• Title, Summary, Keyword: 군집분석

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The Study of selection method about Elderly Pedestrian Hotspot by Cluster Analysis (군집분석을 통한 노인 보행자 사고 취역지역 선정방법에 관한 연구)

  • Ko, Eun-Hyeck;Yoon, Byoung-Jo;Park, Hyung-Geun;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • pp.193-194
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    • 2015
  • 본 연구는 요인분석을 통해 노인 보행자 사고 유형을 대표할 수 있는 성분 값을 계산하고 군집분석을 실시하여 노인 보행자 사고 취약 지역을 선정하는 모델을 확인하였다. 기존 노인보행자 사고에 관한 연구는 보행 환경 분석 및 노인보행자 사고 특성을 확인한 뒤, 제도적, 물리적 환경 개선 등에 대한 정책 제언의 형식으로 진행되었다. 이러한 연구는 실질적으로 노인 보행자 특성을 분석하여 사고를 감소시키는 연구가 아닌, 일반적으로 알려진 사실이나 해외 사례를 들어 노인 보행자 사고의 현 실태에 대해 어느 정도 환기만 시켜주는 역할로 그쳤다. 이러한 점에서 군집분석을 통한 노인 보행자 사고 취약지역 선정은 노인 보행자 사고 특성의 비교를 명확하게 할 수 있도록 새로운 기준을 제시하였다. 이에 기존의 방법론에서 벗어나 실질적으로 노인 보행자 사고 방지 대책이 시급한 지역을 선정하였고, 노인 보행자 사고에 관해 활발히 연구 시킬 것이라 예상한다. 군집분석을 사용하는 핵심은 사망자 수와 사망률이 상대적으로 동시에 높은 군집을 선정할 수 있고 지역 특성 비교를 통해 향후 노인 보행자 사고에 관한 추가 연구가 가능할 것으로 기대한다.

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Analysis on the forest Community Structure of Daewon Valley in Chirisan national Park (지리산국립공원 대원사계곡의 삼림군집구조 분석)

  • 권전오
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.13 no.4
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    • pp.354-366
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    • 2000
  • 지리산국립공원 대원계곡의 삼림군집구조를 분석하여 국립공원관리의 기초자료를 제공하기 위하여 기조사지역(이경재 등, 1991)이외의 지역에 대해 39개 조사지(100m2)를 설정하고 식생조사를 실시하였다 Classification의 한 기법인 TWINSPAN을 사용하여 군집을 분리하였으며 그 결과 느릅나무-굴참나무군집(군집 I) 졸참나무-굴참나무군집(군집II) 졸참나무군집(군집III-V) 신갈나무군집(군집VI) 그리고 서어나무-노각나무군집(군집VII)의 7개 군집으로 나뉘었다 각 군집에 대해 우점도 종다양도 유사도 종수 및 개체수 그리고 흉고직경 등의 분석을 통해 군집의 종조서을 살펴본 결과 지리산 대원계곡의 삼림은 졸참나무 굴참나무 신갈나무 등의 참나무가 주류를 이루고 있었으며 점차 서어나무와 노각나무등으로 천이가 진행되어갈 것으로 판단되었다.

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Plant Community Structure of Nojasan in Koje Island (거제도 노자산지역의 식물군집구조)

  • Lee, Kyong-Jaek;Cho, Woo;Lee, Soo-Dong
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.13 no.1
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    • pp.78-88
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    • 1999
  • 거제도 노자산지역의 식물군집구조를 파악하기 위해 43개 조사구(각 조사구당 10m$\times$10m)를 거제휴양림 임도 주변과 노자산 북사면에 설정하고 식생조사를 실시하였다. 식생조사자료를 이용 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA에 의한 ordinationqnstjr을 실시하였다. TWINSPAN분석과 DCA분석 결과 소사나무군집(군집I), 소나무군집(군집II), 졸참나무군집(군집(III), 고로쇠나무, 느티나무, 비목나무, 까치박달 등을 우점종으로 하는 낙엽활엽수군집(군집IV)의 4개 군집으로 분리되었다. 식물군집구조 분석 결과 노자산지역의 식생은 소나무$\longrightarrow$졸참나무군집$\longrightarrow$낙엽활엽수군집으로 생태적 천이가 이루어질 것으로 판단되었으며, 소사나무군집은 해발고도가 높고 건조한 지역에 나타나는 토지극상으로 판단되었다.

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Study of Rainfall Quantile Estimation using Cluster Analysis and Regional Frequency Analysis (군집분석과 지역빈도해석을 이용한 확률강우량 추정에 대한 연구)

  • Jung, Young-Hun;Jeong, Chang-Sam;Nam, Woo-Sung;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.288-291
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    • 2010
  • 본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 산정하고 지역빈도해석을 적용하기 위하여 한강유역에 대하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분은 군집분석 방법인 Ward 방법, 평균연결법, Fuzzy-c means 방법, Two-Step 방법을 적용하였으며 군집분석을 수행하기 위해서 한강유역의 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 중 Fuzzy-c means 방법을 이용한 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 모든 지속기간에 대하여 적합성 척도를 산정한 결과 GLO 분포형이 적정분포형으로 나타났으며, 지역빈도해석 방법인 지수홍수법을 이용하여 산정한 확률강우량과 지점빈도해석으로 산정한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

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Cluster analysis for highway speed according to patterns and effects (고속도로 구간별 통행속도의 패턴과 영향에 따른 군집분석)

  • Kim, Byungsoo;An, Soyoung;Son, Jungmin;Park, Hyemi
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.5
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    • pp.949-960
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    • 2016
  • This paper uses all sections of highway data (VDS) for two years (Jan. 2014-Dec. 2015), with 15 minute units. The first purpose of this study is to find clusters with similar patterns that appear repeatedly with time variables of month, week and hour. The cluster analysis results indicate a variety of patterns of average traffic speeds by time variables depending on the clusters; subsequently, these can be utilized to model for the forecast of the speed at a specific time. The second purpose is to do cluster analysis for grouping sections by effect nets that are closely related to each other. For the similarity measure we use cross-correlation functions calculated after pre-whitening the speed of each section. The cluster analysis gets 19 clusters, and sections within a cluster are geographically close. These results are expected to help to forecast a real-time speed.

A Comparison of cluster analysis based on profile of LPGA player profile in 2009 (2009년 여자프로골프선수 프로파일을 이용한 군집방법비교)

  • Min, Dae-Kee
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.21 no.3
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    • pp.471-480
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    • 2010
  • Cluster analysis is one of the useful methods to find out number of groups and member’s belongings. With the rapid development of computer application in statistics, variety of new methods in clustering analysis were studied such as EM algorism and Self organization maps. The goals of cluster analysis is finding the number of groupings that are meaningful to me. If data are analyzed perfectly with cluster analysis, we can get the same results from discernment analysis.

A study on electricity demand forecasting based on time series clustering in smart grid (스마트 그리드에서의 시계열 군집분석을 통한 전력수요 예측 연구)

  • Sohn, Hueng-Goo;Jung, Sang-Wook;Kim, Sahm
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.1
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    • pp.193-203
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    • 2016
  • This paper forecasts electricity demand as a critical element of a demand management system in Smart Grid environment. We present a prediction method of using a combination of predictive values by time series clustering. Periodogram-based normalized clustering, predictive analysis clustering and dynamic time warping (DTW) clustering are proposed for time series clustering methods. Double Seasonal Holt-Winters (DSHW), Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS), Fractional ARIMA (FARIMA) are used for demand forecasting based on clustering. Results show that the time series clustering method provides a better performances than the method using total amount of electricity demand in terms of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

Analysis on the Forest Community Structure of the Area of Donghaksa-Nammaetap. Kyeryongsan National Park (계룡산국립공원 동학사-납매탐구간의 삼림군집구조 분석)

  • 최송현;조현서
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.14 no.4
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    • pp.252-267
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    • 2001
  • 계룡산국립공원 동학사-남매탑구간의 산림군집구조를 분석하기 위하여 64개 조사구를 설정하고 식생구조를 실시하였다. Classification의 기법 중 하나인 TWINSPAN을 이용하여 군집분리를 시도하였으며, 그 결과 소나무 군집(I), 굴참나무-소나무군집(II), 서어나무-굴참나무군집(III), 굴참나무-졸참나무군집(IV), 서어나무-까지박달군집(V), 신갈나무-서어나무군집(VI), 느티나무-졸참나무군집(VII) 그리고 느티나무군집(VIII)의 8개로 분리되었다. 연륜분석결과 이지역의 임령은 약 60년 안팍이었으며, 단위면적(100$\m^2$)당 평균출현종수는 15.0$\pm$3.2종. 평균출현개체수는 95.7$\pm$37.3주었다. 이상의 결과를 통해 계룡산국립공원이 동학사-남매탑구간 지역은 소나무림에서 굴참나무, 졸참나무, 신갈나무림을 거쳐 서어나무, 까지박달림으로 천이가 진행될것으로 예상되었다.

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Automatic Clustering Agent using PCA and SOM (PCA와 SOM을 이용한 자동 군집화 에이전트)

  • 박정은;김병진;오경환
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.67-70
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    • 2003
  • 인터넷의 정보 홍수 속에서 원하는 정보를 정확하게 제시간에 얻기란 쉬운 일이 아니며, 따라서 이러한 작업을 대신해주는 에이전트의 역할이 점점 커지고 있다. 대부분의 이벤트들이 실시간에 발생되고 처리되어야 하는 인터넷 환경에서는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 지속적으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 분석가의 업무를 대신하는 지능화된 에이전트가 필요하게 된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 자동 군집화 에이전트를 제안하며 이 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 이루어져 있다. 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 자동적으로 최적의 군집화를 수행한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 또한 UCI Machine Repository의 IRIS 데이터와 Microsoft Web Log Data를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

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Document Clustering Method using PCA and Fuzzy Association (주성분 분석과 퍼지 연관을 이용한 문서군집 방법)

  • Park, Sun;An, Dong-Un
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.17B no.2
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    • pp.177-182
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    • 2010
  • This paper proposes a new document clustering method using PCA and fuzzy association. The proposed method can represent an inherent structure of document clusters better since it select the cluster label and terms of representing cluster by semantic features based on PCA. Also it can improve the quality of document clustering because the clustered documents by using fuzzy association values distinguish well dissimilar documents in clusters. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.