주성분분석은 차원축소를 위한 대표적 기법이다. 주성분분석에서 변수들이 측정단위가 다르거나 분산의 불균형이 심할 경우 흔히 변수를 표준화한 다음 분석할 것이 권장된다. 표준화 변환은 표준편차를 나누어주는 변환인데, 측정단위에 무관하게 만들기 위해서라면 평균을 나누어주는 변환도 고려해볼 수 있다. 표준화 변환을 한 다음 주성분분석하는 것은 상관행렬로 주성분분석하는 것과 같은데, 평균을 나누어주는 변환을 한 후 주성분분석하는 것은 변동계수와 관련된 행렬로 주성분분석하는 것과 같음을 보이고, 그렇게 변환을 한 다음 주성분분석을 실시하는 것이 왜 필요한가를 설명하였다.
Six sigma has been the most influential management innovation tool in order to achieve the customer's satisfaction and keep the competition in the age of limitless competition. The success in six sigma is to find the correct CTQ (Critical to Quality). QFD (Quality function deployment) is the efficient too ever created to tie product and service design decisions directly to customer wants and needs. One of the mistakes in QFD is to analyze using an inconsistent HOQ (House of quality) chart. An inconsistent HOQ chart is one in which the information from the correlation matrix is inconsistent with that from the relationship matrix. This study presents the consistency check and inconsistency check in case of failing the consistency check. Also we propose the procedures using the Limiting Probability in correlation matrix and the Median Rank in relationship matrix in order to be consistent in HOQ chart.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3128-3149
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2018
A number of effective methods for multiple-attribute group decision making (MAGDM) with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (IVIFNs) have been proposed in recent years. However, the different methods frequently yield different, even sometimes contradictory, results for the same problem. In this paper a novel criterion to determine the advantages and disadvantages of different methods is proposed. First, the decision-making process is divided into three parts: translation of experts' preferences, aggregation of experts' opinions, and comparison of the alternatives. Experts' preferences aggregation is considered the core step, and the quality of the collective matrix is considered the most important evaluation index for the aggregation methods. Then, methods to calculate the similarity measure, correlation, correlation coefficient, and energy of the intuitionistic fuzzy matrices are proposed, which are employed to evaluate the collective matrix. Thus, the optimal method can be selected by comparing the collective matrices when all the methods yield different results. Finally, a novel approach for aggregating experts' preferences with IVIFN is presented. In this approach, experts' preferences are mapped as points into two-dimensional planes, with the plant growth simulation algorithm (PGSA) being employed to calculate the optimal rally points, which are inversely mapped to IVIFNs to establish the collective matrix. In the study, four different methods are used to address one example problem to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.
Walsh 코드나 Golay 코드와 같은 직교 코드는 동기가 맞지 않은 경우 상호상관 값이 커질 수 있으므로 CDMA 시스템의 역방향 링크와 같이 사용자간 동기가 맞지 않는 경우 직교성이 손상되어 사용자간 간섭이 발생하기 때문에 사용자 구별용으로 거의 사용되지 않는다. Wysocki는 기존의 Walsh-Hadamard 행렬에 직교변환 행렬을 곱함으로써 생성된 코드들이 직교성을 유지하면서 코드간 상호상관 값이 커지지 않도록 할 수 있음을 보였다. Soberly와 Wysocki는 Golay 코드에 대해서 유사한 상호상관 함수의 제어방식을 제안하였다. 이것은 적절한 직교변환을 사용하면 Walsh 코드나 Golay 코드의 상호상관 값을 감소시킬 수 있고, 따라서 CDMA 역방향 링크에서 사용자 구별용으로 사용될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 비동기 CDMA 링크의 성능에 영향을 주는 코드간의 상호상관 관련 파라미터들을 알아보고, 직교변환에 의해 이들 파라미터들이 어떻게 변화되는지 분석하였다. Walsh 코드와 Golay 코드에 대한 직교변환 행렬을 설계함에 있어 수정된 Walsh 또는 Golay 코드의 직교성을 유지하면서 결과 코드의 비주기 상호상관 피크치의 최대값($ACC_{max}$) 또는 비주기 상호상관의 제곱평균($R_{cc}$)을 최소화하도록 하였다. 직교변환에 의해 생성된 코드집합을 사용한 CDMA 시스템에 대하여 사용자간 동기가 맞지 않은 경우에 대해 비트오율 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하여 성능을 개선시킬 수 있음을 확인하였다.
The classification of islands is prerequisite for establishing a development policy to vitalize many-sided function of islands. We try to classify the 440 inhabited islands which exist in Jeon-Nam area and Kyong-Nam area by means of PCA. PCA begins with making correlation matrix of orignal variables. From this matrix we can comprehend the rough relationships between two variables. Next, we look for the eigenvalues which are roots of characteristic equation of correlation matrix. The number of eigenvalues is equal to that of original variables. We choose the largest eigenvalue λ$_1$among them and then look for the eigenvector of correlation matrix corresponding to the largest eigenvalue. Linear combination of eigenvector obtained above and original variables is namely first Principal Component (PC). Using an eigenvalue criterion(λ$\geq$ 1), we choose 3 PCs in Jeon-Nam area and 2 PCs in Kyong-Nam area. But we decide to consider only two PCs in both areas to faciliate a comparative analysis. Now, loss of information is 31.7% in Jeon-Nam area and 26.64% in Kyong-Nam area. PCs extracted by preceding procedure have characteristics as follows. The first PC relates to aggregate size of islands in case of both areas. The second PC relates to income per household, factors of agricultural production and factors of fisheries production in Jeon-Nam area, but in Kyong-Nam area it means distance from island and income per household. A classification of islands can be attained by plotting component scores of each island in graph used two PCs as axes and grouping similiar islands. 6 groups are formed in Jeon-Nam area and 5 groups in Kyong-Nam area. The result of this study in kyong-Nam area accords with prior result of study.
RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.
Background: Laryngeal cancer is an important malignancy in head and neck area and squamous cell carcinoma (SCC) is the most common type accounting for 95% of cases. Increase in matrix metalloproteinases (MMPs) in different tumors and their correlation with tumor invasiveness has been documented. However, most studies have evaluated MMP-2 and MMP-9 expression and few have evaluated serum levels. The aim of current study was to evaluate serum levels in patients with laryngeal SCC compared to normal subjects and assess any relation with tumor clinicopathological findings. Materials and Methods: In this case control study, 20 patients with oral SCC and 20 healthy subjects were included. Serum levels of MMP-2 and MMP-9 were compared between groups and correlations with findings including grade (T) and node involvement (N) were evaluated. Results: Patients with laryngeal SCC had significantly higher serum levels of MMP-2 (p=0.01) and MMP-9 (p=0.03) compared to healthy subjects. Patients with higher T stage (T3,4) had significantly higher MMP-2 (p=0.04) and MMP-9 (p=0.01). There was significant positive correlation between serum levels of MMP-2 with T stage (r=0.45, p=0.04) and lymph node involvement (r=0.563, p=0.01) and between levels of MMP-9 with T stage (r=0.527, p=0.01). Conclusions: Our results showed that compared to healthy subjects, both MMP-2 and MMP-9 are significantly increased in serum of laryngeal SCC cases. MMP-2 was correlated with lymph node involvement while MMP-9 has stronger correlation with T stage compared to MMP-2.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.210-212
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2015
The growth-share matrix is a portfolio planning tool developed by the Boston Consulting Group (BCG) to assist competitive positioning in the international market including those in the construction industry. This matrix is helpful in balancing the firm's cash-flow, and it can suggest strategic directions for each business unit. However, its effectiveness and applicability have long been debated in the academic field due to the complex and unique industrial context of construction. To solve the dispute, this research clarifies the applicability of theories underlying the growth-share matrix to the construction industry. Empirical research based on actual financial data of Korean construction firms is adopted for the statistical analysis including one-way analysis of variance and correlation analysis. The results of this research show that empirical findings on the relationship between performance variables. In this context, this research can provide important insights on the concept of portfolio management in the construction industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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