본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사, 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도, 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.11a
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pp.186-191
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2000
요에 함유된 여러 성분들의 영향에 의해 다양한 정적 특성을 나타내는 요분석용 스트립의 화학적인 변화 양상을 요분석 시스템을 사용하여 요분석용 스트립의 각 항목별 각 등급별을 정성적 및 반정량적 분석을 하기 위하여 퍼지 알고리듬을 제안하고, 퍼지 분류기를 구현한 후 구현된 분류기를 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 표준시료를 사용하여 요분석용 스트립의 분광학적 분석에 의한 퍼지 입력 변수, 퍼지 멤버쉽함수 및 퍼지규칙을 생성하였다. 그리고 구현된 분류기를 사용하여 각 항목별과 각 등급별로 평가하였다. 평가 결과 요분석용 스트립의 항목별 음성과 양성의 판별에서는 우수한 결과가 나왔으나, 정량적 분석을 위한 각 항목별 등급의 분류에서는 측정값의 오차로 인해 최고 8%의 오차가 발생하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.3
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pp.293-298
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2015
The vessel encounter data collected from the vessel trajectories in the maritime traffic situation is possible to analyze vessel collision and near-collision risk using statistical method. In this study, analyzing variables extracted from the vessel encounter data using factor analysis, we determine main factors effecting vessel collision risk from vessel encounter data. In order to calculate each factor, it used principal component analysis for factor analysis after normalization and standardization of vessel encounter variables. As a result of the factor analysis, main effect factors are summarized into the vessel approach factor and collision avoidance variance factor.
In this research, we analyzed the influence factors and introducing outcomes empirically. The influencing factors over IT Outsourcing set up organizational factors(maturity of information system, the support of CEO), dealing factors(asset speciality, uncertainty, degree of using of information system), and risk factors(risk of safety/security. cost increase, loss of autonomy). The result of this study are as follows. In the organizational factors, degree of a maturity of the information system and the support of CEO were analyzed as the variables affecting the introducing outcomes positively. In the dealing factors, however, the degree of using information system was only analyzed as the variables affecting the introducing outcomes positively, while the speciality of asset and the uncertainty factors were analyzed as the variables not affecting the introducing outcomes. In the risk factors, the risk of safety/security and the increase of cost were only analyzed as the variables affecting the introducing outcomes positively, therefore loss of autonomy, was not analyzed as the affecting variables.
The rapid change of business environments request the company to act more smart and intelligent in making business strategies and planning the business processes. To meet this requirement, we need to have smart Business Intelligent System(hereinafter "BI") in the company. On the one hand, many korean companies had already installed BI system, and the other hand some companies have plans to implement BI Systems additionally to their Information System. It is very important to have the pictures which factors are critical to the successful implementation of BI, and to survey which critical success factor(hereinafter CSF) are important compared to each factors. In this paper data was gathered from companies already have their BI Systems. We measured IT-Infra maturity, User Education, and Company Organization, and Company Business Strategy, which are the critical success factors for the BI System. After surveying the CSF of BI System, we measured the weights among these factors by AHP. Factor analysis resulted in 6 major factors (Eigenvalue > 1.0), and the AHP analysis showed the list of CSF's weight list according to its significance priorities. The results of this paper could be the valuable references for the implementing process of the BI System in korean company.
이 연구의 목적은 소자본 외식업소 창업시 사전 준비단계 요인들의 필요성과 그 효용성을 알아보는 데 연구목적을 세우고, 서울 및 경기지역에 소재하고 있는 외식업체 창업자들을 대상으로 전문조사원이 설문조사를 실시하여 수집된 자료를 spss(통계 패키지 프로그램)를 활용하여 분석하였다. 창업전 준비단계별 중요성 평가와 경영성과 간의 관계를 규명함으로써 새로 소자본 외식업소 창업을 하고자 하는 예비 창업자들에게 좀 더 효율적인 정보를 제공하고자 한다. 연구 결과, 창업준비성 요인인 창업교육, 창업동기, 업종경험, 자금조달 능력,사업자 역량, 가족의 동의, 창업자의 건강이 타 요인 대비 더 많이 강조되었으며, 창업준비성 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계 적으로 유의미하게 높았다. 업종(아이템) 선정 요인인 아이템과 창업자, 창업자금, 입지와의 적합성, 수명주기, 향후 발전성, 유행성, 노동력 공급의 용이성이 타 요인 대비 더 많이 강조되었으며, 아이템 선정 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계적으로 유의미하게 높았다. 상권내 입지분석 요인인 경쟁점포, 유동인구, 교통 편리성, 주목성, 가시성이 타 요인 대비 더 많이 강조 되었으며, 상권내 입지분석 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계적으로 유의미하게 높았다. 이 같은 결과는 여러 준비단계 중 특히 창업준비성 요인과 아이템선정 요인, 상권내 입지분석 요인이 중요하며, 이는 장기적으로 안정된 경영을 뒷받침해주는 요인임을 시사한 것으로 볼 수 있다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.325-328
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2001
본 연구는 가전제품의 정보음을 평가할 수 있는 어휘 척도의 개발을 목적으로 행해졌다. 21명의 주부를 대상으로 8개의 주파수혼 정보음을 제시하여 각 정보음에 대해 30개의 형용사 쌍 체크리스트를 이용하여 5점 척도로 평가하게 하였다. 요인분석은 SPSS S/W를 이용하였고 요인추출 방법은 주성분법(principal component method)으로 하였으며 요인추출 갯수는 scree test와 최종요인구조의 심리적 해석에 기초하여 4개로 결정하였으며 해석의 용이성을 위하여 직교회전방법을 적용하였다. 가전제품의 경고음그룹 4개와 종료음그룹 4개로 구성된 주파수혼합 정보음의 적합성평가에 사용된 30개 형용사 쌍의 요인분석 결과, 4가지 요인구조로 가장 잘 설명할 수 있었으며, 첫 번째 요인은 긴박성 요인, 두 번째 요인은 명료성 요인, 세 번째 요인은 역능 요인, 네 번째 요인은 평가 요인으로 나타났다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2290-2299
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2009
This study aims to analyze the importances of various SCM adoption factors suggested in precedent researches with AHP. SCM adoption factors were categorized by four types: organization factor, transaction factor, relation factor, and information factor. Each factor has sub-factors. Organization factor has five sub-factors: adoption strategy, support of CEO, maturity of information technology, development of assessment system, and innovation leadership. Transaction factor has three sub-factors: transaction period, delivery/quality,
and shared goal. Relation factor has five sub-factors: trust, collaboration, inter-dependence, conflict, and immersion. Information factor has three sub-factors: information quality, information share, and information exchange. There are sixteen sub-factors altogether. Analyzing the importances of SCM adoption factors with AHP, the importance of organization factor(.387) ranked the highest. Relation factor(.291), information factor(.167), and transaction factor(.155) followed. Putting the analysis results of primary hierarchy factors and
secondary hierarchy factors together, support of CEO(.169) ranked the highest and trust(.124), adoption strateg (.089), share goal(.081), information exchange(.069), collaboration(.064), and information share (.057) followed.
After IMF crisis in late 1997, the environment of banking industry has become competitive. To survive in this circumstance, the Local Nong-Hyup is needed to understand the customer's needs and improve the service quality. To achive the purpose, two methods were employed in this study. The first corvered the review of related literature on service. The second adopted field survey approach for data. The study model was developed using Venkatakrishnan & Jagannathan's "An Enhanced Model for Measuring Service Quality" model and details of study as follows. 1. What is the determination factors of service quality for Local Nong-Hyup. 2. Are there differences between "service perception" and "service expectation" for Local Nong-Hyup. 3. Does banking service determination factor of Local Nong-hyup affects customer's satisfaction. 4. Does banking service determination factor of Local Nong-hyup affects customer's repurchase. 5. Does customer's satisfaction for Local Nong-hyup relates repurchase. The samples of this study were extracted at random from the customers of Local Nong-hyup. The results of the questionnaire were analyzed to do frequency analysis, factor analysis, t-test, regression analysis, cross sectional analysis using SPSS Win 10. The results are as follows, First, as determination factors of service quality for Local Nong-Hyup "Reliability, Empathy, Tangibles, Convenience" were extracted by factor analysis. Secondly, using t-test, it was found that there are factor's gap between service anticipation and service perception. Thirdly, using regression analysis, it was found that except Convenience factor, Reliability, Empathy and Tangibles factors affect customer's satisfaction. Forthly, using regression analysis, it was found that all the factors affect repurchase. Finally, using cross sectional analysis, it was found that customer's satisfaction and customer's repurchase correlate.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.227-228
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2022
전통적인 HRA(Human Reliability Analysis)방법은 특정 애플리케이션 또는 산업을 염두에 두고 있으며. 또한 이러한 방법은 종종 복잡하며, 시간이 많이 걸리고 적용하는 데 비용이 많이 들며 직접 비교하기에는 적합하지 않다. 제안된 HFHM(Human Factors Hazard Model: 인적 요인 위험 모델)은 기검증되고 시간 테스트를 거친 FTA(Fault Tree Analysis:결함 트리 분석)및 ETA(Event Tree Analysis:이벤트 트리 분석)의 확률 분석 도구 및 새로 개발된 HEP(Human Error Probability:인적 오류 확률)예측 도구와 통합되고, 인간과 관련된 PSF(Performance Shaping Factors:성능 형성 요인)를 중심으로 새로운 접근 방식으로 개발되었다. 인간-시스템은 상호작용으로 인한 재난사고 가능성을 모델링하는 위험분석 접근법 HFHM은 다음과 같은 상용 소프트웨어 도구 내에서 예시되고 자동화된다. HFHM에서 생성된 데이터는 SE 분석가 및 설계에 대한 표준화된 가이드로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인적 위험을 예측하는 이 새로운 접근 방식을 통해, 전체 시스템에 대한 포괄적인 재난안전 분석을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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