야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.
Traditional Korean medicines may be managed more scientifically, through the development of logical criterion to verify their cultivation region. It contributes to advance the industry of traditional herbal medicines. Volatile compounds were obtained from 14 samples of domestic Taeksa and 30 samples of Chinese Taeksa by steam distillation. The metabolites were identified by NIST mass spectral library in the obtained gas chromatography/mass spectrometer (GC/MS) data of 35 training samples. The multivariate statistical analysis, such as Principal Component Analysis (PCA), Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA), and Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis (OPLS-DA), were performed based on the qualitative and quantitative data. Finally trans-(2,3-diphenylcyclopropyl)methyl phenyl sulfoxide (47.265 min), 1,2,3,4-tetrahydro-1-phenyl-naphthalene (47.781 min), spiro[4-oxatricyclo[5.3.0.0.(2,6)]decan-3-one-5,2'-cyclohexane] (54.62 min), 6-[7-nitrobenzofurazan-4-yl]amino-morphinan-4,5-epoxy (54.86 min), p-hydroxynorephedrine (55.14 min) were determined as marker metabolites to verify candidates for the origin of Taeksa. The statistical model was well established to determine the origin of Taeksa. The cultivation areas of test samples, each 3 domestic and 6 Chinese Taeksa were predicted by the established OPLS-DA model and it was confirmed that all 9 samples were precisely classified.
In recent, T-commerce is widely dispersed as alternative type of commerce. It is forecasted that t-commerce system is used more than e-commerce system. Therefore more and more t-commerce-related industries are also recognizing that t-commerce is a critical business model. It is needed to understand the concept of t-commerce and develop the t-commerce marketing strategy. CEO analyses consumer's behaviors according to the data about buyers and applies the advantage of t-commerce to the communication with customers. This t-commerce system plays an important role in maximizing customer satisfaction and affecting their intention to reuse it. Therefore this paper attempts to identify T-commerce critical success factors and divide between use-intention group and unuse-intention group by taking out a discriminant function by the discriminant analysis. This lays a foundation in developing T-commerce strategy. According to the discriminant function extracted, convenience factor, amusement factor, system quality factor, product perception factor are significant in the sequence of influential degree. However, usefulness factor and speedy connection factor are not significant. In result, the target hitting rate is 77.9% in the first unuse-intention group and it is 95.2% in the second use-intention group. The total discriminant target hitting rate is computed to higher value, 86.55%. The statistic package, SPSS 12.0, is used to survey and analyse data and test the hypothesis. The validity and reliability of variables are verified by both reliability analysis and factor analysis. The discriminant analysis is used to tell the difference between use-intention group and unuse-intention group.
본 연구는 지방부 고속도로 상에서 유출지점용 도로전광표지의 적정 설치지점을 도출하기 위하여, 차량시뮬레이터 실험 자료를 변수로 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독한 후 고소고도로 유출시설로 우회가 가능한지 여부를 판단할 수 있는 판별식(Discriminant Model for VMS installation : DMV식)을 개발하는 것이다. 연구결과로는 (첫째), 차량시뮬레이터 실험을 통하여 도로전광표지 설치지점을 변경시키면서 운전자의 인적, 행태적 자료를 수집하고, 이를 근거로 도로전광표지 설치지점에 따라 우회 가능성을 판단할 수 있는 DMV식을 개발하였다. (둘째) 우회가능성은 도로전광표지 설치지점이 멀수록, 운전자경력이 많을수록 고속도로 운전경험이 많을수록, 차량속도가 낮을수록 높아지는 것으로 나타났으며, 우회가능성에 큰 영향을 미치는 변수는 도로전광표지 설치지점, 고속도로 경험, 운전경력, 차량속도 순으로 나타났다. (셋째), 개발된 DMV식의 예측력을 검증한 결과, 개별 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독하고 이에 대응하여 우회가능성을 정확하게 예측하였다. (넷째) DMV식을 이용하여 설치지점에 대한 우회가능성의 민감도분석을 수행한 결과, 지방부 고속도로에서 운전자의 85%이상이 도로전광표지로부터 교통정보를 판독하고 유출지점으로 진입하기 위해서는 유출지점으로부터 최소한 3.2km의 이격거리가 필요한 것으로 분석되었다. 이는 피실험자가 20, 30대 운전자로 대표성에 한계가 있음을 감안하더라도 유출지점으로부터 건설교통부 지침에서 제시한 3.0Km이상의 이격거리가 필요하다는 것을 시사한다 하겠다.
Recently, it has become important to establish a technology appraisal system because of increasing a service of technology credit guarantee. Also, there have been many efforts to evaluate a technology in the advanced countries. The technology/credit appraisal model which can measure firms' performance was suggested by Small and Medium Business Administration. In this paper, we analyze a structural validity of the model by confirmatory factor analysis and estimate the model which can distinguish whether an investment is possible or not by discriminant analysis.
This article provides integrated neural network models for the interest rate forecasting using change-point detection. The model is composed of three phases. The first phase is to detect successive structural changes in interest rate dataset. The second phase is to forecast change-point group with data mining classifiers. The final phase is to forecast the interest rate with BPN. Based on this structure, we propose three integrated neural network models in terms of data mining classifier: (1) multivariate discriminant analysis (MDA)-supported neural network model, (2) case based reasoning (CBR)-supported neural network model and (3) backpropagation neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural network model alone and, in addition, determine which of three classifiers (MDA, CBR and BPN) can perform better. For interest rate forecasting, this study then examines the predictability of integrated neural network models to represent the structural change.
In this paper, we deal with the separation of data by concurrently determined, piecewise nonlinear discriminant functions. Toward the end, we develop a new $l_1$-distance norm error metric and cast the problem as a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) model. Given a finite number of discriminant functions as an input, the proposed model considers the synergy as well as the individual role of the functions involved and implements a simplest nonlinear decision surface that best separates the data on hand. Hence, exploiting powerful MILP solvers, the model efficiently analyzes any given data set for its piecewise nonlinear separability. The classification of four sets of artificial data demonstrates the aforementioned strength of the proposed model. Classification results on five machine learning benchmark databases prove that the data separation via the proposed MILP model is an effective supervised learning methodology that compares quite favorably to well-established learning methodologies.
This study analyzed the linkage characteristics between road runoff and the nearest streams in mountain regions using a discriminant analysis. The road-to-stream linkage is an important characteristic to evaluate whether the contaminant on road surface is transported directly into the nearby channel system. This study evaluated a total of 51 drainage outlets of mountain roads near the Soyanggang Dam. The linkage between road and stream, slope and width of road, and other information necessary for the discriminant analysis have been collected by in situ investigation and by analyzing the Digital Elevation Model. Finally, as independent variables in the discriminant analysis, the contributing road representing the road characteristics (similar to the runoff from the road drainage outlet) and the distance and slope of the connecting channel between road and nearest stream were selected. Among these three, the distance was found to have the highest discriminant power, the contributing road the lowest. Using the discriminant function derived, 40 out of 51 cases (78.4%) were correctly discriminated and the remaining 11 cases (21.6%) were wrongly discriminated. Reasons of wrongly discriminated cases were mainly due to change in drainage outlet direction, excessive runoff, change in road-to-stream path, etc. This result also indicates that the road-to-stream linkage can be introduced or prohibited by exactly the same way.
This study was carried out to complement water quality standards and to establish new concept for water quality standards reflecting current state of water quality in small streams. By this purpose, discriminant analysis was performed and Water Quality Level Model (WQLM) was developed using the data such as EC, BOD, $COD_{Mn}$, SS, T-N, T-P, $NH_3-N$ in 224 agricultural streams. To give water quality level for water quality parameters, it divided into 20% respectively in the order of excellent water quality. On the basis of the lowest water quality level, water quality level of small streams is granted. As a result of it, number of stream corresponding to Level I was no, Level II was 2 streams, Level III was 22 streams, Level IV was 70 streams, and Level V was 130 streams. Average of water quality in each level was the highest in Level V. EC, SS, and T-N of 7 parameters were selected in variance concerned water quality level. By standardized canonical discriminant function coefficient, EC of three variances was the highest in 0.625 at the discriminant power. The next was T-N (0.509), SS (0.414). By discriminant function for water quality level, Level II was equal to $-2.973+19.376{\times}(EC)+0.647{\times}(T-N)+0.009{\times}(SS)$, Level III was equal to $-3.288+19.190{\times}(EC)+0.733{\times}(T-N)+0.041{\times}(SS)$, Level IV was equal to $-4.462+27.097{\times}(EC)+0.792{\times}(T-N)+0.053{\times}(SS)$, and Level V was equal to $-9.117+40.040{\times}(EC)+1.305{\times}(T-N)+0.111{\times}(SS)$. As a result of test at real agricultural watershed of Jeongan and Euidang in Gongju city, the fitness of WQLM was high to 88.78%. But, to get accomplished water quality assessment more exactly in agricultural streams, we had to concentrate and get vast data, and WQLM was modified and complemented continually.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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