마할라노비스 거리를 이용한 자료융합전략의 성과측정

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 자료융합에서 효과적인 데이터베이스의 축소와 설계에 기여할 수 있는 여러 가지 기증자선택전략을 탐구하고 그 성과를 비교하고자 한다. 공통속성변수를 미리 정하여 놓은 계획된 자료융합을 설정하였으며, 자료융합의 영역에 최초로 마할라노비스 거리의 개념을 도입하고 응답자간의 비유사성을 측정하였다. 본 연구에서는 다섯 가지의 기증자선택전략이 설계되었다: 상관계수를 적용하는 전략; 유클리디안 거리를 적용하는 전략; 마할라노비스 거리를 적용하는 전략; 대응일치분석을 거쳐 유클리디안 거리를 적용하는 전략; 대응일치분석을 거쳐 마할라노비스 거리를 적용하는 전략. 몬테카를로 시뮬레이션을 실시한 결과, 대응일치분석을 거쳐 마할라노비스 거리를 적용하는 전략의 성과가 가장 우수하게 도출되었으며, 다음으로는 대응일치분석을 거쳐 유클리디안 거리를 적용하는 전략으로 나타났다. 본 연구의 실험설계와 결과에서 발견한 점으로는 첫째, 대응일치분석은 공통속성변수의 차원을 축소하고 보다 변별력을 향상시키는데 기여하였으며, 둘째, 마할라노비스 거리의 도입은 공통속성변수 간에 실재하는 통계적 종속성을 모델에 반영함으로써 예측의 성과를 높이는데 유효한 역할을 한 것으로 판단된다.

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