• 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.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.331-338
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• 2006

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.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.305-320
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• 2001

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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.281-288
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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 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.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.206-211
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• 2006

수량화 문제는 n개의 성질을 갖는 m개의 개체들을 각 개체들의 유사도(similarity)를 가장 잘 반영하도록 p차원의 공간 상에 대응시키는 문제이다. 본 논문에서는 물리학에서의 열평형 상태(thermal equilibrium state)에서 분자시스템의 해석적 근사 움직임에 대한 이론인 평균장 이론(mean field theory)에 의한 분자의 평균 변화량 계산과 어닐링(annealing) 방법에 의한 평균장 신경회로망(mean field neural network)을 수량화 문제(quantification analysis problem)의 해결에 적용하였다. 그 결과, 제안한 최적화 응용기법 이 기존의 고유치 분석방법(eigen value analysis)에 비해 비용측면에서 좀 더 최적에 가까운 해답을 찾아낼 수 있음을 확인하였다.