선형회귀모형의 학습은 일반적으로 자료의 개수가 설명변수의 개수보다 충분히 크고, 설명변수들 사이에 심각한 다중공선성이 없다는 가정 하에서 안정적으로 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 가정이 위배되었을 경우 모형 학습의 어려움을 실제 호우피해자료를 분석함으로써 조명하였고, 이를 해결하기 위해 자료를 통합한 다음 주성분회귀모형 또는 능형회귀모형을 사용할 것을 검토하였다. 모형의 학습에 사용된 자료와 별도의 독립된 자료에서 제안된 모형들의 예측력을 평가하였고, 제안된 방법이 선형회귀모형보다 더 나은 예측력을 보이는 것을 확인하였다.
이 논문은 퍼지비선형회귀모형에 대한 것으로서 유전적 알고리즘을 이용한 퍼지회귀분석모형을 제안한다. 유전적 알고리즘이란 좀 더 나은 퍼지회귀분석을 위하여 입력데이터를 분류하는데 사용되어진다. 이 분할에서 각 데이터는 분류된 데이터그룹에 속하는 멤버쉽함수의 값을 가지게 된다. 데이터그룹은 각 변수의 영역을 최적으로 분할함에 따라 몇 개의 퍼지선형회귀모형에서 서로 다른 퍼지파라메타를 가지게 된다. 데이터에 대한 최종 퍼지수를 얻기 위하여 각 데이터그룹의 퍼지출력을 구성한다. 이 방법의 유효성은 사례연구에 의하여 보이고자 한다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.
제주지역의 지하수 함양 지체시간을 분석하기 위해 18개 지점의 지하수 관측자료를 기초로 강수-지하수위 자료를 강수사상별로 분류하여 분석하였다. 지하수 함양에 결정적인 영향을 주는 인자로 지하수위의 대수층 두께와 지점의 투수계수를 설정하였다. 대체로 고도가 낮은 지역에서는 지하수 함양 지체가 짧았으나 고도가 높아질 수록 대수층 두께도 증가하여 지하수 함양지체시간은 길게 나타났다. 하지만 대수층 두께만으로 지체시간이 결정되는 것은 아니며 이에 투수계수 자료를 함께 분석해야만 타당한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 대수층 두께와 지점 투수계수를 변수로 두고 관측된 지하수 함양지체시간과의 관계를 다중선형회귀분석을 통해 구하였다. 다중상관계수는 0.9정도로 높게 나타났으며, 대수층 두께에 대한 통계학적 유의성도 적합하게 나타났다. 이와 같이 결정된 회귀식은 향후 지하수 함양지체시간의 공간분포를 결정함에 있어 활용이 가능하며 분포형 수문모형과 연계시킬 경우 통합모델링에 적절하게 반영될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 농업용 저수지 저수율 계측자료와 기상인자와의 다중선형회귀분석을 통해 저수율 예측 월단위 회귀식을 산정하는데 있다. 2002년부터 2016년까지의 한국농어촌공사 저수지 3,067개에 대한 저수율 관측자료와 기상청 63개 지점 관측자료를 수집하여 저수율 예측 다중선형 회귀식을 도출하였으며, 개발된 월별 회귀식에 대한 $R^2$는 0.51~0.95로 분석되었다. 또한 회귀식의 적용성 평가를 위해 9개 대표저수지에 대해 관측값과 비교한 $R^2$는 0.44~0.81로 나타났다. 회귀식을 이용하여 평년(1976-2005) 대비 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 산정하여 ROC 분석을 수행한 결과, 극심한 가뭄의 경우 2년(2015~2016) 평균 적중률은 0.64로 겨울의 적중률이 0.70으로 가장 높았고, 여름의 적중률이 0.58로 가장 낮게 나타났으며, 봄과 가을의 적중률은 각각 0.59, 0.68로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 회귀식은 가용한 관측자료 및 1~3개월의 장기 기상전망자료 기반의 월단위 저수율 전망자료 생산이 가능하므로, 이를 기반으로 농업가뭄 전망정보의 생산이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한반도 주변 해역의 해수면 및 수온, 염분의 선형 추세 분석을 위한 종합 회귀 도표를 개발하였다. 현장 관측 자료는 품질 관리 과정을 거쳤으며 객관 분석 자료와의 경험적 직교 함수 비교를 통해 검증하여 사용하였다. 종합 회귀 도표를 통해 기존의 연구 결과들과 유사한 선형 회귀 값을 확인하였고, 1983년부터 2013년 기간동안에서의 5년에서 30년 단위의 변동률을 추가로 제시하였다. 본 연구에서 제시된 정량적 결과가 향후 해양 장기 추세 관련 연구의 기준 값으로 유용하게 사용될 것을 기대한다.
합산영역테이블은 이미지 픽셀 주변 임의의 사각 영역 내 픽셀 값의 합을 4개 픽셀의 합차로 표현할 수 있는 자료구조이다. 그러나 합산영역테이블은 픽셀의 값을 한쪽 모서리에서 다른 쪽 모서리로 순차 누적하므로, 이미지의 크기가 큰 경우에 부동소수점 방식의 표현 범위를 초과하는 문제가 일어날 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 선형 회귀분석을 이용하여 이미지를 근사하고, 회귀분석식과의 차이만을 누적하여 정밀도 누적 오차를 감소시킬 수 있는 제안한다. 또한, 이미지의 복원 시 회귀분석식의 합을 2중 적분을 이용하여 상수시간에 구할 수 있는 방법을 함께 제안 한다. 이미지의 복원에 대한 실험을 수행하였고, 결과는 제안하는 방식이 일반적인 고정오프셋 방식보다 누적 오차를 감소시킴을 보였다.
본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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