• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.114-119
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• 2009

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2007.05a
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• pp.115-119
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• 2007

본 연구의 목적은 선박관리회사에서 관리하는 선박의 운항사고를 사전에 예측하여 사고를 미연에 예방 또는 저감하고, 사고 발생시에는 신속 대처하여 사고결과 발생되는 손실을 최소화하기 위한 운항사고 예측 시스템을 개발하는데 있다. 이러한 운항사고 예측 시스템을 개발하기 위해서는 과거 문서로 작성된 사건을 숫자로 변환시킨 수량화 데이터 제작이 우선 필요하다. 수량화 데이터를 이용하면 통계기법을 적용하여 다양한 사건 사이에 숨어 있는 기본적인 요소를 축출할 수 있고, 이러한 요소 사이의 상관관계를 통하여 사고발생 수준을 숫자로 표시할 수 있기 때문에 사전에 해당 위험정도를 알 수 있다. 본 연구에서는 운항사고 예측 시스템 개발의 초보단계로서, 과거 사건기록을 수량화 데이터로 변환하기 위한 절차와 결과를 기술하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.331-338
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• 2006

Quantification method III is designed by C. Hayashi as visualizing technique for two-way cross-classified tables. Specially in Japan, its usefulness is timely proven in social and marketing surveys. In several instances, relatively large quantification scores are assigned to low-frequency categories. Thus, they lead to unreliable data interpretation. The aim of this study is to develop stable solution to overcome such traits of quantification method III. The solution is of shrinkage type induced by small perturbations and is applied to a multiple response data obtained in a Korean social survey.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.51-59
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• 2003

Marine Casualty Forecasting System (MCFS) is to broadcast the prediction number and risk level of marine casualties as like daily weather forecasting. The MCFS consists of marine casualty numerical D/B, prediction model and, three-dimensional statistics visualization system. The implementation procedure for the numerical D/B is described in the paper. The data relating to a total of 724 ship casualties in the west-southern sea area (latitude 33$^{\circ}$N∼35$^{\circ}$ and longitude 124$^{\circ}$E∼127$^{\circ}$E) of Korean peninsula for 11 years (1999∼2000) have been compiled. The analysis method of numerical D/B is proposed and discussed its usability.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.305-320
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• 2001

다차원선호분석(mutidimensional preference analysis)은 여러 상품들에 대한 개인(또는 그룹)의 선호도를 알아보기 위한 분석방법으로 결과는 보통 2차원 그림으로 제공된다. 본 연구에서는 의미있는 두 가지 최적척도 기준을 제안하고 이와 연관된 행 및 열표시자를 유도하고 있으며, 아울러 사전지식을 반영하기 위해 부분수량화를 다차원선호분석에 도입하는 방법을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 다차원분석기법들을 실제 인터넷 검색엔진에 대한 선호도 자료에 적용한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.143-151
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• 2000

The purpose of this study is to suggest usefulness of causal relation analysis about categorical data to business administration and other social sciences. Some examples of their application are presented.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.8 no.2
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• pp.173-181
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• 1997

In oriental medicine, it is required that correct medical knowledge should be maintained for medical expert system which analyzes and diagnoses patients symptoms. Typical medical expert system has a knowledge base as its core, and the knowledge base contains a domain specific knowledge about patients records. However, oriental medicine diagnostic knowledge is formed mostly as qualitative data, knowledge could be ambiguous and uncertain. In this paper, we looked at quantification methods and propose a method for quantifying the oriental medicine diagnostic knowledge, which is improving the knowledge base of an oriental medicine expert system.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.194-195
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• 2016

IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.206-211
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• 2006

The quantification analysis problem is that how the m entities that have n characteristics can be linked to p-dimension space to reflect the similarity of each entity In this paper, the optimization approach for the quantification analysis problem using neural networks is suggested, and the performance is analyzed The computation of average variation volume by mean field theory that is analytical approximated mobility of a molecule system and the annealed mean field neural network approach are applied in this paper for solving the quantification analysis problem. As a result, the suggested approach by a mean field annealing neural network can obtain more optimal solution than the eigen value analysis approach in processing costs.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.3
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• pp.421-428
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• 2009

On the visualization of categorical data, if the number of categories is small, we can consider Hayashi Quantification Method 3 for visualization of the categories of the variables. But it is known that the method is unstable because it quantifies more significantly for the small frequency categories rather than large frequency categories. The purpose of this research is to propose the visualization of large two-way crosstabulation data by PLS methods for checking the relationship between the categories of row and column variables. In this research, we utilize the PLS visualization methods (Huh et al., 2007) that is proposed for visualization of the qualitative data to visualize the categories of the large categorical data. We also compared both methods by applying them to real data, and studied the results from PLS visualization method on the real categorized data with many categories.