A major goal of time-course microarray data analysis is the detection of groups of genes that manifest similar expression patterns over time. The corresponding numerous cluster algorithms for clustering time-course microarray data have been developed. In this study, we proposed a clustering method based on the primary pharmacokinetic parameters in the pharmacokinetics study for assessment of pharmaceutical equivalents between two drug products. A real data and a simulation data was used to demonstrate the usefulness of the proposed method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2014.04a
/
pp.952-955
/
2014
본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2020.06a
/
pp.236-236
/
2020
데이터마이닝은 빅데이터를 활용하는데 주로 활용되는 기술이다. 빅데이터 활용의 중요성이 증대됨에 따라 빅데이터를 기반으로 데이터마이닝을 활용한 생산, 금융, 통신 등의 성공적인 활용사례가 있지만 상수도 시설물에 적용한 사례는 드물다. 본 연구에서는 R프로그램을 기반으로 확보하기 어려운 데이터를 얻고자 관련 기사를 수집하고 데이터마이닝의 주요 기능인 분류, 군집(K-means)분석을 수행하였다. 예를들어, 상수관로의 정밀한 누수 분석을 위해서는 관경, 매설년도 등의 세분화된 자료가 필요하나 이러한 자료들은 쉽게 확보할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 이러한 관점에서 상수관망 단수, 누수 등의 키워드를 통해 얻을 수 있는 기사를 기반으로 주요 키워드에 대한 군집분석을 수행하여 세분화된 상수관망 자료를 획득 및 분석하였다. 단수, 누수 키워드 기사에 의해 관경정보 등 파손된 관로의 정보를 확보할 수 있는 것으로 나타났으며 향후 확보하기 어려운 데이터를 보완할 수 있는 방법 중 하나로 활용될 수 있을것으로 기대된다. 그러나, 데이터의 양과 보다 정교한 군집분석을 위한 키워드설정 등의 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2010.05a
/
pp.1591-1595
/
2010
국내의 경우 매년 발생하는 홍수에 대해서는 많은 분석과 대비를 하고 있지만, 겨울철 강설에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 기상청 산하 57개 관측지점의 30년 이상의 강설 자료를 수집하고 다변량 분석을 실시하였다. 국내 지역의 강설 동질성을 검정하기 위하여 주성분분석과 군집분석을 실시하였으며 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 지금까지 선행된 타 연구에 비하여 보다 많은 강설지점에 대한 다양한 강설특성자료를 이용함으로써 권역화 분석에 대한 타당성과 정확성을 확보할 수 있었다. 둘째, 주성분 및 군집분석으로 관측지점간의 수문학적 동질성 검정을 합리적이고 효율적으로 분석할 수 있었으며, 군집분석의 결과로부터 지형학적 영향을 고려한 강설의 권역화는 국내의 강설지역을 5개의 권역으로 분류하였다. 셋째, 각 강설성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역별 강설의 양적 특성을 분석하였으며, 여러 가지 강설 성분을 종합적으로 이용하여 분석된 본 연구의 결과는 향후 재난방지 계획을 위한 강설의 수문학적 분석에 많은 도움을 주리라 사료된다.
Clustering algorithms attempt to find a partition of a finite set of objects in to a potentially predetermined number of nonempty subsets. Gibbs sampling of a normal mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet prior distribution calculates posterior probabilities when the number of clusters was known. Our approach provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of classification probabilities. A Monte Carlo study of curve estimation results showed that the model was useful for function estimation. Examples are given to show how these models perform on real data.
Seo, Dong Il;Kim, Sang Ug;Jeon, Young Il;Han, Jae Wook
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.205-205
/
2023
지역 빈도 분석과 점 빈도 분석은 하천 기본계획 및 수공 구조물의 설계에 있어 재현기간 별 확률강우량을 산정하기 위한 방법이다. 점 빈도 분석은 자료의 수가 부족하여 높은 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하기에 어려운 점이 있다. 2019년도부터 사용되고 있는 지역빈도분석 방법은 이러한 점을 보완해주고 있다. 지역빈도분석을 수행하기 위해서는 지역의 동질성을 확인하는 과정이 가장 중요한 과정이다. 이러한 동질성을 판단하기 위하여 K-means등의 군집분석과 L-moment 법 등을 사용하고 있다. 이러한 차이점으로 인해 두 방법 간의 정확성은 비교가 어려우나 서로 간의 장점, 단점과 결과 간의 차이를 기반으로 산간지역이 많은 강원도와 같은 지역에 대한 확률강우량 산정의 적절한 방법을 판단해보고자 본 연구를 진행하였다. 지역 빈도 분석은 강원도에 위치한 48개 관측소의 강우 자료 수집 후 고도, 위치, 지속시간 별 강우량을 변수로 지정하고 K-means 분석을 통해 6개의 군집으로 구분하여 수행되었다. 이질성 척도는 관측 자료와 500번의 모의 수행을 통해 결정하였다. 이후 분석된 군집이 동질한 경우 확률분포형에 적합시켜 확률강우량을 산정하였다. 점 빈도 분석은 지역 빈도 분석에서 결정된 군집에서의 최대 강우량과 최소 강우량 관측소의 자료를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 점빈도분석과 지역빈도분석의 결과를 비교하였으며, 두 가지 분석 방법에 따른 차이의 발생원인 및 특성을 결론으로 제시하였다.
Many clustering algorithms and cluster validation techniques for high-dimensional gene expression data have been suggested. The evaluations of these cluster validation techniques have, however, seldom been implemented. In this paper we compared various cluster validity indices for low-dimensional simulation data and real gene expression data, and found that Dunn's index is the most effective and robust, Silhouette index is next and Davies-Bouldin index is the bottom among the internal measures. Jaccard index is much more effective than Goodman-Kruskal index and adjusted Rand index among the external measures.
Journal of The Korean Association For Science Education
/
v.42
no.6
/
pp.611-619
/
2022
The purpose of this study is to explore the possibility of applying big data analysis to provide appropriate feedback to students using evaluation data in science education at a time when interest in educational data mining has recently increased in education. In this study, we use the evaluation data of 2,576 students who took 24 questions of the national assessment of educational achievement. And we use K-means cluster analysis as a method of unsupervised machine learning for clustering. As a result of clustering, students were divided into six clusters. The middle-ranking students are divided into various clusters when compared to upper or lower ranks. According to the results of the cluster analysis, the most important factor influencing clusterization is academic achievement, and each cluster shows different characteristics in terms of content domains, subject competencies, and affective characteristics. Learning motivation is important among the affective domains in the lower-ranking achievement cluster, and scientific inquiry and problem-solving competency, as well as scientific communication competency have a major influence in terms of subject competencies. In the content domain, achievement of motion and energy and matter are important factors to distinguish the characteristics of the cluster. As a result, we can provide students with customized feedback for learning based on the characteristics of each cluster. We discuss implications of these results for science education, such as the possibility of using this study results, balanced learning by content domains, enhancement of subject competency, and improvement of scientific attitude.
지리산국립공원 동부지역인 경남하동군 화개면에 위치하는 삼신봉(해발 1,284m) 산림 중 산불이 발생하였던 지역의 식생회복현황을 파악하기 위해 산불이 발생하였던 지역에 20개 조사구 대조지역에 12개 조사구를 설정하고 연구를 수행하였다 산불이 발생하였던 지역에 설정한 20개 조사구를 대상으로 TWINSPAN과 DCA를 분석한 결과 신갈나무군집(I) 신갈나무-쇠물푸레군집(II) 으로 분리되었고 대조지역에 설정한 조사구는 신갈나무군집(II)이었다 군집 I과 군집II에서 교목층과 아교목층의 대부분 수목이 고사상태이었고 관목층에서는 산화후 천이 초기에 나타나는 조록싸리가 우점하고 있었다 상대우점치와 유사도지수를 분석한 결과 산불이 발생하였던 신갈나무군집(I) 신갈나무-쇠물푸레군집(II) 은 대조구인 신갈나무군집(III)과 유사도지수분석에서 유사성이 높았는데 산불발생 이후 피해를 입은 신갈나무가 맹아에 의해 회복속도가 빠른 것으로 추정되었다 Shannon의 종다양도는 산불지역(군집 I,II)에서 각각 0.3259, 0.4727이었고 대조구 (군집III)는 0.1084로 나타났다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
/
2001.11a
/
pp.175-178
/
2001
다원분할표에서 범주들의 대응관계를 그래프적으로 보여주는 다중대응분석(multiple correspondence analysis)은 주결여성(principal inertia)이 총결여성(total inertia)에서 차지하는 비율이 전반적으로 낮아 설명력(goodness-of-fit)이 낮은 2차원의 대응분석그림을 얻게 된다. 이를 극복하기 위해 Benzecri의 공식을 사용하면 낮은 주결여성을 높이고 새로운 2차원 대응분석그림을 얻을 수 있다. 그러나 이 새로운 대응분석그림도 범주들의 대응관계를 명확히 보여주지는 못한다(Greenacre and Blasius, 1994, chapter 10). 앤드류 플롯(Andrews plot)을 이용하여 범주들의 군집화(clustering)로 다중대응분석을 재해석 하고자 하나 범주의 수가 많은 경우 해석상 어려움이 따른다. 본 소고에서 이와 같은 경우 K-평균 군집분석을 활용하여 다중대응분석의 해석을 용이하게 하고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.