다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.
본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.
본 연구는 우리나라 도시철도들의 수송효율성을 분석하여, 수익성 측면에 있어서의 효율성을 향상시키기 위한 정책방향을 제공하고자 수행되었다. 본 연구를 통해 우리나라 도시철도들의 상대적 효율성을 측정하고, 효율성이 부족한 도시철도 노선에 대해 구조적인 문제가 존재하는지를 분석하였다. 분석대상은 전국 공공기관이 운영하는 17개 도시철도 노선이며, 자료포락분석기법(DEA)으로 노선별 효율성을 분석하였다. 분석된 결과로부터 규모의 경제성을 도출하고, 외부요인으로서 무임 손실비용과 운임제도에 따른 운수수입에의 영향정도를 파악하였다. 이 때 분석을 위한 변수로는 다중회귀분석을 통해 도출된 차량수, 운행횟수 두 생산요소를 투입하여 운수수익을 산출하는 형태로 상정하였다. 마지막으로 자료포락분석기법으로 도출된 효율성값을 다차원척도법(MDS)에 적용하여 전국 도시철도에 대한 수익성 측면의 효율성 향상방안을 제시하였다.
Purpose - In this paper, we categorize and segment the 28 national universities in South Korea and measure the degree of dissimilarity (or similarity) between pairs of ones by using dissimilarity distance matrix and cluster analysis, respectively, based on the seven quantitative evaluation of educational conditions (percentage of small-scale courses, percentage of lecture by the faculty, collection of books per student, material purchase per student, percentage of building capacity, percentage of real estate capacity and rate of accommodation) in 2015. In addition, multidimensional scaling (MDS) techniques can obtain visual representation for exploring patterns of proximities among 28 national universities based on seven attributes of educational conditions. Research design, data, and methodology - This work is carried out by the 2015 Announcement of University Information, which is provided by Ministry of Education in South Korea and utilized by multivariate analyses with CLUSTER, PROXIMITIES and ALSCAL modules in IBM SPSS 23.0. Results - We make certain that 28 national universities can be categorized into five clusters which have similar traits by applying two-stage cluster analysis. MDS is utilized to perform positioning of grouped places of cluster and 28 national universities joining every cluster. Conclusions - Both types and traits of each national university can be relatively assessed and practically utilized for each university competitiveness based on underlying results.
Purpose: The purpose of this study was to develop and evaluate a quality of life scale for Korean patients with cancer (C-QOL). Methods: The C-QOL was developed and validated as follows, item generation, pilot study, and psychometric tests. A total of 337 patients diagnosed with stomach, liver, lung, colon, breast, or cervix cancer were recruited. The patients were asked to complete the preliminary questionnaire comprising the content-validated items, the SF-36, and the ECOG performance status. The obtained data was analyzed using descriptive statistics, factor analysis, multidimensional scaling (MDS), multitrait/multi-item matrix, ANOVA, t-test, and Cronbach's alpha. Results: Preliminarily twenty-six items were generated through content validity and a pilot study. Factor analysis and MDS extracted a total of 21 items with a 5-point Likert-type scale (C-QOL). The C-QOL included five subscales: physical status (6 items), emotional status (6 items), social function (3 items), concern status (2 items), and coping function (4 items). The C-QOL established content validity, construct validity, item convergent and discriminant validity, known-groups validity, reliability, and sensitivity. Conclusion: The Newly developed C-QOL is an easily applicable instrument which established psychometric properties and reflected Korean culture. It is recommended for further study to examine the responsiveness of the C-QOL using a longitudinal research design.
Multidimensional scaling can be used to identify relationships among concepts, revealing the structure of the cognitive framework by measuring distances within perceptual maps. The current study sought to examine the relationships among concepts related to photosynthesis in 2,844 $3^{rd}-11^{th}$ grade science students. The questionnaire included items on 'location,' 'products,' 'reactants,' and 'environmental factors', presenting images related to each theme. Students provided responses corresponding to particular topics, and reported the extent to which the concept was related to the topic on a scale from 1 to 30. The survey results were as follows: first, students were not able to clearly distinguish between or understand the four main topics. Second, students organized their cognitive structures by closely associating related concepts after learning. Third, the presented concepts revealed a mixture of scientific and non-scientific concepts, suggesting that students needed to clearly distinguish the preconceptions through which they organized concepts, so that they are suitable for cognitive structures based on learning. Furthermore, non-scientific concepts within perceptions were consistently maintained throughout learning, affecting the proximity of scientific concepts.
To assess short-term variation of summer phytoplankton community structure in different water masses, phytoplankton and environmental factors were monitored from 31 stations on and off the southern coasts of Korea, from June 18 to June 20 2009. According to multidimensional scaling (MDS) and cluster analysis based on phytoplankton community data from each station, the southern sea was divided into two groups. The first group included stations in the south-eastern region of Jeju Island, which is strongly influenced by the Kuroshio warm current. The second group located along the coastal region of the southern sea, which was mainly comprised of Bacillariophyceae and Crytophyceae. Of these stations, St. 13 and 28 formed a temperature front caused by different hydrological conditions. In particular, nutrients and Chl.a concentrations in these two stations were significantly higher compared to those in the other stations. This indicates that phytoplankton population and subsequent microalgal growth under high nutrient concentrations vary in different water masses. Our results support the theory that phytoplankton community structure in the southern sea of Korea can be influenced on a short-term scale by different water masses and currents.
유사성은 인지구조와 그 처리과정을 설명하는 중요한 개념으로 알려져 있으며 유사성 비교과정을 설명하기 위해 제안된 대표적인 초기모형으로는 다차원 척도모형(Shepard, 1964; Nosofsky, 1991)과 대비모형(Tversky, 1977)이 있다. 그러나 초기 모형에 의해 설명되기 어려운 경험적 연구결과들이 발표되면서 유사성의 개념적 타당성에 대한 의문이 제기되었다. Goldstone(1994)은 유사성이 속성차원간의 정렬과정에서 정의된다고 가정하고, 구조적 정렬 개념을 유사성을 둘러싼 개념적 논쟁들을 해결할 수 있는 유망한 대안으로 제안하였다. 본 연구에서는 우선 초기 유사성모형들의 기본 가정과 알고리즘을 개관한 후 속성차원에 대한 선택적 주의의 임의성이나 속성차원들 사이에 존재하는 상관적 구조와 같이 초기 유사성 모형들에 의해 설명되기 어려운 개념적 문제들을 살펴보았다. 그리고 SIAM(Goldston,, 1994)의 개념적 특징과 알고리즘을 알아본 후 구조적 정렬 개념이 범주화, 명사결합, 유추 추리 등의 인지심리학 분야들에 어떻게 적용되었는지를 개관하였다. 끝으로 자료 주도적 처리와 대안적 처리과정의 가능성과 관련된 SIAM의 한계점을 검토하고 가능한 발전방향에 대해 논의하였다.
This study was to suggest the proper level of touch sensibility for twenties while flicking touch phones. A rapid prototype of $480{\times}800$ pixel size was developed for the experiment. Participants were 20 undergraduates, not visually and physically handicapped in using touch phones. 15 different modes, with each mode changing in velocity when flicking the prototype were randomly presented to each subject. The subjects were asked to score what they felt in each mode on a 1-to-6 Likert scale. The data was analyzed by the one-way ANOVA procedure. Each mode showed significant differences in 8 representative emotions except for exclusivity feeling and fresh feeling. Each velocity mode was scaled by the multidimensional scaling technique. Then, vector coordinates in each emotion were obtained by simple regression analysis. 15 velocity modes and each emotion were joint-plotted by the MDS, PROXSCAL. The findings in this study could be basic data for studying affective touch sensibilities in multiple ways.
본 연구는 모바일 테크놀로지를 통해 활용되는 학습 자료에 대해 학습자가 어떻게 인식하는지를 확인하는 목적을 지닌다. 이를 위해 다차원 척도 분석법을 활용하여 학습자가 어떻게 모바일 학습 자료의 유형을 구분하는지에 대한 인식을 탐색하였다. 또한, 의미 변별 척도법을 통해 학습자들이 기존 전통적인 학습 자료와 비교하여 볼 때, 모바일 학습 자료가 어떠한 특성을 지니고 있는지를 확인하였다. 연구 결과, 모바일 테크놀로지를 통해 활용되는 학습 자료의 유형에 대해 학습자는 '콘텐츠와의 상호작용성'과 '실재감' 차원으로 구분하는 것으로 나타났다. 학습자들은 모바일 학습 자료가 기존 전통적 학습 자료보다 '활동적', '학습자 중심적', '다 감각적', '흥미를 유발하는' 특성을 지닌 것으로 인식하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 다양한 모바일 학습 자료의 특성을 학습자 인식을 통해 경험적이고 종합적으로 확인한 의미를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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