Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.501-510
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2003
Ordinary computer program in the context of MDS for providing separate graphs according to "individuals" is usually referred to as INDSCAL(individual difference scaling), which enables one to detect dissimilarities between "subjects". This article is concerned with applications of INDSCAL concept to MDPREF and perceptual map. Related algorithm is presented and is implemented through illustrative analysis of Korean credit card data.
MDPREF(Multidimensional Preference Analysis) is a program for analysis of preferences. It is what is known as a vector model. This means that the objective of the MDPREF analysis is to identify a perceptual map displaying subject(attribute) vectors. To form the subject vectors visually, lines are drawn from the origin of the plot to each subject point. We analysis the defense industry infrastructure in fire power area by using MDPREF.
교통정책에 대한 평가는 평가자의 관점에 따라서 차이가 있기 때문에, 단순한 빈도분석보다는 평가대상에 대해서 정확한 인지 서열화를 통한 분석이 필요하다. 본 연구는 대도시의 교통정책에 대한 평가를 위하여, 도로소통, 대중교통, 주차, 보행환경, 광역교통, 교통정보, 교통전체 7개 분야에 대해서 다차원척도법인 ALSCAL법과 MDPREF법을 시용하여 분석을 하였다. 포지셔닝한 결과, 각각 4개 집단으로 분류되었으며, 전체적으로는 비슷한 경향을 나타내었으나, 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법은 지능형 교통체계의 도입 유무에 따른 교통정책별 개선정도, 벡터 모형인 MDPREF법의 경우는 특정 기능의 확충 내지 구축에 따른 교통정책별 개선정도에 대한 인지경향이 있는 것으로 대별되어 나타났다. 따라서 향후 교통정책을 수립할 경우에는 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법과 벡터 모형인 MDPREF법을 우선적으로 수행하여 평가자의 정확한 인지 서열화를 기한 후, 이를 함께 고려한 교통정책을 수립, 제시하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to analyse the main factors and attributes of psychological evaluation to noise. For this purpose, a psycho-acustic experiment was conducted by using the method of rating scale. 52 subjects were participated in the experiment, 20 stimuli were presented to subjects in random order with 23 adjectives. As a result of factor analysis, it was found that the primary factors for evaluating the quality of noise subjectively are four factors of unpleasantness, intensity, irregularity, and sharpness. And, as a result of MDPREF(multi-dimensional analysis of preference data), it was found that the noise sources including the factors of unpleasantness, intensity, and irregularity are related to the sounds of hammering in construction field, car horn, road traffic, idling of car, and printing by computer printer, and the factor of sharpness are the sounds of car siren, claps of thunder, car horn, and snowstorm etc.
웹사이트 및 사용인구의 폭발적인 증가와 함께 사이트의 방문자를 끌어들이기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고, 이에 따라 웹사이트의 사용편의성과 함께 사용자의 감성적 만족도를 높여줄 수 있는 방안에 대한 연구가 강조되고 있다. 특히 사용자가 웹사이트 디자인에서 느끼는 감성적 이미지가 사용 만족도와 사이트 재방문율에 미치는 영향이 강조됨에 따라 웹사이트의 특성에 따른 사용자들의 선호 감성 파악의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 웹사이트를 특성에 따라 9개의 카테고리로 분류하고 웹사이트의 임지 감성요인들을 요인분석 기법을 사용하여 10개의 대표 감성으로 축소하였다. 설문 조사를 수행하여 웹 분류별 선호 감성을 평가하였으며 MDPREF 기법을 사용하여 웹사이트의 특성에 따른 선호 감성이미지를 파악하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.297-306
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2004
It is usual that multivariate data analysis produces related (small number of) artificial variates for data reduction. Among them, refer to MDS(multidimensional scaling), MDPREF(multidimensional preference analysis), CDA(canonical discriminant analysis), CCA(canonical correlation analysis) and FA(factor analysis). Varimax rotation of artificial variables which is originally invented in FA for easy interpretations is applied to diverse multivariate techniques mentioned above. Real data analysisis is performed in order to manifest that rotation improves interpretations of artificial variables.
Presently, it was faced with serious social problems as traffic accident, parking violation & traffic congestion due to change of industrial structure, expansion of economic volume, elevation of national life level and rapid motorization. Accordingly, the study is research to improve immidiate transportation problems which could be establish the rating model about consideration degree of evaluation factor based on MDPREF's method in connection with Intelligent Transportation System(ITS)
Traffic has a very important function but has caused such social problems as traffic congestion parking and traffic accidents in metropolitan areas. It is difficult to examine the causes of traffic accidents related to human life, which occur by human, vehicle and environmental factors. But human factor is the only measure requlating these factors together an analyzing factors influencing establishment of counterplan of traffic accidents. Consequently , this study employs the principal component analysis and stepwise multiple regression analysis to estimate the characteristics and influential factors of traffic accidents and defines the typical patterns of happening lots of traffic accidents. Accordingly, this study establishes an acknowledgement model of the causes and preference model of the counterplan of traffic accidents using Multi-Dimension Preference(MDPREF) method.
현재 자가용의 수요가 지속적으로 증가하는 현 시점에서 대중교통 활성화를 위한 대책으로 부산광역시에서는 BRT를 구축하였다. 그러나 BRT 정류장과 일반정류장은 통일성이 없으며, 버스 노선체계 운영상 BRT 노선을 벗어나는 횟수가 많아 좌 우회전하는 버스가 BRT 노선에서 일반 도로로 진입하여 차량의 흐름을 방해하는 요인으로 작용하고 있다. 또한 BRT 진출입부의 병목 현상이 가속화되면서 특히 교통량이 많은 출퇴근 시간대에 정체를 유발하여 승용차 운전자 그룹의 불만을 초래하고 있다. 따라서 본 연구는 시민의식 조사를 통해 BRT 구간의 운행 효과를 높일 수 있는 효율적인 방안을 도출하고자 한다. 이에 본 연구에서는 BRT 서비스 평가 항목 외에 현재 BRT에 대한 문제요인을 항목으로 추가하여 BRT 시설 및 운영에 대해 IPA를 이용하여 중요도 만족도 평가를 실시하였다. BRT에 대한 의식과 주 교통수단에 따라 그룹을 구분하여 그룹 간 차이를 보고자 하였다. 그 결과, BRT에 대해 긍정적이면서 버스 이용자 그룹은 버스의 쾌적성, 무단횡단단속에 대한 개선이 필요하며, 부정적이면서 승용차 이용자 그룹은 BRT 버스의 차로변경, 승용차통행속도에 대한 개선이 필요하다고 나타났다. 앞서 차이를 나타낸 그룹을 다차원척도법 중 MDPREF법을 활용하여 면밀히 살펴본 결과 평가항목과 교통수단 별 이용자 그룹 응답자의 개인속성 간의 평가방향이 잘 나타났으며, 평가문항에 대한 응답자들의 부합정도가 높은 것으로 나타났다.
The importance of the industrial safety has been growing gradually as well as the prevention activities on industrial accidents. Industrial accident rates have been decreasing by the prevention activities. However, the fatal industrial accidents such as the death tend to increase and risk per accident has increased. The previous studies on the industrial accidents focus on the entire accidents. However, these studies are lacking for the fatal industrial accidents such as the death. The purpose of this paper is to analyze the characteristics and trend of death which occurred by industrial accident, based on the real data of deaths collected last 5 years from 1999 to 2003 in korea. This paper suggests a analysis method using MDS(MultiDimensional Scaling) that considers accidents variables and properties simultaneously. We evaluate MDPREF (Multidimensional Analysis of Preference Data), one of the MDS analysis, to know the relations between the type of industry and region as well as the type of industry and occupation. This paper finds the type of industry which has high possibilities of death by regional groups. In addition, we find the type of occupation which has high possibilities of death by the type of industry. These findings indicate that industrial classification should be differently controled according to type of occupation and region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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