• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.573-578
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• 2009

본 논문에서는 과대적합모형을 가정하여 성분의 수에 대한 벌점항목을 추가한 Ahn (2001)의 벌점가능도에 의한 추정치가 일치성을 달성하는 것에 대한 증명을 제시하였다. Wald (1949)의 조건을 만족하는 지를 보이기 위하여 과대적합모형를 활용하였다. 또한 모수가 한계점으로 수렴할 경우 우도값이 무한대로 간다는 문제점을 해결하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.279-293
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• 2021

본 논문은 선형 회귀모형에서 벌점 추정량의 신의 성질에 대한 충분조건을 구성하는 방법을 소개하였다. 신의 추정량, 벌점 추정량, 신의 벌점 추정량, 신의 성질을 명확히 정의하였으며 이를 바탕으로 신의 성질에 대한 최적조건과 최적조건에 대한 충분조건을 구성하는 방법을 대부분의 벌점함수에 적용 가능하도록 하나의 통합된 원리로 소개하였다. 추가로 신의 성질에 대한 이해를 돕기 위해 간단한 예제와 함께 가상실험 결과를 첨부하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.499-510
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• 2016

생존분석 회귀모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 다수준 프레일티 모형 (multi-level frailty models)에서 벌점화 변수선택 방법 (penalized variable-selection method)의 절차를 소개한다. 여기서 모형 추정은 벌점화 다단계 가능도에 기초하며, 세 가지 벌점 함수 (LASSO, SCAD 및 HL)가 고려된다. 개발된 방법의 예증을 위해 벨기에 EORTC (European Organization for Research and Treatment of Cancer; 유럽 암 치료기구)에서 수행된 다국가/다기관 임상시험 자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 그 결과들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다. 특히, 자료 분석 결과에 의하면 SCAD와 HL방법이 LASSO보다 중요한 변수를 잘 선택하는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.411-425
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• 2021

가속화 실패시간모형은 로그 생존시간과 공변량간의 선형적 관계를 묘사해 준다. 가속화 실패시간모형에서 생존시간의 평균뿐만 아니라 변동성에도 영향을 미치는 공변량 효과를 추론하는 것은 흥미가 있다. 이를 위해 생존시간의 평균뿐만 아니라 분산을 모형화 하는 것이 필요하며, 이러한 모형을 평균-분산 가속화 실패시간모형이라 부른다. 본 논문에서는 벌점 가능도함수를 이용하여 평균-분산 가속화 실패시간모형에서 회귀모수에 대한 변수선택 절차를 제안한다. 여기서 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD 그리고 HL (계층가능도)와 같은 네 가지 벌점함수를 연구한다. 제안된 변수선택 절차를 통해 중요한 공변량의 선택 뿐만 아니라 회귀모수의 추정을 동시에 제공할 수 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 평가하고, 하나의 임상 예제자료를 통해 제안된 방법을 예증하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1147-1154
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• 2016

본 연구에서는 다중 변화점 탐색과 관련하여 최근 많은 관심을 받고 있는 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법과 fused-라쏘-회귀(fused lasso regression; FLR)방법을 모의 실험을 통하여 비교하였다. 모의 실험의 결과로 FLR방법은 비-변화점을 변화점으로 잘못 탐색하는 경향이 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법과 비교할 때 상대적으로 높게 나타났으며 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법이 전반적으로 FLR방법에 비하여 좋은 성능을 보였다. 더불어 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법은 동적프로그래밍을 통하여 FLR 방법과 유사하게 효율적인 계산이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.965-976
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• 2015

통계적 모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 회귀분석에서 매우 중요하다. 최근 벌점 함수(예: LASSO 및 SCAD)와 함께 벌점화 가능도를 사용하는 변수 선택 방법들이 선형모형 및 일반화 선형모형과 같은 단순한 통계 모형에서 널리 연구되고 있다. 이러한 방법들의 주요 장점은 중요한 변수를 선택하고 동시에 회귀계수를 추정하는 것이다. 그러므로 이 방법들은 0으로 회귀계수를 추정함으로써 중요하지 않은 변수를 삭제한다. 이 논문에서는 콕스 비례 위험 모형의 한 확장인 준 모수적 프레일티 모형에서 벌점화된 다단계 가능도(h-likelihood; HL)를 기반으로 적절한 변수를 선택하는 방법을 연구한다. 이를 위해 세 가지 벌점 함수 LASSO, SCAD 및 HL을 사용한다. 본 논문에서는 변수선택을 효율적으로 하기 위해 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 새로운 함수를 개발하였다. 개발된 방법의 예증을 위해 전남대 의과대학 병원에서 수집된 유방암 생존자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 이 변수선택방법들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권6호
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• pp.837-849
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• 2011

본 연구에서는 자기조직화 신경망이 필요한 노드만을 가지고 최적화하여 정규혼합분포를 추정하는 모형을 제안한다. 제안한 모형은 SOMN모형과 벌점가능도를 사용한 모형을 결합한 것이다. SOMN의 장점은 수렴속도가 빠르고 표본의 크기가 작아도 발산하는 가능성이 낮다는 것이며, 벌점가능도를 사용한 모형은 필요없는 성분의 수를 줄일 수 있다는 것이다. 모의실험을 통하여 제안한 모형이 기대한 결과를 얻음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.465-472
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• 2008

체벌을 포함하여 교내에서 이루어지고 있는 교사의 주관적 기준에 따른 생활 지도 방식은 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 상점과 벌점을 이용하여 생활지도에 적용하는 상벌점 제도가 일선 학교에서 도입 시행되고 있다. 하지만 이 제도는 대부분 오프라인으로 시행되고 있어 점수 확인의 불편과 통계처리 및 장부작성, 관리 등에 있어 시행의 어려운 점이 지적되고 있다. 개방형상벌점관리시스템(Merit and Demerit Management System 이하 MDMS)은 상벌점 카드 발급에서 처리, 통계, 조회, 권한 등을 지원하고, 이를 통해 생활지도와 인성교육, 학부모의 생활지도 참여로 교사, 학생, 학부모 모두가 동참하는 바람직한 생활지도가 가능하도록 구현된 시스템이다. MDMS를 사용함으로 학생들의 생활규정 지도에 따른 거부감 감소, 본인의 학교생활실태 확인 가능, 학부모의 자녀 학교생활 내용 확인, 상벌점 자료 관리 효율화 및 통계 처리 시 교사의 업무 경감 등이 가능하게 된다. MDMS를 통해 체벌은 학교선도규정에 의해 실시하며 신체 일부를 이용한 직접 체벌을 지양하고 보다 체계적이며 과학적, 인간적인 생활지도를 실시할 수 있게 된다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.91-98
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• 2004

유전자 알고리즘은 가장 훌륭한 이산최적화 기법 중 하나이다. 그러나, 유전자 알고리즘은 무제약 최적화 기법이기 때문에 제약조건은 간접적으로 표현된다. 가장 일반적인 방법은 벌칙함수를 사용하여 제약 문제를 무제약 문제로 변환하는 것이다. 본 연구에서는 적합도에 벌점함수를 적용하여 거부전략, 벌점전략, 복합전략 등에 따른 3가지 함수를 구성하였다. 그리고, 이 적합도 함수들을 사용한 설계프로그램을 구현하고, 산형골조와 2층 3경간 골조의 설계문제에 적용시켜 설계결과를 비교하였다. 이를 통하여 유전자 알고리즘을 이용한 유용한 골조 설계프로그램의 구현이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
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• pp.466-466
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• 1998

도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.