적 영향은 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났으며, 반면 브렌트 현물 및 선물 가격에 대한 두바이의 영향은 유의미한 것으로 확인되었다. 단기적으로는 브렌트 가격의 확률충격 상당부분이 WTI에 의해 설명되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 브렌트가 두바이와 WTI를 연결하고 있어, 마커원유로서 브렌트에 더욱 주목할 필요가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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