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      그뢰브너 기저와 지시함수와의 관계 = $Gr\ddot{o}bner$ basis versus indicator function

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      https://www.riss.kr/link?id=A104378840

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      국문 초록 (Abstract)

      대수기하학적 접근이란 실험계획에서의 공간 내의 점들 즉, 기하학적 대상인 다양체에 대한 문제를 다항식을 매개로 하여 아이디얼 즉, 대수적 문제로 전환하고자 한 것이라 할 수 있다. 지...

      대수기하학적 접근이란 실험계획에서의 공간 내의 점들 즉, 기하학적 대상인 다양체에 대한 문제를 다항식을 매개로 하여 아이디얼 즉, 대수적 문제로 전환하고자 한 것이라 할 수 있다. 지금까지의 연구는 완전요인실험으로부터 효율적인 부분요인실험을 선택하는 절차에 집중되어 왔다. 본 논문에서는 지금까지 연구 방법의 역의 과정을 추정해 보기로 한다. 한 부분요인실험이 선택되었을 때, 그 실험의 교락구조를 그뢰브너 기저를 구한 후 해석한다. 다음으로 그뢰브너 기저를 생성자로 활용하여 선택된 부분실험의 집합을 구별하기 위한 다항함수인 지시함수를 구하는 절차를 알아보기로 한다. 실제로 몇 가지 부분요인실험을 예로 택하여 그 과정을 수행하였다. 연산은 CoCoA 대수연산 소프트웨어를 이용하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Many problems of confounding and identifiability for polynomial models in an experimental design can be solved using methods of algebraic geometry. The theory of $Gr\ddot{o}bner$ basis is used to characterize the design. In addition, a fractional fact...

      Many problems of confounding and identifiability for polynomial models in an experimental design can be solved using methods of algebraic geometry. The theory of $Gr\ddot{o}bner$ basis is used to characterize the design. In addition, a fractional factorial design can be uniquely represented by a polynomial indicator function. $Gr\ddot{o}bner$ bases and indicator functions are powerful computational tools to deal with ideals of fractions based on each different theoretical aspects. The problem posed here is to give how to move from one representation to the other. For a given fractional factorial design, the indicator function can be computed from the generating equations in the $Gr\ddot{o}bner$ basis. The theory is tested using some fractional factorial designs aided by a modern computational algebra package CoCoA.

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      참고문헌 (Reference)

      1 Plackett, R. L, "The design of optimum multifactorial experiments" 33 : 305-325, 1946

      2 Zhang, R, "Optimal blocking of two-level fractional factorial designs" 91 : 107-121, 2000

      3 Ye,K.Q, "Indicator functions and its application in two-level factorial designs" 31 : 984-994, 2003

      4 Pistone, G, "Indicator function and complex coding for mixed fractional factorial designs" 138 : 107-121, 2008

      5 Cox, D, "Ideal, varieties, and algorithms" Spring-Verlag 1992

      6 Pistone, G, "Generalized confounding with Gr¨obner bases" 83 : 653-666, 1996

      7 Fontana, R, "Classification of two-level factorial fractions" 87 : 149-172, 2000

      8 Pistone, G, "Algebraic statistics method for DOE" Unpublished Manuscript 2006

      9 DongKwonPark, "A New Approach for Selecting Fractional Factorial Designs" 한국데이터정보과학회 14 (14): 707-714, 2003

      1 Plackett, R. L, "The design of optimum multifactorial experiments" 33 : 305-325, 1946

      2 Zhang, R, "Optimal blocking of two-level fractional factorial designs" 91 : 107-121, 2000

      3 Ye,K.Q, "Indicator functions and its application in two-level factorial designs" 31 : 984-994, 2003

      4 Pistone, G, "Indicator function and complex coding for mixed fractional factorial designs" 138 : 107-121, 2008

      5 Cox, D, "Ideal, varieties, and algorithms" Spring-Verlag 1992

      6 Pistone, G, "Generalized confounding with Gr¨obner bases" 83 : 653-666, 1996

      7 Fontana, R, "Classification of two-level factorial fractions" 87 : 149-172, 2000

      8 Pistone, G, "Algebraic statistics method for DOE" Unpublished Manuscript 2006

      9 DongKwonPark, "A New Approach for Selecting Fractional Factorial Designs" 한국데이터정보과학회 14 (14): 707-714, 2003

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      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
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      2016 1.18 1.18 1.07
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
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