• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.499-510
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• 2016

생존분석 회귀모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 다수준 프레일티 모형 (multi-level frailty models)에서 벌점화 변수선택 방법 (penalized variable-selection method)의 절차를 소개한다. 여기서 모형 추정은 벌점화 다단계 가능도에 기초하며, 세 가지 벌점 함수 (LASSO, SCAD 및 HL)가 고려된다. 개발된 방법의 예증을 위해 벨기에 EORTC (European Organization for Research and Treatment of Cancer; 유럽 암 치료기구)에서 수행된 다국가/다기관 임상시험 자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 그 결과들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다. 특히, 자료 분석 결과에 의하면 SCAD와 HL방법이 LASSO보다 중요한 변수를 잘 선택하는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제21권2호
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• pp.45-67
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• 2004

본 연구는 인쇄잡지 중심의 소장 패러다임 대 전자잡지 위주의 접근 패러다임이 대립하는 상황에서 대학도서관의 하이브리드형 학술지 수집정책의 이론적 토대가 되는 평가요소를 분석하여 한국적 실정을 고려한 외국 학술지의 평가모형 개발에 필요한 기초자료를 마련하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 질문지법을 통하여 학술지 수집규모 상위 40개 대학도서관의 외국학술지 선정과정에서 예비평가지표(인쇄형 27개, 전자형 37개)의 적용도를 조사하고, 그 데이터를 다양한 통계적기법으로 분석하였다. 인쇄학술지 평가지표의 요인별 상대적 중요성은 응답 평균값으로 산출하였는데 그 결과는 학과당 구독종수, 이용도, 선정권한, 전자학술지 구독조건, ISI 영향지수, 국제성과 지명도, 구독가격, ILL/DDS 수장공간 순으로 나타났다. 한편, 전자학술지는 구독가격, 접근성, 전자학술지 구독조건, 컨소시엄, 선정권한, 접근확장성, 학과당 구독종수, 대학의 학문적 특성, ISI 영향지수, ILL/DDS 국제성과 지명도 순으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.101-108
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• 2010

본 논문에서는 퍼지 k-NN과 reconstruction error에 기반을 둔 feature selection을 이용한 lazy 분류기 설계를 제안하였다. Reconstruction error는 locally linear reconstruction의 평가 지수이다. 새로운 입력이 주어지면, 퍼지 k-NN은 local 분류기가 유효한 로컬 영역을 정의하고, 로컬 영역 안에 포함된 데이터 패턴에 하중 값을 할당한다. 로컬 영역과 하중 값을 정의한 우에, feature space의 차원을 감소시키기 위하여 feature selection이 수행된다. Reconstruction error 관점에서 우수한 성능을 가진 여러 개의 feature들이 선택 되어 지면, 다항식의 일종인 분류기가 하중 최소자승법에 의해 결정된다. 실험 결과는 기존의 분류기인 standard neural networks, support vector machine, linear discriminant analysis, and C4.5 trees와 비교 결과를 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.27-40
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• 1997

최근 항공수요가 급증하고 지방화시대가 도래함에 따라 각 지역마다 지방공항 건설에 박차를 가하고 있다. 그러나 공항의 부적절한 입지는 그 기능발휘에 제한을 초래하게 되고 항공수요의 감소로 이어지게 된다. 따라서 공항의 기능을 최대한으로 발휘할 수 있는 지역대표공항의 건설이 요구되며, 이에 따라 경제적이고 효율적인 공항입지선정 방법이 요망되고 있다. 본 연구는 공항입지선정에 있어서 지형공간정보체계를 활용하여 실제대상지역에 적용한 결과, 지형공간 정보체계가 광범위한 지역을 대상으로 다양한 분석인자를 적용해야 하는 공항입지선정에 있어 효율적이고 과학적인 분석을 위한 새로운 기법임을 제시할 수 있었다. 그리고 공항입지선정 시 요구되는 분석인자들간의 우선순위와 자료의 등급 및 상대적인 경중률을 산정하는 과정에서 쌍체비교방법과 델파이기법을 병행하여 실시함으로서 분석결과의 객관성을 보다 더 향상시킬 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.50-64
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• 2016

Nowadays, smart meter (SM) technology is widely effectively used. In addition, power allocation (PA) and channel selection (CS) are considered problems with many proposed approaches. In this paper, we will suggest a specific scenario for an SM configuration system and show how to solve the optimization problem for transmission between SMs and the data concentrator unit (DCU), the center that collects the data from several SMs, via simulation. An efficient CS with PA scheme is proposed in the TV white space system, which uses the TV band spectrum. On the basic of the optimal configuration requirements, SMs can have a transmission schedule and channel selection to obtain the optimal efficiency of using spectrum resources when transmitting data to the DCU. The optimal goals discussed in this paper are the maximum capacity or maximum channel efficiency and the maximum allowable power of the SMs used to satisfy the quality of service without harm to another wireless system. In addition, minimization of the interference to the digital television system and other SMs is also important and needs to be considered when the solving coexistence scenario. Further, we propose a process that performs an interference analysis scheme by using the spectrum engineering advanced Monte Carlo analysis tool (SEAMCAT), which is an integrated software tool based on a Monte-Carlo simulation method. Briefly, the process is as follows: The optimization process implemented by genetic evolution optimization engines, i.e., a genetic algorithm, will calculate the best configuration for the SM system on the basis of the interference limitation for each SM by SEAMCAT in a specific configuration, which reaches the solution with the best defined optimal goal satisfaction.

• 한국의류학회지
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• 제37권8호
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• pp.1015-1028
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• 2013

This study analyzed the relationship among swimming experiences, swimsuit selection criteria, swimsuit purchase satisfaction level, and the physical self-concept of female consumers. This study was based on a descriptive survey method using a questionnaire. The survey was conducted from June 15 through July 20, 2012, and the sample consisted of 330 female consumers in their 20s and 30s residing in the Seoul and Gyeonggi area. Factor analysis and Cronbach's ${\alpha}$ coefficients, ANOVA, Duncan's Test, and multiple regression analysis were employed for the data analysis. The results revealed that individual self-concepts on health, sports competence, and fitness were influenced by swimming experiences. There was a tendency for those with a longer period of swimming experience to have a higher level of brand consideration as a swimsuit selection criterion; in addition, they showed a higher satisfaction level with swimsuits. Individual physical self-concept influenced the consideration given to each swimsuit selection criterion as well as swimsuit purchase satisfaction level. The findings of the study reflect the possibility of utilizing swimming experiences as a criterion for swimsuit market segmentation. Attention to the quality of swimsuits as well as to the physical self-concept of consumers are required for marketing activities.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 문서 분류의 전처리 단계인 특징 선택을 위해 의미를 고려한 최적의 특징 선택 방법을 제안한다. 특징 선택은 불필요한 특징을 제거하고 분류에 필요한 특징을 추출하는 작업으로 분류 작업에서 매우 중요한 역할을 한다. 특징 선택 기법으로 특징의 의미를 파악하여 특징을 선택하는 LSA(Latent Semantic Analysis) 기법을 사용하지만 기본 LSA는 분류 작업에 특성화 된 기법이 아니므로 지도적 학습을 통해 분류에 적합하도록 개선된 지도적 LSA를 사용한다. 지도적 LSA를 통해 선택된 특징들로부터 최적화 기법인 유전 알고리즘을 사용하여 더 최적의 특징들을 추출한다. 마지막으로, 추출한 특징들로 분류할 문서를 표현하고 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 특정 분류기를 사용하여 분류를 수행하였다. 지도적 LSA를 통해 의미를 고려하고 유전 알고리즘을 통해 최적의 특징 집합을 찾음으로써 높은 분류 성능과 효율성을 보일 것이라 가정하였다. 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험을 수행한 결과 적은 수의 특징들로 높은 분류 성능을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.135-144
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• 2019

대형마트보다 저렴하고 편의성도 높은 창고형 매장에 대한 물류 중요성이 증대되고 있다. 하지만 창고형 매장의 통합 Depot 위치선정에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 통합 Depot 위치선정을 위한 요인도출 및 가중치 산출, 대상지의 위치 우선순위 산정을 다기준 의사결정 방법인 AHP(Analytic Hierarchy Process)방법을 도입하여 계산하는 것을 연구의 목적으로 한다. 분석결과, 선정 요인별 중요도에서는 수배송 비용절감(0.198)이 가장 높게 나왔으며, 수배송 거리절감(0.168), 수배송 시간절감(0.149) 순으로 도출 되었다. 본 연구 결과는 Depot를 통합 운영 시 비용 절감과 효율성 증가를 수치화하여 실제 실무자들에게 보다 현실적인 기초자료를 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 향후연구에서는 분석에 사용되는 요인의 추가작업을 통하여 분석모형을 정교화 할 필요가 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.77-85
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• 2019

1970년대 중반 이후 건설된 노후아파트의 재건축(재개발) 사업의 일환으로 재건축과 리모델링이 도입되었고, 각 사업의 활성화를 위한 정부의 정책도 지속적으로 변화하고 있다. 정책의 빈번한 변화는 사업체들 간의 사업방식 선택에 있어 갈등을 야기시켰다. 사업 초기단계의 갈등은 전체 사업 과정에 심각한 문제를 일으켰다. 따라서 본 연구는 재건축과 리모델링 사업의 비교분석을 통해 두 사업 선정 시 특정 요인이 어떤 영향을 미치는지에 대한 사업선정 요인을 분석하였다. 분석에 기초하여 네 개의 범주와 26개의 요인들을 도출하였다. 그 후 사업 선택과 관련된 상대적 중요도와 영향 값의 분석에 사용된 AHP 방법 및 PROMETHEE 방법을 통해 각 선정 요소의 우선순위를 도출하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.47-73
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• 2023

본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.