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다항식 회귀분석을 이용한 전자저울의 비선형 특성 개선 연구
채규수 중소기업융합학회 2019 융합정보논문지 Vol.9 No.6
본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울 의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀 모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석 (Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계 수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다. In this study, the development of a weight estimation model of electronic scale with nonlinear characteristics is presented using polynomial regression analysis. The output voltage of the load cell was measured directly using the reference mass. And a polynomial regression model was obtained using the matrix and curve fitting function of MS Office Excel. The weight was measured in 100g units using a load cell electronic scale measuring up to 5kg and the polynomial regression model was obtained. The error was calculated for simple(1st), 2nd and 3rd order polynomial regression. To analyze the suitability of the regression function for each model, the coefficient of determination was presented to indicate the correlation between the estimated mass and the measured data. Using the third order polynomial model proposed here, a very accurate model was obtained with a standard deviation of 10g and the determinant coefficient of 1.0. Based on the theory of multi regression model presented here, it can be used in various statistical researches such as weather forecast, new drug development and economic indicators analysis using logistic regression analysis, which has been widely used in artificial intelligence fields.
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Ao Di,Wong Pak Kin,Huang Wei,Mei Xing Tai,Cao Yu Cong,Zhao Jing 한국자동차공학회 2020 International journal of automotive technology Vol.21 No.6
The assessment of vehicle dynamic comfort to human body vibration varies from person to person. Even though the dynamic comfort rating can be obtained by placing measurement devices over the cabin, passengers may have dissimilar sensations. For many car manufacturers, both subject and objective measurements are used together at development of new cars. To effectively assess the dynamic comfort of vehicle, this research explores the correlation between the objective measurement of the whole body vibration, hand-transmitted vibration and subjective assessment. The whole body vibration is measured from the backrest, seat surface and vehicle floor, whereas the hand-transmitted vibration is measured from the steering wheel. Four different vehicles are driven at various speeds on five types of pavements. Both simple linear regression and polynomial regression models based on Stevens’s power law from psychophysics are built to correlate the subjective and objective data. The regression results show that (1) the seat surface is more reliable than other positions for assessing the human body vibration; (2) the hand transmitted vibration on rough roads is more trustful for dynamic comfort evaluation than on smooth roads; (3) the overall dynamic comfort value is the most reliable index for dynamic comfort evaluation.
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김규형,박진수,서지혜 한국지능정보시스템학회 2022 지능정보연구 Vol.28 No.3
본 연구는 다항회귀분석을 통해 장기금리와 단기금리의 차이인 금리 스프레드와 주식 수익률 간 영향을 분석한다. 기존 연구들은 미국시장을 중심으로 금리 스프레드를 통한 경기를 예측에 초점을 맞추어 진행되었다. 선행 연구들은 장단기 금리의 기간을 조절하고 선행정도를 분석하며 금리 스프레드를 경기예측 선행지표로 검증했다. 국내에서도 2006년 경기 종합지수 제 7차 개편 이후 금리스프레드를 경기 선행지수 구성항목에 포함하였으며 현재까지도 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 주식시장에서 금리스프레드와 산업별 주식 수익률에 대한 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서는 국내 주식시장을 대상으로 금리스프레드와 산업별 주식 수익률은 분석했다. 회귀분석을 통해 인과관계가 높은 장단기 금리를 선정하고 선행기간 및 산업별 상관관계를 파악했다. 연구 과정에서 단순 선형회귀 분석(Simple Linear Regression)의 한계를 극복하기 위해 다항 회귀분석(Polynomial Linear Regression)을 활용해 설명력을 높였다. 분석 결과 6개월 선행하여 무보증 3년 회사채(AA-) 수익률과 콜금리 수익률의 차이 금리스프레드로 사용했을 때 높은 인과를 확인하였으며 산업별 주식수익률을 분석한 결과 해당 금리 스프레드와 자동차산업의 수익률의 관계가 가장 밀접함을 확인했다. 본 연구를 통해 국내에서 금리 스프레드가 경기예측뿐만 아니라 주식수익률과도 인과관계가 있음을 확인한 것에 의의가 있다. 금리스프 레드만 사용하여 주식 가격을 예측하는 것에는 한계가 있을 수 있으나 다양한 요인들과 적절히 활용할 경우 강력한 팩터로 역할을 할 것이라 기대한다.
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Ahmadzadeh, Ezat,Lee, Jieun,Moon, Inkyu Korea Multimedia Society 2017 멀티미디어학회논문지 Vol.20 No.8
Artificial neural networks (ANNs) play an important role in the fields of function approximation, prediction, and classification. ANN performance is critically dependent on the input parameters, including the number of neurons in each layer, and the optimal values of weights and biases assigned to each neuron. In this study, we apply the particle swarm optimization method, a popular optimization algorithm for determining the optimal values of weights and biases for every neuron in different layers of the ANN. Several regression models, including general linear regression, Fourier regression, smoothing spline, and polynomial regression, are conducted to evaluate the proposed method's prediction power compared to multiple linear regression (MLR) methods. In addition, residual analysis is conducted to evaluate the optimized ANN accuracy for both training and test datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively determine optimal values for neuron weights and biases, and high accuracy results are obtained for prediction applications. Evaluations of the proposed method reveal that it can be used for prediction and estimation purposes, with a high accuracy ratio, and the designed model provides a reliable technique for optimization. The simulation results show that the optimized ANN exhibits superior performance to MLR for prediction purposes.
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Chiou Ling Chang 한국응용곤충학회 2016 Journal of Asia-Pacific Entomology Vol.19 No.2
Laboratory reared fruit flies may have different behavioral phenotypes as compared to the wild in the field. The domesticated lab setting and the absence of factors from the natural environment on lab reared insects may result in different behavioral patterns, such as the length of life cycle. This study was performed to conduct a regression analysis of the ratio of odorant binding protein 99b (OBP99b) expression from 4 to 12-d-old oriental fruit fly males, relative to 1-d-old males to estimate the physical ages of wild male fruit flies. We established two polynomial linear regression equations based on 4–12 days old lab-reared flies using proteomics and qPCR. The equations are Y = −0.7768 + 0.7205X, R2 = 0.89 (for proteomics) and Y = −0.6478 + 0.344X, R2 = 0.64 (for qPCR). We used these equations to estimate the physical ages of wild-caught male fruit flies. These results indicate that despite multiple behavioral differences between laboratory reared and field-caught flies, the physical ages of both groups are identical.We suggest proteomics and qPCR analysis of selected genes and the proteins they encode may be developed into reliable tools for determining the ages of wild-caught animals, including oriental fruit flies.
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