Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1239-1247
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2015
In this study, 64 administrative regions with high frequencies of apartment trade in Seoul, Korea are classified by the apartment sale price. To consider distributions of apartment price for each region as well as the mean of the price, the symbolic histogram-valued data approach is employed. Symbolic data include all types of data which have internal variation in themselves such as intervals, lists, histograms, distributions, and models, etc. As a result of the cluster analysis using symbolic histogram data, it is found that Gangnam, Seocho, and Songpa districts and regions near by those districts have relatively higher prices and larger dispersions. This result makes sense because those regions have good accessibility to downtown and educational environment.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.29
no.3
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pp.41-63
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2018
This study aimed at analyzing journals and index terms, authors of the reformed theology and evangelicalism, neutral theological position by using bibliometrical analyzing methods. The analyzing methods are average linkage and neighbor centralities, profile cosine similarities. Especially, when analyzing the relationship between authors, we interpreted the research topic by finding the key shared index terms between the authors. In the journal analysis results, 9 journals were largely clustered together in the two clusters of the reformed theology and evangelicalism, but Presbyterian Theological Quarterly that is thought to be a reformed journal was clustered in evangelical cluster. In the index terms analysis results of the clusters, the reformed theology and evangelicalism were key words representing the two clusters. In the authors' analysis results, we had 9 clusters and the Presbyterian theologian studying the reformed theology had the four clusters and the non-Presbyterian theologian had the 5 clusters. Therefore, we consistently had the two clusters of the reformed theology and evangelicalism in all the analysis of the journals and the index terms, the authors.
Smart Factory is one of the fastest developing and changing fourth industrial revolution fields. In particular, the degree of introduction and maturity level in the smart factory is an important part. In this paper, a cluster analysis of companies introduced smart factory was performed based on a new maturity assessment model. The 68% of 193 companies surveyed were at the basic level, with only 21% being the middle one. Most SMEs cited lack of funds as the main reason for not entering the middle one. As a result of the cluster analysis, it was found that all clusters had similar patterns but grouped into one of three levels of high, middle, and low depending on maturity level of smart factory operation, and process domain had the highest maturity and data domain was lowest among the 6 domains. Through this, analysis of more specific and quantified maturity levels can be performed using 6-domain smart factory maturity evaluation model.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2020.08a
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pp.61-61
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2020
본 연구는 우리나라 임상 중에서 침엽수림과 침활혼효림으로 구성된 산양삼 시험포지를 선정하고, 임상별 토양의 토양세균군집을 분석하여 산양삼 생육특성과의 상관관계 구명하고자 수행하였다. 산양삼 시험포지는 침염수림으로 구성된 충주 산양삼 종자공급단지와 침활혼효림으로 구성된 함양 산양삼 종자공급단지를 선정하여 각각 조성하였다. 토양세균군집 분석은 pyrosequencing analysis (Illumina platform)를 이용하였고, 토양세균군집과 생육특성 간의 상관관계는 Pearson's correlation을 이용하여 분석하였다. 임상별 시험포지의 토양세균은 두 시험포지 모두 Acidobacteria가 우점종으로 확인되었다. 주좌표 분석을 통해 임상별 산양삼 시험포지에서 우점하는 토양세균 군집을 확인한 결과, 먼저 토양세균 군집은 임상별 시험포지에 따라 군집화를 이루는 것으로 확인되었고, Pearson's 상관관계 분석 결과, 토양세균 군집의 상대적 빈도수는 수종 비율에 따라 상이한 상관관계를 보이는 것으로 확인되었다. 이 중에서 Proteobacteria, Alphaproteobacteria, Actinobacteria_class, Phycisphaerae는 침엽수의 비율과 유의적인 정의 상관관계를 보였고, Nitrospirae, Chlamydiae, Planctomycetia, Acidobacteria_6는 활엽수의 비율과 유의적인 정의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 또한 임상별 산양삼 시험포지의 토양세균 군집과 산양삼 생육특성 간의 상관관계를 분석한 결과, Nitrospirae, Chlorobi, Planctomycetia, Acidobacteria_6가 산양삼의 생육과 유의적인 정의 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 바탕으로 다양한 산림환경에서 토양세균군집과 산양삼 생육특성 간의 상관관계를 명확하게 구명할 수 있다면 향후 산양삼의 최적 재배지를 선정하는데 있어 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
To investigate the plant community structure in Gunpo Experimental Forest of Mt. Suri, Kyonggi-do, sixty-four plots were set up and surveyed. By DCA ordination technique, sixty-four plots were divided into seven groups. The dividing groups were * Pinus rigitaeda community, P. densiflora community, P. densiflora-Quercus mongolica community, Q. variabilis community, Q. aliena comunity, Q. serrata community, Carpinus laxiflora community. Though the successional trend of seven communities by DCA ordination technique and DBH class distribution analysis was not clearly inferred, * Pinus rigitaeda community and P. densiflora-Q: mongolica community seems to be trended from present state to Q. spp. community. P. densiflora community, Q. variabilis community, Q. aliena community and Q. serrata community seems to be maintained preaent state and C. laxiflora community will be maintainde stable state. Shannon's diversity was 0.7430~1.3025(unit area: 300m$^{2}$) and soil acidity was pH 4.16~5.13 in surveyed areas.
본고에서는 베이지안 기계학습 방법론에 대해서 간략히 살펴본다. 특히, 복잡한 자료들 사이의 관계를 규명하는 것이 목적이며 비지도학습(unsupervised learning)의 한 분야인 군집분석에서 베이지안 방법론들이 어떻게 사용되어지는지를 설명한다. 군집의 수를 사전에 아는 경우에 사용되는 모수적 베이지안 방법을 간단하게 설명하고, 군집의 수까지 추론 할 수 있는 비모수 베이지안방법에 대해서 자세하게 다룬다.
Several clustering algorithms to analyze gene expression data and cluster validation techniques that assess the quality of their outcomes, have been suggested, but evaluations of these cluster validation techniques have seldom been implemented. In this paper we compared various cluster validity indices for simulation data and real genomic data, and found that Dunn's index is more effective and robust through small simulations and with real gene expression data.
To investigate the plant community structure of Chohangyoung valley in Soraksan National Park, thirty nine plots(each size was 100m$^{2}$) were set up and surveyed and to analyze the plant community characteristics of valley area and slope area, twenty five plots in five sites were set up and surveyed. According to DCA ordination techniques, the communities were six divided into community types, which were Pinus densiflora community, P. densiflora-Populus maximowiczii community, Po. maximowiczii-P. densiflora community, Po. maszimowiczii community, Fraxinus rhyuchophylla community, Quercus serrata community. Q. serrata community was only distrivuted at slope area and the others were distributied at valley area. The successional trend of six communities was not clearly inferred. Shannon's diversity was 0.9458~1.1769(unit area:500m$^{2}$), and soil acidity was pH 4.65~6.09 in surveyed areas. According to the belt-transect analysis, the dominant species of valley area were P. densiflora, Po. maximowiczii, but the dominant species of slope area was Q. serrata.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.1
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pp.39-51
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2012
Cluster analysis has proven to be a useful tool for investigating the association structure among genes and samples in a microarray data set. We applied several cluster validation measures to evaluate the performance of clustering algorithms for analyzing microarray gene expression data, including hierarchical clustering, K-means, PAM, SOM and model-based clustering. The available validation measures fall into the three general categories of internal, stability and biological. The performance of clustering algorithms is evaluated using simulated and SRBCT microarray data. Our results from simulated data show that nearly every methods have good results with same result as the number of classes in the original data. For the SRBCT data the best choice for the number of clusters is less clear than the simulated data. It appeared that PAM, SOM, model-based method showed similar results to simulated data under Silhouette with of internal measure as well as PAM and model-based method under biological measure, while model-based clustering has the best value of stability measure.
This paper is focused on verifying time-space repetition of the highway accident and finding the their causes and deterrents. We classify all months into several seasonal groups, develop the model for each seasonal group and analyze the results of these models for Joong-bu highway. The existence of seasonal effect is verified by the analysis or self-organizing map and the accident indices. Agglomerative hierarchical cluster analysis which is used to decide the seasonal groups in accordance with accident patterns, winter group, spring-fall group. and summer group. The accident features of winter group are that the accident rate is high but the severity rate is low. while those of summer group are that the accident rate is low but the severity rate is high. Also, the regression model which is developed to identify the accident Pattern or each seasonal group represents that the season-related factors, such as the amount of rainfall, the amount of snowfall, days of rainfall, days of snowfall etc. are strongly related to the accident pattern of evert seasonal group and among these factors the traffic volume, amount of rainfall. the amount of snowfall and days of freezing importantly affect the local accident Pattern. So, seasonal effect should be considered to the identification of high-risk road section. the development of descriptive and Predictive accident model, the resource allocation model of accident in order to make safety management plan efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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