지리 가중 주성분 분석을 이용한 주요 사망 원인 데이터 변동에 대한 연구

초록

기술과 정보의 발달로 인해 많은 특성들을 포함하는 고차원 데이터는 다양한 분야에서 발생한다. 이를 처리하고 분석함에 있어 차원이 증가함에 따라 데이터 간의 거리가 증가하는 차원의 저주가 발생하며 이런 상황에서 차원 축소 방법을 통해 불필요하거나 중복되는 정보를 조정하여 의미 있는 특성을 추출할 수 있다. 주성분 분석은 차원 축소 방법의 하나로서 고차원 데이터가 갖는 연관성을 바탕으로 기존 변수 변동을 최대한으로 설명하는 연관되지 않는 새로운 몇 개의 특성을 생성하는 방법이다. 하지만, 주성분 분석의 경우 데이터의 전역적 공분산 구조 정보를 바탕으로 특성들을 재표현하며 모든 지역에서 동일한 주성분을 생성하게 된다. 따라서, 지역 특성을 설명할 수 없으며 주요 원인별 사망률 데이터와 같이 지역적인 공분산 구조가 존재하는 경우 그러한 지역 특징을 담아내지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 공간적 이질성을 설명할 수 있는 지리 가중 주성분 분석을 이용하여 주요 사망 원인별 사망률 변동을 적절히 설명할 뿐만 아니라 주성분에 관련된 중요 변수들을 지역별로 파악하였다. 특히, 중요 변수들이 미네소타, 아이오와, 미주리, 아칸소, 루이지애나 등의 지역을 기점으로 동서로 크게 나뉘는 것을 확인하였다.

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