• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.371-384
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• 2022

구간별 상수 구조를 가지는 관측값으로부터 변화점을 식별하기 위해 FLSA가 자주 사용되고 있다. FLSA는 총변동벌점을 이용하기 때문에 평균 수준이 단조성을 가지는 경우에는 변화점 식별에서의 일치성이 보장되지 않는다는 특징이 있다. ℓ₁ 추세필터는 오차제곱합과 기울기 차이에 대한 ℓ₁ 벌점의 합을 목적함수로 가지는 구간별 선형 구조 추정방법으로 구간별 선형 구조에서의 변화점을 식별하기 위해 활용할 수 있다. 한편, ℓ₁ 추세필터의 경우에도 총변동벌점을 이용하므로 FLSA와 마찬가지로 변화점 식별에 있어서 비일치성을 보일 것으로 예상할 수 있는데 이와 관련된 연구는 아직까지 많이 이루어져 있지 않다. 이 연구에서는 모의실험을 통해 구간별 선형 모형에서 변화점을 식별하기 위해 사용되는 ℓ₁ 추세필터의 비일치성에 대해 살펴본다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.637-651
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• 2011

This study presents a rule-based urban image classification method for time series analysis of changes in the vicinity of Asan-si and Cheonan-si in Chungcheongnam-do, using Landsat satellite images (1991-2006). The area has been highly developed through the relocation of industrial facilities, land development, construction of a high-speed railroad, and an extension of the subway. To determine the yearly changing pattern of the urban area, eleven classes were made depending on the trend of development. An algorithm was generalized for the rules to be applied as an unsupervised classification, without the need of training area. The analysis results show that the urban zone of the research area has increased by about 1.53 times, and each correlation graph confirmed the distribution of the Built Up Index (BUI) values for each class. To evaluate the rule-based classification, coverage and accuracy were assessed. When Optimal allowable factor=0.36, the coverage of the rule was 98.4%, and for the test using ground data from 1991 to 2006, overall accuracy was 99.49%. It was confirmed that the method suggested to determine the maximum allowable factor correlates to the accuracy test results using ground data. Among the multiple images, available data was used as best as possible and classification accuracy could be improved since optimal classification to suit objectives was possible. The rule-based urban image classification method is expected to be applied to time series image analyses such as thematic mapping for urban development, urban development, and monitoring of environmental changes.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.903-913
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• 2013

최근 소셜 네크워크 서비스의 발달로 인해 개인의 감정이나 의견을 표현하는 소셜 데이터들이 하루에도 수백만 건씩 생산되고 있다. 또한 소셜 데이터는 개인의 의견에 또 다른 생각을 더하는 등 정보의 생산과 소비가 누구나 가능해짐으로써 사회현상을 잘 반영해주는 도구로 성장하고 있다. 본 연구에서는 블로그에 올라온 부정적인 감성어들을 분석하여 블로거의 감성변화를 탐지하기 위해 다변량 관리도를 이용하고자 한다. 이를 위해 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일 사이에 생성되었던 모든 블로그를 사용하였다. 품질 특성치가 다변량으로 주어지는 경우 호텔링의 $T^2$ 관리도가 널리 사용된다. 그러나 이 관리도는 품질 특성치들의 분포가 다변량 정규분포라는 가정을 하고 있어, 비정규 다변량 자료에 대한 관리도의 성능은 좋지 않다. 이에 본 논문에서는 Sun과 Tsung (2003)이 제안한 써포트 벡터머신에서 단일 집합 분류 기법 중 하나인 SVDD(support vector data description) 알고리즘과 이를 확장한 K-관리도를 소개하고, 실제 데이터 분석에 적용해 보았다.