• 산업경영시스템학회지
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• 제12권19호
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• pp.31-37
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• 1989

본 논문은 비선형 회귀분석 모델(Nonlinear Regression Models)에서의 추산잔차(Recursive Residuals)를 정의하기 위한 것을 목적으로 한다. 선형 회귀분석 모델(Linear Regression Models)에서는 추산잔차가 우리가 측정할 수 없는 진짜 오차(True Error)와 같은 확률 분포를 갖는데 이의 평균은 0이고 분산은 ${sigma}^2$이다. 그러나 비선형 회귀분석에서는 이와 같은 정확한 분포를 알 수가 없기 때문에, 여러 종류의 잔차들을 연구 검토하고 나아가서 시뮬레이션(Simulation)을 통하여 분석.비교한 뒤 추산잔차를 정의하기로 한다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.233-250
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• 2002

Cox의 비례위험모형(proportional hazards model)은 생존자료(survival data)에 대한 회귀모형으로 경제학 및 의·공학을 비롯한 여러 응용 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 모형 중 하나이다. 그러나, 이 모형은 일반선헝모형에 비해 잔차 분석을 통한 회귀 진단의 연구가 널리 알려져 있지 않아, 국내의 실제 자료 분석에서는 잔차 분석에 대한 활용이 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 그 동안 제안된 여러 잔차들을 비교 분석하고, S-plus 프로그램을 이용한 PBC(primary biliary cirrhosis) 자료분석을 통해 각 잔차들의 의미를 고찰하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.701-715
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• 2011

초고속 무선인터넷은 무선 인터넷의 전송속도가 약 1Mbps이상을 말하며, HSDPA, WiBro 등으로 이러한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문은 초고속 무선인터넷 서비스의 단말기를 폰형과 모뎀형으로 정의하고, 단말기 형태와 이용하는 장소에 따라 어떤 콘텐츠들을 선호하는 지를 분석하는 연구이다. 이를 위해 범주형 자료분석에서 사용하는 수정된 잔차모형과 대응분석, 중대응분석을 이용하였다. 세 가지 모형에 의한 결과가 모두 달랐으며 대응분석과 중대응분석의 일치도는 50%, 수정된 잔차와 대응분석의 일치도는 26.3%, 수정된 잔차와 중대응분석의 일치도는 21.1%를 보였다. 이러한 차이는 수리적 모형의 차이에서 기인하고 있으며, 본 주제에서 추천하는 방법은 수정된 잔차모형이다. 수정된 잔차모형은 선호하는 콘텐츠 뿐 만 아니라 비선호하는 콘텐츠도 알 수 있으며 검정도 가능하다. 분석 대상 10개의 콘텐츠 중 세 방법에 의해 선택되지 않는 콘텐츠는 업무였으며, 나머지 콘텐츠는 적어도 한번은 선택되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.25-26
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• 2011

사용자 의사거리 보정 잔차(UDRE)는 위성항법보정정보의 측위성능을 예측하는데 이용하는 매우 중요한 무결성 감시정보이다. 위성항법보정정보 사용자는 위성별로 제공되는 사용자 의사거리 보정 잔차 정보를 이용하여 목표로 하는 측위성능을 보장할 수 있는지 여부를 계산하고, 이 결과를 반영하여 위성항법보강시스템의 보정정보를 사용할지 아니면, 무시할지를 판단한다. 즉, 사용자 의사거리 보정 잔차는 위성별로 제공되는 보정정보를 이용하여 보정을 한 후에도 제거되지 않고 남는 위성과 사용자 수신기 간의 통계학적 거리 오차로서 가우시안 분포를 갖는다고 본다. 따라서 동일한 위성항법신호 환경이라도 위성항법보강시스템의 종류와 응용분야별로 다르게 설정되는 측위성능의 보장 수준에 따라 사용자 의사거리 보정 잔차는 다른 값을 갖게 된다. 본 논문은 위성항법보강시스템의 무결성 감시성능에 영향을 미치는 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법의 성능해석을 목적으로 다중 기준국 원시정보를 이용한 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법 구조분석과 영향력을 소개하고, 성능에 영향을 미치는 인자와 사용자 의사거리 보정 잔차 추정성능의 지표에 대해 정의한다. 그리고 마지막으로 성능해석의 방법을 제안하고, 타당성을 검증한다.

• 한국습지학회지
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• 제21권1호
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• pp.66-76
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• 2019

기후변화로 인해 홍수나 가뭄과 같은 자연재난이 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인한 피해 또한 커지고 있다. 습지는 이러한 피해를 저감하고 최소화하는데 중요한 역할을 하고 있는 것으로 알려져 있다. 특히, 자연재난으로 인한 피해 저감 뿐만 아니라 습지의 다양한 기능을 이해하기 위해서는 수위의 변동성을 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 경상남도 창녕군에 위치한 우포늪의 수위 자료에 적합한 시계열 모형을 도출하고 모형의 적절성을 확인하기 위해 잔차 분석을 수행하였다. 즉, ARIMA 모형을 구축하였고, 잔차 분석을 위해 기존의 비모수 통계기법, BDS 통계기법 및 CRH(Close Returns Histogram)를 통한 결과들을 비교 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 시계열 모형의 잔차 분석을 위해 CRH의 적용 가능성을 제시하고자 하였다. 분석 결과, CRH는 정확한 무작위성 검정 결과를 도출하였을 뿐만 아니라 다른 방법들에 비해서 단순한 계산과정을 통해 쉽게 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 시계열 모형의 잔차 분석을 위해 BDS 통계기법 뿐만 아니라 CRH를 이용한다면 보다 효과적인 분석을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.241-251
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• 1997

기존의 회귀진단 방법은 자료의 구조를 변화시키거나 회귀모형의 형식을 변화시킬 때 이것이 잔차에 미치는 영향을 분석하는 것이 주를 이루었다. 그러나 역으로 잔차를 변화시킬 때 이것이 회귀모형에 미치는 영향을 분석하는 것을 생각할 수 있다. 이것은 현실적으로 몇 개의 특정한 자료에 더욱 가중치를 부여하여 회귀모형을 만들거나 또는 잔차의 패턴을 정상화하고자 할 때 유용한 방법이 될 수 있다. 본 연구팀은 기존의 회귀진단방법과 더불어 잔차패턴을 변화시킴으로서 회귀진단을 실시하는 방법을 동적그라픽스기법에 의해 회귀진단시스템(REgression Diagnostics System-REDS)으로 구현하였으며 본 논문을 통해 이를 소개하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.11-23
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• 1996

본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.154-154
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• 2009

경질 3가 크롬 도금액은 내적인 구성 조성물의 화학비나, 외적인 온도, 시간 등 여러 가지 실험인자들의 복잡한 작용으로 인해 어떤 인자가 어떠한 작용에 상호 영향을 미치는지 파악하기가 쉽지 않다. 통계 프로그램을 사용하여 실험계획법을 작성하고, 측정된 반응치료로부터 분석을 실시하여 최적경사경로를 도출하였다. 또한, 잔차분석과 호감도 함수를 이용한 최적화가 진행되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.13-19
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• 2002

2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(two-channel ring-core Flux-Gate Compass: FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스텝모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식을 이용한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, FG-Compass를 전체 잔차 $\pm$4$^{\circ}$, 고유 잔차 $\pm$2$^{\circ}$로 분석하였다. 이 결과는 일반적인 FG-Compass의 고유 잔차 $\pm$4$^{\circ}$와 비교하여 정밀한 것으로, 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 나타낸다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 도정할 수 있는 스마트 FG-Compass 콤파스의 설계론에 관해서도 논의하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.62-65
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• 2018

신경망은 깊어질수록 gradient vanishing/exploding과 같은 네트워크가 불안정해지는 문제가 발생 한다. 잔차 블록을 이용하여 이러한 문제를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 영상 인식 분야에서 훌륭한 성능을 보여준 잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원 기법을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 EDSR에 사용된 잔차 블록을 다양한 크기의 합성곱 연산을 통해 영상의 특징들을 다르게 분석하도록 수정하고 VDSR과 비슷한 수준의 복잡도로 구성하여 향상된 성능을 얻었다. 실험 결과, VDSR에 비해 PSNR이 최대 0.1dB까지 증가했다.