• 패션비즈니스
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• 제17권4호
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• pp.177-190
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• 2013

The purpose of this study is 1) to investigate the types of upscale fashion department stores' Facebook page contents, 2) to compare the types of Facebook page contents with the department stores, and 3) to explore the dimensions of the Facebook page components and their relations. For the study, three preeminent department stores in social media marketing were chosen: Bergdorf Goodman, Barneys New York, and Saks Fifth Avenue. Three hundred sixty five contents of these department stores' pages were investigated, which were uploaded from February 1st to March 31st of 2013. Content analysis, correspondence analysis, and categorical principal component analysis were used for the research. The result showed that there are four important types of contents in pages: product-related contents, fashion-related contents, department stores-related contents, and the contents of communicating with users. And these components of contents were related with department stores distinctively. The two dimensions of the page components were revealed: the basic components (contents, 'like', 'share', and 'comments') and the additional components (links and photos). Among contents, the introduction of products was appealed but news and events were not liked by users; the contents without a photo were not linked to additional information either.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.36-39
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• 2003

This paper proposes a simultaneous application of homogeneity analysis and fuzzy clustering with in complete data. Taking the similarity between the loss of homogeneity in homogeneity analysis and the least squares criterion in principal component analysis into account, the new objective function is defined in a similar formulation to the linear fuzzy clustering with missing values. Numerical experiment shows the characteristic properties of the proposed method.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.944-958
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• 2011

Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.141-149
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• 2008

다변량 자료분석에서 최근의 추세는 관측개체의 수 n이 커지는 외에 변수의 수 p가 큰사례들이 많아지고 있다는 것이다. n개 개체 각각에서 획득된 p개 변수들 $X_1$, $X_2$, $\ldots$, $X_p$ 가운데는 이름이나 개념적으로는 구분이 가능하지 만 실제로 거의 중복이 되는 변수들이 있을 수 있는데, 이들 변수들이 모두 분석에 포함되면 여러 문제가 유발될 수 있다. 예컨대 주성분 분석이나 인자분석에서는 중복 변수들이 주축(主軸, principal axis) 결정에, 관측개체 군집 화에서는 개체간 거리 산출에 왜곡된 영향을 줄 수 있다. 또한 목적변수가 지정된 지도학습(supervised learning)에서 설명변수들의 중복성은 추정모형의 안정성을 해치는 결과를 초래한다. 실제 자료 분석에서는 한 자료 세트가 여러 기법으로 탐색되고 다수의 모형이 추출되므로 변수세트를 최대한 절약적(parsimonious)으로 구성할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 $X_1$, $X_2$, $\ldots$, $X_p$ 중에서 필요한 변수들은 선적하고 불필요한 변수들은 제거함으로써 주어진 변수세트를 보다 적은 크기의 변수세트로 대치하는 방법을 제시하는 데 있다. 제안 방법을 몇 개의 수치적 사례에 적용해 봄으로써 선적 변수와 제거변수간 관계의 시각화, 회귀모형에서의 유용성, 범주형 자료분석에서의 활용 등에 대해 논의 하고자 한다.

• 한국식품과학회지
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• 제48권5호
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• pp.430-436
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• 2016

본 연구에서는 한국, 중국, 일본 및 미국산 시판 천연발효 사과식초의 객관적인 향미특성 평가를 위해 SPME-GC/MS, 전자코, 전자혀 및 관능적 분석 특성을 비교하였다. SPME-GC/MS 분석결과, 시판 사과식초의 공통된 휘발성분은 acetic acid 외 isovaleric acid, octanoic acid, phenethyl alcohol, phenethyl acetate 등으로 확인되었다. 한편, 한국산 식초에는 acid류가, 미국산 식초에는 acetic ester류가 주된 향기성분으로 확인되었고, 중국산 식초에는 ethyl acetate 성분이 높은 비율로 확인된 반면, 일본산에서는 acetic acid 비율이 낮았다. 한국산 및 중국산 식초는 전자코 패턴에서 독립된 패턴으로 구분되었고, 모든 식초에서 높은 함량으로 분리된 성분은 Kovats 분석을 통해 acetic acid로 예측되었다. 중국산 및 일본산 식초는 전자혀 분석에서 각각 뚜렷한 맛 패턴의 분리를 나타내었다. 관능평가에서 신맛이 높게 평가된 식초는 전반적 기호도에서 비교적 높은 평점을 보여주었고, 관능적 냄새, 신맛 및 단맛 항목은 각각 전자코 분석의 PC1, 전자혀의 SRS sensor 및 SWS sensor 값과 $r^2=0.83$ 이상의 높은 상관계수를 나타내었다. 이상의 결과, 시판 사과식초는 전자코 및 전자혀 패턴 분석을 통해 한국, 중국, 일본 및 미국산 시료로 구분될 수 있었고, 관능적 평점은 E-sense 분석결과와 높은 상관성을 보여주어, 관능검사를 대체할 전자코 및 전자혀 분석의 활용가능성을 확인하였다.