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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권태용 (대구대학교) 윤상후 (대구대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
2,143 - 2,155 (13page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.6.2143

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

가우시안 프로세스 회귀모형에서 공분산 모수의 순차적 선택방법
권태용 통계학과 2023.01 학위논문

2022

대응비교를 통한 가우시안 프로세스 회귀모형의 공분산 모수 선택법
권태용 ,  윤상후 Journal of The Korean Data Analysis Society 2022.12 학술저널

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컴퓨터 기술의 발전으로 복잡한 연산의 실험들이 전산 시뮬레이터(simulator)로 수행되고 있다. 시뮬레이터는 계산 비용이 많이 드는 문제가 있어 이를 메타모델(metamodel)을 이용하여 시뮬레이터의 초모수를 최적화 한다. 가우시안 회귀모형(GPRM: Gaussian process regression model)은 메타모델로 많은 연구에 사용되고 있다. GPRM은 회귀계수 β 와 공분산 모수 θ 로 구성되어 있다. 예측성능이 우수한 GPRM을 위해 β 선택에 대한 연구는 많이 수행되었으나 θ 선택에 대한 연구는 아직 미흡하다. Welch(1992)는 전진선택법을 이용한 θ 선택 방법을 제안하였다. 본 연구는 모든 가능한 대응조합을 이용한 선택 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 BIC(Bayes information criterion)와 본페로니 교정(Bonferroni correction)을 이용하여 θ 를 선택한다. 제안 방법은 Welch 알고리즘과 달리 여러 개의 공통된 θ 군이 나타날 수 있으며, 모든 차원의 자료 대신 2차원의 자료만 고려므로 계산시간이 단축된다. 제안 방법의 성능은 3개의 테스트 함수의 평균 제곱근 오차(root mean square error)를 계산하여 비교하였다.
#가우시안 프로세스 회귀모형 #공분산 모수 #본페로니 교정 #대응조합 #메타모델. #Bonferroni correction #covariance parameter #Gaussian process regression model #metamodel #pairwise combination.

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