It is difficult to find an appropriate ordering policy for a many types of items. One of the reasons for this difficulty is that each item has a different demand trend. We will classify items by shipment trend and then decide the ordering policy for each item category. In this study, we indicate that categorizing items from their statistical characteristics leads to an ordering policy suitable for that category. We analyze the ordering policy and shipment trend and propose a new method for selecting the ordering policy which is based on finding the strongest relation between the classification of the items and the ordering policy. In our numerical experiment, from actual shipment data of about 5,000 items over the past year, we calculated many statistics that represent the trend of each item. Next, we applied the canonical correlation analysis between the evaluations of ordering policies and the various statistics. Furthermore, we applied the cluster analysis on the statistics concerning the performance of ordering policies. Finally, we separate items into several categories and show that the appropriate ordering policies are different for each category.
본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
This paper has aimed to identify marketing variables which affect physicians' prescription of drug. Based on a literature review this paper derives the three factors (indirect commercial source, direct commercial source, academic information source) of information sources that physicians rely on for medicines, the three factors (research supporting activity, marketing supporting activity, medicine information supporting activity) of promotion activities physicians prefer, and the four factors (indirect quality of medicine, direct quality of medicine, experience of using medicine, price and design of medicine) of prescription criteria physicians use. Then it investigates using canonical correlation analysis whether or not physicians' prescriptions are affected by the information sources, the promotion activities, and the type of physicians. From the canonical correlation analysis this paper derives the meaningful three canonical functions of prescription for drugs. The first function explains the prescription which is insensitive to marketing activities, the second function does the prescription which is sensitive to them, and the final function does the prescription which is not affected by them.
동해 西南海域의 식물플랑크톤의 분포와 환경요인의 상관관계를 연구하기 위해 Canonical Correlation 분석을 실시하였다. 조사된 7가지의 환경요인 가운데서 식물플랑크톤의 분포에 가장 중요한 영향을 끼친 것은 봄철에 수온 가을철에 염분이었다. 이 두가지 환경요인의 계절적인 변화와 연구 수역의 해양 물리학적 현상에 대하여 논하였다. 쿠로시오 指表種들과 Protoperidinium 속의 두종들은 높은 수온 및 높은 염분과 量的인 연관성을 나타낸다. 소형 우주주조류와 無色 質鞭毛 類들은 낮은 수온역을 선호하여, 서로 규산염에 대해 생태적인 경쟁 관계에 있는 것으로 보인다. 그 결과 無色 質鞭毛類가 보다 규산염농도에 대하여 더 낮은 값 을 보인다. 질소 고정 난조류의 一種인 Oscillatoria erythraea 는 인산염 농도와 陽 的인 연관성을 나타내었다.
This study was designed to investigate the correlation between perceived TQM performance and job satisfaction of dietitians. The objective of the study is to help the management of foodservice by providing a direction which will elevate perceived TQM performance of dietitians and presenting plans which will ensure effective foodservice management. The survey sample was dietitians (n = 308) who were charged with foodservice management. The questionnaires requested information about demographics self-perception of TQM importance and performance levels, and Job satisfaction. According to the TQM importance and performance analysis, the level of performance was typically high in TQM items recognized as important by dietitians and low in areas where the recognized level of importance was low. Analysis was conducted on the job satisfaction according to demographic characteristics. The level of satisfaction in terms of salary and promotion increased relatively for those working in the industries and those who were older, married, and full-time employees with longer careers. The lesser the number of working hours, the higher their satisfaction levels were. Canonical correlation analysis between TQM performance and job satisfaction indicated higher canonical correlation (canonical correlations coefficient: 0.59). In conclusion, TQM performance-job satisfaction showed higher canonical correlation. When information exchange via network is made possible and more external customer recognition is gained, it increases the level of job satisfaction. The above results suggest that further research on the scope of TQM performance is thoroughly needed and continual training is necessary for foodservice managers.
Face recognition has received a great deal of attention for the wide range of applications in real-world scenario. In this scenario, mismatches (so called heterogeneity) in terms of resolution and illumination between gallery and test face images are inevitable due to the different capturing conditions. In order to deal with the mismatch problem, we propose a local feature learning method using deep canonical correlation analysis (DCCA) for heterogeneous face recognition. By the DCCA, we can effectively reduce the mismatch between the gallery and the test face images. Furthermore, the proposed local feature learned by the DCCA is able to enhance the discriminative power by using facial local structure information. Through the experiments on two different scenarios (i.e., matching near-infrared to visible face images and matching low-resolution to high-resolution face images), we could validate the effectiveness of the proposed method in terms of recognition accuracy using publicly available databases.
This study aims to investigate relationships between lifestyle and benefit sought of rural healing tourists. For data collection, a total of 3,000 copies of questionnaires were collected by nationwide online survey. The data were analyzed by using SPSS 26.0. The factor analysis identified seven dimensions of the lifestyle : conservative, sports activity orientation, health orientation, consumption orientation, achievement orientation, adventure orientation, and personal orientation. Five dimensions of benefit sought were identified as psychological recovery, outdoor activities, rest, rural experience, and exercise. The results of the canonical correlation analysis indicated that adventure orientation of lifestyle and psychological recovery, outdoor activities, rural experience, exercise of benefit sought were highly correlated. This means it is important to place an emphasis on psychological recovery, outdoor activities, rural experience, and exercise for tourists looking for an adventure away from everyday life. Rural healing tourism marketers should consider lifestyle aspects as the most important factors affecting benefit sought of rural healing tourism.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.297-306
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2004
It is usual that multivariate data analysis produces related (small number of) artificial variates for data reduction. Among them, refer to MDS(multidimensional scaling), MDPREF(multidimensional preference analysis), CDA(canonical discriminant analysis), CCA(canonical correlation analysis) and FA(factor analysis). Varimax rotation of artificial variables which is originally invented in FA for easy interpretations is applied to diverse multivariate techniques mentioned above. Real data analysisis is performed in order to manifest that rotation improves interpretations of artificial variables.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.103-125
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2022
In this paper, we analyze the time series data of the case and death counts of COVID-19 that broke out in China in December, 2019. The study period is during the lockdown of Wuhan. We exploit functional data analysis methods to analyze the collected time series data. The analysis is divided into three parts. First, the functional principal component analysis is conducted to investigate the modes of variation. Second, we carry out the functional canonical correlation analysis to explore the relationship between confirmed and death cases. Finally, we utilize a clustering method based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm to run the cluster analysis on the counts of confirmed cases, where the number of clusters is determined via a cross-validation approach. Besides, we compare the clustering results with some migration data available to the public.
2007년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 1년 동안 국내 K대학병원의 60세 이상 노인환자 9,955(34.6%)명을 대상으로 정준상관분석을 통한 질병구조와 양상을 파악하였다. 분석결과 설명력이 가장 큰 변수는 수술유무이었으며, 일반적으로 노인은 젊은 계층에 비하여 신체적으로나 정신적으로 허약하기 때문에 수술에 대한 판단을 고려하는 것을 알 수 있었다. 이상과 같은 연구를 토대로 체계적인 노인건강 프로그램 구축과 질병통계 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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