k (${\geq}2$) 그룹의 p-차원 데이터의 시각화에서 가장 전형적인 방법은 Fisher의 정준판별분석(canonical discriminant analysis; CDA)이다. CDA는 마할라노비스 공간에서 k개 그룹 중심을 근사하게 통과하는 저차원 부공간에 관측점들을 사영한다. 본 논문은 척도화 유클리드 공간에서 다그룹 다차원 데이터를 시각화하는 방법을 제안하는데, 저차원 부공간의 제1축(또는 제1축과 제2축)은 그룹 중심들의 최대변별(maximum discrimination)에서 찾고 부공간의 제2축(또는 제3축)은 관측개체들의 최대산포(maximum dispersion)에서 찾는다. 이러한 혼종방법(hybrid method)은 2-그룹 다차원 자료의 시각화에서 특히 유용하다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권3호
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pp.137-149
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2007
Most of hospitals, especially small-scale hospitals, have tried to get customers through the Internet as what companies have done recently. There are various attempts that increase visits to one's web-site in plastic surgery hospitals. However, in plastic surgery, there have been few studies on which an attribute contributes to increase the number of web-site visit. In order to derive the important attributes on the number of visit, we compared functional attributes of 30 high-visit plastic surgery web-sites with those of 30 low-visit web-sites using statistical and data mining methods. For analysis, three methods have conducted including Multiple Discriminant Analysis (statistical method), Decision Trees (data mining method), and Artificial Neural Network (data mining method). Furthermore, results of each method have been evaluated one another. The result of this study shows that a few attributes like 'Simulating cyber plastic surgery program', 'recommendation of information' explain the number of the visitors between high and low visit web-site. The methodology employed in this study provides an efficient way of improving satisfaction of visitors of plastic surgery website.
Some pattern recognition methods have been used to characterize Korean ancient porcelainsherds using their elemental composition as analyzed by instrumental neutron activation analysis. A combination of analytical data by means of statistical linear discriminant analysis(SLDA) has resulted in removal of redundant variables, optimal linear combination of meaningful variables and formulation of classification rules. The plot in the first-to-second discriminant scores has shown that the three distinct territorial regions exist among porcelainsherds of Kyungki, Chunbuk-Chungnam, and Chunnam, with respective efficiencies of 20/30, 22/27 and 14/15. Similar regions have been found to exist among punchong porcelain and ceradonsherds of Kyungki, Chungnam and Chunbuk, with respective efficiencies of 7/9, 15/16 and 6/6. Classification has been further attempted by statistical isolinear multiple component analysis(SIMCA), using the sample set selected appropriately through SLDA as training set. For this purpose, all analytical data have been used. An agreement has generally been found between two methods, i.e., SLDA and SIMCA.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권3_spc호
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pp.187-199
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2013
South Korea became the country where there is the most plastic surgery per person in the world. Plastic surgery already has been the core part in the beauty industry. Therefore, in order to understand the beauty industry, we studied the characteristics of the plastic surgery's websites. From 2006 to 2011, we researched total number of 407 plastic surgery websites including, 166 the most visited plastic surgery websites, 241 comparing of bench mark websites. The collected data was analyzed by using the method of Multiple Discriminant Analysis(MDA). As a result of the research, firstly, the most visited plastic surgery websites were not a contents provider but a community website, secondly, well organized and actively adaptable of the rapid changes from environment. In addition, there were also competitiveness to become the most visited plastic surgery website and by the possibilities, the relatively large size of plastic surgery had high probability to own the most visited website. This research paper is looking forward to be used as the understanding the e-business of the plastic surgery.
This study was investigated to evaluate the morphologic characteristics of deepbite tendency as multiple factors. The subjects consisted of 60 control subjects(male 25, female 35) and 137 deephite patients(68 male, 69 female). The deepbite group was composed of 4 subgroups(Class I 44, Class II div. 1 40, Class II div. 2 13, Class III 40). The mean age was 21.57 year for the control group 21 year for deepbite group lateral cephalograph in centric occlusion were taken, traced, and digitized for each subject. The statistically computerized analysis was carried out with SAS program. The results were as follows ; 1. In deepbite group, saddle angle is lesser than that of normal group. 2. The vertical dysplasia is prominent on anterior lower face and is closely related with mandibular form and inclination. 3. Without consideration of sagittal relationship, the dental factors such as curve of Spee, interincisal angle, U1 to upper lip length were prominent in the deepbite group. 4. Although there were individual variances in the perioral soft tissue profile, the lip presented more protruded pattern. 5. There was no significant difference in hyoid bone position and inclination between normal and deepbite group. 6. The multivariate discriminant analysis between normal and Class I deepbite group showed that curve of Spee, AB-MP angle, interincisal angle, articular agnle were critical in the determination of deepbite as multiple factors.
In spite of many studies on statistical model for pattern identifications (PIs), little attention has been paid to the complexity of pattern diagnosis processed by oriental physicians. The aim of this study is to develop a statistical diagnostic model which discriminates four PIs using multiple indicators in stroke. Clinical data were collected from 981 stroke patients and 516 data of which PIs were agreed by two independent physicians were included. Discriminant analysis was carried out using clinical indicators such as symptoms and signs which referred to pattern diagnosis, and applied to validation samples which contained all symptoms and signs manifested. Four Fischer's linear discriminant models were derived and their accuracy and prediction rates were 93.2% and 80.43%, respectively. It is important to consider the pattern diagnosis processed by oriental physicians in developing statistical model for PIs. The discriminant model developed in this study using multiple indicators is valid, and can be used in the clinical fields.
1. Objectives: This study is about a development of Sasang constitutional classification algorithm using facial information. 2. Methods: We analysed the datum of middle aged (20~48) women collected by multi-center researchers in 2007. And this study analysed the data of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used multiple comparison, exploratory discriminant analysis and clinical decision to select optimal 3D facial variables which will be input in discriminant analysis model. And we used univariate F values and stepwise discriminant function analysis to choose best impression variables. 3. Results and Conclusions: In this study, derived discriminant function's explanation power was 39% in female group. Diagnostic accuracy rate was 66.0% in female group. And in test sample, Sasang constitutional diagnostic accuracy rate was 56.9%. In this process we could help improve the objectification of Sasang constitution diagnosis.
본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.
고려말 삼별초의 대몽항쟁지인 진도 용장성 유적과 완도 법화사지 유적에서는 문양과 형태가 동일한 암숫막새 유물이 출토되었다. 중성자 방사화분석법을 이용하여 각 유물들을 미량성분분석하고 그 결과를 다중상관분석과 판별분석하여 원료인 점토 산지의 동일성을 알아보았다. 다중상관분석 결과 미량성분원소 [La : Sm]과 [Lu : Yb] 사이에 높은 선형 증가의 관계가 존재하였으며 이를 바탕으로 판별분석 결과 미량성분원소 Cr, Sc, ${\Delta}$ (${\Sigma}$(Lu, Yb)), Eu에 대하여 청도 토기 가마터 유적, 청양 기와 가마터 유적, 진도 용장성 유적과 완도 법화사지 유적, 장도 청해진 유적은 95% 이상의 분류정확도로 유물의 원료산지가 서로 명확히 구분되었다. 그 결과 진도 용장성 유적과 완도 법화사지 유적에서 출토된 암숫막새 유물들의 원료 산지가 서로 동일하다는 것을 알았다.
Viola와 Jones가 사용한 Haar-like 특징 기반 약분류기의 분별력을 개선하기 위하여, 2차 판별식에 기반한 판정 경계(decision boundary) 결정 방법을 제안한다. Viola와 Jones가 부스팅된 약분류기 앙상블을 사용해서 강분류기를 만들 때 사용한 단일 판정 경계 기반 약분류기는 특징 공간을 지나치게 단순하게 해석한 산물이어서 대부분의 경우 최적이 아니며, 객체 클래스와 배경 클래스 간을 효율적으로 분별하기에 흔히 너무 약하다. 이 논문에서 제안하는 2차 판별식 분석에 기반한 방법은 객체 클래스와 배경 클래스 사이에 다중 판정 경계를 사용하는 약분류기를 만들어준다. 1000개의 positive 샘플과 3000개의 negative 샘플을 훈련에 사용하고, 500개의 positive와 500개의 negative를 테스트에 사용한 차량 검출 실험을 통해서, 기존의 단일 문턱치 기반 약분류기 방식에 비해, 제안 기법이 더 적은 수의 분류기를 사용하면서도 더 우수한 분류 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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