• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1171-1180
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• 2015

Multidimensional scaling (MDS) is a graphical technique of multivariate analysis to display dissimilarities among individuals into low-dimensional space. We often have two kinds of MDS which are metric MDS and non-metric MDS. Metric MDS can be applied to quantitative data; however, we need additional information about variables because it only shows relationships among individuals. Gower (1992) proposed a method that can represent variable information using trajectories of the pseudo-points for quantitative variables on the metric MDS space. We will call his method a 'replacement method'. However, the trajectory can not be represented even though metric MDS can be applied to binary data when we apply his method to binary data. Therefore, we propose a method to represent information of binary variables using pseudo-points called a 'partition method'. The proposed method partitions pseudo-points, accounting both the rate of zeroes and ones. Our metric MDS using the proposed partition method can show the relationship between individuals and variables for binary data.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2010.08a
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• pp.3-6
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• 2010

연구동향 분석이나 연구영역 분석에서 널리 사용되고 있는 다차원척도법은 표현할 개체의 수가 많을 경우에 군집분석 결과와 잘 결합되지 못하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해서 군집분석과 다차원척도법을 결합하는 새로운 방법을 제안하고 실제 사례에 적용해보았다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.4
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• pp.1-23
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• 1999

포지셔닝맵은 마케팅전략의 핵심인 STP전략을 세우는데 유용한 도구이나 포지셔닝맵을 그리기 위해서는 여러 가지 분석도구를 혼합하여 사용하여야 하였다. 본 논문에서는 완벽하지 않은 소비자 pick any/N자료와 상표의 특성자료를 이용하여, 세분시장을 모델 내에서 구분하고, 이들의 이상점을 찾아주고, 나아가서 시간의 흐름에 따라 이상점의 변화를 찾아주면서 포지셔닝맵을 그려주는 새로운 external 다차원척도모형을 제시하고 있다. 모델의 성과를 확인하기 위해서 차원의 변화, 세분시장변화, 상표구성의 변화 및 소비자표본의 변화를 임의로 만들어서 가상의 자료를 통해서 검증하였다. 실제로 사용해 보려면 저자의 홈페이지에서 프로그램을 다운 받을 수도 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.67-75
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• 2018

Multidimensional scaling (MDS) is an exploratory analysis of multivariate data to represent the dissimilarity among objects in the geometric low-dimensional space. However, a general MDS map only shows the information of objects without any information about variables. In this study, we used MDS based on the algorithm of Torgerson (Theory and Methods of Scaling, Wiley, 1958) to visualize some clusters of objects in categorical data. For this, we convert given data into a multiple indicator matrix. Additionally, we added the information of levels for each categorical variable on the MDS map by applying the partition method of Shin et al. (Korean Journal of Applied Statistics, 28, 1171-1180, 2015). Therefore, we can find information on the similarity among objects as well as find associations among categorical variables using the proposed MDS map.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.133-136
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• 2012

지적구조의 시각적인 표현을 위해서 오랫동안 다차원척도법이 사용되어 왔으나, 최근에는 패스파인더 네트워크와 같이 네트워크의 형태로 표현하는 방법이 확산되고 있다. 다차원척도법에 대해서는 생성된 2차원 지도의 품질을 평가하기 위한 합치도 지표로 STRESS나 RSQ를 비롯한 여러 종류가 사용되고 있는 반면, 네트워크 표현에 대해서는 마땅한 합치도 지표가 아직까지 제안되지 않았다. 이 글에서는 개체 간의 연관성을 네트워크로 표현할 경우에, 생성된 네트워크 구조를 평가하기 위한 합치도 지표로 NetRSQ를 제안하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.619-627
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• 2014

Distances or dissimilarities among units are assumed to be symmetric in most cases of multidimensional scaling(MDS); consequently, it is not an easy task to deal with asymmetric distances. Current asymmetric MDS still face difficulties in the interpretation of results. This study proposes a simpler asymmetric MDS that utilizes the order statistic of an asymmetric matrix. The proposed Web method demonstrates that some influences among objects are visualized by direction, size and shape of arrow to ease the interpretability of users.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.395-400
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• 2011

강변저류지는 국내에서 천변저류지라는 이름으로 2000년 초반부터 관련 연구가 시작되었으며, 기존의 하천연안 저지대 및 홍수터를 활용하여 제방의 일부 구간에 취수부를 설치, 하천의 계획홍수를 초가하거나 일정수위 이상의 홍수가 발생할 때 초과하는 홍수량을 저류하여 하류의 첨두홍수를 저감시키는 소규모 수공구조물이다. 이러한 강변저류지는 off-line 형식으로 2차원적인 홍수량 분담을 통해 홍수량을 조절하여, 홍수조절효과가 확실하고 그 효과가 즉시 나타나는 특징이 있다. 또한 한 대상유역 내에 다수의 대상지역이 존재하게 된다. 하지만 이들 후 보지 전체에 강변저류지를 설치하는 것은 다수의 제약조건에 의해 불가능하며 대상유역의 어느 후보지에 강변저류지를 설치한다는 문제를 해결하기위해 기존에 수행되었던 연구들은 각각의 장단점이 있으며 이들 연구의 가장 큰 문제는 의사결정을 위해 사용되는 변수의 통합과정에서 발생될 수 있는 오류가 있다는 것이다. 본 연구에서는 다수의 기준과 변수에 의해 결정되어진 강변저류지의 설치 우선순위들을 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling)를 이용하여 최종적인 하나의 순위를 도출하는 것으로 기존에 수행되었던 연구결과의 장점을 포함하며, 보다 많은 변수를 고려할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.6
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• pp.103-112
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• 2013

While the competition among many portal sites has been very serious in the Internet, very little research has been conducted on the perceptions of the users visiting those sites. To investigate how differently the Internet users perceive each of the portal sites, we attempted to analyze the similarities of five popular portal sites (Daum, Naver, Google, Nate, and MSN). By measuring the conceptual distances among the portal sites using Multi-Dimensional Scaling, this study was intended to understand the positions of the sites relative to those of other sites. The results of this study is expected to contribute to our understanding of competitive contexts among the portal sites.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.132-139
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• 2005

대한민국 정통부는 IT 산업의 경쟁력 강화를 통한 국가경제발전을 유도하기 위해 8대 서비스, 3대 인프라, 및 9대 신성장동력을 연계하여 시너지효과를 극대화하는 IT 839전략을 마련하여 강력하게 추진 중에 있다. 이러한 상황 하에 향후 IT시장의 선택과 집중을 통한 정책적 육성발전방향을 제시하기 위해서는 9대 신성장동력간 가치사슬에 대한 이해가 최우선 돼야 한다. 본 연구에서는 다차원척도법을 이용하여 IT 신성장 동력 간의 연관성 분석, 시간의 변화에 따른 이동방향 분석, 및 성장동력의 속성을 반영한 PROFIT분석 등을 실시하였다. 본 연구의 결과는 전략적 중요도가 큰 산업 및 분야를 선별 할 수 있을 뿐만 아니라, 효과적인 정책적 투자를 유도하기 위한 전략을 모색할 수 있을 것으로 기대가 된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.4
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• pp.567-578
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• 2017

Grouped multivariate data can be tested for differences between two or more groups using multivariate analysis of variance (MANOVA). However, this method cannot be used if several assumptions of MANOVA are violated. In this case, multidimensional scaling (MDS) and analysis of distance (AOD) can be applied to grouped dissimilarities based on the various distances. A permutation test is a non-parametric method that can also be used to test differences between groups. MDS is used to calculate the coordinates of observations from dissimilarities and AOD is useful for finding group structure using the coordinates. In particular, AOD is mathematically associated with MANOVA if using the Euclidean distance when computing dissimilarities. In this paper, we study the between and within group structure by applying MDS and AOD to the grouped dissimilarities. In addition, we propose a new test statistic using the group structure for the permutation test. Finally, we investigate the relationship between AOD and MANOVA from dissimilarities based on the Euclidean distance.