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저자정보
신웅섭 (육군) 차영호 (국방과학연구소)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제25권 제4호
발행연도
2024.4
수록면
175 - 182 (8page)
DOI
10.5762/KAIS.2024.25.4.175

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앙상블 기법은 다중 학습 알고리즘을 이용한 방법으로 높은 예측 성능을 보이지만 블랙박스(black-box)적인 특성으로 인해 모델에 대한 해석이 필요한 경우에는 선호되지 않는다. 부족한 설명력을 보완하기 위해 앙상블 기법에서는 설명변수 간의 상대적인 수치인 변수중요도 척도를 활용하고 있으나, 변수유의성까지 보장해 주지 못하는 한계가 있다. 반면, 회귀모형의 경우 p-value 혹은 벌점화 회귀함수 등을 활용하여 변수유의성 검정은 가능하나 변수중요도는 주어지지 않는다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형에서의 변수유의성을 기반으로 한 로지스틱 회귀모형 변수중요도를 제안한다. 모의실험 결과, 로지스틱 회귀모형 변수중요도는 설명변수의 종류와 상관없이 앙상블 변수중요도와 유사한 결과가 도출되었고 해당 변수들의 유의성 또한 확인하였다. 본 연구 결과를 육군 전투지휘훈련 워게임 데이터에 적용한 결과, 선정된 10개 설명변수 간 상대적 중요도와 유의성을 판단할 수 있어 본 연구가 군 데이터 분석 시에도 활용도가 높다는 것을 확인할 수 있다.
#Logistic Regression Model #Variable Importance #Significance #War-game Data #KAARS

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 변수중요도
3. 모의실험
4. 워게임 데이터 분석
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
J. Y. Park, J. H. Kim, C. D. Kim, T. S. Kim, H. S. Moon, “An analysis for Indirect fire results of the brigade-level KCTC training”, Korean Journal of Military Art and Science, vol.77, no.1, pp.460-481, Feb. 2021. DOI: http://doi.org/10.31066/kjmas.2021.77.1.017 google schola K. K. Kim, K. C. Won, H. J. Lee, “A survival analysis of combatants using the Cox proportional hazards model and the logistics regression model”, Journal of The Korean Data Analysis Society, vol.24, no.4, pp.1289-1304, Aug. 2022. DOI: https://doi.org/10.37727/jkdas.2022.24.4.1289 google schola D. H. Go, “Development of a Military Operation Success Rate Prediction Model Using Machine Learning Techniques”, Journal of Military Innovation, 2022. google schola L. Breiman, “Random forests”, Machine learning, vol.45, no.1, pp.5-32. Oct. 2001. google schola G. Biau, E. Scornet, “A random forest guided tour”, Test, vol.25, no.2, pp.197-227 Apr. 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11749-016-0481-7 google schola

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