• Title/Summary/Keyword: 반응일반화

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연합이 진화를 통한 IPD게임전략의 일반화 능력 개선 (Improving Generalization Ability of IPD Game Strategy by Evolution of Coalition)

  • 서연규;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.223-225
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    • 2000
  • 사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

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반복측정의 다가 반응자료에 대한 일반화된 주변 로짓모형 (A Generalized Marginal Logit Model for Repeated Polytomous Response Data)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제21권4호
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    • pp.621-630
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    • 2008
  • 본 논문은 개체의 특성으로 다가의 명목형 반응변수가 반복측정 요인인 시간요인에 의해 주기적으로 반복측정 되었을 때, 자료를 분석하기 위한 모형으로 일반화된 주변 로짓모형을 논의하고 있다. 다가의 반응변수에 영향을 미치는 공변량중 일부가 처치로써 상대적으로 큰 크기의 실험단위에 배정되고 반복측정 요인인 시간요인의 수준들이 또한 처치요인으로 비확률화에 의해 상대적으로 작은 크기의 실험단위에 배정될 때 이를 고려한 모형구축과정과 예상되는 공분산 구조의 가정하에서 모수를 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱 방법을 이용할 수 있음을 제시하고 있다.

반도체 공정 최적화를 위한 일반화된 회귀 신경망 플라즈마 모델 (A Generalized Regression Neural Network Plasma Model for Semiconductor Process Optimization)

  • 박성진;김병환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2744-2746
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    • 2000
  • 일반화된 회귀 신경망을 이용하여 반도체 공정 최적화를 위한 플라즈마를 모델링한다. 플라즈마는 Box-W린son 실험계획표에 의해 특성화되었으며, 여기에서 변화시킨 인자로는 소스전력, 압력, 척지지대의 위치, 그리고 염소의 유량이다. 총 24회의 실험이 수행이 되었으며, 플라즈마 변수는 Langmuir Probe를 이용하여 측정하였다. 측정된 주요 플라즈마 변수로는 전자밀도, 전자온도, 그리고 플라즈마 전위이다. 폭변수를 점진적으로 증가시켜 회귀신경망을 최적화하였으며. 최적화된 모델은 통계적인 반응표면모델과 비교하였다. 비교 결과, 회귀신경망은 반응표면모델에 상응하는 예측능력을 보이고 있음을 알 수 있었다.

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분포함수를 기초로 일반화가중선형모형 (Generalized Weighted Linear Models Based on Distribution Functions - A Frequentist Perspective)

  • 여인권
    • 응용통계연구
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    • 제17권3호
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    • pp.489-498
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    • 2004
  • 이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.

초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델 : 일반화, 추정과 예측 (Hyper-Geometric Distribution Software Reliability Growth Model : Generalizatio, Estimation and Prediction)

  • 박중양;유창열;박재홍
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권9호
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    • pp.2343-2349
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    • 1999
  • 최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델은 이 모델에서 중요한 역할을 하는 반응계수(sensitivity factor)를 추정 대상인 모수로 가정하고 있다. 본 논문은 먼저 디버깅과정의 무작위성을 반영하기 위해 반응계수를 이항분로를 하는 확률변수로 가정하여 초기하분포 신뢰성 성장 모델을 일반화한다. 이러한 일반화는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 통계적 특성을 쉽게 파악할 수 있게 한다. 특히 일반화 된 모델의 모수를 최소자승법으로 추정하면 기존 모델에 최소자승법을 적용한 것과 같은 결과를 얻을 수 있음을 보이고, 더불어 최우추정치를 최소자승법으로 구하는 방법과 예측방법도 제시한다.

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합성단면의 콘크리트 크리프 효과에 대한 일반화 매개변수의 민감도 분석 (Sensitivity Analysis of Generalized Parameters on Concrete Creep Effects of Composite Section)

  • 연정흠;김의헌
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제21권5호
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    • pp.629-638
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    • 2009
  • 합성단면을 구성하는 콘크리트 단면에 크리프에 의한 장기변형이 발생되면 합성단면에는 추가의 변형이 발생되며 콘크리트 단면에는 장기변형의 일부구속으로 잔류응력이 발생한다. 이 논문에서는 복잡한 합성단면에서 콘크리트 단면의 장기변형에 대한 반응을 평가하는 기존의 단계별계산법을 보다 효율적으로 적용할 수 있도록 일반화 하였다. 장기변형이 발생하는 콘크리트 단면과 이 변형의 일부를 구속하는 구속단면의 단면특성과 재료특성으로부터 초기 합성단면의 환산단면특성이 유도되고, 각 단계의 크리프계수가 고려된 유효탄성계수가 적용된 환산 단면특성이 유도되었다. 합성단면의 일반화 반응에 대한 5개의 일반화 매개변수로 구성된 단계별계산법의 식이 유도되었다. 각 단계별 계산식에는 크리프계수의 증가가 일정하도록 하여 식의 단순화와 계산시간의 감축 및 균등한 단계별 계산오차가 가능한 균등 크리프 단계별계산법을 제안하였다. 콘크리트 단면의 초기 축방향 탄성 변형률에 대한 일반화 반응은 콘크리트 단면적의 비율에 가장 민감하고, 콘크리트 단면의 단면이차모멘트 비율보다는 구속단면의 단면이차모멘트 비율에 보다 민감하였다. 반면에 콘크리트 단면의 초기 탄성곡률에 대해서는 콘크리트 단면의 단면이차모멘트 비율에 가장 민감하였다.

제로절단된 이변량 일반화 포아송 분포에서 산포모수의 효과 및 산포의 동일성에 대한 검정 (The Effects of Dispersion Parameters and Test for Equality of Dispersion Parameters in Zero-Truncated Bivariate Generalized Poisson Models)

  • 이동희;정병철
    • 응용통계연구
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    • 제23권3호
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    • pp.585-594
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    • 2010
  • 본 연구에서는 제로절단된 이변량 일반화 포아송 분포에서 두 반응변수간 산포모수의 효과에 대하여 연구하였다. 모의실험 결과 두 반응변수가 서로 다른 산포를 갖는 경우 이를 무시하는 이변량 포아송 분포나 이변량 음이항 분포에 의한 모형적합은 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 아울러 본 연구에서는 이와 같은 상이한 산포의 존재유무에 대한 가설검정에서 스코어 검정을 유도하고 우도비 검정과 효율성을 비교하였다.

감마 일반화 선형 모형에서의 가능도비 검정과 F-검정 비교연구 (Comparing the performance of likelihood ratio test and F-test for gamma generalized linear models)

  • 조성일;한정섭;이우주
    • 응용통계연구
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    • 제31권4호
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    • pp.475-484
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    • 2018
  • 감마 일반화 선형모형은 음이 아니며 치우침이 있는 반응변수에 유용한 모형으로 알려져 있다. 그러나 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 특히, 회귀계수의 유의성 검정에 대해서는 연구가 면밀히 되어 있지 않다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 검정에 대해 다양한 통계량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 성능을 비교한다. 수치 실험의 결과 부분 이탈도 검정 방법의 문제점이 나타났으며, 가능도비 검정 방법과 F-검정 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

일반화된 허프변환의 성능평가 (Performance Evaluation of the Generalized Hough Transform)

  • 장지영
    • 융합정보논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.143-151
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    • 2017
  • 일반화된 허프변환은 임의의 형태의 2차원 모델을 입력영상에서 탐지 및 추출하는데 사용되어지는 효과적인 방법이다. 그러나 일반화된 허프변환의 단점으로 실행시간이 오래 걸린다는 것과 과도한 메모리 사용을 들 수 있다. 그래서 현재까지의 대부분의 연구는 일반화된 허프변환의 실행시간과 메모리 사용량을 줄이는데 집중되어왔다. 그러나 실행시간과 메모리 사용을 줄여서 개선된 알고리즘이 입력 영상에 존재하는 노이즈를 고려할 경우 어떤 성능을 제공하는가는 여전히 불분명하다. 그러므로 본 논문은 일반화된 허프변환의 성능 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 일반화된 허프변환을 신호탐지 이론의 탐지기로 간주하며 ROC 커브를 사용해서 일반화된 허프변환의 성능을 정의한다. 마지막으로 입력 영상에서의 노이즈를 고려한 정량적인 성능 평가가 가능함을 보인다.

로지스틱 임의선형 혼합모형의 최대우도 추정법 (Maximum likelihood estimation of Logistic random effects model)

  • 김민아;경민정
    • 응용통계연구
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    • 제30권6호
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    • pp.957-981
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    • 2017
  • 관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.