랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.
본 연구에서는 나무구조의 분류분석에서 자료의 크기가 방대해짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있는 변수의 중요도에 대하여 사영추적분류나무를 중심으로 고찰하였다. 사영추적분류나무(projection pursuit classification tree)는 각 마디에서 사영추적을 이용하여 그룹을 잘 분리하는 변수들의 선형결합을 이용하는 방법으로 이때 사용되는 사영계수들은 각 마디에서의 분류에 대한 정보를 가지고 있다. 이를 종합하여 각 변수의 분류에 대한 중요도를 계산할 수 있다. 먼저 사영추적분류나무의 분류과정에서 계산되는 사영추적계수를 이용하여 분류를 위한 변수선택의 중요도를 계산하고 이들의 특성을 살펴보고 이를 같은 형태의 나무모형방법인 CART와 랜덤 포레스트의 결과와 비교 분석하여 사영추적분류나무의 특성을 살펴보고 비교, 분석하였다. 대부분의 자료에서 사영추적분류나무가 훨씬 좋은 성능을 보이고 있었으며 특히 상관계수가 높은 변수들이 포함되어 있는 경우에는 상대적으로 적은 수의 변수로도 잘 분류를 할 수 있음을 확인하였다. 랜덤 포레스트에서 제공하는 변수 중요도는 변수들 간의 상관관계가 높은 경우에는 사영추적분류나무의 변수중요도와 매우 다르게 나타나며 사영추적분류나무의 변수 중요도가 조금 더 나은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.
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.
중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.
본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.
본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.
유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
철근콘크리트 구조물은 타설 후 시간이 경과함에 따라 물리적인 요인과 화학적인 요인으로 인하여 열화가 발생한다. 열화를 고려한 구조해석에서 모든 열화 관련 변수를 고려하는 것은 비효율적이다. 따라서 구조물의 거동과 밀접한 관련이 있는 중요열화변수를 정의하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 철근콘크리트 전단벽의 경년열화 해석시 중요변수를 고려하기 위하여 민감도해석을 수행하였다. 해석결과에 의하면 재료의 경화와 관련한 변수들이 열화와 관련한 변수들보다 지진응답이 민감하게 나타났다. 해석모델의 낮은 철근비로 인하여 콘크리트의 탈락에 의한 지진응답의 변화보다 철근의 단면손실에 의한 지진응답의 변화가 크게 나타났다. 만약 원전과 같이 철근비가 높은 전단벽에서는 철근의 단면손실도 지진응답에 대한 중요변수가 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 정보기술의 사용(Usage)과 수용(Adoption)을 예상하는 목적보다는 웹 기반 협동합습 시스템사용 의도와 사용행위에 영향을 미치는 변수들을 폭 넓게 이해하고, 실질적으로 활용 할 수 있는 변수를 찾는데 목적이 있기 때문에 분해된 계획 행동 이론(Decomposed TPB)을 기반 하였고, 분해된 변수들 중 일부분(지각된 유용성, 지각된 용이성, 명시적 영향, 암시적 영향)과 웹 환경의 중요 요소인 '흥미성' 을 포함하여 사용의도(Use Intention)에 영향을 미치는 변수들을 2개 대학의 대학생 256명을 대상으로 자료를 수집하여 실증 분석하였다. 연구결과 다차원으로 분해된 일부 변수들 중 태도적 믿음 변수인 '지각된 용이성'을 제외하고 분해된 모든 변수가 사용의도에 긍정적 강한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 특히 주관적 규범(명시적 영향, 암시적 영향)변수는 준거집단을 통해서 웹기반 협동학습 시스템에 대한 행동의도나 인지에 영향을 줄 수 있는 중요 변수로 나타났다. 이러한 결과는 준거인이 되는 팀장은 팀원 및 학습자들과의 상호작용(협동학습을 통한 화상토론, 게시판정활동, 오프라인 정기 모임, 동영상 동시 시청)과 팀원 관리 및 운영하는 역할이기 때문에 새로운 정보 기술 및 시스템 사용 권유를 하거나, 직접 기술사용을 하는 주변 분위기는 협동합습에 참여한 학습자들에게 조금이나마 영향을 줄 수 있음을 추측 해 볼 수 있고 영향력 있는 중요변수임을 제시하였다.
본 연구의 목적은 동대문시장의 패션점포와 상품 공급자와의 관계를 이해하는 것이다. 구매자-공급자 관계에 영향을 미치는 요인을 구매자-공급자 관계 요인과 공급자 속성으로 분류하고 신뢰, 몰입, 의사소통, 장기적 전망, 파워 균형, 지리적 근접성, 디자인 능력, 품질, 낮은 가격, 납기 준수의 총 10개 변수를 추출하였다. 패션점포가 어떤 요인을 더 중요하게 인식하고 있는지 그리고 점포특성에 따라 그 중요성 인식에 차이가 있는지 살펴보았으며 공급자와의 거래지속기간에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 동대문 패션점포 233개로부터 수집한 자료를 분석한 결과, 공급자와의 관계에서 가장 중요하다고 응답한 변수는 납기 준수였으며 그 다음이 지리적 근접성, 디자인 능력 등으로 나타나 구매자-공급자 관계 요인보다는 공급자 속성이 더 중요한 것으로 지각되고 있었다. 점포 특성에 따라 중요도 인식에 차이가 있었는데, 신흥 소매 상권의 점포들이 다른 상권 점포들에 비해 모든 변수들의 중요도를 낮게 인식하고 있었으며 도매위주 점포가 소매위주 점포보다 고매출 점포가 저매출 점포보다 모든 변수를 더 중요하게 지각하였다. 총 영업기간에 따라서는 일부 변수에서 장기 영업점포가 단기 영업점포보다 더 높은 중요도 지각을 보였다 거래지속기간에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 우선 주로 거래하는 점포를 상기 10개 변수로 평가하게 하였는데, 지리적 근접성 신뢰, 디자인 능력, 품질, 의사소통 순으로 높게 평가되었다. 회귀분석 결과 실제 거래해 온 기간에 영향을 미치는 변수는 디자인 능력, 의사소톰, 파워 균형이었으며, 향후 추가로 기대하는 거래기간에 영향을 미치는 변수는 의사소통과 신뢰로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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