• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.103-111
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• 1992

다변량 통계분석기법중 하나로 제기된 투사지향방법은 다변량자료를 관심있는 일차원 또는 이차원의 자료로의 선형투사를 찾아 나가는 방법이다. 이 방법은 다변량 자료가 갖는 차원의 문제를 해결해 줄 수 있는 유용한 기법으로 제시되었다. 본 연구에서는 투사지향방법을 이용하여 추정한 다변량 확률밀도함수를 사용한 새로운 비모수적인 판별분석방법을 제시하고, 이를 기존의 모수적 판별분석방법중 실제적으로 많이 사용되는 선형판별함수방법, 그리고 기존의 비모수적 판별분석방법중 계산상의 편리성이 많은 K-최인접방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.283-287
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• 1996

본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.195-202
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• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국응용곤충학회:학술대회논문집
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• 한국응용곤충학회 2000년도 합동 춘계 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2000

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.211-218
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• 2005

본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.

• 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.

• 자원환경지질
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• 제36권3호
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• pp.201-212
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• 2003

한반도 남동부의 경상분지에 한국지질자원연구원의 지진관측망을 비롯한 관측소들이 급격히 증가함에 따라, 지진관측의 능력이 최근에 들어 크게 향상되었다. 그러나, 빈번한 중소규모의 화약발파에 의한 진동이 다수 관측되고 있다. 따라서, 이 지역에서 자연지진과 발파에 의한 인공지진의 식별이 중요한 문제로 부상하였다. 이 지역에서의 인공지진과 자연지진의 적절한 식별법을 확립하기 위하여 소규모의 지역지진 43개와 이에 대응되는 인공지진 43개를 선정하였다. 이 연구에서는 주파수 영역에서 Pg파, Sg파 및 Lg파의 스펙트럼 진폭비를 이용하는 기법들이 폭 넓게 검토되었다. 그들 중 Pg/Lg 스펙트럼 진폭비를 이용하는 방법이 가장 좋은 식별법으로 나타났다. 또한, 식별능력을 향상시키기 위하여 Pg/Lg 스펙트럼비에 다변량 판별분석법을 적용하였다. 거리보정이 안된 수직성분에 비하여 거리에 대한 감쇠효과를 보정한 3성분의 Pg/Lg비에 판별분석법을 적용했을 때의 판별능력은 뚜렷한 증가를 보인다. 주파수 대역 4-l4Hz의 범위에서, 거리 보정한 3성분의 Pg/Lg비에 대한 판별분석의 결과 총 분류비율은 0.89%에 불과한 것으로 나타난다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.113-117
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• 2006

우리는 다양한 자료에서 유의미한 정보를 파악하기 위한 방법으로 다변량 분석 방법 중에서 정준판별분석, 로지스틱, 다층퍼셉트론 그리고 의사결정나무를 사용자 편의를 극대화하고 사용이 간단한 비주얼 베이직 6.0을 이용하여 개발하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.520-526
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• 2016

본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.