• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.10
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• pp.202-210
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• 2007

Factor analysis, an important research method, has been conducted as a pre-analysis of empirical researches. Sometimes, the researchers expect more information than factor analysis' limitation as well. Therefore, I suggest a method to overcome this problem. This study presents a combined research method which allow to solve the limitation of the factor analysis in social science. The combined research method consist of factor analysis, AHP(analytic hierarchy process) analysis, diffusion theory and system dynamics, which is able to explain causalities.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.3
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• pp.654-659
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• 2007

This study suggests a measure method for measuring variables that are used for hotel corporations' CRM performance. For this purpose, I present a combined method between factor analysis and AHP(Analytic Hierarchy Process) analysis. Factor analysis gives us a result that shows a group of highly correlated variables and another group of less correlated variables. Thus, factor analysis can only give information of factor categorization. Although researchers add ANOVA analysis or regression analysis, these efforts can not connect its results with factor analysis. Therefore, In hotel CRM performance analysis, calculation of each factor's importance is strongly required. For that reason, I suggest a method that combines AHP analysis with factor analysis for Hotel CRM performance measurement.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.10
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• pp.103-111
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• 2017

This study was performed with a view to examine the nature and difference of EFA(Exploratory Factor Analysis) and CFA(Confirmatory Factor Analysis), and to compare the analysis process and result of EFA and CFA with the same data. The result of empirical analysis was as follows. Meanwhile, p.1, p.3 was removed owing to hampering the convergent validity in EFA, p.3 was removed owing to hampering the discriminent validity in CFA. EFA was reduction process of muti measurement variables to a few factor, but CFA was understanding and confirmatory process of measurement and latent variables' relation. Eventually, this study showed that EFA and CFA used different methology, thus the different outcomes appeared although using the same data, and implicated resonable application of methology according to given data.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• pp.319-322
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• 2007

일반적 통계분석 중 요인분석은 서로 상관있는 변수들만을 그룹화하고, 상관도가 낮은 요인은 또 다른 그룹으로 묶는 결과를 도출한다. 그러나 요인분석은 요인의 분류 외에는 주요 정보를 제공하지 못한다. 호텔기업의 CRM 운용성과 분석을 위해서도 요인의 중요도 분석이 중요하다. 따라서 AHP 분석기법을 연계하여 호텔기업의 CRM 운용 성과를 측정하기 위한 요인 분석 방법에 대해 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• pp.239-262
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• 2006

이 연구는 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 제안한 완벽주의 척도 연구모형의 타당도를 확인적 요인분석을 통해 검증하고, Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 문항이 몇 개의 요인으로 구성되는지 알아보기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석 결과 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 각각 제안한 연구모형과 수집된 자료가 잘 합치하지 않았다. 따라서 자료에 모형이 잘 맞도록 모형을 수정해야 하고, 의미 없는 자유모수가 모형에서 나타나지 않도록 모형을 다시 설정해야 함을 알 수 있다. 또한 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 탐색적 요인분석을 통해 완벽주의 척도의 각 문항들이 완벽주의를 측정하는데 있어서 단일요인으로 제 기능을 하기 보다는 여러 문항에 걸쳐 공통요인이 존재함을 알 수 있다. 따라서 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석을 통해 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도가 측정하는 요인은 3개 요인으로 설명될 수 없다고 판단된다. 그러므로 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 측정 문항이 수정되어야 하고, 나가서 우리의 사회 문화적 실정을 고려한 완벽주의 척도의 개발이 시급함을 알 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.4
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• pp.71-76
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• 2013

We analyzed the introduction factor of ASP-based information system on the order of importance using AHP techniques. We classified the introduction factors from previous studies into three categories : Organizational factors revealed organizational factors to be of highest importance, followed by environmental and Quality factors. The analysis on both primary and secondary hierarchical factors revealed CEO support as the most important, followed by IT capability, provider reliability, and cost-cutting expectation.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 차세대 네비게이션 서비스의 개발을 위하여 사용자 요구사항 분석에 기반한 기술개발 요인을 분석하고 이를 추출해 보고자 한다. 사용자 요구분석을 위하여는 네비게이션 서비스의 6대 기능 요소를 기준으로 소항목을 도출하여 실제 네비게이션 서비스 사용자들을 통하여 기능요소의 중요성을 척도분석 하도록 한다. 이렇게 분석된 요소들의 중요성 척도를 바탕으로 우성 기능요소 인자들을 추출하고 우성 기능요소 인자들을 바탕으로 상관분석을 수행한다. 우리는 상관 분석을 통하여 기능요소들간의 연관성을 찾아낼 수 있으며 여기서 요소들간의 연관성을 바탕으로 한 주요한 기술개발 요인을 찾아낼 수 있다. 이렇게 찾아진 기술개발 요인은 다시 한번 요인분석의 통계량 검정과정을 거쳐 의미 있는 요인이 추출되고 있는가 다시 한번 확인하게 된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.8 no.2
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• pp.111-129
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• 1991

본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• pp.483-497
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• 2017

a본 논문에서는 과학기술정책연구원에서 조사한 2016년 한국기술혁신조사(KIS 2016) 데이터를 이용하여 한국 제조기업의 혁신성과에 영향을 미치는 혁신저해요인에 관한 분석을 진행하였다. KIS 2016 데이터의 제조업 기업 수는 4000개였는데 이 중 혁신 설문에서 제시한 혁신 저해요인 중 아무것도 겪지 않았다고 답한 기업과 응답이 누락된 기업을 제외한 3159개 기업의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였으며, 분석 방법으로는 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 자료를 바탕으로 요인분석을 실시하였으며, 그에 따라 혁신 저해요인으로 자금 문제, 기업 역량 요인, 필요 요인 총 세 가지 요인이 추출되었다. 이를 바탕으로 로지스틱 회귀분석 결과 자금 문제와 기업 역량 요인의 경우 혁신 제품의 시장 출시에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 필요 요인의 경우 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 기업의 혁신 성공에 있어서는 기술혁신의 필요성에 대한 인식 제고가 시급한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• pp.296-300
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• 2007

본 연구에서는 강원도 정선지역 및 삼척지역의 폐탄광 지역에서 관측된 지반침하지역의 공간자료와 각종 지반침하 관련요인을 분석하여, 지질학적구조와 지역적 특성이 상이한 지역에서 지반침하에 직접적인 영향을 주는 공통요인을 찾아내고자 하였다. 연구지역의 지반침하 관련요인들에 대해 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 래스터 데이터베이스를 구축하고 모든 요인을 이용하여 분석한 위험지역과 하나의 요인씩 제거하며 분석한 위험지역을 비교하는 민감도 분석 (Sensitivity analysis)을 통해 지반침하와 연관성이 높은 요인을 추출하였다. 민감도 분석은 서로 다른 두 지역에 대해 수행하여 그 결과를 비교하였으며, 갱으로부터의 수평거리，RMR(Rock Mass Rating), 지하수 심도가 지반침하에 영향을 주는 공통요인으로 분석되었다. 본 연구결과, 폐탄광지역의 지반침하에 공통적으로 영향을 끼치는 주 요인을 구할 수 있었으며, 타 지역에서 지반침하 예측시 기존 연구에서 사용한 요인들의 데이터를 전부 구하지 못하는 경우에도 최소한의 필요한 요인을 정할 수 있으며 지반침하 예측의 효율성을 높일 수 있을 것이라 기대된다.