• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.311-315
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• 2013

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R²)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제6권1호
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• pp.79-93
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• 1993

회귀모형에 있어서의 Ruppert와 Carroll의 절사 회귀 추정법을 확장하여 회귀 분위수에 의 한 두 개의 두분으로 관측치를 분할하여 각 부분마다 가중치를 달리 부여하는 방법으로 적 합된 L-추정법을 제안하였다. 이 제안된 L-추정법은 특히 비대칭인 오차분포하에서 좋은 효율을 가지고 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.463-477
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• 2009

극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.86-88
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• 2010

본 논문에서는 회귀문제를 위한 비선형 특징 추출방법을 제안하고 분류문제에 적용한다. 이 방법은 이미 제안된 선형판별 분석법을 회귀문제에 적용한 회귀선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis for regression:LDAr)을 비선형 문제에 대해 확장한 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 커널함수를 이용하여 비선형 문제로 확장하였다. 기본적인 아이디어는 입력 특징 공간을 커널 함수를 이용하여 새로운 고차원의 특징 공간으로 확장을 한 후, 샘플 간의 거리가 큰 것과 작은 것의 비율을 최대화하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 얼굴의 크기, 회전과 같은 것들은 회귀문제에 있어서 비선형적이며 복잡한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 회귀 문제에 대한 간단한 실험을 수행하였으며 회귀선형판별분석법(LDAr)을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.179-188
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• 1998

커널형 회귀함수의 추정법 중에서 국소 다항회귀 추정법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 국소다항회귀 추정법에서도 다른 종류의 커널추정량과 마찬가지로 평활량이 중요한 역할을 한다. 특히 회귀함수가 복잡한 구조를 가질 때 변수평활량(variable band-width)을 사용하는 것이 타당할 것이다. 본 연구에서는 완전자료기저(fully automatic, fully data-driven) 변수평활량 선택법을 제안한다. 이 선택법은 편향과 분산의 예비추정에 필요한 평활량을 교차타당성 방법으로 선택하여 MSE를 추정하고 그 값을 최소화하는 평활량을 택하는 것이다. 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 확인하였다. 그리고 제안된 방법은 자료점이 성긴(sparse)부분에서 생길 수 있는 문제점 즉 X'X의 비정칙성(non-singularity)을 해결할 수 있는 방법이라는 데에도 큰 의미가 있다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제11권1호
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• pp.1-18
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• 2010

본 논문에서는 패널조사에서 발생하는 웨이브 무응답을 대체하는 방법을 고찰하였다. 패널조사에서는 이전 조사 데이터를 무응답 대체에 활용할 수 있기 때문에 이러한 성질을 이용하면 횡단면 무응답 대체보다 더 효과적인 웨이브 무응답 대체법을 찾을 수 있다. 먼저 웨이브 무응답 대체를 사용하는 해외의 주요 패널조사를 살펴보고, 웨이브 무응답 대체방법 중 종단면 회귀대체법, 이월대체법, 최근방 회귀대체법, 그리고 행렬대체법을 고찰하였다. 그리고 웨이브 무응답 대체법의 성능을 비교하기 위하여 한국복지패널 데이터를 대상으로 모의실험을 실시하였다. 성능을 비교하기 위하여 평균대체, 회귀대체, 비대체, 최근방 대체, 핫덱 대체를 고려하였고 성능평가 지표로는 예측 정확성 지표와 추정 정확성 지표를 이용하였다. 모의실험 결과 비대체, 행렬대체는 두 지표 모두 우수했고, 회귀대체, 종단면 회귀대체, 이월대체는 예측 정확성은 우수한 반면 추정 정확성은 다소 떨어졌으며, 반대로 최근방 회귀대체, 최근방 대체, 핫덱 대체는 예측 정확성은 떨어지나 추정 정확성은 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 대체는 두 지표 모두 좋지 않았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.167-175
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• 1997

확률화 블럭 계획법에서 동위회귀를 이용하여 우산형 대립가설에 대한 비모수검정법을 제안하고자 한다. 제안된 검정통계량은 Mack과 Wolfe (1981)의 통계량에서 처리들에 가중치를 준 형태가 되며, 동위회귀를 이용하여 확률변수인 가중치를 구하고 붓스트랩을 이용한 소표본에서 모의 실험을 통하여 몇가지 사례 및 분포에 대해 제안된 통계량의 검정력을 알아본다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권1호
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• pp.26-32
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• 2005

본 연구에서는 반응표면법에 다항함수, 지수함수, 로그함수등을 적용한 다양한 회귀함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 이를 검증하기 위해 트러스 구조와 하니콤 복합재 플랫폼에 대하여 응력 및 고유진동수를 고려하여 최적설계를 수행하였다. 근사함수를 효과적이고 용이하게 하는 방법을 실험계획법이라 하는데 중심합성법, 요인설계법, 회전계획법, 심플렉스법 등이 있으며, 본 연구에서는 중심합성법을 이용하여 반응표면을 생성하였다. 이를 위하여 구조해석 코드로 MSC/NASTRAN을 사용하였으며 최적설계 프로그램은 중심합성법을 기반으로 하여 다양한 회귀모델에 의한 반응표면을 적용하여 작성하였다. 또한 이 결과를 기존의 도함수를 이용한 최적화 기법이나 유전자알고리즘을 이용한 최적화 결과와 비교하여 반응표면법의 설계상의 장점 및 반응표면 생성 시 다양한 회귀모델에의 사용에 대한 신뢰성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.169-169
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• 2018

국내에서는 유량자료의 부족으로 수공구조물을 설계하기 위한 기초자료로서 설계강우량을 활용하고 있다. 따라서 설계강우량의 산정 및 시간분포가 중요한 요인으로 작용하고 있으며, 국내에서는 설계강우량 시간분포를 위한 방법으로 Huff의 4분위 방법을 사용하는 것이 일반적이다. 실무에서는 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 관측소별 Huff의 무차원 누가우량 백분율을 이용하여 Huff의 4분위 방법 중 3분위의 자료를 이용하여 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며, 회귀식의 차수는 전반적으로 결정계수가 높은 6차식을 사용하고 있다. 회귀식의 경우 고차식으로 갈수록 결정계수가 높아지는 것은 당연하지만 4차 이상의 회귀식에서는 결정계수의 차이가 미미하므로 6차식을 사용하는 것이 합리적이라고 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 유의수준에 기초하여 Huff 4분위 방법의 시간분포 회귀식에 대한 유의성 검정을 실시하여 회귀계수에 대한 통계적 검증을 실시하고 변수선택 방법인 전방선택법(Forward Selection)을 이용하여 유의하지 않은 회귀계수들을 제외하면서 가장 좋은 변수들로 구성된 간결한 설계강우량 시간분포 회귀식을 산정하고자 한다. 또한 산정된 회귀식과 기존 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 회귀식과 비교하여 변수선택 방법인 전방 선택법(Forward Selection)을 이용하여 산정된 회귀식의 적합성을 검증하고자 한다.