수량화 제3방법은 일본의 하야시(Hayashi)에 의해 창안된 교차표 분석 기법으로 사회조사 및 마케팅 조사 자료의 분석에서 매우 유용하다. 그러나 반응빈도가 작은 일부 범주들이 특이하게 큰 수량화 값을 갖는 경우가 있어 불안정한 과잉 해석으로 이어지기도 한다. 본 교신은 이 문제를 해결하고자 한 연구로서 수량화 제3방법을 새로 정식화하고 축소 해 (shrinkage solution)를 제안할 것이다. 그리고 실제 조사 자료에 새 방법론을 적용해 보고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.421-428
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2009
범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈도의 범주들보다 작은 빈도의 범주들을 두드러지게 수량화하므로 결과가 불안정하다는 문제점이 있다 (허명회와 이용구, 2006). 이 연구의 목적은 범주수가 "큰" 두 범주형 변수 R과 C에 대하여 각 변수 벌주들 사이의 연관성을 살펴보기 위한 시각화 방법을 제안하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 2개 변수군 수치형 자료를 시각화하는 방법으로 제안된 허명회 등 (2007)의 PLS 시각화 방법을 범주형 자료에 적용하고자 한다. 즉, 범주형 변수 R과 C의 범주들 각각을 0/1로 더미 코드화하여 각각 R개와 C개의 범주군으로 변환한 다음 허명회 등 (2007)에서 제시한 PLS 시각화 방법을 적용하고자 한다. 이러한 방법은 Hayashi 수량화 방법의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 행변수와 열변수 각각이 여러 개의 범주형 변수들의 집합인 변수군의 경우에도 확대 적용 가능하다. 순치 예로서 German Credit 자료에서 10개 금융관련 변수의 34개 범주를 R로 간주하고 10개 사회인구적 변수의 46개 범주를 C로 간주하여 새 방법론을 적용해 보인다.
차원 축소(dimension reduction) 기법은 주로 횡단면 자료 분석에서 널리 이용되어 왔으며 시계열 분석 분야에서의 적용은 상대적으로 미진한 실정이다. 본 논문에서는 부분-수량화를 통한 주성분분석 방법을 계절형 시계열에 적용시켜 시계열 자료의 차원 축소를 시도하고자 한다. 분석 방법론을 단계별로 제시하였으며 월별 실업률 자료 분석을 통해 설명하였다.
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.
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.
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.
PLS 회귀는 q-변량의 Y 변수에 대한 회귀에서 p-변량의 X 변수가 다중공선성의 문제를 갖는 경우에도 적용 가능한 방법이다. 특히 X 변수의 수 p가 관측개체 수 n보다 큰 경우에 적용 가능하여 계량화학(chemometrics) 분야에서 근적외선 분광기(near-infrared spectroscopy) 자료에 대한 표준적 분석 방법으로 활용되고 있다. 이 연구에서 우리는 PLS회귀의 방법론을 정리하고 이를 활용한 p개의 X 변수들과 q개의 Y 변수들의 동시 시각화를 위한 두 가지의 수량화 방법을 제안한다.
본 논문에서는 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 프로그래머들이 다른 성능조율 대안들을 평가하는 것을 돕는 새로운 평가 방법론을 소개한다. 이 방법론은 조율 대안이 채택된 경우의 성능을 평가할 수 있게 한다. 구체적으로 말하자면, 성능 병목 지점의 확인을 위하여 프로그램 구성 요소들에서 소요되는 시간을 수량화하는 전통적인 성능 평가 방법론과는 대조적으로 분산 또는 병렬 프로그램이 처리하는 일의 이동 이후의 성능을 예측한다. 따라서, 이 방법론은 일의 처리 장소를 변경함으로써 성능을 향상시키는 것에 대한 가이드라인을 제공한다. 이 방법론을 사용하면 기반 네트워크 변경에 따른 성능에 대한 파급효과도 예측할 수 있다. 이 방법론은 조율할 프로그램이 실행되는 동안 점진적으로 그리고 온라인으로 성능을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 이 방법론을 구현한 후 사용했을 때 여섯 프로그램들의 검사 집합에 대하여 다른 조율 대안들의 성능을 정확히 예측할 수 있다는 실험 검증 결과를 보인다.
최근 들어 확률론적 해석 방법이 암반사면공학에서 많이 사용되고 있으며 이는 불연속면과 암반의 지질학적 및 지반공학적 특성에 불확실성이 포함되며 이러한 불확실성에 의해 해석결과에 영향을 미치고 있기 때문이다. 암반사면의 안정성 해석에서 주로 사용되고 있는 전통적인 결정론적인 해석에서는 이러한 불확실성을 해석에 고려하기 어려운 반면 확률론적 해석에서는 불확실성을 수량화하여 해석에 고려할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이러한 확률론적 해석방법으로는 몬테카를로 방법이 주로 사용되고 있으나 방법은 파괴확률을 획득하기 위하여 많은 반복된 계산이 요구되며 따라서 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점을 가지고 이다. 반면 본 연구에서 제안된 점추정법은 확률변수의 통계적 파라미터, 즉, 평균과 표준편차만을 이용하여 단순한 계산을 통해 파괴확률을 구할 수 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 점추정법을 이용하여 평면파괴의 파괴확률을 산정하였으며 이를 몬테카를로 방법과 비교해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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