• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.587-598
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• 2006

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.

• 한국언론정보학보
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• 제49권
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• pp.20-38
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• 2010

본 연구는 신규 미디어 서비스 및 기기 레퍼토리 결정 요인 및 이에 따른 레퍼토리 이용 집단 간 판별 요인들을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 신규 미디어 서비스 및 기기 이용 다양성 결정 요인을 살펴보기 위해 혁신성, 개인연결망, 사회적 영향력, 인구사회 변인, 미디어 이용 정도 등을 선행 변인으로 투입한 회귀모델을 적용한 결과 개인 연결망이나 사회적 영향력 변인, 인구사회학적 요인 및 미디어 이용 정도 변인들 모두 부분적으로 통계적으로 유의미한 설명 변인으로 나타났다. 둘째, 신규 미디어 서비스 및 기기 채택 또는 비채택 이용자를 판별하는 요인들을 살펴본 결과 신규 미디어 서비스는 지상파TV 시청 정도와 연령, 가처분 소득 등이 유의미했으며 신규 미디어 기기는 소득 변인을 포함해 신문, 인터넷, 라디오 이용 정도가 유의미한 판별 요인으로 나타났다. 셋째, 신규 미디어 서비스 및 기기를 다수 채택/비채택하는 이용자 판별 요인들을 살펴본 결과 신규 미디어 서비스는 개인연결망이나 사회적 동질감, 그리고 개인별 가처분 소득 등이 유의미한 판별 요인으로 나타났다. 반면 미디어 기기 다수 채택/비채택 판별 요인은 개인 연결망 및 사회적 동질감, 성별이나 연령, 개인별 가처분 소득 등으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2853-2864
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• 2018

판별분석(discriminant analysis)은 새로운 개체가 입력되었을 때, 그 개체가 어느 그룹에 속하는지 예측하는데 사용되는 분석방법이다. 판별분석에서는 레이블(label)을 통해 새로운 개체를 예측하기 때문에 판별분석에서 레이블은 중요하다. 레이블 노이즈(label noise)는 관측된 레이블에 오류가 포함된 것을 의미하며, 실데이터에 발생하기 쉽고 판별성능에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인이다. 이를 개선하기 위해 레이블 노이즈와 레이블 노이즈에 강건한 모형들이 연구되고 있지만, 레이블 노이즈가 존재할 때 판별성능에 영향을 줄 수 있는 요인을 고려하고 이 요인들이 판별성능에 미치는 영향을 비교한 연구는 찾기 힘들다. 따라서 이 논문에서는 분류문제에서 많이 사용되는 LDA, QDA, KNN, SVM 방법을 이용하여 레이블 노이즈가 판별성능에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 특히 판별분석의 성능과 연관이 있을 것으로 예상되는 레이블 노이즈의 발생 비율, 발생형태, 데이터의 개수에 따른 판별성능을 모의실험을 통해 살펴보았다. 그 결과, 데이터의 형태와 분석기법에 따라 레이블 노이즈가 판별성능에 영향을 미치는 정도가 다름을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.143-153
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• 2002

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.77-82
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• 2021

요검사는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사 세 가지가 있다. 이 중에서 화학적 요검사는 일반인이 쉽게 접근하는 방법으로 요검사지의 화학반응을 눈으로 표준비색표와 비교하거나 휴대용 요검사기를 별도로 구매하여 검사를 진행한다. 현재는 스마트폰의 보급이 대중화되어 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 연구가 높아지고 있다. 요검사 스크리닝 애플리케이션은 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 중 하나이다. 그러나 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사 패드 RGB 값은 조명영향으로 인해 큰 편차가 발생한다. 요검사 패드 RGB 값의 편차는 요검사 판별의 정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사지를 검사 항목별 요검사 패드로 분류한 후 CNN을 통해 요검사 패드 이미지 판별의 정확도를 높인다. 요검사지는 다양한 배경에서 촬영하여 CNN 이미지를 생성하였으며 ResNet-50 CNN 모델을 사용하여 요검사 판별을 분석하였다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.95-113
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• 2016

본 연구는 유전자은행을 통한 유전자원활용을 극대화하기 위한 맥락에서 유전자은행의 유전자원이용에 대한 만족과 지속적 이용의 정도차이를 판별할 수 있는 요인, 즉 유전자원이용자(=연구자)가 유전자원에 부여하는 유용성 속성을 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 기존문헌 고찰을 통해 연구자들이 유전자원에 부여하는 유용성 속성을 연구 활동에의 부합성, 유용특성정보, 활용가치, 연구 활동의 촉진성, 신규성으로 도출하고, 미생물유전자원을 이용하는 연구자들을 대상으로 유전자원이용정도가 높은 집단과 낮은 집단(유전자원이용에 대한 만족과 지속적 이용에 기초하여 분류)을 판별할 수 있는 유용성 속성의 파악을 위해 판별분석을 수행하였다. 분석결과, 5개의 유용성 속성 중에서 유전자원의 활용가치와 연구 활동에의 부합성이 판별력이 가장 높은 것으로 나타났다. 유용특성정보와 연구 활동의 촉진성은 판별력이 그리 높지 않았으며, 신규성은 판별력이 없는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 유전자원의 활용촉진을 위한 정책적 시사점을 제공하였으며, 본 연구의 한계점과 이를 극복하기 위한 향후 연구방향도 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.435-449
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• 1998

본 연구는 다중판별분석(MDA)에서 필요한 변수선택기준을 베이즈접근법으로 제안하였다. 이 베이즈판별변수 선택기준은 여러 정규모집단분포의 평균벡터에 대한 동질성 검정에 필요한 디폴터형태의 베이즈요인을 객관적 베이즈방법으로 유도하여 설정하였다. 디폴트베이즈요인(default Bayes factor)은 Spiegelhalter와 Smith (1982)가 계발한 가상적트레이닝표본법(imaginary training sample method)을 사용하여서 도출하였다. 또한 제안된 베이즈판별변수선택 기준이 지닌 분포의 성질을 이용하여, 추가 판별변수(또는 변수군)가 MDA에 기여하는 부가적인 판별력에 대한 검정법 및 추가판별변수(또는 변수군)의 선택 기준에 대해서도 논하였다. 본 연구에서 새로이 얻은 변수선택기준은 최적부분집합선택법(optimal subset selection method)뿐 아니라 각 단계적방법(stepwise method)의 변수선택기준으로 사용될 수 있으며, 두 그룹 판별분석에도 사용이 가능하다는 점에서 표본이론에 의해 여러 형태로 개발된 기존의 판별변수 선택 기준들을 하나로 통합시킬 수 있는 기능을 지니고 있다. 모의실험을 실시하여 최적 부분집합선택법과 단계적방법하에서 제안된 판별변수선택 기준이 가진 효용성을 평가하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권3호
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• pp.664-688
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• 2011

본 연구는 대 중소기업간 기술협력을 통한 신제품개발 사업의 성과 중 신제품 구매 이행여부를 판별할 수 있는 요인들을 규명하고자 하였다. 이를 위해 정부 연구개발 지원 사업 중 하나인 구매조건부 신제품 개발 사업에 참여한 중소기업을 대상으로 기업 간 협력 성과에 대하여 판별분석을 하였다. 그 결과 판별력이 가장 큰 요인은 '협력사와의 협력 정도’였으며 다음은 '시장매력도', 'R&D집중도', '기업 자원 및 역량'의 순이었다. 반면에 '정책효율성'과 '협력경험'은 판별력이 별로 없는 것으로 나타났다. 6개의 독립변수로 설명되는 표본 기업들에 대한 판별함수의 적중률은 66.2%였다. 신제품 판매에 성공한 기업인 경우 '협력사와의 협력정도', '시장매력도'의 판별계수가 구매 실패기업보다 크게 나타나 대 중소기업간 협력 신제품개발에서 이 두 요인을 강화시켜 갈 때 구매 성공기업이 될 수 있는 가능성이 커짐을 보여주었다. 이러한 시도는 성공한 기업과 실패한 기업을 구분 짓는 결정적 변수가 무엇인지를 밝힘으로써 자원의 비효율성을 최소화하여 동 사업을 효과적, 효율적으로 추진할 수 있을 것으로 기대 된다. 또한 향후 대 중소기업 간 협력을 통한 기술개발 성패 관련 연구의 이론적 토대를 마련함과 동시에 기업 간 기술협력 전략 관련 연구에 시사점을 제시해 줄 수 있을 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제18권3호
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• pp.415-433
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• 2012

본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.235-245
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• 2012

로지스틱판별분석은 금융 분야에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법으로 신용평가 시 해석이 쉽고 우수한 분별력으로 많이 활용되고 있지만 종속변수에 대한 설명변수들의 비선형적인 관계를 설명하는 부분에는 한계점이 있다. 일반화가법모형은 로지스틱판별모형의 장점과 함께 종속변수와 설명변수 사이의 비선형적인 관계도 설명할 수 있다. 그러나 연속형 설명변수의 수가 대단히 많은 경우이 두 방법은 모형에 유의한 변수를 선택해야하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다수의 연속형 설명변수들을 공통요인분석자혼합모형에 의한 차원축소를 통해 변환된 소수의 요인점수들을 일반화가법모형의 새로운 연속형 설명변수로 사용하여 신용분류를 하는 방법을 제시한다. 실제 금융자료를 이용하여 로지스틱판별모형과 일반화가법모형, 그리고 본 연구에서 제안한 방법에 의한 정분류율을 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 분류 성능이 더 우수하였다.