Abstract
Today, the statistical survey has been carried out variously for the decision-making and administration of the organization. We use the different items in the statistical survey according to the purpose of study. Currently, Gyeongnam province is executing the social index survey to the provincials every year. But, this survey has the limit of the analysis as execution of the different survey per 3 year cycles. The solution for this problem is data fusion technique. Data fusion is generally defined as the use of techniques that collect to combine data including multiple sources in order to raise the quality of information. But, data fusion doesn't mean the ultimate result. Therefor, efficient analysis for the fused data is also important. In this study, we suggest the application methodology of neural network by latent variable through the fused data in statistical survey.
현대 사회에서는 조직의 운영 및 의사 결정을 위하여 다양한 통계 조사가 실시되고 있으며, 연구의 목적에 따라 조사 문항을 다르게 하여 실시하고 있다. 현재 경상남도의 경우 3년 주기로 매년 설문 문항을 다르게 하여 사회 지표 조사를 실시하고 있어 유기적인 분석이 가능하지 못한 실정이다. 이에 본 장에서는 데이터 퓨전을 이용하여 다양한 통계 조사 자료를 결합하여 고부가적인 자료를 생성하고자 한다. 데이터 퓨전을 통해서 얻은 최종 결과에 대한 추가된 정보를 이용함으로써 통계 분석의 질을 향상시킬 수 있는 방법이므로, 데이터 퓨전에 의해서 얻어진 정보를 효율적으로 분석하는 것 또한 중요하다. 이에 본 논문에서는 통계 조사 자료에 대하여 데이터 퓨전을 실시하고, 데이터 퓨전에 의해 생성된 자료에 대하여 하이브리드 데이터마이닝 기법인 잠재변수를 이용한 신경망 분석을 적용하는 방안에 대하여 연구하고자 한다.
