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.
본 연구에서는 시뮬레이션 방법을 사용해서 다양한 조건에서 주성분분석이 얼마나 잘 요인 구조를 복원할 수 있는지를 공통요인분석과 비교하여 체계적으로 평가하였다. 이 연구에서 요인 대 변수 비율, 공통성, 그리고 표본크기를 실험변수로 설정하였다. 주성분분석은 표본의 크기가 200개 이하인 경우 공통적으로 공통요인분석에 비해 더 우수한 요인구조의 복원력을 보여주었다. 특히, 요인 당 변수 수가 적은 경우, 주성분분석은 50개의 표본에서도 만족할 만한 수준의 요인복원능력을 보여주었다. 이와 더불어 공통성 수준 또한 낮은 경우 필요한 표본수는 100개로 늘어난다. 본 연구결과는 요인추출방법으로서 주성분분석의 선택의 근거를 제시하고 타당한 사용에 관한 가이드라인을 제시해 준다.
본 논문은 농식품 소비자패널 데이터에서 소비자의 유형을 나눌 때에 변수간 연관성이 많은 장바구니 분석에서 전처리 방법과 차원축소의 방법을 제안한다. 군집분석은 다변량 자료에서 관측 개체를 몇 개의 군집으로 나눌 때 널리 사용되는 분석기법이다. 하지만 여러 개의 변수가 연관성을 가진 경우에는 차원축소를 통한 군집분석이 더 효과적일 수 있다. 본 논문은 1,987 가구를 대상으로 조사한 식품소비 데이터를 K-means 방법을 사용하여 군집화하였으며, 군집을 나누기 위해 17개의 변수를 선정하였고, 17개의 다중공선성 문제와 군집을 나누기 위한 차원축소의 방법 중 주성분 분석과 요인분석을 비교하였다. 본 연구에서는 주성분분석과 요인분석 모두 2개의 차원으로 축소하였으며 주성분분석에서는 3개의 군집으로 나뉘었지만 분석하고자 하였던 소비 패턴에 대한 군집의 특성이 잘 나타나지 않았으며 요인분석에서는 분석가가 보고자 하는 소비 패턴의 특징이 잘 나타났다.
본 논문에서는 마이크로어레이 (microarray) 자료에 판별분석을 적용 시 나타나는 고차원 및 소표본 문제의 해결방법으로서 직교요인을 새로운 특징변수로 사용한 비모수적 국소선형 로지스틱 판별분석을 제안한다. 제안된 방법은 국소우도에 기반한 것으로서 다범주 판별분석에 적용될 수 있으며, 고려된 직교인자는 주성분 요인, 부분최소제곱 요인, 인자분석 요인 등이다. 대표적인 두 가지 실제 마이크로어레이 자료에 적용한 결과 직교요인들 중에서 부분최소제곱 요인을 특징변수로 사용한 경우 고전적인 통계적 판별분석보다 향상된 분류 능력을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 2010년부터 2014년까지 최근 5년간 우리 나라 주변해역에서 발생하여 중앙해양안전심판원의 재결을 마친 1417건의 해양사고에 대해 이를 25개 요인별로 분류하고, SPSS 통계 프로그램에 의한 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 행하여 이들 각 요인들의 상관성 및 주요 해양원인을 분석 고찰하였다. 얻어진 주요한 결과들을 요약하면 다음과 같다. 1. 해양사고의 주된 원인은 기관설비취급불량, 화기취급불량, 항행법규소홀, 침로선정유지불량, 경계소홀 등 기관실 및 조타실 관련 인적요인에 의해 발생한다. 2. 조타실 관련 인적요인에 의해 발생하는 사고는 충돌과 좌초 등이 큰 비중을 차지하며, 기관실 관련 인적요인에 의해 발생하는 사고유형은 주로 기관손상이나 화재폭발 등이다. 3. 주성분분석의 결과 제1주성분은 해양사고의 출현율을, 제2주성분은 해양사고의 원인을, 제3주 성분은 해양사고의 유형을 나타낸다.
과학기술 R&D 활동의 대표적 성과인 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인은 연구비, 연구원수, 지식스톡(R&D스톡, 논문스톡, 특허스톡 등), 연구환경, 개방화 정도, 인적자본, GDP 등 다양하다. 일반적인 회귀모형을 이용하여 논문 또는 특허의 생산에 영향을 미치는 요인을 추정하면 생산요인들 간에 다중공선성 문제가 발생하여 추정의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 과학기술 지식생산에 영향을 미치는 요인들 간의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 주성분 회귀모형을 이용하였다. SCI 논문을 산출로 가정한 과학생산성과와 특허를 산출로 가정한 기술생산성과에 영향을 미치는 요인을 회귀모형과 주성분 회귀모형을 이용하여 3가지 사례를 대상으로 비교 분석하였다. 일반 회귀모형을 이용하여 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인들을 분석한 결과, 요인들간에 다중공선성이 매우 높게 나타났고, 그 결과 회귀계수와 추정과 검정에 오류가 발생되었다. 반면 주성분 회귀모형을 이용하여 분석한 결과 다중공선성문제가 해결되어, 개별 생산요인에 대한 효과를 적절하게 추정할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 주성분 회귀모형을 이용한 과학기술 지식생산함수 추정방법은 다중공선성이 강한 소수의 생산요소를 포함한 회귀분석에서 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
한국정보화진흥원에서 개발한 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도는 4가지 요인의 20 문항으로 구성되어 있으며, 사용자의 설문응답값으로 인터넷 중독을 진단한다. 기존의 연구는 대부분 인터넷 중독의 원인을 찾으려는 시도였으며, 청소년 대상으로 수집된 표본을 가지고 그들의 인터넷 중독진단이 수행되었다. 본 연구의 목적은 통계 기법의 주성분분석과 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 K-척도의 사용자군 분류를 판정하는 주요인을 발견하는 것이다. 실험 결과로부터 K-척도를 구성하는 4가지 요인 중 내성 및 몰입 요인이 성인 인터넷 중독진단에 가장 큰 영향을 주는 요인임을 알 수 있었다.
해상교통상황에서 수집된 선박 조우(Encounter) 데이터 변수는 선박 충돌 및 근접사고(Near-Collision) 위험도를 통계적인 방법에 의한 분석이 가능하다. 본 연구에서는 선박 조우 데이터에서 추출되는 다수의 선박충돌위험도 평가 변수들을 요인분석(Factor Analysis)하여, 선박 조우데이터에서 충돌위험에 영향을 미치는 주요 요인을 결정하고자 한다. 각 요인 결정을 위해 선박조우데이터 변수 정규분포화 및 표준화를 수행한 후 주성분 분석(Principal Component Analysis)으로 요인을 결정하였다. 요인분석결과 선박 근접도 요인과 충돌회피변화요인으로 요약하였다.
본 연구의 목적은 국제아이스하키연맹(IIHF)이 개최하는 대회에서 승리 팀을 결정하는 주요 변인들을 파악하여 전략 및 전술 수립에 필요한 정보를 제공하는 것이다. 2017 IIHF World Championship 1부 리그 14개 팀의 예선 및 본선을 포함한 64개 경기의 기록지를 분석대상으로 하였다. 분석변인은 save, shot on goal, penalty in minute, time on power play, power play goal, face off win의 비율, 승패 간 로지스틱 회귀분석, 중다회귀분석, 주성분분석을 수행하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 승리와 관련이 있는 변인은 shot on goal(p<.001)와 face off win(p<.001)이고 penalty in minute(p<.01)과 time on power play(p<.01)는 부정적인 영향을 미친다. 중다회귀분석에 의하여 산출한 승패 비율과 각 변인과의 상관분석에서는 save(p<.01), face off win(p<.001)가 정적인 상관관계이고 penalty in minute(p<.001)이 부정적인 상관관계이다. 주성분분석 결과에서는 승리한 팀의 경우 페널티 요인, 공격 요인, 수비 요인으로 구성되는 반면 패배한 팀에서는 페널티 요인을 제외하고 공격과 수비 요인이 혼합되어 구성되었다. 따라서 최상위 팀이 참가하는 아이스하키 경기에서 승리하기 위해서는 페널티를 받지 않는 내에서 거친 플레이가 이루어져야 하고 face off win 비율을 높일 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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