주성분 분석(principal component analysis; PCA)은 서로 상관되어 있는 다변량 자료의 차원을 축소하는 대표적인 기법으로 많은 다변량 분석에서 활용되고 있다. 하지만 주성분은 모든 변수들의 선형결합으로 이루어지므로, 그 결과의 해석이 어렵다는 한계가 있다. sparse PCA(SPCA) 방법은 elastic net 형태의 벌점함수를 이용하여 보다 성긴(sparse) 적재를 가진 수정된 주성분을 만들어주지만, 변수들의 그룹구조를 이용하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 SPCA를 개선하여, 자료가 그룹화되어 있는 경우에 유의한 그룹을 선택함과 동시에 그룹 내 불필요한 변수를 제거할 수 있는 새로운 주성분 분석 방법을 제시하고자 한다. 그룹과 그룹 내 변수 구조를 모형 적합에 이용하기 위하여, sparse 주성분 분석에서의 elastic net 벌점함수 대신에 계층적 벌점함수 형태를 고려하였다. 또한 실제 자료의 분석을 통해 제안 방법의 성능 및 유용성을 입증하였다.
본 연구는 자녀 출생 후 5년 동안의 어머니가 지각한 부부갈등의 변화 양상에 존재할 수 있는 잠재계층을 확인하고, 잠재계층에 따라 어머니 우울의 변화 패턴, 취학 전 유아의 학교준비도, 초등학교 저학년 시기의 자아존중감, 행복감에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 한국아동패널의 1차년도(2008년)부터 5차년도(2012년), 7차년도(2014년)부터 10차년도(2017년)의 1,243명의 자료를 성장혼합모형분석, 다집단 성장 모형분석, 일원분산분석 방법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 첫째, 어머니가 지각한 부부갈등 변화 양상은 저수준 저변화, 중수준 상향, 상수준 무변화의 3개 잠재계층으로 존재하는 것으로 확인되었다. 둘째, 잠재계층에 따라 어머니 우울의 변화 패턴을 확인한 결과, 상수준무변화 집단의 어머니는 5년 동안 우울 수준이 증가하는 패턴이 있는 것으로 확인되었다. 셋째, 잠재계층에 따라 취학 전 유아 시기의 학교준비도 4개 하위 요인 모두에서 차이가 있었으며, 4개 하위 요인 모두 저수준 저변화 집단의 점수가 높은 것으로 확인되었다. 넷째, 초등학교 저학년 시기의 자아존중감, 행복감은 대체로 저수준 저변화 집단의 점수가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구는 어머니가 지각한 부부갈등의 변화 양상이 어머니 자신뿐 아니라 취학 전 유아 시기, 초등학교 저학년 시기의 자녀의 특성에 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 부부갈등 해결을 위한 교육 및 상담 지원이 필요함을 시사한다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 신제품 개발시 최적 디자인을 선정하기 위한 의사결정방법이 많지 않은 상황에서 계층적 분석 모형을 이용해 신제품 디자인 요소들간의 계층적 구조를 분석하고 요인별 중요도를 추출하였다. 신제품 디자인 개발에 적용되는 디자인 요소의 중요도를 도출하기 위해 우선순위 도출에 관한 연구모형을 설계하고, 평가항목을 설정하였으며, 이들 변인들간의 관계를 알아보기 위해 실증적 연구접근을 실시하였다. 분석에 의한 디자인 요소별 평가결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 적용을 위한 항목선정에 있어서 선행연구 자료를 통해 도출한 평가요소들을 다차원척도를 통해 4가지 차원으로 그룹화하였으며, Digital TV 제품과 관련된 속성을 36항목으로 구성하였다. 요인분석을 통하여 36항목의 평가세부기준들을 가능한 줄여서 간명성을 확보하고, 여러 항목들이 가지고 있는 특성을 하나의 요인으로 줄였다. 그 결과로 기능적 요소에서는 4개 요인을 추출하였고, 심미적 요소에는 3개 요인을 추출하였으며, 상징적 요소와 경제적 요소에서는 각각 2개 요인을 추출하였다. 둘째, 하나로 묶은 세부요인들은 다시 계층적 분석법을 통해서 서로간의 1:1 비교를 통해 중요도를 산출하였다. “Digital TV 구매시 디자인 요소의 중요도 평가”라는 전반적인 목표를 달성하기 위해 고려해야 할 상위기준과 각 기준에 대한 하위기준을 계층화하고 그에 따른 쌍별비교를 통해 요소의 중요 우선순위를 도출하였다.
이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.
1970년대 산업화의 과정에서 인구의 도시 집중으로 인한 주택수요의 급격한 증가로 우리나라의 주택정책은 공급위주의 편향된 방향으로 진행되었다. 급속한 공동주택의 보급은 품질의 조악화에 따른 조기 노후화의 문제를 유발하였으며, 재건축과 리모델링이 이를 해결할 수 있는 방안들로 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 소유자들이 스스로 주체가 되어 자신들의 공동주택에 대한 합리적인 의사결정을 도모할 수 있도록 재건축과 리모델링을 판단하는 평가방법을 제시하고자 한다. 우선 평가 항목 선정 과정을 통해 기능성과 경제성을 평가항목으로 설정하고, 재건축과 리모델링 의사결정을 위한 방법을 설정하기 위하여 계층화분석법을 이용하였으며, 기능성과 경제성 평가항목의 평가치를 통일하기 위하여 다기준의사결정법의 벡터규준화와 선형변환 과정을 이용하였다. 이러한 평가방법을 통해서 노후 공동주택의 소유자 조합이 합리적으로 대안을 선택할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 사회경제적 계층에 대한 고정관념과 편견을 측정하는 한국판 대학생용 계층차별주의 태도 척도를 개발하고 타당화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 연구 1에서는 관련 문헌, 대학생들 대상으로 한 개방형 설문지 자료를 수정된 합의적 질적 연구 방법으로 분석한 결과 및 전문가 자문을 토대로 주요 구인과 초기예비문항을 제작한 후 440명의 대학생을 대상으로 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 다음으로 연구 2에서는 400명의 대학생을 대상으로 총 14문항에 대해 확인적 요인분석을 실시하였고, 그 결과 연구 1에서 도출된 상향 계층차별주의 태도와 하향 계층차별주의 태도의 2개 요인이 자료에 적합한 것으로 나타났다. 신뢰도 및 타당도 검증 결과, 높은 수준의 검사-재검사 신뢰도와 더불어, 연령, 주관적 계층, 정당한 세상에 대한 일반적인 믿음, 부정 정서(우울, 불안), 적대감과의 유의미한 상관관계를 통해 준거타당도가 확인되었다. 또한, 연령, 주관적 계층, 가정의 총수입, 및 정당한 세상에 대한 일반적 믿음 외에 K-CAS가 추가적으로 부정정서(우울, 불안) 변량의 5%를 설명하여 증분타당도도 확인되었다. 본 연구는 향후 국내에서 계층차별주의 관련 개입 및 예방 연구 및 프로그램 개발 등에 활용 할 수 있는 도구를 개발하고 타당화하였다는 점에서 주요 시사점이 있다.
본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.
분산 이동 실시간 시스템을 개발하기 위해 pi-Calculus, Mobile Ambients Calculus, Bigraph 등의 수많은 프로세스 대수가 존재한다. 하지만 시스템이 방대해지고 복잡해질수록 시스템을 구성하는 프로세스들의 통신과 이동 역시 방대해지고 복잡해지므로 프로세스 대수로 이를 이해하는데 어려움이 존재한다. 그러므로 방대하고 복잡한 시스템을 체계적으로 이해할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 방대하고 복잡한 시스템을 프로세스들의 통신과 이동의 순서화된 추상화 방법 즉, 계층적으로 구조화된 격자(Lattice)들의 형태인 프리즘(Prism)으로 다룬다. 이는 액티브 온톨로지(Active Ontology)에서 확장된 새로운 개념인 행위 온톨로지(Behavior Ontology)를 기반으로 한다. 프리즘은 시스템을 체계적으로 이해하기 위해 시스템을 계층적으로 구성된 행위적 속성을 지닌 격자들 관점에서 분석하는 것을 허용한다. 이러한 방법은 통신과 이동의 복잡함을 의미적이고 계층적으로 구성된 행위의 구조로 체계적으로 이해할 수 있게 한다.
비디오 분할은 샷 경계 검출이라고도 하는데, 비디오를 계층적이고 구조적인 형태로 표현하기 위하여 영상, 문자, 오디오와 같은 매체 속에 포함되어 있는 내용들을 특징별로 분석하여 계층별로 분류하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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