• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.331-338
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• 2006

Quantification method III is designed by C. Hayashi as visualizing technique for two-way cross-classified tables. Specially in Japan, its usefulness is timely proven in social and marketing surveys. In several instances, relatively large quantification scores are assigned to low-frequency categories. Thus, they lead to unreliable data interpretation. The aim of this study is to develop stable solution to overcome such traits of quantification method III. The solution is of shrinkage type induced by small perturbations and is applied to a multiple response data obtained in a Korean social survey.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.143-151
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• 2000

The purpose of this study is to suggest usefulness of causal relation analysis about categorical data to business administration and other social sciences. Some examples of their application are presented.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.3
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• pp.421-428
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• 2009

On the visualization of categorical data, if the number of categories is small, we can consider Hayashi Quantification Method 3 for visualization of the categories of the variables. But it is known that the method is unstable because it quantifies more significantly for the small frequency categories rather than large frequency categories. The purpose of this research is to propose the visualization of large two-way crosstabulation data by PLS methods for checking the relationship between the categories of row and column variables. In this research, we utilize the PLS visualization methods (Huh et al., 2007) that is proposed for visualization of the qualitative data to visualize the categories of the large categorical data. We also compared both methods by applying them to real data, and studied the results from PLS visualization method on the real categorized data with many categories.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.5
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• pp.813-822
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• 2010

We investigate a possible achievement in dimension reduction of time series via partially quantified principal component. Partial quantification technique allows us in modeling to accommodate artificial variable(s) of practical importance which is defined subjectively by the data analyst. Suggested procedures are described and in turn illustrated in detail by analyzing monthly unemployment rates in Korea.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.555-558
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• 2000

소프트웨어 프로세스 능력 수준에 영향을 미치는 요인을 찾아내어, 강점은 격려하고 약점을 개선하는 프로세스 개선활동은 기업의 경쟁력 향상을 위하여 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 이러한 요인을 찾아내기 위하여 SPICE(ISO/IEC 15504) 프로젝트에서 국제적으로 실시된 소프트웨어 심사 결과를 이용하였다. 분석 요인으로 IT부서 사원수, ISO 9001 인증여부, 안정성, 경제적 손실도, 보안성, 환경 영향도를 사용하였으며, 본 자료가 범주형이므로 분석 방법으로 통계적인 방법론인 "수량화방법 II"를 이용하였다. 수량화방법 II에서는 요인의 중요도를 나타내는 지표로 범위와 편상관을 사용한다. "범위"를 지표로 할 경우, 보안성이 능력수준과 가장 높은 관련이 있는 것으로 나타났으며, "편상관"을 지표로 할 경우, ISO 9001 인증이 가장 관련이 높은 것으로 나타났다. 이는 보안성이 높게 요구되는 회사의 경우, 품질시스템이 잘 갖춰져 있고, ISO 9001 인증을 받는 둥의 품질관리를 하여 프로세스 능력수준 또한 높게 나왔다고 추론할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society of Mathematical Education Conference
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• 2010.04a
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• pp.219-219
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• 2010

교육학의 질적 연구는 문헌 연구, 면담 연구, 비참여 관찰 연구, 참여 관찰 연구로 분류한다. 문헌연구에는 내용분석, 철학적 연구, 역사학적 연구, 문학적 비평이 들어가고, 면담연구에는 구술사, 전기, 탐문(探問) 저널리즘 등이 포함되고, 비참여 관찰연구에는 전문적 감정(鑑定), 인간의 종적 특성 연구, 관찰자 연구, 비개입적 행동 연구 등이 포함된다. 마지막으로 참여 관찰연구는 일반적 현장연구, 문화 기술적 연구가 포함된다. 질적 연구는 사람, 사물, 현상의 범주화나 수량화가 가해지기 이전의 상태, 즉 '있는 그대로'의 상태에 최대한 접근하는 방법으로써, 고정관념을 깨고 기존의 이론을 최대한 유보한 채 연구에 임하는 것으로 최근에 발달한 인문사회과학적 연구방법이다. 질적 인식이 자연언어에 주로 의존하는 데 비해 양적 인식은 인공언어에 많이 의존한다. 수식과 도형, 부호등은 대표적인 인공언어이다. 모든 사물이 질과 양의 속성을 다 가지고 있듯이 모든 연구는 질적 과정과 양적 과정을 다 포함하고 있다. 질적이냐, 양적이냐 하는 구분은 연구방법론의 문제인데 연구방법론은 연구논리와 연구기법을 포함한다. 본 연구는 인공언어인 수와 식에만 익숙한 수학교육에서, 질적 연구가 왜 필요한지, 어떤 특성이 있는지 논의함으로써 수학교육의 새로운 방법론을 제시하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.252-257
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• 2006

기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.2
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• pp.345-355
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• 2007

PLS methods are suited for regressing q-variate Y variables on p-variate X variables even in the presence of multicollinearity problem among X variables. Consequently, they are useful for analyzing datasets with smaller number of observations compared to the number of variables, such as NIR(near-infrared) spectroscopy data in chemometrics. In this study, we propose two visualizing methods of p-variate X variables and q-variate Y variable that can be used in connection with PLS analysis.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.6
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• pp.349-357
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• 2006

We introduce a new performance evaluation methodology that helps programmers evaluate different tuning alternatives in order to improve program performance. This methodology permits measuring performance implications of using tuning alternatives. Specifically, the methodology predicts performance after workload migration for a distributed or parallel program in contrast to traditional performance methodlogies that quantify time spent in program components for bottleneck identification. The methodology thus provides guidance on workload migration. The methodology also permits predicting the performance impact of changing the underlying network. The methodology may evaluate performance incrementally and online during the execution of the program to be tuned. We show that our methodology, when it is implemented and used, permits accurately predicting the performance of different tuning alternatives for a test suite of six programs.

• Tunnel and Underground Space
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• v.12 no.3
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• pp.189-197
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• 2002

In recent years, the probabilistic analysis has been used in rock slope engineering. This is because uncertainty is pervasive in rock slope engineering and most geometric and geotechnical parameters of discontinuity and rock masses are involved with uncertainty. Whilst the traditional deterministic analysis method fails to properly deal with uncertainty, the probabilistic analysis has advantages quantifying the uncertainty in parameters. As a probabilistic analysis method, the Monte Carlo simulation has been used commonly. However, the Monte Carlo simulation requires many repeated calculations and therefore, needs much effort and time to calculate the probability of failure. In contrast, the point estimate method involves a simple calculation with moments for random variables. In this study the probability of failure in rock slope is evaluated by the point estimate method and the results are compared to the probability of failure obtained by Monte Carlo simulation method.