Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.885-894
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2015
전력시스템의 안정적이고 효과적인 운영을 위해선 전력수요예측이 필요하다. 본 연구에서는 일별전력수요패턴의 시간에 따른 커브를 군집분석 하려고 한다. 2009년 1월 1일부터 2011년 12월 31일까지의 일별 시간단위 전력수요 자료는 추세성분 제거와 로그변환을 통해 계절성분과 오차성분으로 구성된 시계열자료로 변환되었다. 변환된 자료는 Ma 등 (2006)이 제안한 함수적 군집모형을 사용하여 분석되었고, 모수는 EM알고리즘과 일반화교차검정을 통해 추정되었다. 군집의 수는 휴일과 평일을 잘 분류하는 10개로 결정하였다. 분석결과 월요일, 평일 (화요일~금요일), 토요일, 일요일 또는 공휴일과 계절요인으로 전력수요 평균곡선이 설명된다. 함수적 군집분석을 통한 전력수요패턴의 과학적인 분류는 향후 단기전력수요예측에 활용된다.
독도 조간대 해양무척추동물의 공간적인 분포를 밝히기 위해서 2009년부터 2011년까지 10차례에 걸쳐 현장조사를 실시하였다. Bray-Curtis 유사도를 이용한 집괴분석을 통하여 3개의 군집을 밝혔으며, 첫 번째 군집은 자갈해변군집으로 이동성 복족류인 보말고둥과 깜장각시고둥 그리고 밤고둥이 우점종으로 나타났으며, 두 번째 군집은 잔잔한 암반해안으로 보말고둥, 큰뱀고둥 그리고 군소가 우점종으로 나타났으며, 마지막 군집은 두 종의 고착형 절지동물인 검은큰따개비와 거북손이 우점하는 것으로 나타났다. 이들 군집은 독도 암반조간대의 기질의 종류와 수리역학적인 조건에 의해 결정되었으며, 환경적인 조건이 해양생물의 생물다양성을 유지하고 증가시키는데 중요한 역할을 하는 것으로 보인다.
본 연구에서는 토판염전 결정지에 서식하는 세균군집의 계통학적 다양성을 분석하고 culturomics법에 기반하여 고도 호염균의 다양성을 확보하고자 하였다. 토판염전 내 세균밀도를 조사한 결과, 직접검경법에 의한 생균수는 평판배양법에 비해 $10^3{\sim}10^4$ 배 이상 높은 계수치를 나타내어 배양이 곤란한 세균(viable but non-culturable bacteria, VBNC)이 다수 존재해 있음으로 판단되었다. 토판염전 결정지 내 세균군집 다양성 해석을 위해 배양비의존적 방법인 pyrosequencing 분자기법을 이용하였다. 세균군집의 경우 1,778 OTUs, 다양성 지수 6.16로 나타났으며, 18문46강85목140과 243속으로 확인되었다. Archaea군집은 643 OTUs, 다양성 지수 4.95로 3문6강7목7과 38속이 분포해 있음이 확인되었다. 고도 호염균 생육에 적합한 배양배지 및 배양조건을 고려한 총 59가지의 다양한 배양 방법을 이용하여 137균주를 순수 분리하였다. 분리된 고도호염균의 16S rRNA 유전자 분석결과, 총4문11속의 다양한 계통군으로 확인되었으며 호염성 archaea 계통군 Haloterrigena 속과 haloferax 속이 culturomics법을 통해 성공적으로 분리되었다. 고도 호염균 다양성 확보를 위해 culturomics법이 매우 효과적임을 밝혔다.
본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.
단서구문 및 어휘 쌍 확률 등을 이용하면 일정한 영역의 문서에서 사용된 용어의 원인이 되거나 결과를 나타나는 관련어들을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 각 용어의 선행 원인과 후행 결과를 인과관계 정보라고 정의한다. 인과관계 정보가 유사한 용어들은 서로 유사한 개념에 속한다고 가정한다면, 용어의 직/간접적 인과관계로서 용어 온톨로지에서 그 용어가 속할 집합을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 각 용어의 인과관계가 용어 군집화를 위한 유용한 문맥 정보의 하나라는 것을 실험을 통해 증명하였다. 속성으로 사용된 인과관계는 대용량의 코퍼스로부터 비지도식 학습방법을 통해 자동 습득하였으며, 그 정확도는 74.84%를 보였다. 1659개 용어에 대한 군집화 실험 결과 70.02%의 정확도를 보였으며, 어휘 유사도만을 사용한 경우에 비해 32.9%의 적용도 향상을 보였다.
스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.
선박은 해운시장에서 가장 중요한 자산이다. 이러한 선박투자에는 대규모 자본조달이 필요하며 시황 및 경기분석을 통해 고점투자를 방지하고 조달비용을 절감하는 것이 중요하며 이러한 결정이 투자 성패를 좌우한다. 본 논문은 K평균 군집화분석을 이용하여 그리스 선주와 한국 선주의 선박투자행태를 분류하고자 한다. 분석의 결과로 선박투자의 주요 요인들을 식별하여 기업차원의 선박투자의 벤티마크 투자전략을 수립하는데 기여하고자 하며 정책적 차원에서 선박투자에 필요한 전략에 대한 시사점을 도출하고자 한다.
기존의 RBF네트웍의 중심 결정에 관한 연구에서는 은닉중의 노드 수(즉 중심의 개수)가 결정되었다는 가정하에 그 위치만을 결정하는 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 RBF 네트웍 의 성능과 계산속도는 중심의 개수에도 민감하기 때문에, 중심 위치와 개수의 통합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 RBF 네트웍의 중심결정에 있어서 그 위치 뿐만 아니라 개수까지 동시에 고려하는 Two-Phase 알고리즘을 제안한다. Two-Phase 알고리즘은 두 단계로 구성된다 찻 번째 단계에서는 Bi-section 방법과 보정된 k-medoid 군집화 기법을 이용하여 네트웍의 최소 중심 개수와 위치를 결정한다. 두번째 단계에서는 RBF 네트웍의 weight를 결정하고 네트웍 설계를 마친다. 제안된 알고리즘을 다양한 수지 예제에 적용한 결과, 중심결정에 관한 기존의 알고리즘에 비해 더 적은 수의 중심으로 더 정확한 예측성능을 보임을 알 수 있었다.
이동행태를 분석하기 위해 시.공간이론 중 3가지 제약조건인 능력제약, 조합제약, 권위제약이 공간특성에 따라 성별, 연령이 이동에 어느 정도 영향을 주는지를 분석하고 적 정 이동군집수를 결정하고자 한다. 이중 권위제약은 사회적 제약조건으로서 도시시설물이나 교통수단의 이용에 있어 사회적 신분이나 규약에 의해 이동영역이 통제되는 것을 의미한다. 공간특성에 의한 이동의 통제는, 도시와 농촌으로 구분하였을 때 도시지역 사람들은 농촌지 역 사람들에 비해 첨두시간대의 이동 참여율이 높으며, 이동군집수 결정에 있어서도 여러 연령층이 유사한 이동행태를 지니고 있음을 알 수 있다. 도시지역 사람들은 공간특성상에 따른 이동의 다양성이 군집수 결정에 상관되었으며, 이는 공간특성에 따라 이동행태가 달라 질 수 있다고 볼 수 있다. 성별 및 연령에 의한 통제 역시 사회적 제약조건으로서 이동행태 에 영향이 있음을 알 수 있다.
음원이 디지털화 되면서 쉽게 음악을 구매하고 들을 수 있게 되었다. 하지만 많은 음악 중에서 음악가, 장르, 제목, 앨범 타이틀 등 전통적인 음악 정보를 이용하여 사용자들이 자신의 취향에 맞는 음악을 찾는 데는 여전히 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해소하기 위한 감성기반 음악 검색방법에서 다차원 벡터형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 감성기반 검색에서의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상호간에 대립되는 감성을 대표되는 음악들의 유사성을 다차원 서술자 관점에서 측정하고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정한다. 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하는데 이용되며 이를 활용하여 감성기반 음악검색을 수행한다. 제안된 방법은 내용기반 음악 검색을 기반으로 한 감성기반 음악검색 구조에서 실험한 결과 평균 검색 개수측면에서 기존의 휴리스틱 방법보다 좋은 검색 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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