혼합모형

목차

1. 정의
2. 주요 내용
3. 참고문헌

정의

에치오니(Amitai Etzioni)에 의하여 제안된 의사결정 모형.

에치오니는 합리성 모형의 지나친 이상주의, 비현실적 성격과 점증적 모형의 과도한 보수주의, 비혁신적 성격을 비판하고 양자를 절충한 혼합 모형을 제시하였다. 즉, 기상 위성을 활용하는 범세계적인 기상체제를 구축함에 있어서 합리주의적 접근법에 의하면, 세밀한 관찰이 가능한 카메라를 사용해서 가능한 한 자주 하늘 전체를 샅샅이 훑어야 할 것이며, 점증주의적 접근법에 의하면, 가장 최근에 또 아마도 가장 인접지역에서 유사한 기상 양상이 전개되고 있는 지역에만 초점을 둔 나머지 예기치 않은 상황에 대처하지 못하게 될 것이라고 한다. 혼합모형의 혼합(Mixture)이란 데이터 안에 서로 다른 이 집단이 존재하고 섞여있음을 의미한다. 즉, 내가 가진 데이터의 집단이 homogeneous하지 않다는 것을 말한다 기존에 많이 활용되는 상관분석, 변량분석 등의 변인중심적 분석과 차별되는 점이다. 변인중심적 접근에서는 모든 구성원들이 동질적이며, 분석에서 확인된 변인 간 관계가 구성원 모두에게 적용된다고 가정한다. 하지만 형은 데이터 내에 이질적인 집단구성원들이 섞여있으며, 이러한 집단은 변인, 구성개념, 추정계수 등의 조합으로 될 수 있다고 가정한다. 이를 사람중심적 접근방식이라 한다.

따라서, 합리적 접근방법에서는 넓은 영역에만 주의를 한정하려고 하는 데 비해, 혼합 모형의 전략은 특정한 의사결정에 관련이 있을 가능성이 있는 넓은 영역을 개괄적으로 탐색하고, 그 가운데서 특별한 주의를 기울여야 할 좁은 영역을 골라 다시 면밀하게 탐색하는 것이다.

혼합모형의 혼합(Mixture)이란 데이터 안에 서로 다른 이 집단이 존재하고 섞여있음을 의미한다. 즉, 내가 가진 데이터의 집단이 homogeneous하지 않다는 것을 말한다 기존에 많이 활용되는 상관분석, 변량분석 등의 변인중심적 분석과 차별되는 점이다. 변인중심적 접근에서는 모든 구성원들이 동질적이며, 분석에서 확인된 변인 간 관계가 구성원 모두에게 적용된다고 가정한다. 하지만 형은 데이터 내에 이질적인 집단구성원들이 섞여있으며, 이러한 집단은 변인, 구성개념, 추정계수 등의 조합으로 될 수 있다고 가정한다. 이를 사람중심적 접근방식이라 한다.

혼합 스캔 모델은 합리적 접근 방식과 점진적 접근 방식의 요소를 결합한 의사 결정 프레임워크이다. 이는 일부 영역에서는 상세한 분석의 필요성을 인식하는 동시에 다른 영역에서는 점진적인 조정을 허용하고 포괄적이고 적응적인 의사 결정 스타일을 모두 수용함으로써 정책 문제에 대한 보다 유연한 분석을 가능하게 한다.

2주요 내용

합모형에는 잠재계층모형, 잠재프로파일모형, 잠재전이모형, 혼합회귀분석, 성장혼합모형 등이 있으며, 데이터 안에 다양한 잠재집단을 확인하여 사람들을 집단화, 유형화할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 모형을 확장하여 영향을 주는 배 경변인(선행변인)과 결과변인을 추가할 수 있다. 혼혼합모형의내용 보면 기본적 결정에는 합리 모형을 적용하되 부분적 결정에는 점증모형 적용한다. 기본적 결정이란 나무보다는 숲을 개괄적으로 파악하는 유형의 결정을 말하며 부분적 결정 이란 숲보다는 나무를 미시적으로 파악하는 유형의 결정을 말한다. 상황에 따라 융통성있게 활용되어야 하며 합리모형과 점증모형은 여건의 변화에 따라 신축성 있는 전환으로 상호보완되어야 한다. 꼭 알아야 할 5가지 사실

1. 혼합 스캔 모델을 통해 정책 입안자는 복잡한 문제에 대한 상세한 분석 기술과 덜 중요한 문제에 대한 더 간단하고 직관적인 접근 방식을 모두 활용할 수 있다.

2. 이는 포괄적인 데이터 분석과 실용적이고 점진적인 조정의 필요성 사이의 균형을 맞추는 중요성을 강조한 Amitai Etzioni에 의해 도입되었다.

3. 이 모델은 모든 결정에 광범위한 분석이 필요한 것은 아니라는 점을 인식하여 덜 중요한 상황에서 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있다.

4. 혼합 스캔 접근 방식은 리소스가 제한되어 있고 시간 제약이 있는 실제 시나리오에서 특히 유용한다.

5. 이 모델은 합리적인 분석과 점진주의를 통합함으로써 정책 입안자가 불확실성을 탐색하고 변화하는 상황에 효과적으로 적응하는 데 도움이다.

참고문헌

1. 혼합모형 (naver.com)
2. 성장혼합모형(GMM)을 적용한 채용 PA (pa201.com)
3. https://www.bing.com