연속형 변수의 이산화(Discretization)는 양적 변수(Quantitative variable)를 질적 변수(Qualitative variable)로 변형시켜 데이터 마이닝(Data mining) 기법 등 다양한 알고리즘의 성능을 향상시키는데 사용 목적이 있다. 데이터에 적절한 이산화 기법을 사용한다면 분류 알고리즘에 대해 더 좋은 성능뿐 아니라 간결한 결과 해석, 속도 향상까지 기대할 수 있다. 현재까지 다양한 이산화 기법들이 연구되었으며, 현재도 이산화와 관련한 연구에 수요가 많다. 본 논문은 데이터의 클래스에 대한 연속형 변수 값의 분포를 고려하여, Wasserstein 거리를 이용해 분할점을 자동 설정하는 이산화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법과 우수함이 입증된 기존의 이산화 기법에 대해 성능비교를 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.127-140
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2010
본 논문에서는 중간분석에서 사용되는 집단축차 검정법으로 이산형 반응변수인 경우, 오류 분배율 함수를 적용한 집단축차 검정법을 제안한다. 특히 제 1종 오류와 제 2종 오류를 모두 적용한 집단축차 검정법을 제안하며, 기존의 오류 분배율 함수를 포함하는 새로운 오류 분배율 함수를 제안한다. 반응변수가 이산형인 경우 정확한 크기 ${\alpha}$ 검정을 할 수 없으므로 각 검정단계에 사용될 오류율을 분배하는 대신 각 검정단계까지 사용되어야 할 누적 오류율을 이용한다. 오류 분배율 함수를 적용한 집단축차 검정은 기존의 집단축차 검정 보다 빠른 연산과 유연한 검정이 가능하다는 장점을 지니고 있으며, 본 논문에서 제시된 오류 분배율 함수를 이용해 특성을 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.89-102
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2011
이산화는 데이터 마이닝을 위한 전처리 과정으로서 연속형 변수를 이산형 변수로 바꾸는 과정이고, 이산화 시킨 데이터가 원래 가지고 있던 정보손실을 최소로 하면서 높은 분류정확도를 가지는 것을 목적으로 한다. 지금까지 많은 이산화 알고리즘이 제안되었는데, 본 논문에서는 분할 이산화와 병합 이산화의 관점에서 최근까지 제안된 대표적인 이산화 알고리즘들을 비교하고, 이산화 알고리즘이 가지고 있는 특성을 연구하였다. 또한 비교 연구한 이산화 알고리즘을 R코드로 작성하여 다른 연구에 사용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 핵확산 감시와 관련된 이상점 탐지를 위한 일반화 우도비 검정 방법이 개발되었다. 고전적인 이상점 탐지방법들이 연속형 변수만을 고려한 반면, 본 연구에서 제안된 방법은 연속형 변수, 이산형 변수, 혹은 이산형과 연속형이 혼합된 변수들에 모두 적용될 수 있다. 더우기 대부분의 고전적인 방법들에 있어서 주로 이용된 정규분포 가정을 필요로 하지 않는다. 본 연구에서 제안된 방법은 일반화 우도비에 붓스트랩 방법을 적용하여 구성되었다. 모의 실험을 통하여 검정력을 고찰함으로써 제안된 검정방법의 성능을 연구하였다.
음향 탐지나 항적 탐지 등을 이용하여 표적을 추적하는 유도 어뢰는 개념 설계 단계에서부터 군 요구를 분석하고 군요구에 따른 어뢰의 개략 설계 사양 도출을 필요로 한다. 이를 위해 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 어뢰가 목적하고 있는 탐지 임무의 정량적인 달성 정도를 나타내는 탐지 효과도를 분석하였다. 어뢰의 탐지효과도 분석을 위해 초기 개념 설계 단계에서 주어지는 어뢰의 개략적인 설계 변수를 바탕으로 어뢰와 표적의 수학 모델을 설정하였으며, 이와 함께 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 아 잠수함 모델, 어뢰 모델, 표적 모델을 구성하였다. 특히 어뢰 모델에는 유도 어뢰의 특성을 고려하여 탐색 운동 방법, 음향 탐지 방법 등을 적용하였으며. 각 모델을 구성하는 설계 변수에는 오차 모형을 반영하였다. 이를 바탕으로 어뢰가 표적을 탐지하는 과정에 대해 반복 시뮬레이션을 수행하여 설계 변수 변화에 따른 어뢰의 탐지 효과도를 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권2호
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pp.153-164
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2010
본 논문에서는 이산형과 연속형 데이터가 혼합되어 있는 데이터 구조를 탐색하기 위하여 동적 기법을 사용하였다. 이산형 변수들간의 관계를 표현하는 선 모자이크 도표와 연속형 변수들의 관계를 위한 산점도, 일변량 변수 관점에서의 데이터의 분포를 파악할 수 있는 상자도표를 동시에 사용하면서, 동적인 기법들을 적용하여 다차원 데이터에 대한 구조를 좀 더 쉽게 파악할 수 있음을 보였다.
실제로 구조시스템들의 최적설계는 설계변수가 연속값이 아닌 이산값을 요하는 경우가 대부분이다. 본 논문은 이산형 설계변수를 갖는 비대칭 복합 적층평판에 대해 선형 근사화방법을 이용한 이산최적설계를 수행하였으며, 이 방법이 매우 효율적임을 보였다. 대상 문제는 축력, 전단력, 그리고 휨과 비틀림 모멘트의 평면 내하중들(in-plane loads)의 다중하중조건을 받는 것으로 고려하였으며, 복합 적층평판을 구성하는 플라이들에 대한 최대변형률 규준을 설계 제약조건으로 부과하였다. 이산 최적화를 위한 초기 접근방법으로 단 한번의 연속변수 최적화 과정이 FDM(Feasible Direction Method)을 이용하여 수행되었으며, 차후 이산 및 연속변수를 포함하는 비선형 이산최적화문제를 SLDP(Sequential Linear Discrete Programming)방법에 의해 선형 근사화된 혼합정수계획문제로 형성하여 풀었다. 수치예에서 6개의 플라이로 구성된 비대칭 복합 적층평판을 대상으로 회전식 적층배열([(90-.theta.)/-(60+.theta.)/-.theta./-(45+.theta.)/(45-.theta.)]/sub s/)에 따른 이산최적해를 구하였다. 효율성 입증을 위해 똑같은 문제를 비선형 분기한계법을 이용하여 풀었으며, 그 결과를 비교 분석하였다.
건설공사의 설계와 시공에서 표준화된 이산형 강재단면을 이용하고 있으나, 대부분의 최적화기법에서는 표준강재단면을 사용하기 위해 별도의 이산화 과정을 가지게 되므로 설계결과의 최적성을 보장할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 전체구조계와 구조요소계로 나누는 다단계 알고리즘을 적용하였다 수치해석 과정의 효율성과 최적해의 정확성을 예제를 통하여 비교·검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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