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이용구,최연임,Lee, Yong-Goo,Choi, Youn-Im 한국통계학회 2009 Communications for statistical applications and me Vol.16 No.3
범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈도의 범주들보다 작은 빈도의 범주들을 두드러지게 수량화하므로 결과가 불안정하다는 문제점이 있다 (허명회와 이용구, 2006). 이 연구의 목적은 범주수가 "큰" 두 범주형 변수 R과 C에 대하여 각 변수 벌주들 사이의 연관성을 살펴보기 위한 시각화 방법을 제안하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 2개 변수군 수치형 자료를 시각화하는 방법으로 제안된 허명회 등 (2007)의 PLS 시각화 방법을 범주형 자료에 적용하고자 한다. 즉, 범주형 변수 R과 C의 범주들 각각을 0/1로 더미 코드화하여 각각 R개와 C개의 범주군으로 변환한 다음 허명회 등 (2007)에서 제시한 PLS 시각화 방법을 적용하고자 한다. 이러한 방법은 Hayashi 수량화 방법의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 행변수와 열변수 각각이 여러 개의 범주형 변수들의 집합인 변수군의 경우에도 확대 적용 가능하다. 순치 예로서 German Credit 자료에서 10개 금융관련 변수의 34개 범주를 R로 간주하고 10개 사회인구적 변수의 46개 범주를 C로 간주하여 새 방법론을 적용해 보인다. On the visualization of categorical data, if the number of categories is small, we can consider Hayashi Quantification Method 3 for visualization of the categories of the variables. But it is known that the method is unstable because it quantifies more significantly for the small frequency categories rather than large frequency categories. The purpose of this research is to propose the visualization of large two-way crosstabulation data by PLS methods for checking the relationship between the categories of row and column variables. In this research, we utilize the PLS visualization methods (Huh et al., 2007) that is proposed for visualization of the qualitative data to visualize the categories of the large categorical data. We also compared both methods by applying them to real data, and studied the results from PLS visualization method on the real categorized data with many categories.
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이용구,김용희 중앙대학교 통계연구소 1996 統計論文集 Vol.- No.3
범주형자료분석의 주된 목적중의 하나는 변수들과 변수들의 범주들 사이의 관계를 구하는 것이다. 이 문제의 해결을 위하여 대응일치분석, 동질성분석, 비선형주성분분석방법등과 같이 최적척도방법을 이용하는 통계적 방법이 개발되었다. 본 논문에서는 각 방법들의 기본적인 이론과 제약조건에 대하여 설명하고, 모의실험자료분석을 통하여 자료에 주어진 모형과 각 분석방법의 분석결과를 비교하여 이와 같은 분석방법들의 유용성을 연구하였다. One of the main interest of categorical data analysis is to find the relationship among the categories and variables. Many Statistical methods have been introduced to solve these problems by using the optimal scaling methods, i.e. correspondence analysis, multiple correspondence analysis(chomogeneity analysis), and nonlinear principal component analysis, ets. Each method has limitation in the type of data and number of variables. In this paper, we have summarized the basic concepts of the three methods and tried to find the similarity and dissimilarity among the three methods by appling to artifical data that have special realtionship among variables.
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데이터마이닝에서 코호넨네트워크 (Kohonen Networks)와 전통적 군집분석 방법의 비교연구
이용구,이윤수 중앙대학교 수학통계연구소 2000 수학통계논문집 Vol.- No.7
본 논문에서는 전통적 군집분석 방법의 대표적인 두 가지 기법이라 할 수 있는 분리 군집분석 방법의 K-means 군집분석과 계보적 군집분석 방법의 평균연결법, 그리고 신경망 이론에 근거한 군집분석 방법인 코호넨 네트워크에 대해 비교, 연구해 보고자 한다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용하는 분석 tool로서 SPSS社의 Clementine 5.2와 SPSS 7.5를 사용하였다.
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UML을 이용한 공항조류통제 시스템의 개념모델에 관한 연구
이용구,이남용 한국산업응용수학회 2001 Journal of the Korean Society for Industrial and A Vol.5 No.1-1
Nowadays, each country around the world puts safety in operation first on the international aviation market. To that end, they are striving to construct state-of-the-art safety navigation facilities at airports, and perform safety management and inspection activities to airport facilities. However, despite these efforts, bird strikes accidents at airports, which occur being accompanied by personal and material damage, do not decrease. In addition, the market has not yet seen systems using information system to prevent such accidents. Hence, we need to develop BSPA systems. In this connection, this paper has proposed an information system supportive of safety inspection activities in relation to bird control at airports. The conceptual model of the BSPA system applies object oriented model language of UML (Unified Modeling Language) of "4+1 View" Architecture Model, thus assisting those parties involved who are trying to construct the systems. The conceptual model of the BSPA system, presented in this paper, comprises six sub-systems such as "bird strikes patrol activities management", "bird strikes repulsion equipment management", insects "extermination activities management", "weeding activities management", "bird ecological information management," and "collision accidents information management" between birds and aircraft. (The paper) is focused on "bird strikes patrol activities management," the core function of "BSPA system."
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이용구,이덕기 한국통계학회 1997 응용통계연구 Vol.10 No.2
일변량 분할 역회귀 방법은 일반화 회귀모형에서 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 두 일반화 회귀모형을 동시에 고려하여 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법으로 이변량 분할 역회귀를 제안한다. 이러한 이변량 분할 역회귀 방법은 모형식이 선형, 이차형, 삼차형, 비선형 등의 여러 모형식에서 효과적인 차원축약방향을 추정하며, 일변량 분할 역회귀에 비하여 모형에 존재하는 오차에 크게 영향을 받지 않고 효과적인 차원축약방향을 추정한다. 특히 모형식이 대칭의 이차형인 경우에 일변량 분할 역회귀 방법이 효과적인 차원축약방향을 추정하지 못하는 문제를 해결할 수 있다. Sliced inverse regression is a method for reducing the dimension of the explanatory variable X without going through any parametric or nonparametric model fitting process. This method explores the simplicity of the inverse view of regression; that is, instead of regressing the univariate output varable y against the multivariate X, we regress X against y. In this article, we propose bivariate sliced inverse regression, whose method regress the multivariate X against the bivariate output variables $y_1, Y_2$. Bivariate sliced inverse regression estimates the e.d.r. directions of satisfying two generalized regression model simultaneously. For the application of bivariate sliced inverse regression, we decompose the output variable y into two variables, one variable y gained by projecting the output variable y onto the column space of X and the other variable r through projecting the output variable y onto the space orthogonal to the column space of X, respectively and then estimate the e.d.r. directions of the generalized regression model by utilize two variables simultaneously. As a result, bivariate sliced inverse regression of considering the variable y and r simultaneously estimates the e.d.r. directions efficiently and steadily when the regression model is linear, quadratic and nonlinear, respectively.
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