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인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제8권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
863 - 873 (11page)

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빅데이터 분석과 관련하여, 다변량 자료의 시각화는 자료들 간의 상호 종속관계, 특징적인 패턴, 군집(cluster), 이상치(outlier) 등을 탐지하는데 도움이 되는 것으로 다양한 분야의 자료분석에서 중요한 역할을 하고 있다. 다변량 자료 시각화 방법의 하나인 체르노프 얼굴은, 다변량자료의 각 변수를 인간 얼굴의 눈, 코, 입 등의 얼굴 특징에 대응시켜 각 관측 자료를 각기 다른 얼굴로 표현할 수 있는 매우 용한 방법이지만, 어떤 변수를 얼굴의 어느 부위와 대응시키는 것이 가장 바람직한지 여부에 대한 표준화된 기준이 아직까지는 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 체르노프 얼굴 작성 시 통계적 타당성을 확보할 수 있도록 상관계수를 이용할 것을 제안하였다. 즉 상관계수가 높은 변수들을 얼굴의 어느 부위들에 대응하는 것이 체르노프 얼굴이 가장 목적에 맞도록 표현되는지를 찾아보았다. 그 결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 기존에 알려진 결과들이 어느 정도는 타당함을 탐색적으로 확인해 볼 수 있었다. 둘째, 체르노프 얼굴을 통하여 빅데이터 측면의 다변량자료를 시각적으로 표현할 때, 상관관계가 높은 변수를 얼굴의 다양한 부위 중 입, 눈 그리고 코 등에 대응시키는 것이 적절하다는 것을 알 수 있었다.
#Chernoff face #correlation analysis #big data #visualization

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T. M. Song / 2012 / Efficient utilization of big data on health & welfare / Health & Welfare Forum 193:68~76 google schola 기정훈 / 2016 / 빅데이터 분석을 활용한 도시통계 표현 연구 : 체르노프 얼굴을 활용한 우리나라 광역자치단체의 지역사회건강지표의 표현을 중심으로 / 공간과 사회 26(1):336~358 dbpia 이정은 / 2013 / SAS macro faces를 사용한 체르노프 얼굴 분석에 의한 좋은 은행 평가 / 응용통계연구 26(6):959~975 dbpia H. Chernoff / 1973 / The use of faces to represent points in k-dimensional space graphically / Journal of the American Statistical Association 68:361~368 google schola R. Thoplan / 2014 / A statistical graphic exploration of crime rate for the states of USA / Research Journal of Social Science and Management 4(6):58~67 google schola

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