저자는 한국인 정상교합에 있어서 상하악 전치의 위치가 ANB각과 어떠한 상관관계가 있는지 그리고 전치의 위치가 돌출도와 경사도와 상관관계가 있는 지를 조사 연구하기 위하여 $20\~24$세 연령의 남자 54명, 여자 56명 합계 110명의 한국인 정상교합의 측모두부 X-선사진을 사용 분석했다. 이의 통계분석은 Computer 과정을 거쳤으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 상하악 전치 경사는 ANB각과 밀접한 상관관계가 있고, 상악전치의 위치는 ANB각에 (-)상관관계 하악전치의 위치는 ANB각에 (+) 상관관계가 있으며 이는Steiner 분석법의 acceptable compromise에서 보여준 것과 유사한 경향을 나타냈다. 2. 상악전치 경사는 상악돌출도와 (-) 상관관계가 있다. 3. 1-NA각은 상악경사도와 상호독립적이다. 4. 1-NA각은 하악돌출도와 하악경사도와 의의있는 상관관계를 나타냈다. 5. 1-NA거리와 상악경사도와의 상관관계는 여성군에서만 의의있는 것으로 나타났다. 6. 하악전치치축경사는 하악돌출도와 하악경사도와는 남성군에서만 상관관계가 있고 여성군에서는 의의가 없는 것으로 나타났다.
행렬도는 이원표 자료행렬의 행과 열을 탐색하기에 유용한 그래프적 방법이다. 특히, 정준상관 행렬도는 정준상관분석의 결과를 이용하여 두 변수군과 개체간의 관계를 기하적으로 살펴볼 수 있다. 그 반면에 자료의 성격에 따라 세개 이상의 변수군이 존재하는 경우에는 정준상관분석의 개념에서 확장한 일반화 정준상관분석을 이용하여 일반화 정준상관 행렬도를 고려할 수 있다. 그러나 자료의 성격에 따라 두 변수군 외에 이들 두 변수군에 선형적 영향을 미치는 공변량변수로 이루어진 다른 한 변수군이 존재하는 경우에, 일반화 정준상관 행렬도를 적용한다면 공변량변수군의 영향력 때문에 주 관심인 두 변수군에 대하여 잘못 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Rao (1969)의 공변량 변수군의 영향력을 제거한 편정준상관분석을 살펴보고, 이를 기하적으로 해석하기 위한 편정준상관 행렬도를 제안한다.
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하며 주성분분석 방법은 대표적인 특징 추출 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석의 주성분 변수 선정시 적응적 상관도(Correlation)를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 실제 데이터의 특징을 나타내는 세분화 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄이기 위한 방법이다.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.
본 논문의 목적은 설마천 시험유역을 대상으로 2005년의 신뢰성 있는 수문 수질자료를 바탕으로 유역의 유출거동에 따른 수질인자와의 상관관계를 분석하는데 있다. 시험유역에서는 10분 단위의 연속적인 우량 및 수위관측과 연간 30회 이상의 유량측정성과를 통하여 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하고 있으며, 수질분석을 위한 시료채취는 유량측정시 현장에서 채취하여 실험실에서 분석하였다. 실험실에서 분석한 항목은 DO, BOD, COD, T-N, T-P, F, Cl, $NO_3-N,\;SO_4$, pH, 전기전도도로 총 11개 항목으로 수질측정은 우기가 시작되는 시기인 $6{\sim}9$월에 집중적으로 측정 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우가 시작되어 유량이 증가되는 시기를 선정하여 각각 20회의 시료를 채취하여 분석하였다. 측정된 수질자료를 이용하여 2개 측정지점에 대한 각 항목간의 상관관계를 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대하여 각 항목간의 상관분석을 수행하였다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토하였다. 2개 지점의 상관분석 결과는 오염물질간 상관성이 유사한 경향을 나타내었으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대한 각 항목간의 상관분석 결과는 유량은 전기전도도 항목과 상관도가 높게 나타났을 뿐 다른 항목은 없었으며, 수질항목간 상관도도 유기물질들 사이에서만 상관성을 나타내었다. 비강우기에는 질소성분의 항목과 전기전도도가 높은 상관도를 나타내었지만 강우기에는 유기물질과 질소성분의 항목간에 상관성이 있는 것으로 나타났다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토한 결과 선행강우일수가 클수록 전반적으로 DO, COD, BOD의 농도는 수문곡선의 형상과 비슷하게 증가 하였다가 감소하는 결과를 보이고 있으며, T-N은 선행강우일수가 큰 상태에서는 농도가 증가하였으나 선행강우가 작을수록 일정한 경향을 보이고 있다. 그리고, pH는 홍수기의 유량의 변화에 관계없이 일정한 값을 유지를 하고 있는 것으로 나타났다.
주택수요는 수요유발 상관인자를 주축으로 한 주택수요 예측모형에 의하여 그 수표량을 예측할 수 있다. 이때, 주택수요 예측모형은 상관인자의 영향도에 따라서 인자의 미세한 추이변화에 대해서도 수요의 변화폭을 민감하게 제시하게 된다. 이를 위하여 주택수요 예측에 동원 될 수 있는 여러 상관인자들 가운데 영향도가 가장 큰 인자가 무엇인지 찾아낼 필요가 있다. 이때 대상인자의 데이터는 횡단면자료(Cross Section Data) 혹은 시계열자료(Time Series Data)분석으로 수행된다. 즉, 영향도가 가장 큰 인자들을 찾아내는 방법마련이 필요하며 이후 이 방법에 따른 상관인자의 도출이 가능함에 따라 영향도가 가장 큰 인자를 발굴하는 방법을 제시하고 이에 의한 상관인자를 도출하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
본 연구에서는 실제 레미콘 공장에 납품되는 OPC 20회분의 시료를 채취하여 성적서상 분말도와 실측 분말도 간의 상관성을 분석하고, 아울러 종전에 연구된 액체밀도계법 밀도 값과 OPC 분말도간의 상관성을 분석하므로서 시멘트 분말도 신속 추정 가능성을 평가 하고자 하였다. 또한 납품된 시멘트 시료를 이용하여 시멘트 모르타르 상태에서 유동성, 공기량, 강도 등 제반 기초적 특성과 성적서 및 실측 분말도와의 상관성을 분석하고자 하였다. 실험결과 성적서상 OPC 분말도와 실측 분말도는 매우 낮은 상관성을 나타내었다. 또한, 액체밀도계 밀도 값과 OPC 분말도간의 상관성은 성적서상 분말도는 매우 낮은 상관성을 나타낸 반면, 실측 분말도는 매우 높은 상관성을 나타내었다. 이때 액체밀도계 3분밀도 값과 OPC 분말도가 가장 높은 상관성을 나타내었는데, 그 회귀식을 활용할 경우 액체밀도계를 사용한 OPC 분말도의 신속 품질 평가가 가능할 것으로 판단되었다. 또한, OPC 분말도와 모르타르 특성치의 상관관계로서 성적서상 분말도의 경우는 상관성이 거의 없는 반면 OPC 분말도가 클수록 유동성, 공기량, 응결시간 및 강도치는 모두 높은 상관성이 나타남을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.97-105
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2012
일반화 정준상관 행렬도(generalized canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 세 변수군 이상에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 이를 활용하여 최태훈과 최용석 (2010)은 2004년 대한테니스협회(KTA)에 등록된 남자선수들 중 상위 50명을 대상으로 세 변수군인 체격요인변수군, 체력요인변수군 그리고 기초기술요인변수군의 상호 연관성을 살펴보았다. 그러나 이들 분석에서 체격요인변수군이 나머지 두 변수군과 독립적이지 못하고 선형적 영향을 미치는 것으로 판단되어 이를 공변량변수군으로 고려하였다. 이와같이 세 변수군에서 한 변수군이 공변량(covariate)으로 영향을 주는 경우 이를 제거한 정준상관분석을 편(partial)정준상관분석이라 하며 이와 관련된 편정준상관 행렬도를 염아림과 최용석 (2011)은 제안하였다. 본 연구에서는 최태훈과 최용석(2010)의 분석에서 체격요인변수군의 영향을 제거하고 체력요인변수군과 기초기술요인변수군의 관계를 살펴보는 편정준상관 행렬도의 활용의 예를 보이고 기존 연구의 일반화 정준상관 행렬도, 편정준상관 행렬도, 정준상관 행렬도의 결과를 서로 비교하고자 한다. 덧붙여 이들 행렬도간의 형상변동 차이를 프로크러스티즈 분석을 활용하여 비교하고자 한다.
이 연구는 중공 프리스트레스트 콘크리트 교각의 P-M 상관도에 대한 매개변수 분석을 수행한 결과를 제시하고 있다. 다수의 매개변수 중에 콘크리트 압축강도, PS 강재량, 유효프리스트레스, $D_s/D_o$, 그리고 $D_i/D_o$를 선택하여 P-M 상관도에 미치는 영향을 중점적으로 다루었다. 준정적 실험을 통해서 중공 프리스트레스트 콘크리트 교각 실험체의 강도와 연성도를 평가하였다. 실험 및 해석결과와 각 코드를 기준으로 비교한 P-M상관도의 결과는 서로 다른 차이를 나타내었으며 AASHTO-LRFD는 근접한 값을 보여주었다. 무차 원화한 P-M 상관도를 중공 프리스트레스트 콘크리트 교각의 저항능력을 예측하기 위하여 제시하였다.
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분 변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의한 주성분 위계를 분석하고 위계가 낮은 주성분이 변수로 선정이 되는 것을 막고 또한 상관 분석을 통하여 데이터의 중복 발생이 데이터 편향을 유도하는 것을 최소화하 하고자 한다. 이를 통하여 주성분 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄임으로써 실제 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 변수를 선정하는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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