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초록

영어

Symbolic regression is an analysis method that directly generates a function that can explain the relationsip between dependent and independent variables for a given data in regression analysis. Genetic Programming is the leading technology of research in this field. It has the advantage of being able to directly derive a model that can be interpreted compared to other regression analysis algorithms that seek to optimize parameters from a fixed model. In this study, we propse a symbolic regression algorithm using parallel genetic programming based on a coarse grained parallel model, and apply the proposed algorithm to PMLB data to analyze the effectiveness of the algorithm.

한국어

기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이 의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 병렬 유전 프로그래밍
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 김찬수 [ Chansoo Kim | 공주대학교 응용수학과 교수 ]
• 한근희 [ Keunhee Han | 공주대학교 응용수학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620