• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.309-316
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• 2017

야구에서 승률 추정은 매우 중요한 문제이며 현재 이 분야에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 쌍별 승률추정은 팀대 팀의 경기결과를 이용하여 전체 승률을 추정하는 방법으로써 각 팀들의 추정된 승률의 합이 상수가 된다는 타당성을 가진다. 본 연구에서는 한국프로야구에서 피타고라스 승률과 선형 승률에 쌍별 추정을 적용하고 효율성을 RMSE와 MAD를 이용하여 살펴보았다. 사용된 데이터는 2013년부터 2016년 사이의 모든 한국프로야구 팀대 팀 기록이며, 그 결과 쌍별 피타고라스 추정이 기존의 방법들보다 RMSE와 MAD 측면에서 바람직하다고 간주되었다. 또한 쌍별 피타고라스 추정에 사용되는 바람직한 지수 값의 결정에 대하여 설명하였으며 추정에 사용된 지수 값의 변화에 따른 RMSE와 MAD의 차이는 크지 않음을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1013-1024
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• 2015

본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.439-449
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• 2020

메타 분석은 여러 연구 결과들을 종합시켜주는 분석 방법 중 하나이다. 이 때 수집되는 연구 문헌들은 소규모 연구인 경우 통계적으로 유의한 결과를 보이는 연구가 출간될 확률이 높기 때문에, 선택 편향의 특수한 경우인 출판 편향이 종종 발생한다. 선택 편향을 보정하는 방법에는 조건부 가능도와 가중 추정 방정식이 있는데 이 방법들은 실제 얻기 힘든 정확한 선택 확률 모형을 필요로한다. 반면 쌍별 유사가능도 접근법은 선택 확률 모형을 정확히 알 수 없는 경우에도 선택 편향을 보정할 수 있는 방법으로 제안되었다. 본 논문은 메타분석에서 쌍별 유사가능도 접근법의 성능과 문제점을 수치적으로 연구한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권2호
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• pp.120-130
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• 2020

본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.