• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.831-839
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• 2010

최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.879-886
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• 2009

본 논문에서는 시장점유율을 추정할 때 최소제곱 서포트벡터기계를 적용하여 보통최소제곱과 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 비교하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계는 커널 함수를 사용함으로 고차원의 특징 공간에서 선형회귀로 재구성함으로 비선형 회귀문제까지도 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 비모수 기법인 최소제곱 서포트벡터기계를 이용하여 시장점유율 모형을 추정하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계를 기반으로 한 모형 추정은 시장점유율 유인모형을 해결하기 위한 좋은 대안이 된다. 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 평가하기 위해 비교 실험에서는 한국 자동차 시장에서 차량 판매량을 이용하여 브랜드별 시장점유율 모형을 추정하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.729-736
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• 2009

소프트웨어 공학에서 정확한 개발 비용 예측은 성공적인 개발 프로젝트를 위한 필수적인 요소로, 현재까지 많은 소프트웨어 비용산정을 위한 모델들이 개발되어 왔다. 전통적인 통계적 기법부터 기계학습을 적용한 알고리즘까지 다양한 분야의 아이디어를 접목하고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 비용 예측을 위한 방법으로 유전 알고리즘과 서포트 벡터 머신의 회귀모델인 서포트 벡터 회귀를 결합한 GA-SVR 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 보이고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.513-522
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• 2014

옵션가격의 결정에 있어서 실제 변동성은 사후에 알 수 있는 정보이므로 대용값으로 내재변동성을 가장 많이 사용하는데 본 연구에서는 동일한 기초자산을 가진 옵션의 잔존만기와 행사가격을 이용하여 내재변동성을 추정하고자 한다. KOSPI200 옵션 데이터와 서포트벡터회귀, 나무모형 및 회귀모형을 통해 모형의 설명력을 평균제곱근오차 (RMSE)와 평균절대오차 (MAE)를 사용하여 살펴보았다. 그 결과 서포트벡터회귀와 MART의 성능이 최소제곱회귀보다 우수한 것으로 나타났으며, 서포트벡터회귀와 MART의 성능은 거의 비슷하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.15-21
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• 2015

커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.146.1-146.1
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• 2005

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.171-177
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• 2011

실생활에서 얻어지는 자료에서 근사함수를 구성하기 위하여 모델링을 하기 전에 측정된 원자료로부터 이상치를 제거하는 것이 필요하다. 기존의 이상치 진단의 방법들은 시각화나 최대 잔차들을 이용해왔다. 그러나 종종 다차원의 입력자료를 가지는 비선형함수에 대한 이상치 진단은 좋지 않은 결과를 얻었다. 다차원 입력자료를 갖는 비선형함수에 대한 전형적인서포트 벡터 회귀에 기초한 이상치 진단방법들은 좋은 수행능력을 얻어지지만, 계산비용이나 모수들의 보정 등의 실질적인 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 계산비용을 감소하고 이상치의 문턱을 적절히 정의하는 서포트 벡터회귀를 이용한 이상치 진단의 실질적인방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제자료들에 적용하여 타당성을 보일 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1093-1101
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• 2009

분위수 회귀모형은 확률변수들 사이에 확률적인 관계구조를 포함한 함수 모형을 좀 더 완벽하게 추정하도록 제공한다. 본 논문에서는 함수 추정에 로버스트하다고 알려져 있는 서포트벡터기계 기법과 이중벌칙커널기계를 이용하여 분위수 회귀모형을 추정하고자 한다. 이중벌칙커널기계는 고차원의 입력변수에 대한 분위수 회귀가 요구될 때 분위수 회귀모형을 잘 추정한다고 알려져 있다. 또한 본 논문에서는 광범위한 형태의 분위수 회귀모형 추정을 위해서 정규분포보다 비대칭 라플라스 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 모형은 분위수 회귀모형 추정을 위해서 서포트벡터기계 기법에 이중벌칙커널기계를 이용하여 각각의 평균과 분산을 동시에 추정한다. 평균과 분산함수 추정을 위해 사용된 커널함수의 모수들은 최적의 값을 찾기 위해 일반화근사 교차타당성을 이용한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.68-76
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• 2014

건축 프로젝트에서 초기단계에서의 정확한 공사비 예측은 성공적인 프로젝트의 중요한 요소이다. 기존의 연구에서 공사비를 예측하기 위한 방법으로 통계학적인 방법이 활용되었다. 통계학적 방법 중 서포트 벡터 회기분석은 비용예측 분야에서 뛰어난 일반화 능력으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 서포트 회귀분석은 조정해야 할 파라미터가 단순함에도 불구하고 최적의 파라미터를 결정하는 방법은 시행착오적인 방법을 적용해야 하는 문제점이 있었다. 따라서 최적의 파라미터를 보다 효율적으로 결정하기 위해 본 연구에서는 유전 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 서포트 벡터 회귀를 효율적으로 활용한 공사비 예측이 가능 할 것이다. 본 연구의 목적은 유전 알고리즘과 서포트 벡터 회귀를 활용하여 공동주택의 프로젝트 초기 기획단계의 공사비 예측모델을 구축하는 것이다. 유전 알고리즘을 통해 최적의 파라미터를 찾아내고, 이를 서포트 벡터 회귀모델에 적용시켜 공사비를 예측하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2022

하천의 개발 및 보전 계획을 수립하는 데에 있어 자연하천의 부유사량 및 총유사량을 계측하는 것은 매우 중요하다. 우리나라에서는 매년 국내 자연하천을 대상으로 부유사량을 실측하고 실측 부유사량을 바탕으로 수정 아인슈타인 방법을 적용해 총유사량을 산정하고 있으나 이 또한 홍수기에 국한되어 있다. 가장 일반적인 유사량 계측 방법인 시료 채집에 의한 방법은 많은 노력과 비용을 수반하기 때문에 유사량 관측소와 관측 빈도를 늘릴 수 없는 실정이다. 최근에는 ADCP 음파 신호의 후방산란도가 부유사 농도에 따라 증가한다는 성질을 이용해 부유사 농도 계측에 ADCP를 이용하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 이러한 특성을 이용해 본 연구에서는 전라남도 나주시에 위치한 남평교 자동유량관측소에 설치된 횡방향 ADCP (H-ADCP)를 대상으로 서포트 벡터 회귀(SVR)를 적용한 실시간 유사량 모니터링 모형을 제안하였다. 여기서 제시하는 유사량산정 모형은 크게 유량과 초음파 산란도를 입력 변수로 해 부유사 농도를 산정하는 서포트 벡터 회귀 모형과 첫 번째 모형으로부터 산정된 부유사 농도와 흐름 정보를 이용해 총유사량을 산정하는 모형으로 구성되어 있다. 개발된 SVR 부유사량 및 총유사량 산정 모형의 정확도가 결정계수(R²) 기준으로 각각 0.82, 0.90 으로 나타났다. 주목할 점은, 본 연구에서 제시하는 SVR 모형을 이용해 멱함수 기반 유사량 관계식으로는 예측할 수 없는 유사량의 이력현상을 재현해낼 수 있다는 것이다. 본 연구에서 제시하는 H-ADCP 기반 총유사량 모니터링 방법은 기존 자동 유량 관측소 시설을 그대로 이용할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 실무 적용 시 낮은 추가비용으로 양질의 유사량 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.