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- 저자 : 황인옥(Hwang Inok) (검색결과 3 건)
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구조방정식모형에서 경로계수의 검정 방법들에 대한 비교 연구
황인옥(Inok Hwang),강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.3
구조방정식모형을 이용하여 데이터 분석을 수행할 때 주요 관심이 되는 것은 경로계수들에 대한 추정과 검정이다. 경로계수들에 대한 검정 방법으로는 -값을 이용하는 방법, Satorra-Bentler의 척도화 검정통계량을 이용하는 방법, Bollen-Stine의 붓스트랩 방법 등이 사용된다. 이러한 방법들은 모두 근사적인 검정 방법으로서 주어진 데이터 및 모형의 형태에 따라서 서로 다른 검정결과를 제공하는 경우도 있다. 본 논문에서는 주요 검정 방법들에 대해 모의실험(simulation)을 사용하여 다양한 상황하에서 제1종 오류를 산출하였으며, 이를 통해 주요 검정 방법들의 성능이 어떤지를 평가하였다. ML 방법은 추정과 검정의 관점에서 ML 방법이 정규분포로부터의 이탈에 로버스트(robust)한 성질을 가지는 것으로 나타났다. 반면에 WLS 방법의 경우에는 표본크기가 작을 때 수렴하지 않는 비율이 상대적으로 높으며, 제1종 오류도 상대적으로 크게 나타났다. 따라서 WLS 방법은 표본크기가 상당히 클 때 유용하다는 것을 알 수 있다. 붓스트랩 방법의 경우에는 표본크기가 커질수록 제1종 오류가 오히려 커지는 경향이 있음을 볼 수 있다. 따라서 붓스트랩 방법을 적용할 때 이러한 현상을 개선할 수 있는 보완이 필요하다고 여겨진다. When performing data analysis using the structural equation model, one of the main concerns is the estimation and testing of path coefficients. As a test method for path coefficients, a method using t-value, a method using a scaling test statistic of Satorra-Bentler, and a bootstrap method of Bollen-Stine are used. All of these methods are approximate testing methods, and in some cases provide different test results depending on the type of data and model given. In this paper, the type I error was calculated under special circumstances by using bootstrap simulation for the main test methods, and through this, the performance of these testing methods was evaluated. In terms of estimation and testing, the ML method was found to have a robust property in deviating from the normal distribution. On the other hand, in the case of the WLS method, the non-convergence rate was relatively high when the sample size was small, and the type I error was also relatively large. Therefore, it can be seen that the WLS method is useful when the sample size is quite large. In the case of the bootstrap methods, it can be seen that the type I error tends to increase as the sample size increases. Therefore, it is considered that a supplement to improve this phenomenon is necessary when applying the bootstrap methods.
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온라인 학습 기반 LDA 모형을 이용한 이미지 주석 군집화에 대한 연구
황인옥(Inok Hwang),김향경(HyangKyung Kim),이지원(Ji Won Lee),김성용(Seongyong Kim) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.2
LDA 모형은 문서집합의 문서 및 단어를 분석하여 잠재 토픽을 파악하고자 이용되는 잠재토픽모형의 하나로, 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 그러나 Blei, Ng, Jordan(2003)이 처음 제안한 LDA 모형은 전체 데이터를 이용하여 모수를 추정하는 배치학습에 기반하여, 데이터의 크기가 큰 경우 메모리 및 계산속도 등의 문제로 분석이 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습 기반의 LDA 모형이 제안되었는데, 이 방법은 온라인 학습에 기반하며 메모리의 소모가 적고 배치학습보다 분석 속도가 빠른 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 Visual Genome에서 제공하는 10,000개 이상의 이미지에 대한 주석으로 이루어진 문서에 온라인 학습 기반의 LDA 모형을 적용하여 각 이미지의 주제를 파악하고자 한다. 분석을 위해 이미지 주석에 대한 전처리를 수행하였으며, 최적의 모형을 찾기 위해 잠재집단의 수 및 여러 초모수의 다양한 조합을 설정하고, 테스트 데이터로부터 혼잡도 및 동질성 척도를 구하여 다양한 모형을 비교하였다. 분석 결과 10개의 잠재집단을 가진 모형이 최적으로 도출되었으며, 각 집단의 상위단어를 통해 ‘사람’, ‘동물’, ‘도심’, ‘바다’, ‘화장실’, ‘부엌’ 등의 주제를 파악할 수 있었다. LDA model is one of the latent topic models used to investigate latent topics by analyzing documents and words in corpus, and has been widely used in various fields. However, LDA model proposed by Blei, Ng, Jordan (2003) is based on batch learning, which estimates parameters using whole data at once, which has limitations such as large memory requirement and computation time for large data. To resolve this problems, an online learning-based LDA model has been proposed. This method has been known to consume less memory and have a faster analysis speed than batch learning. In this paper, we investigate the topic of each image by applying an online learning-based LDA model to corpus composed of annotations for more than 10,000 images provided by Visual Genome. For analysis, preprocessing was performed on image annotations. Various combinations of the number of latent topic and several hyper-parameters were set, and measures of perplexity and coherence are compared to find optimal model. As a result of comparison, a model with 10 latent groups was selected, and topics such as ‘human’, ‘animal’, ‘downtown’, ‘sea’, ‘bathroom’, and ‘kitchen’ were derived through the top words of each group.
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12주간의 타이치 운동이 신경병증을 가진 당뇨환자의 혈당, 말초감각신경전달도 및 건강상태에 미치는 효과
황인옥(Hwang Inok),안숙희(Ahn Sukhee),송라윤(Song Rhayun) 대한근관절건강학회 2010 근관절건강학회지 Vol.17 No.1
Purpose: The purpose of this study was to test the effect of 12-week Tai Chi exercise on glucose control, peripheral nerve modulation, and perceived health for Type 2 diabetic patients with neuropathy. Methods: A pretest posttest design with a nonequivalent control group, 44 diabetic patients with neuropathy were recruited from an outpatient clinic of a university hospital and assigned into Tai Chi or Control groups. The Tai Chi exercise was based on Tai Chi for Diabetes program developed by Lam (2006) and performed one hour for each session twice a week for 12 weeks. Outcome variables were HbA1c, Michigan Neuropathy Screening Instrument scores and perceived health. A total of 25 patients completed both measures of pretest and posttest. Results: The study participants were 67 years old in average, diagnosed by DM for more than 15 years. Those who participated in 12-week Tai Chi exercise (n=13) significantly improved in HbA1c (t=2.23, p=.035) and perceived health (t=-2.28, p=.032) than the control group (n=12). Conclusion: Tai Chi exercise may improve glucose control and health status in patients with Type II diabetes. Further study with larger sample size would be necessary to confirm the effect of Tai Chi on peripheral nerve modulation.
KCI
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