기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 대기행렬 네트워크 시뮬레이션에서 통제변수를 활용하여 목표 반응변수를 보다 더 정확히 추정하는 기법을 탐색한다. 반응변수 추정에서 통제변수기법의 효율성은 반응변수와 높은 상관관계를 가지는 통제변수의 선택과 선택된 통제변수를 이용하여 통제추정량을 어떻게 정의하는가에 따라 달라진다. 대기행렬 네트워크 시뮬레이션 모형에서 확률적 모형의 발전과정은 확률적 서비스시간과 분지 확률에 의하여 재현된다. 대부분의 통제변수기법은 통제추정치 구성에서 서비스 시간 확률변수를 사용한다. 본 연구는 서비스 시간 확률변수와 분지 확률변수를 동시에 사용하는 통제 추정량을 제안하고 이를 컴퓨터 네트워크 시스템의 관심 반응변수 추정에 응용하여 그 효율성을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션 결과는 반응변수 추정에 있어서 분지확률 통제변수의 활용 가능성을 제시하고 있으며, 서비스-시간과 분지확률을 동시에 이용하는 결합 통제변수의 활용은 향후 연구가 필요한 분야로 판단된다.
다변량 회귀분석은 경시적 자료분석이나 함수적 자료분석 등 다양한 분야에서 빈번하게 사용되는 통계적 방법론이다. 다변량 회귀분석은 설명변수의 차원 뿐만 아니라 반응변수의 차원때문에 일변량 회귀분석에서 보다 차원의 저주문제에 더 강한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Yoo (2018)와 Yoo (2019a)에 세 가지 모형기반 반응변수 차원축소 방법이 제시되었다. 하지만 Yoo (2019a)에서 제시한 기본 방법은 모의실험 결과 모형에 가장 영향을 덜 받지만, 다른 두 방법 중 더 나은 방법보다 더 좋은 추정결과를 제시하지 못한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 기본 방법의 결과 다른 두 방법의 결과를 비교하여, 자료에 따라 최선의 방법을 제시하는 선택 알고리듬을 제시하고, 이를 주선택 반응변수 차원축소라 명명한다. 다양한 모의실험 결과 주선택 반응변수 차원축소는 Yoo (2019a)의 기본방법보다 더 정확하게 차원을 축소하고, 모든 경우에 있더 더 바람직한 방법을 선택함을 확인할 수 있다. 이러한 결과로 제안한 주선택 반응변수의 차원축소 방법의 실제적 유용성을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.
본 연구는 김포공항 주변 거주민을 대상으로 항공기 소음에 대한 성가심 반응에 영향을 미치는 변수에 대해 알아보았다. 성가심 반응에 영향을 미칠 것으로 예상되는 독립변수는 소음변수와 비소음 변수로 구분된다. 소음 변수로는 항공기 소음원의 소음도와 도로소음 및 생활소음, 그리고 비소음 변수로는 인구통계변수와 태도변수가 성가심 반응에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 소음 변수 중 다른 소음원의 경우는 성가심 반응에 큰 영향을 미치지 않았으며, 비소음 변수 중 인구통계 변수도 성가심 반응에 영향을 미치지 않았다. 그러나 비소음 변수 중 태도변수로 구분된 민원의 경우 성가심 반응에 큰 영향을 미쳤다.
시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.
제 3상 임상시험에서 치료효과가 여러 반응변수(endpoints)로 측정될 때, 이들 반응 변수가 대둥하게 중요하여 주요 반응변수(primary endpoint)를 선택할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. O'Brion (1984)은 이들 반응변수 모두를 종합하여 치료효과에 대한 단축검정(one-tailed testing) 통계량으로서 반응변수가 연속형(continuous) 자료로 측정되었을 때 Ordinary Least Square(OLS)와 Generalized Least Square(GLS) 검정 통계량을 제시하였다. Pocock 등 (1987)은 여러 형태, 즉 연속형, 이산형(binary), 생존(survival) 자료의 반응변수를 함께 분석할 수 있음을 언급하고 있으나 실제로 이와 같이 여러 형태의 반응변수 병합에 대한 문제점을 설명하거나 구체적으로 모의 실험으로서 이러한 경우의 OLS와 GLS통계량의 효율성을 알아보지는 않았다. 본 논문에서는 특히 여러 형태의 반응변수를 종합하여 치료효과에 대한 결론을 내리는데 P값의 병합 통계량을 제안하며, 이때 각 반응변수의 치료효과에 대한 검정 결과인 P값은 서로 상관성이 존재하는 P값이다. OLS 및 GLS 검정 통계량보다 장점을 지닌 P값의 병합방법 중, 방법 F와 G는 제 1종 오류가 유의수준보다 커서 검정의 결론이 잘못 내려질 수 있는 경우가 있고 방법 B는 제 1종의 오류가 잘 통계되고 또한 효율성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 층화추출법과 통제변수기법을 시뮬레이션 실험설계에서 동시에 사용하여 파라미터의 추정 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 수행하는 도중에 수집한 표준화 부가변수를 통제변수기법에 활용하여 파라미터 추정을 위한 반응변수의 오차를 줄이도록 하였으며 통제변수 구성에 사용되지 않은 부가변수를 층화변수로 활용하는 층화추출기법을 적용하여 통제반응변수의 변이성을 추가로 감소하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 공분산 관계가 알려진 경우에 두 방법을 동시에 활용하여 파라미터를 추정하는 기법의 시뮬레이션 효율성을 이론적으로 도출하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 상관관계 구조가 알려지지 않은 경우 선택된 모형의 시뮬레이션 결과는 제안된 층화 통제 추정기법이 층화추출법이나 통제변수기법을 개별적으로 적용하여 파라미터를 추정하는 것보다 우수한 것으로 나타나고 있다.
1회의 회분실험 데이터로부터 효소반응 속도식의 매개 변수를 쉽게 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 여러 가지 반응패턴을 갖는 모델식에 있어서 효소반응 데이터를 적용시킨 결과 정확하고 간편하게 매개변수값을 추정할 수 있었다. 가역반응의 경우에는 3개의 매개변수를 갖는 모델식의 형태로 평형 기질농도 및 매개변수를 추정할 수 있었다. 또한 반응특성이 잘 알려져 있지 않은 효소 반응 시스템에 있어서는 효소반응이 기질이나 생산물의 저해작용을 받는지 여부와 그 저해패턴을 확인할 수 있었다.
중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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