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대용량 데이터셋의 분석을 위한 분할 정복 비교차 다중 분위수 회귀
Divide and conquer non-crossing multiple quantile regression for large-scale data analysis
- 방성완;
- 강종경
초록
본 연구는 대용량 데이터셋 분석에서 조건부 분위수 추정시 발생하는 비교차 위반 문제를 해결하기 위해 새로운 분할-정복 기반 비교차 다중 분위수 회귀 프레임워크를 제안한다. 기존의 분위수 회귀 방법은 대용량 데이터 분석에서 계산 효율성을 제공하지만, 분위수 함수 간의 교차 현상을 효과적으로 방지하지 못하여 추정 결과의 타당성과 예측 성능을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 분할 정복 기법을 활용하여 대용량 데이터 환경에서도 다양한 분위수 간의 단조성을 보장하면서 계산 효율성을 유지하는 방법론을 제안한다. 시뮬레이션과 실제 데이터 분석을 통해 제안 방법이 기존의 분위수 회귀 방법보다 예측 정확성 측면에서 더 우수하며, 또한 분할-정복을 적용하지 않은 일반적인 비교차 다중 분위수 회귀와 유사한 예측 정확성을 유지하면서도 계산 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
키워드
Divide-and-conquer; non-crossing; quantile regression; 분위수 회귀; 분할-정복; 비교차.
- 제목
- 대용량 데이터셋의 분석을 위한 분할 정복 비교차 다중 분위수 회귀
- 제목 (타언어)
- Divide and conquer non-crossing multiple quantile regression for large-scale data analysis
- 저자
- 방성완; 강종경
- 발행일
- 2026-01
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국데이터정보과학회지
- 권
- 37
- 호
- 1
- 페이지
- 75 ~ 85