• 제목/요약/키워드: 수량화 데이터

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운항사고 자료의 수량화 데이터 작성에 관한 연구 (The Conversion of Transportation Casualty Recording to Numerical Data)

  • 임정빈
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2007년도 춘계학술발표회
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    • pp.115-119
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 선박관리회사에서 관리하는 선박의 운항사고를 사전에 예측하여 사고를 미연에 예방 또는 저감하고, 사고 발생시에는 신속 대처하여 사고결과 발생되는 손실을 최소화하기 위한 운항사고 예측 시스템을 개발하는데 있다. 이러한 운항사고 예측 시스템을 개발하기 위해서는 과거 문서로 작성된 사건을 숫자로 변환시킨 수량화 데이터 제작이 우선 필요하다. 수량화 데이터를 이용하면 통계기법을 적용하여 다양한 사건 사이에 숨어 있는 기본적인 요소를 축출할 수 있고, 이러한 요소 사이의 상관관계를 통하여 사고발생 수준을 숫자로 표시할 수 있기 때문에 사전에 해당 위험정도를 알 수 있다. 본 연구에서는 운항사고 예측 시스템 개발의 초보단계로서, 과거 사건기록을 수량화 데이터로 변환하기 위한 절차와 결과를 기술하였다.

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범주형 데이터의 인과관계분석에 관한 기초적 연구 (A Study on the Analysis of Causal Relation about Categorical Data)

  • 노형진
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.143-151
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    • 2000
  • 질적 데이터의 수량화를 통하여 통계분석이 가능한 수량화이론 중 인과관계분석을 위한 수량화 이론 I류와 II류에 대한 기초개념과 알고리즘을 소개한다. 또한 이들 두 기법을 Excel에 의해 처리할 수 있는 방법론을 제시함으로써 그 활용성을 시사하고자 한다.

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수량화 분석과 AHP를 이용한 산사태 예측모형 개발

  • 남은미;전경호;유혜경;나종화
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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    • pp.114-119
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    • 2009
  • 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.

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해양사고 수량화 데이터 구축 방법 고찰

  • 조수산;박득진;임정빈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.194-195
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    • 2016
  • IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.

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범주형 다변량 데이터의 상관관계분석에 관한 기초적 연구(II) (A Study on the Correlation Analysis about Categorical Multivariate Data(II))

  • 노형진
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.142-150
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    • 2000
  • 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.

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한의학자료의 수량화에 대한 연구 (A study on the quantification for Oriental Medicine Data)

  • 신양규
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제8권2호
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    • pp.173-181
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    • 1997
  • 한의학에서 환자의 병적상태를 분석하고 진단하기위한 전문가시스템은 진단과정에서 환자로부터 받아들인 지식에 기초하므로 지식은 정확하게 표현되어야 한다. 그러나 대부분의 한의진단과정에서 환자로부터 받아들인 지식은 주로 질적자료에 기초하여 기준이 애매한 개념의 지식을 많이 포함하므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의전문가시스템 구축에 이용되는 정보의 정확도를 높이기 위하여 Hayashi의 수량화II류를 기반으로 하여 한의진단과정에서 얻어지는 지식을 수량화하는 방법을 제안하였다.

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해양사고 예보 시스템 개발(I): 해양사고 수량화 D/B 구축 (Development of Marine Casualty Forecasting System (I): Marine Casualty Numerical D/B Construction)

  • 임정빈;허용범;김창경
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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    • pp.51-59
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    • 2003
  • 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.

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해양사고 예보 시스템 개발(I): 해양사고 수량화 D/B구축과 분석 (Development of Marine Casualty Forecasting System (I). Construction and Analysis of Marine Casualty Numerical D/B)

  • 임정빈
    • 한국항해항만학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.359-366
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    • 2003
  • 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.

네트워크 데이터 모델링을 위한 효과적인 성분 선택 (Effective Feature Selection Model for Network Data Modeling)

  • 김호인;조재익;이인용;문종섭
    • 방송공학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.92-98
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    • 2008
  • 네트워크 데이터 모델링은 침입 탐지 시스템의 성능 평가, 네트워크 모니터링, 네트워크 데이터 분석 기법 연구에 있어서 반드시 필요한 연구이다. 네트워크 데이터의 모델링에는 반드시 네트워크의 실제 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 이용하여 효과적으로 데이터를 구성하여야만, 실제 네트워크 데이터의 충분한 정보를 모델링 된 데이터에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 대규모의 네트워크 데이터에서 실제 네트워크에서 사용 가능한 모든 성분에 대해 수량화하였으며, 수량화 된 데이터를 통계적 분석방법을 통하여 모델링 데이터에서 가장 효과적인 분류 기준으로 작용할 수 있는 성분을 분석하였다.

통계적 수량화 방법을 이용한 효과적인 네트워크 데이터 비교 방법 (Effective and Statistical Quantification Model for Network Data Comparing)

  • 조재익;김호인;문종섭
    • 방송공학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.86-91
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    • 2008
  • 네트워크 데이터 분석에 있어서 추정모델이 얼마나 모집단을 대표하느냐는 반드시 연구되어야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터의 각 추출 가능한 표준 정보를 이용하여 현재 공개되어 사용하고 있는 MIT Lincoln Lab의 네트워크 데이터와 모델링 된 KDD CUP 99 데이터를 비교 분석한다. 비교, 분석에 있어서 두 데이터에 공통으로 포함되고 표준 정보인 프로토콜 정보를 이용하여 분석한다. 분석은 통계적 분석 방법인 대응 분석 방법을 이용하여 분석하고, SVD를 이용해 2차원 공간에 표현하며, 가중 유클리드 거리를 이용해 네트워크 데이터를 수량화하였다.