• 근관절건강학회지
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• 제5권2호
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• pp.206-221
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• 1998

The purpose of this study was to validate translated Multidimensional Assessment of Fatigue(MAF) scale. The scale is a 16-item scale that measures four dimensions of fatigue : severity, distress, impact, timing. Fourteen items are numerical rating scales and 2 items have multiple choice responses. Data were collected from the 137 patients with rheumatoid arthritis after content validation. Criterion validity was tested by correlation coefficient with Piper Fatigue Scale, which resulted in 0.7573(p<.0000). Construct validity was tested by item analysis and factor analysis. Corrected item-total correlation coefficients were 0.63-0.88. And factor analysis showed 2 factors : fatigue degree factor and fatigue impact factor. These two factors explained 73.5% of total variance. Reliability of internal consistency was 0.96 in Cronbach's alpha. Further validation study is necessary in each factor in other settings with other subjects.

• 한국IT서비스학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-140
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• 2007

Due to the development of information technologies and new businesses related to moving objects, the need for the storage and analysis of moving object data is increasing rapidly. Moving object data have a spatiotemporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multidimensional data model and data visualization to analyze moving object data efficiently and effectively. We expect that decision makers can understand the movement pattern of moving objects more intuitively through the proposed implementation.

• 수산해양교육연구
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• 제24권3호
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• pp.436-445
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• 2012

The study aims to analyze of factors influencing on the mentoring participation of college student for low-income children using Cooper's multiple lense. The multidimensional policy analysis model is composed of the normative dimension, structural dimension, constructive dimension, technological dimension. The results of the research are as follows. First, the education difference solution shows the meaningful positive relationship in the category of normative dimension. Second, the budget and support setup shows the meaningful positive relationship in the category of technological dimension. But other factors do not show the meaningful influence.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.135-144
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• 2024

시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권2호
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• pp.100-107
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• 2011

건설공사의 공사기간은 건설프로젝트의 성공적인 완수를 위하여 중요한 부분을 차지하기 때문에 공사기간에 영향을 미치는 요인들을 체계적으로 관리하는 것이 필요하다. 최근에는 건설 제도적 변화로 건설공사의 공사기간에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 건설 프로젝트의 공사기간에 미치는 영향요인은 매우 다양하며, 각 요인들 중 어떤 요인이 어느 정도 작업의 생산성에 영향을 미치는지에 대한 데이터의 체계적인 활용이 부족하다. 또한 특정 프로젝트, 특정 작업, 특정 협력업체 등에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 또는 전체 프로젝트에 공통적으로 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 인식하는 것조차 어려운 경우가 많다. 그러나 데이터 웨어하우스 기술의 다차원 분석을 활용함으로써 다양한 각도에서의 공사기간 영향요인이 미치는 생산성을 파악할 수 있다. 이에 본 연구는 건설공사에서 발생하는 다양한 영향요인에 따른 작업 생산성 데이터를 다차원적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있는 데이터 마이닝 기술을 적용하여 기존 생산성 데이터들을 효과적으로 활용하는 방법을 제시한다.

• 한국의류학회지
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• 제30권5호
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• pp.699-710
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• 2006

The objective of this study was to identify the texture-related components of woven fabrics and to develop a multidimensional perceptual structure map to represent the tactile textures. Eighty subjects in clothing and tektite industries were selected for multivariate data on each fabric of 30 using the questionnaire with 9 pointed semantic differential scales of 20 texture-related adjectives. Data were analyzed by factor analysis, hierarchical cluster analysis, and multidimensional scaling(MDS) using SPSS statistical package. The results showed that the five factors were selected and composed of density/warmth-coolness, stiffness, extensibility, drapeability, and surface/slipperiness. As a result of hierarchical cluster analysis, 30 fabrics were grouped by four clusters; each cluster was named with density/warmth-coolness, surface/slipperiness, stiffness, and extensibility, respectively. By MDS, three dimensions of tactile texture were obtained and a 3-dimensional perceptual structure map was suggested. The three dimensions were named as surface/slipperiness, extensibility, and stiffness. We proposed a positioning perceptual map of fabrics related to texture naming system(TNS). To classify the textural features of the woven fabrics, hierarchical cluster analysis containing all the data variations, even though it includes the errors, may be more desirable than texture-related multidimensional data analysis based on factor loading values in respect of the effective variables reduction without losing the critical variations.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.169-174
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• 2018

일반적으로 자료의 효과 연속형인 경우 분산분석과 이산형인 경우 분할표 카이제곱 검정을 통계적 분석방법으로 사용한다. 다차원의 자료에서는 계층적 구조의 분석이 요구되어지며 자료간의 인과관계를 나타내기 위해 통계적 선형모형을 채택하여 분석한다. 선형모형의 구조에서는 자료의 정규성이 요구되어지며 일부 자료에서는 비 선형모형을 채택할 수도 있다. 특히, 설문조사 자료 구조는 문항의 특성상 이산형 자료의 형태가 많아 모형의 조건에 만족하지 않는 경우가 종종 발생한다. 자료구조의 차원이 높아질수록 인과관계, 교호작용, 연관성분석 등에 다차원 범주형 자료 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 확률분포의 계산을 이용한 베이지안 네트워크 모형이 범주형 자료 분석에서 분석절차를 줄이고 교호작용 및 인과관계를 분석할 수 있다는 것을 제시하였다.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제7권
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• pp.1-17
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• 2006

Background: School is a primary health education setting for adolescents and the continuous support should be provided to renew school health education curriculum correspondent to cultural changes in Korean society. Objectives: This study was conducted to identify the principals and teachers' health education needs for their students and to analyze their conceptual map for health education curriculum at school. Methods: The sample size of the preliminary study was 321 of the teachers in elementary, middle, and high school, and that of the main study was 355 middle school principals and teachers over the country. The self-administered mailing survey was conducted to collect the available health education topics in the preliminary study, to identify the factor structure of the health education topics and to analyze the conceptual properties on health education with exploratory factor analysis and multidimensional scaling analysis in SPSS 12.0. Results: A total of 21 health education topics were collected from the preliminary survey and 31 topics were, comprehensively, generated for the main survey. In exploratory factor analysis, seven factors were generated in 1.0 or greater Eigen value standard. The seven factors were 'life health promotion,' 'disease prevention and drug control,' 'bulling and aggression prevention,' 'injury and sexual harassment prevention,' human-efficacy and regulation,' 'health protection for adolescence,' and 'alcohol and tobacco control.' The educational need scores were the highest in 'human-efficacy and regulation' and 'injury and sexual harassment prevention.' The two-dimensional cooperates were generated for the 31 health education topics and the two dimensional properties which divided the conceptual space were 'health-safety' for one and 'public/environmental-individual/personal' for the other. That is, middle school principals and teachers primarily, understand the health education curriculum in the sense of 'health vs. safety' and 'public/environmental vs individual/personal.' Conclusions: Health education curriculum and textbook should be developed based on teachers' needs and conditions for health education in school fields. The field-based health education programs or textbook would make more possible problem-solving health education for youth in real school fields.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.909-920
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• 2003

CRM을 위해서는 다차원 분석이 가능한 OLAP (On-Line Analysis Processing)기술을 적 용한 방법 그리고 데이타 마이닝을 이용한 방법들이 각광 받고 있다. 고객 데이터 중에서 웹 로그 데이터를 실시간에 다차원 분석을 하기 위해서는 OLAP을 사용해야 한다. 그러나 OLAP을 적용하게 되면 웹 로그 데이터 자체가 가지고 있는 특성에 의해 희박성이 발생되고, 사전 집계 연산을 수행 할 시 데이터의 폭발(Explosion)현상이 일어난다. 이는 저장공간의 낭비 뿐 아니라 다차원 질의 시 성능 저하를 발생 시킨다. 본 논문에서는 웹 로그 데이터의 희박성에 대한 체계적인 접근을 위해 희박성을 발생시키는 원인과 2,3 차원의 희박성 형태들에 대해 밝혀보고, 이러한 분석을 기반으로 성능 평가를 위한 테스트 데이터 모델과 질의 모델을 설계하였다. 그리고 희박성 처리를 위해 청크 방식을 사용한 MOLAP시스템을 구현해 보고, 이 시스템과 MS SQL 2000 Analysis Services, Oracle Express의 성능을 평가 및 분석 해보았다. 이는 웹 로그 데이터내의 희박성을 효율적으로 처리할 수 있는 저장구조와 인덱스 방식을 발견하는데 토대가 될 수 있다.

• Human Ecology Research
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• 제57권1호
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• pp.51-71
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• 2019

This study analyzed the poverty rate by poverty dimension, correlation between multidimensional poverty, variables that affected the number of poverty dimension and the probability of the poor or not. The sample consisted of 6,361 elderly households (1,561 baby boom birth cohort, 1,793 post-liberation birth cohort, 3,007 Japanese colonial period birth cohort) taken from the $12^{th}$ Korean Welfare Panel Study. First, the highest poverty rate among the baby boom birth cohort was 62.8% of employment poverty. The highest rate among the post-liberation birth cohort and Japanese colonial period birth cohort, was 82.5%, 92.3% of health poverty, respectively. Second, the highest coefficient in the baby boom birth cohort was .354 for asset poverty and relation poverty. In the remaining two cohorts, the coefficient for asset poverty and relation poverty was the highest at .268, .284, respectively. Third, the average number of poverty dimensions was 2.318 of the baby boom birth cohort, 2.921 of the post-liberation birth cohort, 3.564 of the poverty in the Japanese colonial period birth cohort. Also, the poverty rate for each cohort was 20.179%, 28.779%, and 50.083%, respectively. Fourth, the significant variables in all cohorts were gender, education, marital status, residence, and equalized ordinary income for the multiple regression analysis on the number of poverty dimensions. Additionally, age of the post-liberation birth cohort was significant, age and family numbers of the Japanese colonial period birth cohort were significant. Significant variables in logistic analysis on the probability of poverty or not were the same as those of regression analysis.