• 한국산림과학회지
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• 제97권6호
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• pp.565-569
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• 2008

소멸위기수종인 분비나무와 구상나무 8개 천연집단의 지리적 위치에 따른 구과, 종자 및 포침의 형태적 특성에 대한 변이의 구명과 단계적 판별분석을 이용하여 이들 변수 중 수종간 식별에 도움을 주는 분류 지표를 선정하고자 하였다. Nested 분산분석 결과 구과, 종자 및 포침 특성 13가지 형질 모두에서 집단간 및 집단 내 개체 간에 유의적인 차이를 보였다. 분비나무는 종자길이, 종자지수, 포침폭 및 포침지수 특성에서, 구상나무는 포침폭과 포침지수 특성에서 총 분산 가운데 집단간 차지하는 비율이 집단내의 개체가 차지하는 비율보다 높게 나타났다. 분비나무와 구상나무의 식별을 위한 판별분석 결과 변별력을 갖는 주요 형질들은 구과폭, 종자날개의 폭 및 포침길이 특성으로 나타났으며, 최종적으로 변수증감법(stepdisc method)에 의한 단계적 판별분석에서 종자날개의 폭과 포침길이 인자의 최적결합으로 판별되었다.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.95-106
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• 2013

본 연구에서는 자발적인 웃음과 인위적인 웃음을 변별하는 데 있어서 일반 사람들의 정확도와 컴퓨터를 이용한 분류 알고리즘의 정확도를 비교하였다. 실험참가자들은 단일 영상 판단 과제와 쌍비교 판단과제를 수행하였다. 단일 영상판단 과제는 웃음 영상을 한 장씩 제시하면서 이 영상의 웃음이 자발적인 것인지 인위적인 것인지를 판단하는 것이었으며, 쌍비교 판단과제는 동일한 사람에게서 얻은 두 종류의 웃음 영상을 동시에 제시하면서 자발적인 웃음 영상이 어떤 것인지 판단하는 것이었다. 분류 알고리즘의 정확도를 산출하기 위하여 웃음 영상 각각에서 8 종류의 얼굴 특성치들을 추출하였다. 약 50%의 영상을 사용하여 단계적 선형판별분석을 수행하였으며, 여기서 산출된 판별함수를 이용하여 나머지 영상을 분류하였다. 단일 영상에 대한 판단결과, 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 쌍비교에 대한 판단결과도 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 20명의 실험참가자 중 선형판별분석의 정확도를 넘어서는 사람은 없었다. 판별분석에 중요하게 사용된 얼굴 특성치는 눈머리의 각도로, 눈을 가늘게 뜬 정도를 나타낸다. Ekman의 FACS에 따르면, 이 특성치는 AU 6에 해당한다. 사람들의 정확도가 낮은 이유는 두 종류의 웃음을 구별할 때, 눈에 관한 정보를 충분히 사용하지 않았기 때문으로 추론되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.237-245
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• 2004

터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1565-1571
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• 2016

이 논문에서는 중국소비자들을 대상으로 휴대폰의 원산국 효과에 따라 라이프스타일에서 어떤 차이점이 있는지 실증 분석해 보고자 한다. 분석 데이터는 Kim 등 (2006, 2007)에 의해 선행연구 된 바 있다. 그룹 멤버십은 휴대폰의 원산국 효과에 대한 응답을 바탕으로 응답자를 4개 그룹으로 분류하였다. 즉, 4개 그룹은 한국산 휴대폰을 선호하는 그룹 K, 일본산 휴대폰을 선호하는 그룹 J, 미국산 휴대폰을 선호하는 그룹 U, 그리고 중국산 휴대폰을 선호하는 그룹 C이다. 이러한 그룹 멤버십을 바탕으로 일원배치 분산분석과 단계적 판별분석을 이용하여 89개 라이프스타일 변수와 2개 개인정보로 이루어진 학습표본 (training sample)을 4개 그룹으로 분류하였다. 그 결과 한국산 휴대폰을 선호하는 그룹 K는 중국산 휴대폰을 선호하는 그룹 C에 비해 개방적이고, 진보적이고, 적극적이고, 그리고 개성이 강한 것으로 보였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.435-449
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• 1998

본 연구는 다중판별분석(MDA)에서 필요한 변수선택기준을 베이즈접근법으로 제안하였다. 이 베이즈판별변수 선택기준은 여러 정규모집단분포의 평균벡터에 대한 동질성 검정에 필요한 디폴터형태의 베이즈요인을 객관적 베이즈방법으로 유도하여 설정하였다. 디폴트베이즈요인(default Bayes factor)은 Spiegelhalter와 Smith (1982)가 계발한 가상적트레이닝표본법(imaginary training sample method)을 사용하여서 도출하였다. 또한 제안된 베이즈판별변수선택 기준이 지닌 분포의 성질을 이용하여, 추가 판별변수(또는 변수군)가 MDA에 기여하는 부가적인 판별력에 대한 검정법 및 추가판별변수(또는 변수군)의 선택 기준에 대해서도 논하였다. 본 연구에서 새로이 얻은 변수선택기준은 최적부분집합선택법(optimal subset selection method)뿐 아니라 각 단계적방법(stepwise method)의 변수선택기준으로 사용될 수 있으며, 두 그룹 판별분석에도 사용이 가능하다는 점에서 표본이론에 의해 여러 형태로 개발된 기존의 판별변수 선택 기준들을 하나로 통합시킬 수 있는 기능을 지니고 있다. 모의실험을 실시하여 최적 부분집합선택법과 단계적방법하에서 제안된 판별변수선택 기준이 가진 효용성을 평가하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.219-227
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• 2019

본 연구는 심리적 과정에 따른 운동행동의 변화를 알아보기 위해 운동변화단계와 운동자기도식, 운동중단유혹의 관계를 분석하는데 목적이 있다. 연구목적 달성을 위하여 공공스포츠센터를 이용하는 성인을 대상으로 총 297부의 최종자료를 사용하였다. 자료처리는 SPSS 18.0을 이용하여 탐색적 요인분석 후 다변량분석, 중다회귀분석, 판별분석을 통해 검증하였다. 연구결과는 첫째, 운동변화단계에 따라서 운동자기도식은 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 운동변화단계에 따라서 운동중단유혹은 지도자와 의욕상실에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 행동적 자기도식과 의욕상실은 운동변화단계를 판별하는데 주요 요인인 것으로 나타났다. 넷째, 운동자기도식은 의욕상실에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났고, 감정에는 인지-감정적 자기도식이 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.137-138
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• 2008

가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있기 때문에 운전 시 유지 보수가 불필요하도록 설계목표를 정하여 제작되고 있지만, 제작과 운전 단계에서 치명적인 결함이 발생할 수 있고, 이러한 결함들은 전력기기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 사고발생 전 단계에서 대규모 전력 사고의 발생 요인 중 하나인 전력기기 내부의 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며, 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 전력 기기의 내부 결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 Cubicle 구조체 위치의 판별에 사용되는 기법 중 하나인 상변측정법(Trilateration)을 적용함으로써, GITr Mockup(170kV 급)의 세 개의 센서를 이용하여 결함에서 발생되는 부분방전 신호를 3차원적으로 분석하기 위한 연구를 위해 3개의 센서가 구성하는 평면상에 인위적 결함을 위치시켜 결함의 위치를 2차원적으로 분석하는 연구를 수행하여 약 5cm 오차 범위 내에서 결함을 판별하였다.

• 한국노년학
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• 제31권1호
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• pp.79-96
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• 2011

본 연구는 노년기 부정적 경험인 상실경험과 발달과업인 자아통합감 수준에 따라 노년기 적응을 군집화하고 어떤 개인·환경적 변인들이 영향력 있게 군집을 잘 판별해주는지 파악하였다. 그리고 판별된 변인들의 수준에 따라 상실경험에 대한 자아통합감의 결과가 달라지는지 확인하였다. 60세 이상 245명의 노인을 대상으로 자료를 표집하였으며, 본 연구에서 사용된 변인들은 인지적, 정서적, 의지적, 영적, 사회적 차원의 다차원적 변인들이 포함된 개인변인들(일반적 자기효능감, 사회적 자기효능감, 신체적 자기효능감, 실존적 영성, 종교적 영성, 낙관주의)과 환경변인들(정서적지지, 정보적지지, 물질적지지, 평가적지지, 사회적 활동)을 연구에 사용하였다. 자료 분석을 위해 기술통계, ANOVA, 군집분석, 단계적 판별분석, 위계적 중다회귀분석, 이원변량분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 상실경험과 자아통합감 수준에 따른 노년기 적응은 4개로 군집화 되었으며 둘째, 군집을 타당하게 판별해 주는 변인은 낙관주의, 신체적 자기효능감, 실존적 영성, 정서적지지로 나타났다. 셋째, 판별된 변인들의 수준에 따라 자아통합감의 결과가 달라지는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점에 대해 논의하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제7권3호
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• pp.48-55
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• 2004

본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.