RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      평가 및 분류를 위한 개념적 다계층 구조 생성법 연구 = Construction of the conceptual multi-level hierarchy structure for evaluation and classification

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=T11967158

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Conceptual hierarchy structure represents the relationship between objects or phenomena in a hierarchy form. Most of the conceptual hierarchy structures are constructed via qualitative methods based on the personal insight or by the consensus of a group member. This paper presents a new method of generating conceptual multi-level hierarchy structure which utilizes quantitative methods in order to overcome the limits of the qualitative methods. Firstly, this paper provides some literature reviews concerning the hierarchy structure design and then compares and analyzes the various hierarchy structure design methodologies. Then presents two kinds of algorithms for constructing conceptual multi-level hierarchy (CMH) structure which utilize two-stage combination of quantitative methods, i.e., factor analysis combined with high order construct model or factor analysis combined with C5.0. The two algorithms are followed by the respective case applications.
      The proposed methods can be applied to the design of conceptual multi-level hierarchy structure for evaluation and classification purposes when there is no knowledgeable expertise or when we lack sufficient experience in the problem domain. This paper made an important contribution to building conceptual hierarchy structure since it can complement the weak phase of AHP technique which relies on qualitative approach to building the hierarchy.
      번역하기

      Conceptual hierarchy structure represents the relationship between objects or phenomena in a hierarchy form. Most of the conceptual hierarchy structures are constructed via qualitative methods based on the personal insight or by the consensus of a gro...

      Conceptual hierarchy structure represents the relationship between objects or phenomena in a hierarchy form. Most of the conceptual hierarchy structures are constructed via qualitative methods based on the personal insight or by the consensus of a group member. This paper presents a new method of generating conceptual multi-level hierarchy structure which utilizes quantitative methods in order to overcome the limits of the qualitative methods. Firstly, this paper provides some literature reviews concerning the hierarchy structure design and then compares and analyzes the various hierarchy structure design methodologies. Then presents two kinds of algorithms for constructing conceptual multi-level hierarchy (CMH) structure which utilize two-stage combination of quantitative methods, i.e., factor analysis combined with high order construct model or factor analysis combined with C5.0. The two algorithms are followed by the respective case applications.
      The proposed methods can be applied to the design of conceptual multi-level hierarchy structure for evaluation and classification purposes when there is no knowledgeable expertise or when we lack sufficient experience in the problem domain. This paper made an important contribution to building conceptual hierarchy structure since it can complement the weak phase of AHP technique which relies on qualitative approach to building the hierarchy.

      더보기

      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      개념적 계층구조는 사물이나 현상을 인간이 인지하기 쉽도록 계층의 형태로 구조화한 것이다. 대부분의 연구에서 사용된 개념적 계층구조는 개인이나 그룹 합의에 의존해서 정성적으로 설계되었다. 본 논문에서는 이러한 정성적인 계층구조 설계의 한계를 극복하기 위해 계량적 기법을 사용하여 개념적 다계층 구조를 생성하는 방법을 제시한다. 먼저 계층구조의 설계와 관련된 다양한 방법에 대한 이론적 고찰을 통해 각 방법의 특징을 비교분석한다. 다음으로, 요인분석, 고차구조 분석, C5.0을 사용한 개념적 다계층 구조 생성법을 알고리즘의 형태로 제시하고 그 응용사례를 소개한다.
      본 논문에서 제시한 방법은 경험이나 전문가적 지식이 정립 또는 체계화되지 않은 상황에서 평가 및 분류에 사용할 개념적 다계층 구조를 설계하는 데에 활용할 수 있다. 특히, AHP의 가중치 결정 이전의 단계이며 가장 중요한 단계인 계층구조 설계 단계를 위한 체계적인 방법을 제시함으로써 AHP 적용의 과학성이 높아질 것으로 기대된다.
      번역하기

      개념적 계층구조는 사물이나 현상을 인간이 인지하기 쉽도록 계층의 형태로 구조화한 것이다. 대부분의 연구에서 사용된 개념적 계층구조는 개인이나 그룹 합의에 의존해서 정성적으로 설...

      개념적 계층구조는 사물이나 현상을 인간이 인지하기 쉽도록 계층의 형태로 구조화한 것이다. 대부분의 연구에서 사용된 개념적 계층구조는 개인이나 그룹 합의에 의존해서 정성적으로 설계되었다. 본 논문에서는 이러한 정성적인 계층구조 설계의 한계를 극복하기 위해 계량적 기법을 사용하여 개념적 다계층 구조를 생성하는 방법을 제시한다. 먼저 계층구조의 설계와 관련된 다양한 방법에 대한 이론적 고찰을 통해 각 방법의 특징을 비교분석한다. 다음으로, 요인분석, 고차구조 분석, C5.0을 사용한 개념적 다계층 구조 생성법을 알고리즘의 형태로 제시하고 그 응용사례를 소개한다.
      본 논문에서 제시한 방법은 경험이나 전문가적 지식이 정립 또는 체계화되지 않은 상황에서 평가 및 분류에 사용할 개념적 다계층 구조를 설계하는 데에 활용할 수 있다. 특히, AHP의 가중치 결정 이전의 단계이며 가장 중요한 단계인 계층구조 설계 단계를 위한 체계적인 방법을 제시함으로써 AHP 적용의 과학성이 높아질 것으로 기대된다.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 제 1 장 서 론 1
      • 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
      • 1.2 연구방법과 내용 4
      • 제 2 장 계층구조 설계 방법의 비교 분석 5
      • 2.1 정성적 방법 5
      • 제 1 장 서 론 1
      • 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
      • 1.2 연구방법과 내용 4
      • 제 2 장 계층구조 설계 방법의 비교 분석 5
      • 2.1 정성적 방법 5
      • 2.1.1 AHP 계층구조 5
      • 2.1.2 KJ법에 의한 계층구조 9
      • 2.2 탐색적 방법 11
      • 2.2.1 요인분석에 의한 계층구조 11
      • 2.2.2 군집분석에 의한 계층구조 16
      • 2.2.3 C5.0과 계층구조 19
      • 2.3 확인적 방법 (구조방정식 모델) 23
      • 2.4 계층구조 설계의 비교 29
      • 제 3 장 계층구조의 사례 연구 32
      • 3.1 탐색적 접근법 32
      • 3.2 확인적 접근법 35
      • 3.3 데이터 기반의 계층구조 37
      • 제 4 장 CMH: 개념적 다계층 구조 42
      • 4.1 개념적 다계층 구조 (CMH)의 정의 42
      • 4.2 CMH 생성 알고리즘-I 49
      • 4.3 CMH 생성 알고리즘-II 58
      • 4.4 CMH 구조 생성법 적용 사례 64
      • 4.4.1 디지털 콘텐츠 서비스 평가 64
      • 4.4.2 (사례-1) 알고리즘-I을 사용한 CMH 구조 66
      • 4.4.3 (사례-2) 알고리즘-II를 사용한 CMH 구조 76
      • 제 5 장 결 론 80
      • 참고문헌 82
      • ABSTRACT 85
      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼