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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.142-150
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2000
The Purpose of this study is to suggest usefulness of correlation analysis about categorical multivariate data to business administration and other social sciences. Some examples of their application are presented.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.1
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pp.206-211
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2006
The quantification analysis problem is that how the m entities that have n characteristics can be linked to p-dimension space to reflect the similarity of each entity In this paper, the optimization approach for the quantification analysis problem using neural networks is suggested, and the performance is analyzed The computation of average variation volume by mean field theory that is analytical approximated mobility of a molecule system and the annealed mean field neural network approach are applied in this paper for solving the quantification analysis problem. As a result, the suggested approach by a mean field annealing neural network can obtain more optimal solution than the eigen value analysis approach in processing costs.
Kim, Sora;Song, Jungeun;Park, Chunhee;Min, Suhui;Hong, Sunghee;Lim, Jongsoo;Son, Yeongmo
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.111
no.3
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pp.428-434
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2022
This study was conducted to derive the site index of forest productivity of Robinia pseudoacacia (honey plant) to characterize suitable planting sites and to investigate the effect of the site environmental factors on the site index using the quantification theory I method. The data used in the analysis were growth factors (stand age, dominant height, etc.) of the 6th national forest resources survey and various site environmental factors of a forest soil map (1:5,000). The average site index value of the R. pseudoacacia stand in Korea was 14 (range, 8 to 18). The environmental factors affecting the site index were parent rock, climatic zone, soil texture, local topography, and altitude. The accuracy of the estimation model using quantification theory I was only 33%. However, the correlation between the site index and the site environmental factors was statistically significant at the 1% level. Results of quantification analysis between site index and site environmental factors revealed that metamorphic and igneous rocks received high grades as parent rocks, climate zones received higher grades than central temperate zone, clay loam and silt loam received high grades in soil texture, and hillside received a high grade in local topography. Analysis of the partial correlation between site topographical factors and forest productivity (site index) found that soil class and altitude were partially correlated to x by 0.4129 and 0.4023, respectively, indicating that these factors are the most influential variables.
Kim, Jang-Uk;Nam, Gung-Mun;Kim, Jeong-Hyeon;Lee, Su-Beom
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.7
s.93
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pp.81-90
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2006
It is important to clarify the relationship between traffic accidents and various influencing factors in order to reduce the number of traffic accidents. This study developed a traffic accident frequency prediction model using by multi-linear regression and qualification theories which are commonly applied in the field of traffic safety to verify the influences of various factors into the traffic accident frequency The data were collected on the Korean National Highway 17 which shows the highest accident frequencies and fatality rates in Chonbuk province. In order to minimize the uncertainty of the data, the fuzzy theory and neural network theory were applied. The neural network theory can provide fair learning performance by modeling the human neural system mathematically. Tn conclusion, this study focused on the practicability of the fuzzy reasoning theory and the neural network theory for traffic safety analysis.
본 연구는 도시고속도로의 교통사고감소를 이한 정성적인 척도를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 도시고속도로에서 발생하고 있는 교통사고의 일반적 특성을 분석하였으며, 교통사고 발생요인과 운전자 원인과 교통사고형태와의 영향정도를 수량화이론 II류를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용된 정성적인 자료는 1994년부터 1995년까지의 대구시 신천대로의 교통사고자료를 대상으로 하였으며, 경찰청의 교통사고보고서를 기초로 하였다. 분석결과, 70%이상의 교통사고가 운전자의 안전거리미확보와 안전운전의무위반에 의한 추돌사고였으며, 외적기준인 운전자 원인과 교통사고형태에 영향을 많이 미치는 요인으로서는 사고직전의 피해자 진로, 사고발생차선, 시간대, 차종 등의 영향이 깊은 것으로 나타났다.
On the basis of data obtained from forest road collapsed due to a heavy rainfall, this study carried out to evaluate the cutting slope failure factors of forest road by using Quantification theory(II). The results were summarized as follows. The factors on cutting slope failure was ranked in the order of cutting slope length, soil type, aspect, cutting slope gradients and slope gradients. And the slope failure was mainly occurred under such conditions as cutting slope length longer than 8m, soil type with soil, aspect of N, cutting slope gradients steeper than 600 and slope gradients greater than $35{\sim}40^{\circ}$.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.40
no.2
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pp.92-101
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1998
Location patterns of protected horticulture were analyzed using a multiple correspondence analysis(MCA). The analysis could be used in evaluating location suitability of protected horticulture. The location factors of the protected horticulture for MCA include land category, size of protected horticulture, land slope, topography, effictive soil depth, irrigation and drainage condition, distance from roads, and so forth. The results showed that there were three different location patterns of protected horticulture. The first pattern was characterized by their nearness to villages. The facilities of this pattern were mainly located near to residential area. The second pattern was of those found in plain area. The facilities of this pattern were large in scale and located in paddy field far from residential area. The facilities of the last pattern were small in scale and located on nonpaddy fields. They were mostly found in hilly or mountainous area.
제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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