본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
다차원선호분석(mutidimensional preference analysis)은 여러 상품들에 대한 개인(또는 그룹)의 선호도를 알아보기 위한 분석방법으로 결과는 보통 2차원 그림으로 제공된다. 본 연구에서는 의미있는 두 가지 최적척도 기준을 제안하고 이와 연관된 행 및 열표시자를 유도하고 있으며, 아울러 사전지식을 반영하기 위해 부분수량화를 다차원선호분석에 도입하는 방법을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 다차원분석기법들을 실제 인터넷 검색엔진에 대한 선호도 자료에 적용한다.
본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 자동차사고성향에 대한 공통적인 특성을 찾아내고 그것이 심리적 성격특성과 관련이 있는가를 분석하고자 수행되었다. 이를 위하여 학생집단, 일반인집단 그리고 운전기사집단의 성격적 특성과 자동차사고경험 혹은 그 가능성을 비교 검토하였다. KG식 일반생활질문지에 의한 설문분석결과에 따르면 사고친화성향에 따라 2개의 집단으로 분류하는 것이 타당하다고 판단되었고, 수량화분석에 의해서도 집단을 구분할수 있었지만 일반인과 운전자 집단간에는 차이가 있었다.
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.
해양사고 예보 시스템(MCFS)은 해양사고의 예측건수와 위험수준을 일기예보와 같이 방송하기 위한 것이다. MCFS는 해양사고 수량화 D/B, 예측 모델, 3차원 통계 가시화 시스템 등으로 구성되어 있다. 이 논문에서는 수량화 D/B의 구현 절차를 기술했다. 해양사고 데이터는 1990년부터 2000년까지 11년간 위도 33$^{\circ}$N~35$^{\circ}$N와 경도124$^{\circ}$E~127$^{\circ}$E의 대한민국 서남해안 일대에서 발생한 총 724건을 수집하였다. 수량화 D/B의 분석방법을 제안하고 그 유효성을 검토하였다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 팔리 AHP 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
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.
범주형 다변량 데이터의 상관관계분석을 위하여 개발한 수량화이론 III류나 대응분석 등의 기법은 다차원 공간상에서 점간의 거리로써 두 요소집합간의 관련성을 설명하는 데 있어서 매우 유용하다. 본 연구에서는 상관관계분석을 위한 대응분석의 특성을 수량화이론 III류와 비교하여 설명하고 그 유용성을 논하기로 한다. 이 기법은 사회과학 분야의 상관관계분석에 널리 활용될 것으로 기대된다.
이 논문은 대한민국 해양사고 예보 시스템 (K-MACFOS)을 개발하기 위한 해양사고 수량화 D/B (N-D/B) 구성과 분석에 관하여 기술하였다. K-MACFOS의 주목표는 일기예보와 같이 해양사고의 예측건수와 위험수준을 방송하기 위한 것이다. 해양사고 데이터는 1990년부터 2000년까지 1년간 위도 33oN∼35oN와 경도 124oE∼127oE의 대한민국 서남해안 일대에서 발생한 총 724건을 수집하였고, 14가지 수량화변환 척도를 이용하여 양적 데이터로 변환하였다. 컬러 콘도-맵 가시화를 이용한 통계분석을 통하여 N-D/B의 유효성과 연구대상 해역의 사고특징을 검토하였다. 또한, 올바른 N-D/B 분석과 정확한 해양사고 건수 예측을 위한 최적 적용기간 선정 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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