신호교차로로 구성된 네트워크의 시스템최적 신호시간산정을 위해 Cell Transmission 이론을 교통류 모형으로 활용한 신호최적화 모형을 제안한다. Cell Transmission 모형은 기존에 소개된 신호최적화 모형과는 달리 충격파, 대기행렬의 길이, 그리고 하류부 교차로 대기행렬의 역류(Spillback)과 같은 과포화 현상을 표현하는데 적절한 이론적이고 실제적인 배경을 지원한다. 모형에서 기점을 출발한 수요차량은 종점에 도착할 때까지 경로선택을 통해서, 그리고 신호시스템은 이러한 수요의 움직임 고려하여 신호시간요소의 최적화를 통한 네트워크의 비용을 최소화하기 위해 서로 협력한다는 의미에서 제안된 모형은 시스템 최적화를 의미한다. 모형은 혼합정수계획법으로 정식화되며 최적신호전략과 고정신호전략간의 실험계획을 통해 구축된 모형을 비교·평가한다.
추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세 개 모형은 협업 필터링에 속한 모형이고 나머지 두 개의 모형은 하이브리드 모형이다. 실제 데이터는 고객의 평점 데이터이고, 대부분의 평점이 없어서 희박성 비율이 높다는 특징이 있다.
한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.
본 논문은 요인들의 처리구조와 실험단위들의 설계구조에서 지분이 발생하는 경우의 지분계획모형에서 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 지분구조의 고정효과와 확률효과 그리고 실험단위들의 지분구조에 따른 오차성분을 포함하는 지분계획모형을 제안하고 있다. 모형내 확률효과의 분산성분과 다수의 오차항에 따른 분산성분을 추정하는 방법으로 상수적합법을 이용하고 있다. 상수적합법에 의한 제1종 제곱합의 계산은 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용하고 구하고 있다. 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 이용된다. 단계별 방법에 의한 모형의 순차적 적합은 모형행렬로의 사영공간을 나타내는 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다.
LDA는 데이타를 잘 구분하게 하는 변환을 제공하고, 얼굴 인식에서 우수한 성능를 보였다. 그러나, LDA는 전체 데이타에 대해 단 하나의 변환 행렬만을 주므로 사람 얼굴과 같은 많은 클래스로 구성되어 있는 복잡한 데이타를 구분하기에 충분하지 않다. 이런 약점을 극복하기 위해 우리는 LDA 혼합 모형이라는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. LDA 혼합 모형에서는 모든 클래스가 여러 개의 군집으로 분할되고 각 군집에 대해서 하나의 변환 행렬을 얻는다. 이렇게 더 세세히 표현하는 방법은 분류 성능을 크게 향상시킬 것이다 얼굴 인식 실험 결과, LDA 혼합 모형은 PCA, LDA, PCA 혼합 모형보다 더 우수한 분류 성능을 보여주었다.
본 논문은 혼합효과의 선형모형에서 분산성분들의 추정방법으로 사영을 다루고 있다. 상수적합법에서 이용되는 제곱합에서의 감소(reductions in sums of squares) 대신에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 단계별 방법에 의한 잔차모형으로부터 각 분산성분의 추정과 관련된 사영행렬을 구성하는 방법을 제공하고 있다. 사영행렬로 표현되는 이차형식의 기댓값을 이용하여 선형방정식계를 구성하고 적률법으로 분산성분을 추정하게 된다. 고정효과는 가중최소제곱법으로 추정되고 분산성분의 신뢰구간추정에 Satterthwaite의 근사과정으로 자유도를 계산하는 방법을 설명하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1263-1270
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2010
60명의 환자들을 20명씩3개 그룹으로 나누어 각 그룹마다 다른 종류의 식이요법을 실시한 후 1주 간격으로 5주간에 걸쳐서 콜레스테롤 수치에 대한 반복측정 자료를 얻었다. 해당자료를 바탕으로 적합성여부와 유의성 검정을 실시한 결과 등분산 Toeplitz가 다양한 공분산행렬 형태들 중에서 가장 적합한 공분산구조 모형으로 판명되었다. 이 모형에서는 시점들 간의 상관계수는 0.64-0.78로 대체적으로 높은 상관관계들을 보여주고 있으며, 모수인자들의 유의성검정 결과, 시간효과는 대단히 유의하게 나타났으나, 처리 및 처리와 시간과의 교호작용효과는 유의하지 않은 것으로 판명되었다.
일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.
비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.
유한 단층 미끌림 역산에는 지진 변위 측지 자료와 그린 함수 행렬(Green's function matrix)을 주로 사용한다. 그린 함수 행렬은 일반적으로 오카다 모형(Okada, 1985)을 기반으로 한다. 그러나 최근 물리 기반 지진 모델링을 활용하여 그린 함수 행렬을 제작하고 유한 단층 미끌림 역산을 수행하는 연구가 활발하다. 물리 기반 지진 모델링은 다양한 물성(탄성, 점탄성, 탄소성 등)을 고려하여 현실적인 환경에서 지진을 모사할 수 있다는 장점이 있다. 물리 기반 유한요소 소프트웨어 PyLith는 단층을 구성하는 절점을 두 개로 나누어 지진을 모사할 수 있으므로 지진 모사 모델링에 적합하다. 하지만 PyLith는 격자망 생성 기능을 자체 제공하지 않아, 모형 내부에 수십~수백 개의 소단층과 관측점을 설정해야 하는 유한 단층 미끌림 역산 수행에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 소단층과 관측점을 포함한 수치 모형을 제작하고, 지진 모사 모델링을 수행하여 그린 함수 행렬을 제작하는 일련의 과정을 연계하여 유한 단층 미끌림 역산의 편리성을 높이기 위해 CPInterface (COMSOL-PyLith Interface)를 개발하였다. CPInterface는 COMSOL의 격자 생성 능력과 PyLith의 지진 모사 능력을 결합하여 그린 함수 행렬을 자동으로 생성할 수 있다. CPInterface는 간단한 변수들로 모형 및 단층 정보를 조절할 수 있고, 지하 탄성 이상체와 GPS 관측점을 자유롭게 배치할 수 있다. 또한, 그린 함수 행렬을 생성하는 복잡한 과정을 간소화하여 더욱 편리하게 유한 단층 미끌림 역산을 할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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