• 한국경영과학회지
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• 제28권3호
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• pp.61-66
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• 2003

In many multiple regression analyses, the “multi-collinearity” problem arises since some independent variables are highly correlated with each other. Practically, the Ridge regression method is often adopted to deal with the problems resulting from multi-collinearity. We propose a better alternative method using iteration to obtain an exact least squares estimator. We prove the solvability of the proposed algorithm mathematically and then compare our method with the traditional one.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.495-498
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• 1996

Regression model with nested error structure interval estimations about variability on different stages are proposed. This article derives an approximate confidence interval on the variance in the first stage and an exact confidence interval on the variance in the second stage in two stage regression model. The approximate confidence interval is based on Ting et al. (1990) method. Computer simulation is provided to show that the approximate confidence interval maintains the stated confidence coefficient.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제22권1호
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• pp.27-37
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• 1993

Since the analytic expression for a diagnostic in the logistic regression model is not available, one-step estimation is often used by a case-deletion point of view. In this paper, infinitesimal perturbation approach is used, and it is shown that the scale transformation of infinitesimal perturbation approach is eventually equal to the weighted perturbation of local influence approach and the replacement measure. Also, multiple cases deletion for the masking effect is considered.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제12권2호
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• pp.81-90
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• 1983

The least squares estimator of disturbance variance in a regression model is biased under a serial correlation. Under the assumption of an AR(I), Theil(1971) crudely related the bias with the autocorrelation of the disturbances and the autocorrelation of the explanatory variable for a simple regression. In this paper we derive a relation which relates the bias with the autocorrelation of disturbances and the autocorrelation of explanatory variables for a multiple regression with improved precision.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권2호
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• pp.507-513
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• 2004

Least-squares support vector machine (LS-SVM) has been very successful in pattern recognition and function estimation problems for crisp data. In this paper, we propose LS-SVM approach to evaluating fuzzy regression model with multiple crisp inputs and a Gaussian fuzzy output. The proposed algorithm here is model-free method in the sense that we do not need assume the underlying model function. Experimental result is then presented which indicate the performance of this algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5765-5781
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• 2018

Extreme learning machine (ELM) is emerging as a powerful machine learning method in a variety of application scenarios due to its promising advantages of high accuracy, fast learning speed and easy of implementation. However, how to select the optimal hidden layer of ELM is still an open question in the ELM community. Basically, the number of hidden layer nodes is a sensitive hyperparameter that significantly affects the performance of ELM. To address this challenging problem, we propose to adopt multiple kernel learning (MKL) to design a multi-hidden-layer-kernel ELM (MHLK-ELM). Specifically, we first integrate kernel functions with random feature mapping of ELM to design a hidden-layer-kernel ELM (HLK-ELM), which serves as the base of MHLK-ELM. Then, we utilize the MKL method to propose two versions of MHLK-ELMs, called sparse and non-sparse MHLK-ELMs. Both two types of MHLK-ELMs can effectively find out the optimal linear combination of multiple HLK-ELMs for different classification and regression problems. Experimental results on seven data sets, among which three data sets are relevant to classification and four ones are relevant to regression, demonstrate that the proposed MHLK-ELM achieves superior performance compared with conventional ELM and basic HLK-ELM.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권9호
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• pp.875-885
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• 2012

본 연구에서는 미계측 강수자료를 생성하여 공간 해석함으로써 제주도의 정확한 수문총량을 산정하였다. 미계측 강수자료는 본 연구에서 제시된 수정된 다중회귀선형 모형으로 생성하였으며 공간강수량은 PRISM을 적용하여 구하였다. 수정된 다중선형회귀 모형에 의한 미계측 강수자료의 추정 값들은 기존의 강수 패턴과 유사한 양상을 나타내어 모형의 정확도가 우수한 것으로 나타났으며, 공간강수량의 해석결과는 Case 1(원자료)과 Case 2(미계측 강수자료를 보완한 자료)의 연평균 강수량이 약 1.5%의 미미한 차이를나타내었으나 고도별 연평균 강수량 차이는 최대 37.4%가 증가하는 것으로 산정되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 미계측 관측 자료 생성방법은 현재 관측소의 밀도가 낮은 곳과 국지적으로 강수량의 변화가 큰 곳에서의 수문총량의 산정시 유용할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제33권3호
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• pp.102-113
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• 2016

Objectives : This study is aimed at developing and discussing the prediction model of blood stasis pattern of traditional Korean medicine(TKM) using machine learning algorithms: multiple logistic regression and decision tree model. Methods : First, we reviewed the blood stasis(BS) questionnaires of Korean, Chinese, and Japanese version to make a integrated BS questionnaire of patient-reported outcomes. Through a human subject research, patients-reported BS symptoms data were acquired. Next, experts decisions of 5 Korean medicine doctor were also acquired, and supervised learning models were developed using multiple logistic regression and decision tree. Results : Integrated BS questionnaire with 24 items was developed. Multiple logistic regression models with accuracy of 0.92(male) and 0.95(female) validated by 10-folds cross-validation were constructed. By decision tree modeling methods, male model with 8 decision node and female model with 6 decision node were made. In the both models, symptoms of 'recent physical trauma', 'chest pain', 'numbness', and 'menstrual disorder(female only)' were considered as important factors. Conclusions : Because machine learning, especially supervised learning, can reveal and suggest important or essential factors among the very various symptoms making up a pattern identification, it can be a very useful tool in researching diagnostics of TKM. With a proper patient-reported outcomes or well-structured database, it can also be applied to a pre-screening solutions of healthcare system in Mibyoung stage.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.665-676
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• 2013

이 연구에서는 한국콘텐츠진흥원에서 실시한 "게임과몰입 종합 실태조사" 원자료의 2차 분석을 통해 심리 특성이 게임 과몰입에 미치는 영향을 파악하였다. 심리 특성은 정서안정, 자존감, 의지력, 행복감이라는 4개 유형으로 구분되며 연령, 성별, 경제수준, 여가활동 다양성, 친구/가족 관계, 게임이용시간과 함께 독립변인으로 하여 심리불안, 대인관계지장, 일상생활지장, 게임시간 및 욕구통제력 상실이라는 4개의 과몰입 유형에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 심리 유형과 인구학적 변인, 게임 이용시간, 친구/가족 관계, 여가활동의 다양성 등이 게임 과몰입에 상당히 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심리 유형 중 정서적 안정과 자존감 순으로 부(-)의 영향을 미친 것으로 분석되었는데 이는 정서적 안정과 자존감 제고가 게임 과몰입의 위험성을 줄이는데 중요한 요소가 됨을 의미한다. 이를 토대로 어린이, 청소년의 게임 과몰입 문제 해소를 위한 방안들이 논의되었으며 후속 연구 아이디어가 제시되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.375-383
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• 2009

본 연구에서는 수리모형실험을 이용하여 경사 위어의 수리특성을 분석하였으며, 설계조건을 다양하게 고려 할 수 있도록 다중회귀분석을 통해 유량계수식을 제시하였다. 또한, 제시된 유량계수식을 이용하여 경사 위어의 효과적인 설계에 기여하는데 본 연구의 목적이 있다. 경사 위어는 전폭 위어보다 상류 수면형이 일정 하였으며, 경사 위어 설치각이 증가할수록 수심 유지 효과가 컸다. 이러한 결과로, 전폭 위어보다 마루길이가 증가한 경사 위어는 상류 수위를 일정하게 유지시켜 운하 시스템에 효과적으로 이용 가능할 것이다. 단순회귀분석에 의해 제시된 유량계수식은 적용성이 있는 것으로 나타났으나, 각도에 따른 산정에 제약성을 가졌다. 그러므로, 다양한 각도에 대해 직접적으로 유량계수를 산정하기 위해, 다중회귀분석에 의한 유량계수식을 제시하였다. 제시된 식은 결정계수($R^2$), 잔차의 합, MAPE 분석을 통해 검증 하였으며, 경사 위어의 설계에 적용 가능 할 것이다.