• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권4호
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• pp.371-384
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• 2012

This study proposes a multi-level data analysis approach to identify both superficial and latent relationships among variables in the data set obtained from a vocational rehabilitation (VR) services program of people with significant disabilities. At the first layer, data mining and statistical predictive models are used to extract the superficial relationships between dependent and independent variables. To supplement the findings and relationships from the analysis at the first layer, association rule mining algorithms at the second layer are employed to extract additional sets of interesting associative relationships among variables. Finally, nonlinear nonparametric canonical correlation analysis (NLCCA) along with clustering algorithm is employed to identify latent nonlinear relationships. Experimental outputs validate the usefulness of the proposed approach. In particular, the identified latent relationship indicates that disability types (i.e., physical and mental) and severity (i.e., severe, most severe, not severe) have a significant impact on the levels of self-esteem and self-confidence of people with disabilities. The identified superficial and latent relationships can be used to train education program designers and policy developers to maximize the outcomes of VR training programs.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권2호
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• pp.463-482
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• 1994

In Bayesian analysis of randomized response models, the likelihood function does not combine tractably with typical priors for the parameters of interest, causing computational difficulties in posterior analysis of the parameters of interest. In this article, the difficulties are solved by introducing appropriate latent variables to the model and using the Gibbs sampling algorithm.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.61-74
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• 2015

최근 교육학, 경영학, 심리학 등 사회과학 뿐만 아니라 공정관리, 생물정보학 등 자연과학에서도 널리 사용되고 있는 구조식 모형(structural equation modeling)에서 잠재변수점수(latent variable score)는 직접 측정이 불가능한 잠재변수를 수량화한 추정치이다. 이 연구에서는 구조식 모형을 단계(stage)별로 분할하여 분석하는 단계별 구조식 모형(stagewise SEM; SSEM)을 제안하였다. 기존 방법은 모든 관측변수의 분산-공분산을 한꺼번에 고려하므로 독립변수인 외생잠재변수(exogenous latent variable)가 종속변수인 내생잠재변수(endogenous latent variable)에 의해 영향을 받는, 논리적으로 타당하지 않은 경우가 있다. 단계별 구조식 모형은 이런 문제점을 해결할 뿐만 아니라 모형의 복잡성을 낮추어 쉽게 해를 찾을 수 있으며, 분석과정에서 생성되는 잠재변수점수로 추가 분석도 용이하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.777-786
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• 2001

The autoregressive models have been used to describe a wade variety of time series. Then the problem of determining the order in the times series model is very important in data analysis. We consider the Bayesian approach for finding the order of autoregressive(AR) error models using the latent variable which is motivated by Tanner and Wong(1987). The latent variables are combined with the coefficient parameters and the sequential steps are proposed to set up the prior of the latent variables. Markov chain Monte Carlo method(Gibbs sampler and Metropolis-Hasting algorithm) is used in order to overcome the difficulties of Bayesian computations. Three examples including AR(3) error model are presented to illustrate our proposed methodology.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권2호
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• pp.113-144
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• 2011

본 연구의 목적은 청년 취업자의 직무만족도와 이직의사의 다양한 변화형태를 추정하여 잠재계층을 분류하고, 두 변수에 영향을 미치는 직무적합도(전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준적합도)와의 효과를 밝히는 것이다. 이를 위하여 청년패널 2001의 만 15∼29세 청년 취업자를 대상으로 한 2001년부터 2006년까지의 종단자료를 이용하였다. 직무만족도와 이직의사의 잠재계층을 동시에 도출하기 위해 준모수적 집단중심 접근 방법의 확장모형인 이중 변화형태 모형(dual trajectory model)을 적용하였다. 분석 결과, 직무만족도 변화에 따른 잠재계층은 4개로 분류되었고, 변화형태에 따라 증가집단, 감소집단, 중간수준집단, 고수준집단으로 명명하였다. 이직의사 변화에 따른 잠재 계층은 3개로 분류되었고, 변화형태에 따라 저수준집단, 유지집단, 급감소집단으로 명명하였다. 직무만족도와 이직의사에 시간의존적 변수인 전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준 적합도의 영향력을 검증한 결과, 직무만족도가 낮거나 이직의사가 높은 집단에는 교육수준 적합도 또는 기술수준적합도의 영향력이 유의하게 나타났다. 본 연구는 오랜 기간 직무만족도가 낮거나 이직의사를 지속적으로 가지고 있는 청년 취업자들을 위한 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 잠재계층 모형을 확장시켜 두 가지 변수의 잠재계층을 동시에 도출하고, 그 잠재계층을 결정짓는 데 미치는 시간의존적 독립변수의 효과를 검증하는 종단연구 방법을 적용했다는 점에서 연구방법론적 측면에서 의의가 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권3호
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• pp.701-721
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• 2007

진술선호법(stated preference methods)을 이용하는 비시장가치 연구의 핵심과제는 응답자 이질성(heterogeneity)에 대한 대응이라 해도 과언이 아니다. 기존 연구에서 이를 위해 사용되는 두 가지 접근법은 (1) 사회경제변수와 같은 응답자 특성변수를 간접효용함수에 포함시키는 것과 (2) 변수 추정치의 분산을 허용하는 mixed legit이나 probit과 같은 일반화된 모델을 적용하는 것이다. 본 연구에서는 심리태도변수(attitudinal variables)를 특성변수로서 사용하는 세 번째 접근법을 제시하고 검증하였다. 심리태도 변수는 초이스 모델링 연구에서 설명변수와 분할 지표변수(segmentation criteria)로 적용되었다. 연구결과에 의하면 심리태도변수는 모델의 신뢰성과 속성 변수 추정치뿐만이 아니라 지불의사액에도 영향을 주는 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제48권4호
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• pp.475-482
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• 2010

화상분석(image analysis)을 이용하여 제품의 외관(外觀) 품질을 정량적으로 추정할 수 있는 소프트 센서를 설계하고, 이를 제품의 품질 모니터링에 적용하는 연구를 수행하였다. 여기에 사용된 방법론은 크게 다음의 세 단계로 구성되어 있다: (1) 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용한 화상으로부터의 질감(texture) 특징 추출, (2) 추출된 질감특징의 부공간 투영(projection on subspace)을 통한 제품 외관의 추정, 그리고 (3) 질감특징의 잠재변수(latent variables) 즉, 외관의 수치적 추정치를 목적에 맞게 사용. 이 방법에서는 제품의 외관을 서로 다른 불연속적인 부류로의 분류 보다는, 연속적인 외관 변화를 일관적이고 정량적으로 추정하는데 초점을 두고자 한다. 이 방법은 인조대리석 외관의 수치적 추정과 품질 모니터링 적용사례를 통해 설명되었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.83-87
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• 2012

본 연구는 취업장애인의 보조공학기기 사용형태의 변화에 따른 잠재계층을 분류하고 그에 대한 영향요인을 탐색하는데 그 목적이 있다. 분석에는 장애인고용패널조사 1-3차년도 자료가 사용되었다. 분석방법은 준모수적 집단 중심 접근방법(semi-parametric group based approach)을 적용하였다. 분석모형은 종속변수가 보조공학기기 사용여부를 나타내는 이분형 척도(dichotomous scale)라는 특성을 고려해 로짓모형을 적용하였다. 보조공학기기 사용 변화 형태에 따라 3개의 잠재계층이 도출되었으며 이들은 보조기기 지속사용 집단, 보조기기 중간사용 집단, 보조기기 사용 급감소 집단으로 구분되었다. 다항로짓분석으로 영향요인을 검증한 결과, 학력, 장애유형, ICF, 주관적 사회경제적 지위, 일상생활만족도가 잠재계층을 결정하는 데 유의미한 변수로 나타났다. 마지막으로 분석결과에 따른 시사점을 제시하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.37-58
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• 2009

본 연구의 목적은 청소년의 초기 단계에 해당하는 초등학교 고학년 학생들의 공격성 변화에 따라 구분되는 집단(잠재계층)의 수와 그 형태를 알아보고, 각 잠재계층과 성별, 자기통제력, 부모애착, 교사애착, 비행친구 수와의 관련성을 밝히는 것이다. 이를 위하여 한국청소년패널조사의 초등학교 4학년 패널 1, 2, 3차 년도 종단자료에 Nagin(1999)의 준모수적 집단 중심 방법(semi-parametric group-based approach)을 적용하였다. 분석 결과 변화형태에 따라 4개의 잠재계층이 도출되었고, 그 형태에 따라 저수준 집단, 증가 집단, 중간수준 집단, 고수준 집단으로 명명하였다. 다항 로짓분석을 통해 영향요인을 검증한 결과 성별, 자기통제력, 교사애착, 비행친구 수가 잠재계층을 결정하는 데 유의미한 변수로 나타났다. 본 연구는 공격성의 변화에 영향을 줄 수 있는 생태학적 변수들을 바탕으로 잠재계층을 예측하여 공격성으로 인해 범죄를 저지를 가능성이 있는 청소년들을 위한 적절한 대비책을 찾는 데 도움을 줄 것이다. 또한 변화의 형태에 따라 잠재계층을 도출하고 그 잠재계층을 결정짓는 데 미치는 독립변수의 효과들을 검증하는 종단연구 방법은 아직 널리 이용되고 있지 않다는 점에서 연구 방법론적 측면에서도 의의가 있다.

• 한국안전학회지
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• 제37권2호
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• pp.18-27
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• 2022

Construction accidents are difficult to prevent because several different types of activities occur simultaneously. The current method of accident analysis only indicates the number of occurrences for one or two variables and accidents have not reduced as a result of safety measures that focus solely on individual variables. Even if accident data is analyzed to establish appropriate safety measures, it is difficult to derive significant results due to a large number of data variables, elements, and qualitative records. In this study, in order to simplify the analysis and approach this complex problem logically, data preprocessing techniques, such as latent class cluster analysis (LCCA) and predictor importance were used to discover the most influential variables. Finally, the correlation was analyzed using an alluvial flow diagram consisting of seven variables and fourteen elements based on accident data. The alluvial diagram analysis using reduced variables and elements enabled the identification of accident trends into four categories. The findings of this study demonstrate that complex and diverse construction accident data can yield relevant analysis results, assisting in the prevention of accidents.