wony-wony 님의 블로그

1. Introduction  그래프는 객체(노드)와 그 관계(엣지)를 모델링하는 데이터 구조로, 최근 다양한 분야에서 그래프 데이터를 머신러닝으로 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그래프의 표현력은 매우 뛰어나서 소셜 네트워크, 물리 시스템, 단백질 상호작용 네트워크, 지식 그래프 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 머신러닝에서는 주로 노드 분류, 링크 예측, 클러스터링 등의 과제가 다뤄진다.그래프 신경망(GNN)은 그래프 상의 의존성을 캡처하여 노드 간의 정보를 교환하는 딥러닝 기반의 모델이다. GNN은 최근 몇 년간 뛰어난 성능을 보여주었으며, 특히 그래프 합성곱 네트워크(GCN), 그래프 어텐션 네트워크(GAT), 그래프 순환 네트워크(GRN) 등의 변형 모델이 많은 연구 과제에서 성과를 거..

01. 서론 전향적 연구에서 특정 처치가 나타내는 결과를 추정(casual inference)하기 위해 연구대상을 선정할 때는 연구 설계 단계에서 무작위 배정(random assignment)을 사용하여 결과에 영향을 주는 특성의 차이가 없도록 해야 한다.그러나 임상에서 환자에게 위험(hazard)이 예상되는 경우 혹은 이미 특정 치료방법이 시행되고 있는 경우에는 무작위 배정이 윤리적 문제를 발생시킬 수 있다.e.g.) 폐암 치료방법으로 수술이 권장되는 경우, 다른 방법과 비교를 하여 환자가 수술에 의해 치료를 받을 수 있는 기회를 박탈하는 경우가 있다.  이의 대안으로 관측연구(observational study)를 진행하는데, 무작위 배정 없이 특정 집단을 대상으로 연구를 진행하기 때문에 조금 더 현..

Propensity Scores (경향 점수)관심(처치)변수를 outcome으로 한 로지스틱 회귀 모형의 추정된 확률값처치군 내 대상자들이 갖는 확률값 vs 대조군 내 대상자들이 갖는 확률값  Idea관찰(Observational study)연구에서는 모든 조건이 동일하다는 가정 하에 실험군과 대조군의 특성 변수에 대한 분포가 동일하다.But,  실제로 동등한 조건의 실험군과 대조군을 설정하는 건 현실적으로 불가능하다.  PS (Propensity Scores)를 활용하여 관찰 연구로부터 인과적 추론을 수행하고 싶다.PS를 통해 실험군과 대조군 간의 RCT처럼 공변량 차이를 없앨 수 있지 않을까?  인과 관계는 다음과 같은 기준을 충족해야 한다.시간적 순서 : 원인은 시간적으로 결과보다 앞서야 한다.두 ..

Propensity Scores (경향 점수)관심(처치)변수를 outcome으로 한 로지스틱 회귀 모형의 추정된 확률값처치군 내 대상자들이 갖는 확률값 vs 대조군 내 대상자들이 갖는 확률값  Idea관찰(Observational study)연구에서는 모든 조건이 동일하다는 가정 하에 실험군과 대조군의 특성 변수에 대한 분포가 동일하다.But,  실제로 동등한 조건의 실험군과 대조군을 설정하는 건 현실적으로 불가능하다.  PS (Propensity Scores)를 활용하여 관찰 연구로부터 인과적 추론을 수행하고 싶다.PS를 통해 실험군과 대조군 간의 RCT처럼 공변량 차이를 없앨 수 있지 않을까?  인과 관계는 다음과 같은 기준을 충족해야 한다.시간적 순서 : 원인은 시간적으로 결과보다 앞서야 한다.두 ..

Prospective study (전향적 연구)현시점으로부터 대상자를 추적 관찰하는 것이다.  Randomized Clinical Trials (RCT)대상자들을 실험군과 대조군에 무작위로 할당하여 개입(invervention)의 효과를 비교하기 위한 실험 연구노출(exposure)은 잠재적 교란 요인의 균등한 분포를 생성하기 위해 무작위로 할당된다.Prospective Cohort StudyRCT와는 다르게 무작위 할당을 통한 개입이 없다.특정 조건을 만족한 피험자를 대상으로 상태가 언제 어떻게 변경되는지를 수년간 종단적으로 추적 관찰한다. 전향적 연구를 통해 결국 찾고자 하는 것은 노출(exposure, X)를 통해 발생되는 결과변수(outcome) 간의 단순 연관성(association)이 아닌 인..

01. 서론유치원 급식비는 유형별로 급식 경비 구성과 부담 주체가 상이하고 급식비 차이가 발생하여 안정적인 급식경영이 어렵다. 또한 급식의 질과 직결되어 있는 식품비는 수익자의 경비 부담으로 인해 급식 품질 확보를 위한 학부모의 경제적 지출로 불만이 발생하고 있으므로 학교급식 수준의 유치원 급식 품질 향상을 위해 급식비 표준화가 요구되고 있는 실정이다.본 논문에서는 모든 유아들이 차등 없이 급식 지원을 받을 수 있도록 유치원 규모별 급식비 운영 실태 및 급식 운영자의 급식비 인식을 연구하여 유치원 적정 급식비를 제시한다. 유치원 급식 운영자 측면 : 안정적인 급식 운영 가능학부모 측면 : 급식비 부담 경감유아 측면 : 급식 품질향상을 통해 건강증진 도모    02. 연구 내용 및 방법 02-01. 조사대..

01. 서론악취로 인한 여러 사회적 문제 해결을 위해 다양한 연구들이 개발되어 왔다.악취는 다양한 물질들이 혼합되어 있기 때문에 악취 문제를 해결하기 위해선 악취를 예측하는 것뿐만 아니라 악취에 영향을 주는 물질들을 찾고 영향력을 분석하여 합리적인 방안을 마련하는 것이 중요하다.본 논문에서는 복합 악취를 예측하는 기계 학습 모형들을 비교하고 복합 악취에 영향을 많이 미치는 인자들을 찾고자 한다.더 나아가, 양계 농장의 위치에 따른 주요 인자들의 차이를 보기 위해 분산 분석을 실시하고자 한다.   02. 연구문제 및 방법기계 학습 알고리즘 및 통계 모형을 수행한 후 결과 해석 및 분산 분석(analysis of variance)과 같은 추가 분석을 실시하였다. 1. 복합 악취(종속변수)와 악취 구성 요소들..

오늘부터 다시 수리통계학을 복습해보려 한다.애들레이드 대학(THE UNIVERSITY OF ADELAIDE)의 수리통계학 강의노트를 이용하여 공부할 계획이다.잘못된 부분이 있다면 댓글을 남겨주길 바란다.    오늘은 이산형 확률 분포에 대해 얘기를 해보자.  1. 베르누이 분포(Bernouli distribution) 결과가 상호배반적인 두 종류(e.g. 성공, 실패)로만 구성된 실험의 성공 확률이 시행마다 일정하고, 각 시행이 서로 독립적일 때 베르누이 시행이라고 한다. Parameter : $ 0 \leq p \leq 1$Possible values : {0,1}x의 p.m.f.$$ f(x) = p^{x}(1-p)^{1-x}, x=0,1 $$ 이때 $X$는 모수 $p$인 베르누이 분포를 갖는다고 한다..

이번에도 torch를 import하는 것에 관해 발생한  error이다.분명 어제 해결 했는데, 오늘 jupyter notebook을 다시 실행하니 또 문제가 발생했다.    어제 발생한 에러는 이거였다.OSError: [WinError 126] 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다. (torch\lib\fbgemm.dll) 관련 문제는 아래 링크를 참조하자.https://wony-wony.tistory.com/1 OSError: [WinError 126] 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다. (torch\lib\fbgemm.dll)jupyter notebook을 사용하려고 하는데, torch를 import하는 과정에서 에러가 발생했다.   1. Microsoft Visual C++ Redistributable ..

jupyter notebook을 사용하려고 하는데, torch를 import하는 과정에서 에러가 발생했다.   1. Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017, 2019, and 2022 을 설치한다.2. jupyter notebook 재시작3. pip uninstall torch    pip install torch torchvision torchaudio 입력 ----> 하지만 안됨4. conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch5. import torch 이렇게 하니 torch를 import 하는 것에 성공했다.  하지만, 며칠 뒤 다시 torch를 imp..