• 제목/요약/키워드: 계층분석 방법

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상대적 계층적 군집 방법을 이용한 마이크로어레이 자료의 군집분석 (Microarray data analysis using relative hierarchical clustering)

  • 우숙영;이재원;전명식
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권5호
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    • pp.999-1009
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    • 2014
  • 계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.

계층분석과정의 간호적용에 관한 연구 -미국의 미래 간호교육의 예견- (A Study of Potential Application of the Analytic Hierarchy Process in Nursing; Predicting the Future of Nursing Education in the U.S.)

  • Han, Kyung-Ahe
    • 대한간호학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.89-104
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    • 1986
  • 복잡한 사회문제해결에 유용한 접근방법의 하나인 계층분석과정은 수학자인 사티(Saaty)가 개발한 것으로서 이미 사회과학의 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 이 계층분석과정을 간호교육과 관련된 문제에 적용해 봄으로써 이 방법이 실제 문제해결을 위한 유용한 접근방법이 될 수 있는가를 고찰해 보는데 있다. .현대사회문제들은 다양한 관련요소, 그 요소들간이나 다른 문제들과의 복잡한 상호관계, 다수의 의사결정자의 참여, 무한한 대안, 문제의 결과에 대한 불확실성 등으로 인하여 단순한 모델이나 간단한 논리적 혹은 직관적인 판단에 준하여 일시에 해결하기 어려운 경우가 많다. 이러한 상황 하에서 문제와 관련된 요소들을 찾아내고 그 요소들을 계층적으로 분석하여 단계적으로 문제해결에 접근하는 계층분석과정을 활용함으로써 사회과학분야의 문제해결에 유용한 수단이 될 수 있다. 또한 문제와 관련된 요소를 규명하고 계층적으로 분화하는 과정에서 그 문제에 대한 보다 명확한 이해, 분석 및 현상의 흐름을 더 잘 인해하게 된다. 계층분석과정은 1) 계층구조의 설정 2) 구성요소들의 중요도 측정 3) 중요도에 따른 우선 순위의 산정 4) 우선 순위의 일관성 검토과정으로 요약된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 통하여 미국 간호계에서 심각한 문제로 대두되어온 기본교육제도상의 쟁점(Issue of Entry into Practice)에 대한 문제 해결책이 마련되는지를 시도하였다. 즉, 기본교육 제도에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명하여 계층화하고 계층내에 위치하는 구성요소들의 수평적 관계와 계층간의 수직적 관계를 체계적으로 검토하여 간호교육의 미래를 예측해 보았다. 간호교육제도에 영향을 미칠 수 있는 주요 요인들의 계층화는 거시적 환경차원(factors), 관련 이해자 집단차원(actors), 이해자 집단의 목표차원(objectives), 목표달성을 위한 정책차원(Policies), 그리고 간호교육제도의 미래를 예견한 시나리오(scenario)로 이루어졌다. 각 계층을 따라 단계적으로 중요도를 비교하여 최종적으로 각 시나리오의 우선순위 중요도(priority weight)를 구하였다. 각 시나리오의 우선순위 중요도를 간호교육과 관련된 4가지 차원들(학생, 교수, 교육기관, 직업)을 구성하고 있는 특성들에 가중하여 결과를 해석 하였다. 간호교육의 미래에 정치적(55%)과 경제적(25%) 요인이 가장 강한 영향을 미치고, 관련자중에서는 병원(38%) 의사(33%) 그리고 정부(23%)의 순으로 영향을 미친다고 분석되었다. 의외로 간호원 자신들은 큰 영향력이 없는 것으로 보여졌다. 4개의 시나리오 중에서는 그 우선순위 중요도가 현상유지(33%) 자발적4년제(32%), 강제 4년제(19%), 그리고 2~3년제의 우위(18%) 순으로 나타났다. 최종 시나리오 결과를 요약하면 1) 전체 학생수는 감소하나 양질의 간호학생수는 증가하며 2) 박사학위를 소지한 간호학 교수 및 전체 교수의 수가 증가할 것이다. 3) 전체 간호교육기여의 수는 약간 줄 것이며 그중 4년제 기관이 증가하고 반면에 2~3년제의 기관은 감소할 것이다. 4) 전문간호원이 되기 위한 입학용이도에는 별차이가 없겠으나 간호원들의 보수, 지위 및 자율성이 증가하면서 전반적인 간호의 질이 향상될 것이다. 계층분석과정의 적용으로 미국 간호교육계의 가까운 미래를 위와 같이 예견하여 보았으나 이 과정은 예견 뿐 만 아니라 일반적인 의사결정이나 문제 해결의 도구이외에도 복잡한 사회문제의 본질을 분석, 이해함으로써 보다 정화한 정책문제를 규정하는 데에도 유용할 것이다.

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계층적 분석 방법에 사용되어지는 WWW 데이터 응용 로봇핸드의 제어 (Control of Robot Hand Applied WWW Data used Analytic Hierachy Process)

  • 진현수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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    • pp.389-392
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    • 2006
  • 원거리에서 로봇 핸드를 제어하는 일은 어려운 일이다. 이를 WWW 데이터를 이용 데이터의 불분명확한 점을 사용하여 데이터가 덜 명확한 점이 있더라도 이를 제어 시스템의 데이터로서 사용할 수 있는 점을 이용하여 원거리에서 데이터를 WWW를 이용하여 수신하고 이를 좀더 발전시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 데이터의 유동성을 보장하는 계층적 분석 방법에 접목시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 하였다. 불분명확한 제어 데이터를 사용하는 대신 계층적 알고리즘을 사용하여 이를 보완 할 수 있는 보완 시스템을 구성하였다라고 말할수 있다. 단순한 WWW데이터 만으로 제어가 되지 않는다는 것을 확인하고 이를 계층적 분석 방법에 사용하므로써 보강할수 있는 점을 확인하고 WWW데이터를 사용하지 않는 방법과도 결과를 비교 검토한다.

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계층 분석방법을 이용한 교통량검지를 위한 퍼지센서 알고리즘 (Fuzzy Sensor Algorithm for Measuring Traffic Information using Analytic Hierarchy Process)

  • 진현수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.193-201
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    • 2002
  • 교통의 혼잡량이라든가 공기의 쾌적도등을 측정할 때는 상징적인 정보량을 이용한 퍼지 센서 알고리즘을 사용한다. 그런데 퍼지센서를 구현할 경우 몇 개의 상징적인 정보량을 퍼지 규칙으로서 종합하여 출력을 산출하는데 상징적인 정보량을 퍼지 규칙이라는 막연한 방법을 사용하므로서 정확하지 못한 결과를 산출 할 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙으로 퍼지센서를 구현하는 방법이 아닌 계층분석 방법이라는 분석적인 방법을 이용하여 퍼지센서를 구현하였고 이를 검증하기 위하여 퍼지 규칙방법의 퍼지센서와 계층분석방법의 퍼지센서를 교통량 제어에 적용하여 많은 통과차량수의 검증을 통하여 비교하여 보았다

잠재계층분석에 따른 수단선택모형비교분석 (Latent Class Analysis for Mode Choice Behavior)

  • 배윤경;정진혁;김형진
    • 대한교통학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.99-107
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    • 2010
  • 교통수요예측 과정 중 수단선택과정은 적용시 매우 복잡하여, 선택자의 특성을 이해하기도 매우 까다로운 과정이다. 일반적으로 수단 선택시 선택자의 사회경제적인 요소 외에도 심리적인 요인이나 특성들도 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 따라서, 심리적인 요인이나 특정한 선호도를 선택모형 상에서 적용할 수 있는 방법론에 대한 활발한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 연구 중에서 잠재계층분석(Latent Class Analysis)는 이론적으로 매우 가능성이 있는 접근 방법으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 심리적인 요인과 특성들이 수단선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 잠재계층분석(latent class cluster analysis)을 실시하여 계층을 분리하였다. 또한, 계층별로 나타나는 수단선택모형과 잠재 계층을 고려하지 않은 수단선택모형을 비교하여 잠재계층의 수단 선택 행태가 각기 다름을 보이고자 한다. 본 연구는 한강 수상교통 도입에 대한 일반 시민의 선호도 조사와 SP자료를 바탕으로 분석되었으며, 잠재계층분석은 잠재 선호를 고려할 수 있는 가능성 높은 접근임을 보였다.

계층적 시계열 분석을 이용한 지역별 교통사고 발생건수 예측 (Hierarchical time series forecasting with an application to traffic accident counts)

  • 이주은;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.181-193
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    • 2017
  • 본 논문에서는 계층적 시계열 자료 분석을 위한 대표적인 두 가지 방법인 상향식과 최적조합 예측법을 소개한다. 이러한 예측법은 계층적 시계열을 구성하는 모든 계열을 예측해야 하는 독립적 예측과 달리, 임의의 조정 과정이 없이 하위 계층 계열의 예측값의 합은 항상 상위 계층의 예측값과 일치하게 된다. 또한, 독립적 예측과 비교하여 예측력을 향상시킨다. 계층적 예측법의 효율성을 살펴보기 위하여 국내 16개 시도별 남녀 교통사고 발생건수 시계열 자료를 예측하였다. 이를 통하여 교통사고 발생건수에 대한 각 계층의 예측에서 계층적 방법과 독립적 방법의 차이점 및 우수성을 비교하였다.

수자원 계획수립을 위한 다기준 의사결정기법의 적용 방안 (Multi-criteria decision making application methodologies for Water Resources Planning)

  • 정은성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.227-227
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    • 2012
  • 본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.

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시간적 계층을 이용한 교통사고 발생건수 예측 (Temporal hierarchical forecasting with an application to traffic accident counts)

  • 전관영;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제31권2호
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    • pp.229-239
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    • 2018
  • 본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.

휘도 및 색차 성분에 따른 딥러닝 기반 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능 분석 (Encoding Performance Analysis of Deep Learning based SHVC Inter-Layer Reference Picture Generation Method by Luma and Chroma Component)

  • 이우주;이민훈;황기수;성준영;오승준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.82-83
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    • 2019
  • 본 논문에서는 휘도 및 색차 성분에 따른 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능을 분석한다. SHVC 상위 계층에서는 하위 계층의 픽처를 DCT-IF 기반 업샘플링하여 사용한다. 상위 계층의 부호화 성능을 높이기 위해 딥러닝 기반 필터링을 이용하여 휘도, 색차 성분의 고주파 신호 복원이 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 기존 Y 성분에만 VDSR 네트워크를 이용하여 필터링을 적용하였을 때보다 색차 성분까지 필터링을 진행할 경우 최대 2.18%, 평균 1.5% 감소된 결과를 보였다.

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의사결정 시스템을 이용한 GIS 기반의 노선선정 (Route Location based on GIS Using Decision Support System)

  • 이종출;노태호;강윤성;김세준
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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    • pp.407-412
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    • 2005
  • 본 연구에서는 노선선정 시 요구되고 있는 방대한 자료와 결정요소 등을 선택하여 의사결정체계인 계층분석과정을 이용하여 합리적인 노선선정의 방법을 제시하고 이를 평가하고자 하며, 이렇게 수행된 노선선정 결과를 지혈공간정보체계를 이용하여 시각화 및 분석하고자 한다. 구체적인 적용방법은 계층분석과정으로 선정된 평면선형을 분석하고 그것을 기반으로 종단선형의 설계를 종단경사 변화에 의한 다각적인 방법으로 분석하여 합리적인 노선선정을 도출하여 평가하고자 한다.

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