비모수 이웃성분 특징 선택을 이용한 다중 응답 시스템의 변수 선별

Abstract

설계 문제에서 응답에 큰 영향을 미치는 설계변수를 선별하기 위해 변수 선별 기법이 사용된다. 공학 설계 분야에서는 분산분석이 변수 선별을 위해 많이 사용되지만, 데이터가 수준별로 구성되어 있지 않다면 분산분석에 이용할 수 없다. 따라서 분산분석을 수행하기 위해 추가적으로 수준별 데이터를 추출해야 하는 한계점이 있다. 이에 따라 기계학습에서 사용되는 특징 선택 기법인 이웃성분 특징 선택을 도입하여 변수 선별을 수행하였다. 이웃성분 특징 선택은 입력 데이터에 대한 가정이 없다는 장점이 있으며, 회귀 모델 및 일차교차검증법 (Leave One Out Cross Validation)을 이용해 설계변수가 응답에 미치는 영향을 가중치로 도출한다. 하지만 정식화 내의 모수 결정에 많은 비용이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 비모수 이웃성분 특징 선택을 제안하였다. 이는 기존의 기법에 변수 및 제한조건을 추가함으로써 이웃성분 특징 선택에 필요한 모수 최적화 과정을 개선된 정식화에 포함되도록 하였다. 이를 통해 모수 결정과 변수 선별이 동시에 진행되어 모수를 결정하기 위한 추가적인 최적화 과정이 제거되었다. 또한 단일 응답 문제에서의 변수 선별 결과를 활용하여 다중 응답 시스템에서 변수 선별을 수행하기 위해 목적지향 가중치 합 척도를 제안하였다. 제안하는 기법을 수학 예제에 적용하여 기법의 타당성을 검증하였고, 공학 예제에 적용하여 유용성을 확인하였다.