• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.109-114
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• 2001

m=2 또는 n=2이고, ${\lambda}_1<{\lambda}_2$인 그룹분류가능계획을 매개디자인으로 사용한 완전이면교배가 A-최적, D-최적임을 보였다. 또한, ${\lambda}_2={\lambda}_1+1$이면 일반화된 최적계획이 됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.724-726
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• 2004

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.2
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• pp.187-198
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• 2019

Extensive literature exists on how to estimate optimal thresholds based on various accuracy measures using receiver operating characteristic (ROC) and cumulative accuracy profile (CAP) curves. This paper now proposes an alternative measure to represented the specific partial area under the ROC and CAP curves. The relationship between ROC and CAP functions is examined using differential equations of the new defined partial area under curves. In addition, the relationship with the optimal thresholds under conditions of various accuracy measures for the ROC and CAP functions is also derived. We assume there are two kinds of distribution functions composing the mixed distribution as various normal distributions before finding the optimal thresholds. Corresponding type 1 and 2 errors are also explored and discussed under various conditions for accuracy measures.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.77-91
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• 2022

The optimal threshold estimation is considered in order to discriminate the mixture distribution in the fields of Biostatistics and credit evaluation. There exists well-known various accuracy measures that examine the discriminant power. Recently, Matthews correlation coefficient and the F1 statistic were studied to estimate optimal thresholds. In this study, we explore whether these accuracy measures are appropriate for the optimal threshold to discriminate the mixture distribution. It is found that some accuracy measures that depend on the sample size are not appropriate when two sample sizes are much different. Moreover, an alternative method for finding the optimal threshold is proposed using the correlation coefficient that defines the ratio of the confusion matrix, and the usefulness and utility of this method are also discusses.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.12 no.1 s.30
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• pp.75-83
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• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.356-358
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• 2003

DNA microarray기술의 발달로 한꺼번에 수천 개 유전자의 발현 정보를 얻는 것이 가능해졌는데, 이렇게 얻어진 데이터를 효과적으로 분류하는 시스템을 만들어놓으면 새로운 샘플이 정상상태인지, 질병을 가진 상태인지 예측할 수 있다. 분류 시스템을 위하여 여러 가지 특징선택방법들과 분류기법들을 사용할 수 있는데, 모든 상황에서 항상 뛰어난 성능을 보이는 특징선택법이나 분류기를 찾기는 힘들다. 안정되고 개선된 성능을 내기 위해서 특징-분류기의 앙상블을 이용할 수 있는데, 앙상블에 이용될 수 있는 특징선택 방법이나 분류기의 수가 많다면, 앙상블을 만들 수 있는 조합이 많아지기 때문에, 모든 조합에 대하여 앙상블 결과를 구하기는 거의 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용하여 모든 앙상블 결과를 계산하지 않으면서 최적의 앙상블을 찾아내는 방법을 제안하였으며, 실제로 림프종 암 데이터에 적용한 결과 100%의 결합결과를 보이는 최적의 앙상블을 효과적으로 찾아내었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.23 no.4
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• pp.1045-1050
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• 1998

Classification techniques are often an importand component of intelligent systems and are use for both deta preprocessing and decision making. In the design of a classification system, the labled samples must be given to provide a priori information for the classification. Moreover, the number of classes to be categorized must be known a priori information, called OFCAM. In OFCAM, an unsupervised by OFCAM, the database of a classification system, called PCSDB, is constructed. Then, PCSDB can be effectively used in the decision process of the system.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.5
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• pp.943-953
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• 2010

From a mixture distribution of the score random variable for credit evaluation, there are many methods of estimating optimal thresholds. Most the research news is based on the assumption of normal distributions. In this paper, we extend non-normal distributions such as Weibull, Logistic and Gamma distributions to estimate an optimal threshold by using a hypotheses test method and other methods maximizing the total accuracy and the true rate. The type I and II errors are obtained and compared with their sums. Finally we discuss their e ciency and derive conclusions for non-normal distributions.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.1
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• pp.13-28
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• 2010

Assuming a mixture distribution for credit evaluation studies, we discuss estimating threshold methods to minimize errors that default borrowers are predicted as non defaults or non defaults are regarded as defaults. A method by using statistical hypotheses tests, the most powerful test and generalized likelihood ratio test, for the probability density functions which are defined with the score random variable and the parameter space consisted of only two elements such as the default and non default states is proposed to estimate a threshold. And anther optimal thresholds to maximize classification accuracy measures of the accuracy and the true rate for ROC and CAP curves are estimated as equations related with these probability density functions. Three kinds of optimal thresholds in terms of the hypotheses testing, the accuracy and the true rate are obtained from normal random samples with various means and variances. The sums of the type I and type II errors corresponding to each optimal threshold are obtained and compared. Finally we discuss about their efficiency and derive conclusions.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.807-822
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• 2021

Various accuracy measures that can be explained on the odds curve are discussed, and an alternative accuracy measure, the maximum square, is proposed based on the characteristics of the odds curve. Thresholds corresponding to these accuracy measures are obtained by considering various probability distribution functions and an illustrative example. Their characteristics are discussed while comparing many kinds of statistics measuring thresholds. Therefore, we can conclude that optimal thresholds could be explored from the odds curve, similar to the ROC curve, and that the maximum square measure can be used as a good accuracy measure that can improve the performance of the binary classification model.