The classification of biotope type in major Korean cities was made based on the land use concept rather than the ecological concept of the land as the habitat of biological communities. Therefore, biotope type need to be reclassified according to ecological concerns and regional characteristics. This study attempts to clearly define various critical concepts regarding the classification of biotope type, such as classification hierarchy, classification criteria, classification factor, classification indicator, classification key, and classification standard. Furthermore, it also attempts to suggest the ways to improve the classification system of biotope type by sampling the cases of major Korean cities. The classification system of biotope type is required to have a coherent system that provides basic guidelines, standards and hierarchy with regard to biotic, abiotic and anthropotic factors, as well as classification indicators and classification keys.
본 연구는 가계의 저축운용형태에 따라 가계저축유형을 분류하며 또한 각 저축유형 의 결정요인을 규명하고자 하였다. 분석을 위하여 국민은행이 실시한 1990년도 가계금융이 용실태조사 자료를 이용하였다. 군집분석에 의해 가계저축의 유형을 분류하였으며 가계저축 유형에 대한 결정요인을 찾기 위하여 로짓분석을 사용하였다. 가계적축은 상이한 5개의 유 형으로 분류하였으며 각 유형은 그에 해당하는 가계 저축행태의 특징에 근거하여 수익추구형, 안전지향형, 지역밀착형, 인간관계중시형 및 유비무환형으로 명명하였다. 가계저축유형별 결정요인을 유형에 따라 다소 차이를 보였으나 가계소득, 가구주의 직업, 가구주의 학력이 가장 중요한 결정요인 것으로 나타났다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6D
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pp.685-691
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2009
The purpose of this paper is to classify the traffic condition in freeway by the impacts of road weather. The factor analysis showed that weather factors, which are considered as influential, are identified as weather condition (rain or clear), temperature and sight distance with RWIS and VDS data in Seohae bridge used. The result of ANOVA shows that weather is dividedinto clear and rainy; temperature into below and equal or above $5^{\circ}C$ and sight distance into below or equal or above 10km. Based on those factors, the freeway traffic condition has been classified as five different types. The flow-speed model for each traffic conditions was proposed, which was not significant due to the lack of smaple data. Although not sufficient, the methodology to categorize traffic situation model presented in this paper may shed light on the idea for the future and can be used for proper traffic management for each weather condition.
서비스품질의 차원과 위계에 대한 논의가 최근 들어 늘어나고 있다. 그 이유는 서비스품질, 고객만족, 고객의 긍정적 행동의향, 수익성 간의 선순환 때문이다. 차원모델은 SERVQUAL과 SERVPERF 모델이 있고 위계모델은 Grönroos(1984)모델과 미국학자들이 개발한 모델이 대표적이다. 최근들어 이들을 결합한 하이브리드모델이 제안되고 있다. 하지만 기존의 하이브리드모델은 차원과 위계를 결합하여 일반성은 높지만 위계를 정하는 이론적 근거가 분명하지 않다. 본 연구는 욕구위계이론 중 Herzberg(1968)의 두 요인이론에 근거하여 서비스품질의 위계모델을 제시하려 한다. 이를 위해 CIT로 판매접점에서 고객이 느끼는 결정적 사건(critical incidents)을 조사하였다. 먼저 중복요인과 단독요인으로 나누고 각각을 다시 불만족중심과 만족중심으로 나눌 때 이들 결정적 사건이 잘 분류되었다. 분류결과 신뢰성은 불만족중심 중복요인, 응답성은 만족중심 중복요인, 공감성은 단독만족요인으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 서비스품질의 욕구위계모델에 따르면 신뢰성, 응답성, 공감성의 순으로 서비스품질이 중요하다. 확신성과 유형성은 따로 분류되는 결정적 사건이 없어 만족, 불만족 요인을 도와주는 조절요인으로 볼 수 있다.
This research is to the establishment of a conceptual framework that supports road characteristic classification from a new point of view in order to complement of the existing road functional classification and examine of traffic pattern. The road characteristic classification(RCC) is expected to use important performance criteria that produced a policy guidelines for transportation planning and operational management. For this study, the traffic data used the permanent traffic counters(PTCs) located within the national highway between 2002 and 2006. The research has described for a systematic review and assessment of how exploratory factor analysis should be applied from 12 explanatory variables. The optimal number of components and clusters are determined by interpretation of the factor analysis results. As a result, the scenario including all 12 explanatory variables is better than other scenarios. The four components is produced the optimal number of factors. This research made contributions to the understanding of the exploratory factor analysis for the road characteristic classification, further applying the objective input data for various analysis method, such as cluster analysis, regression analysis and discriminant analysis.
본 연구에서는 엔터프라이즈 아키텍처(Enterprise Architecture:EA)의 운영 및 성과에 영향을 미치는 요인으로 EA의 핵심성공요인과 EA 전담조직의 역할을 선정하였으며, 특히 EA 전담조직의 중요성을 증명하고자 한다. 구체적으로 EA 관리 및 운영단계에서의 핵심성공요인을 기반적, 문화적, 제도적의 세 요인으로 분류하였고, EA 전담조직의 역할은 계획관리, 체계관리, 인적자원관리, 정보관리, 위험관리의 다섯 가지 분류로 나누어 각각의 요인이 EA 성과에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.225-234
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2000
기존의 인터넷 비즈니스를 분류하는 분류법이 인터넷 비즈니스의 특성을 규명하고 새로운 인터넷 비즈니스를 고안하는 데는 적합한 방법이지만 기업들에게 의미 있는 경영전략을 제시하는 데에는 어려움이 있다. 이에 새로운 분류기준으로 인터넷 기업들을 분류하고 경영 전략적인 측면에서 시사하는 바를 알아본 후, 성과모형을 개발하여 인터넷 기업들에게 바람직한 비즈니스 유형을 규명하였다. 또한 인터넷 비즈니스의 핵심 성공요인을 도출하여 향후 기업들이 본 연구 결과를 통해서 기업 성과 증진에 도움을 줄 것으로 기대한다.
Highway classification is an essential part of defining design criteria of roads. This study is to classify highways by factor analysis. To accomplish the objectives, factor analysis is performed for classifying highways using the traffic data observed at the permanent traffic count points in 2004. A total off variables are applied : AADT, K factor, D factor, heavy vehicle proportion, day time traffic volume proportion, peak hour volume proportion, sunday factor, vacation factor and COV(Coefficient of Variation). The results of factor analysis show that variables are divided into two factors, which are the factor related to the fluctuational characteristics of traffic volume and the factor related to heavy vehicle and directional volume characteristics. According to the results of cluster analysis, 353 permanent traffic count points are categorized into such three groups as type I for urban highway, type II for rural highway, type III for recreational highway, respectively.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.1
s.35
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pp.13-19
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2006
When investigating the damage of a forest fire, quite a few are depending on the naked eye observation. However, if the damage spreads to another area, it is easy to use the satellite images because it is hard to reach all the damaged areas on foot. From this research, we did a statistical interpretation of after fire using satellite image data to classify the damage on first and second factor analysis. As a result, it was more easier to classify the river's plants and ridges between rice fields that were in the forest fire damage area in the second observation then the first observation. Also, we could classify the area by areas that were damaged more or less using the second factor analysis. To verify this, we used the forest fire images collected from the satellite images and the actual survey data collected from spectral radiometer to see if these two datawere correlated and as a result we found out that they were highly involved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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