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First Principle을 결합한 최소제곱 Support Vector Machine의 예측 능력
김병주, 심주용, 황창하, 김일곤 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 8 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2003, Vol.30 No.7 744-751 (8 pages)
뛰어난 예측력으로 각광받는 최소제곱 Support Vector Machine(Least Square Support Vector Machine: LS-SVM)과 First Principle(FP)을 결합한 하이브리드 최소제곱ㆍSupport Vector Machine 모델, HLS-SVM(Hybrid Least Square-Super Vector Machine)을 제안한다. 제안한 모델인 하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine을 기존의 방법인 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network:HNN), 비선형 칼만필터와 하이브리드 신경망을 결합한 HNN-EKF (Hybrid Neural Network with Extended Kalman Filter) 모델과 비교해 보았다. HLS-SVM... -
중학생 수학과목 학업성취에 대한 학생과 교사변수들의 비선형 영향 분석
박혜연, 김현철 한국교육학회 교육학연구 34 Pages
한국교육학회 교육학연구 2022, 60권 6호 11 309-342 (34 pages)
이 연구는 비모수 추정기법인 다변량 적응 회귀 스플라인(Multivariate Adaptive Regression Spline; MARS)모형을 적용하여 중학생의 수학과목 학업성취도에 영향을 미치는 학생변수와 교사변수들을 탐색하고 탐색된 변수들의 비선형적 관계를 확인하는 것을 목적으로 한다. 분석에는 TIMSS 2015의 우리나라 중학교 2학년 자료가 활용되었다. 연구방법의 선택을 위하여 다변량 적응 회귀 스플라인 모형, 다중회귀모형, 주성분회귀모형, 부분최소제곱모형, 정규화회귀모형이 비교되었다. 비교에는 머신러닝 알고리즘이 적용되었다. 비교된... -
On Line LS-SVM for Classification
Kim. Daehak, Oh. KwangSik, Shim. Jooyong 한국통계학회 한국통계학회 논문집 7 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2003, Vol.10 No.2 595-601 (7 pages)
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가중 최소제곱 서포트벡터기계의 혼합모형을 이용한 수익률 기간구조 추정
노성균, 심주용, 황창하, Nau. Sung-Kyun, Shim. Joo-Yong, Hwang. Chang-Ha 한국통계학회 응용통계연구 10 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2008, Vol.21 No.1 159-168 (10 pages)
입력변수로 고려해야만 유용하고 효율적인 함수추정이 가능하다. 고러나 이러한 방법은 다루어야 하는 자료가 대용량이기 때문에 대용량 자료에 적합하고 실행속도가 빠른 추정기법을 개발하는 것이 필요하다. 한편 자료에 내재하는 자기상관성 구조 때문에 과대 적합된 추정 결과를 얻기 쉽다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 가중 LS-SVM(least squares support vector machine, 최소제곱 서포트벡터기계)의 혼합모형을 제안한다. 미국 재무부 채권에 대한 사례연구를 통해서 추정 결과가 증권시장 붕괴 같은... -
PLS와 SVM복합 알고리즘을 이용한 식각 종료점 검출
이윤근, 한이슬, 홍상진, 한승수, Lee. Yun-Keun, Han. Yi-Seul, Hong. Sang-Jeen, Han. Seung-Soo 한국전기전자재료학회 전기전자재료학회논문지 9 Pages
한국전기전자재료학회 전기전자재료학회논문지 2011, Vol.24 No.9 701-709 (9 pages)
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고분자 전해질 연료전지용 막가습기의 상대습도 추정을 위한 소프트센서 개발
한인수, 신현길, Han. In Su, Shin. Hyun Khil 한국수소및신에너지학회 한국수소 및 신에너지학회 논문집 9 Pages
한국수소및신에너지학회 한국수소 및 신에너지학회 논문집 2014, Vol.25 No.5 491-499 (9 pages)
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생존자료분석을 위한 혼합효과 최소제곱 서포트벡터기계
황창하, 심주용, Hwang. Chang-Ha, Shim. Joo-Yong 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.4 739-748 (10 pages)
(least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고 모의실험에서는 임의효과항을... -
Two-step LS-SVR for censored regression
Bae. Jong-Sig, Hwang. Chang-Ha, Shim. Joo-Yong 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.2 393-401 (9 pages)
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최소제곱 서포터벡터기계 형태의 준지도분류
석경하, Seok. Kyung-Ha 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2010, Vol.21 No.3 461-470 (10 pages)
라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다. -
Variable selection for multiclassi cation by LS-SVM
Hwang. Hyung-Tae 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 7 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2010, Vol.21 No.5 959-965 (7 pages)
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비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형의 추정
심주용, 이장택, Shim. Joo-Yong, Lee. Jang-Taek 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2010, Vol.21 No.5 831-839 (9 pages)
최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.
