• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.633-636
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• 2006

In order to determine new settings of key process variables optimally, a new rule induction method through a historical data is proposed without using an explicit functional model between process and quality variables. First, a partial least square is used to reduce the dimensionality of the process variables. Then new process settings that yield the best quality variable are identified by sequentially partitioning the reduced latent variable space using a patient rule induction method. The proposed method is illustrated with a case study obtained from steel-making processes. We also show, through simulation, that the proposed method gives more stable results than estimating an explicit function even when the form of the function is known in advance.

• 한국경영과학회지
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• 제36권4호
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• pp.161-184
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• 2011

As movie demands become more and more diversified, it is necessary for movie related firms to segment a whole heterogeneous market into a number of small homogeneous markets in order to identify the specific needs of consumer groups. Relevant market segmentation helps them to develop valuable offer to target segments through effective marketing planning. In this article, we introduce various segmentation methods and compare their advantages and disadvantages. In particular, we analyze "2009~2010 consumer survey data of Korean Film Industry" by using Latent Class Analysis(LCA), a statistical segmentation method which identifies exclusive set of latent classes based on consumers' responses to an observed categorical and numerical variables. It is applied PROC LCA, a new SAS procedure for conducting LCA and finally get the result of 11 distinctive clusters showing unique characteristics on their buying behaviors.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제26권3호
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• pp.235-252
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• 2023

We investigated the classification of learner groups for students' mathematical modeling competency and analyzed the characteristics in each profile group for each country and variable using PISA 2012 data from six countries. With a perspective on measuring sub-competency, we applied the latent profile analysis method to student achievement for mathematical modeling variables - Formulate, Employ, Interpret. The findings showed the presence of 4-6 profile groups, with the variables exhibiting high and low achievement within each profile group varying by country, and a hierarchical structure was observed in the profile group distribution in all countries, interestingly, the Formulate variable showed the largest difference between high-achieving and low-achieving profile groups. These results have significant implications. Comparison by country, variable, and profile group can provide valuable insights into understanding the various characteristics of students' mathematical modeling competency. The Formulate variable could serve as the most suitable predictor of a student's profile group and the score range of other variables. We suggest further studies to gain more detailed insights into mathematical modeling competency with different cultural contexts.

• 한국안전학회지
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• 제37권2호
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• pp.18-27
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• 2022

Construction accidents are difficult to prevent because several different types of activities occur simultaneously. The current method of accident analysis only indicates the number of occurrences for one or two variables and accidents have not reduced as a result of safety measures that focus solely on individual variables. Even if accident data is analyzed to establish appropriate safety measures, it is difficult to derive significant results due to a large number of data variables, elements, and qualitative records. In this study, in order to simplify the analysis and approach this complex problem logically, data preprocessing techniques, such as latent class cluster analysis (LCCA) and predictor importance were used to discover the most influential variables. Finally, the correlation was analyzed using an alluvial flow diagram consisting of seven variables and fourteen elements based on accident data. The alluvial diagram analysis using reduced variables and elements enabled the identification of accident trends into four categories. The findings of this study demonstrate that complex and diverse construction accident data can yield relevant analysis results, assisting in the prevention of accidents.

• 지역연구
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• 제31권3호
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• pp.19-37
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• 2015

본 연구는 자동차 소유가구를 대상으로 가구의 교통비 지출 중 대중교통비의 지출비율에 영향을 미치는 요인들의 구조적 관계를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여, 2010년 도시가구에 대해 심층 면접조사를 수행한 한국노동패널 자료를 기초로, 가구/주택 특성과 활동특성에 대한 자료를 수집하였으며, 조사 가구가 거주하는 지역의 토지이용 및 교통 여건 관련 분석 자료를 수집 가공하였다. 수집된 정보에 대한 인자분석을 통하여 대중교통비 지출비율에 영향을 미치는 요인에 대한 구조방정식모형을 구축하였다. 분석 결과, "계획된 도시지역"특성과 "보편적 가구특성"에 대한 잠재변수는 대중교통비 지출비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, "가구생활비 지출"은 부(-)의 영향 관계를 나타냈다. 본 연구는 자동차 소유가구의 대중교통 이용 증진을 위해서는 가구활동에 대한 대중교통의 이용 편리성 확충과 토지이용/교통 여건의 개선이 필요함을 시사한다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.721-732
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• 2018

잠재집단 모형은 다변량 범주형 자료 안에 숨겨진 집단을 찾는 매우 중요한 도구종의 하나이다. 하지만 실제 자료분석에서 너무 많은 관찰변수들을 포함시킨 모형은 모형을 복잡하게 만들고 또한 모수추정의 정확도에 영향을 주기 때문에 정보가 손실되지 않는 내에서 유용한 변수를 찾는 것은 중요한 문제이다. Dean과 Raftery (2010)은 잠재집단 모형에서의 변수선택을 위해 BIC를 이용한 Headlong search 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 이 방법을 대체할 수 있는 방법으로 적합한 모형으로부터 계산된 잠재집단에 속할 사후확률을 이용하여 변수 선택을 하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 잠재집단 모형의 적합성을 측정할 수 있는 새로운 통계량과 이를 이용한 변수선택 알고리즘을 제시할 것이다. 또한 제안된 방법의 효율성을 모의실험과 실증자료 분석을 통해 살펴보고자 한다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.83-87
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• 2012

본 연구는 취업장애인의 보조공학기기 사용형태의 변화에 따른 잠재계층을 분류하고 그에 대한 영향요인을 탐색하는데 그 목적이 있다. 분석에는 장애인고용패널조사 1-3차년도 자료가 사용되었다. 분석방법은 준모수적 집단 중심 접근방법(semi-parametric group based approach)을 적용하였다. 분석모형은 종속변수가 보조공학기기 사용여부를 나타내는 이분형 척도(dichotomous scale)라는 특성을 고려해 로짓모형을 적용하였다. 보조공학기기 사용 변화 형태에 따라 3개의 잠재계층이 도출되었으며 이들은 보조기기 지속사용 집단, 보조기기 중간사용 집단, 보조기기 사용 급감소 집단으로 구분되었다. 다항로짓분석으로 영향요인을 검증한 결과, 학력, 장애유형, ICF, 주관적 사회경제적 지위, 일상생활만족도가 잠재계층을 결정하는 데 유의미한 변수로 나타났다. 마지막으로 분석결과에 따른 시사점을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.615-632
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• 2017

무작위 통제시험에서와 달리, 관찰연구에서는 편향되지 않은 인과관계를 추론하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근 잠재범주분석(latent class analysis; LCA)에서 처치의 평균인과효과(average causal effect; ACE)를 추정하기 위한 새로운 방법들이 제안되었으나 이러한 방법들은 실제 데이터를 분석하는 응용 연구에 초점이 맞춰있다. 따라서 ACE의 참값을 알 수 없어 추정 방법의 성능을 평가하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 Park과 Chung(2014)이 제안한 방법을 개선하여, 다항범주형 처치변수가 잠재변수인 상황에서 다항범주형 결과변수에 미치는 인과효과 추정방법을 제안하고 처치변수와 결과변수가 잠재변수 또는 관측변수를 포함하는 여러 상황에서 본 연구가 제안한 인과효과 추정방법의 성능을 모의실험연구를 통하여 평가하고자 한다. 더불어 'National Longitudinal Study of Adolescents Health'자료를 사용하여 미국 여성 청소년 성장과 약물사용에 대한 인과효과를 추론하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.331-338
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• 2022

차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.

• Human Ecology Research
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• 제53권4호
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• pp.425-432
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• 2015

This paper verifies the effect of the personal dietary habits on students' school lunch satisfaction and the effect of food related activities such as rural communities' experience and safe and nutrition education. Personal dietary habits (5-Likert scale), satisfaction of school lunch (5-Likert scale), and rural community experiences, are investigated. A survey from 10 middle schools in Gyeonggi-do was undertaken from September to October, 2014. Multi regression analysis and t -test are applied. This study applied factor analysis and derived three latent variables in order to know the latent variables of eating habits. Students with rural communities' experience are satisfied with school lunches more than those who have not experienced it. Further related education (such as eating habits, safe and organic food) have a positive effect on students' school lunch satisfaction. Appreciation for school lunch (p<.001) and eating breakfast (p<.01) are significant among the independent variables that included three latent variables, the taste of school lunch (p<.001), eating well all kinds of food (p <.001). The results shows that students with a balanced diet are more satisfied with school lunches. Personal eating habits and understanding food and agriculture are important factors to improve students' satisfaction about school lunch on top of the quality of food and facilities. Students with rural community experience show improved satisfaction and this experience can be a good way for students to understand food. Food related education (including farming) are recommended to raise student school lunch satisfaction.