BIOLOG GN microplate를 이용하여 6종의 식생 토양에 따른 토양미생물 군집의 유일탄소원 이용능을 비교 분석하였다. 전체적으로 축합물, 아미노산, 카르복실산 화합물을 잘 이용하였으나, amide의 경우 낮은 이용능을 보였다. 대응분석을 통해 6종류의 식생 토양에 따른 토양미생물 군집은 크게 삼림토양, 초지-경작지토양, 비식생 토양의 3가지 그룹의 대사적 다양성의 차이를 보이는 집단으로 분류되었다. 다차원 척도법 분석을 통해 신갈나무 삼림토양의 미생물 군집은 소나무와 떡갈나무 삼림토양의 미생물 군집과는 또 다른 그룹으로 분리되었다. 이러한 식생토양형에 다른 미생물 군집의 대사 다양성의 차이로 볼 때, 식생의천이에 따라 식생에 영향을 받는 미생물 군집의 대사 다양성 또한 식생의 천이에 대응하여 변화하고 있음을 확인하였다.
유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.
본 논문은 농식품 소비자패널 데이터에서 소비자의 유형을 나눌 때에 변수간 연관성이 많은 장바구니 분석에서 전처리 방법과 차원축소의 방법을 제안한다. 군집분석은 다변량 자료에서 관측 개체를 몇 개의 군집으로 나눌 때 널리 사용되는 분석기법이다. 하지만 여러 개의 변수가 연관성을 가진 경우에는 차원축소를 통한 군집분석이 더 효과적일 수 있다. 본 논문은 1,987 가구를 대상으로 조사한 식품소비 데이터를 K-means 방법을 사용하여 군집화하였으며, 군집을 나누기 위해 17개의 변수를 선정하였고, 17개의 다중공선성 문제와 군집을 나누기 위한 차원축소의 방법 중 주성분 분석과 요인분석을 비교하였다. 본 연구에서는 주성분분석과 요인분석 모두 2개의 차원으로 축소하였으며 주성분분석에서는 3개의 군집으로 나뉘었지만 분석하고자 하였던 소비 패턴에 대한 군집의 특성이 잘 나타나지 않았으며 요인분석에서는 분석가가 보고자 하는 소비 패턴의 특징이 잘 나타났다.
본 연구는 학교폭력 가해 학생의 심리적 특성에 따른 유형을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 문헌 조사를 통해 6요인(인지충동성, 무계획충동성, 우울, 불안, 또래동조성, 주장성), 19문항의 설문지를 구성하여, 86명의 가해 학생들을 대상으로 설문을 실시하여 최종 74명의 자료로 2단계 군집분석을 실시하였다. 분석 결과, 3개의 군집으로 구분되었으며 각각 '충동적 취약성 유형(군집1)', '정서적 취약성 유형(군집2)', 그리고 '사회적 취약성 유형(군집3)'으로 명명하였다. 각 군집의 특성은 첫째, 군집1은 다른 집단에 비해서 인지충동성과 무계획충동성의 점수는 높은 반면, 우울과 불안 점수는 낮았다. 둘째, 군집2는 다른 집단에 비해서 우울과 불안 점수는 높은 반면, 인지충동성과 무계획충동성 점수는 낮았다. 셋째, 군집3은 다른 집단에 비해서 또래동조성 점수는 가장 높았으며 동시에 주장성 점수는 가장 낮은 반면, 인지충동성과 무계획충동성, 우울과 불안은 낮았다. 본 연구 결과는 현장에서 가해학생들을 지도하고 상담하는 교사들 및 상담자들과 보호자에게 가해학생들의 심리적인 특성을 이해하고 개입할 수 있는 유용한 기초 자료가 될 것이다.
주어진 데이터를 일정한 기준에 따라 여러 개 군집으로 분할할 때 대부분 경우는 군집수에 대한 사전 정보가 없이 군집화를 실시하게 된다. 적절한 군집수의 결정은 군집화 결과의 타당성에 전제가 되는 매우 중요한 문제이나 내재된 복잡성 때문에 실제 적용에 간편한 방법을 찾기 힘들고 더구나 다양한 형태의 데이터에 보편적으로 적합한 방법을 찾기는 더욱 어렵다. 본 연구에서는 기존의 제시된 군집수 결정방법 들의 아이디어 들을 소개하고 주어진 데이터의 종류에 관계없이 일반적으로 적용할 수 있는 새로운 군집수 결정기법을 제시한다. 대부분의 경우 군집수 결정은 군집화와 동시에 이루어지게 되므로 이것을 한꺼번에 처리하는 범용의 방법도 소개한다. 적용 예제들을 통한 타당성 검증도 이루어진다.
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.
인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 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. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.
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.
본 논문은 고차원의 범주형 데이터에 대한 군집화에 대해서 다룬다. 기존의 범주형 데이터 객체를 위한 유사성(상이성) 계측들의 기저에 깔려 있는 한계점은 수치형 데이터에서와 같은 순서화 (ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성에 기인하는데, 이를 효과적으로 극복할 수 있는 기법이 투영 군집화이다. 본 논문에서는 고차원의 범주형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 투영 군집화를 다루며 핵심 요소인 군집 차원의 정의와 군집 응집도를 제안한다.
군집화(clustering)는 주어진 객체들 중에서 유사한 것들을 몇몇의 집단으로 그룹화 하여 각 집단의 성격을 파악하는데, 실제적으로 각 객체가 유사한지 그렇지 않은지를 측정할 수 있는 도구가 필요하다. 기존의 군집화에서 객체간에 유사하다는 의미는 각 군집(cluster)안에 있는 객체들이 같은 속성 값이 많으면 많을수록 객체간에 유사성이 높아 유사도가 높은 객체끼리 군집을 이루게 된다는 것을 의미했다. 그 중에서도 범주형 속성을 갖는 군집화는 같은 속성 값이면 1, 서로 다르면 0으로 표현하여 유사성을 측정하는 방법이다. 제안된 알고리듬은 속성 값을 0과1로만 표현하는 것에 대한 문제점을 제시하고 서로 다른 속성이라도 속성간에 친밀한 관계가 있다는 개념을 도입하여 어느 정도 유사한 지를 보여준다. 같은 객체간에 같은 값을 갖는 속성이 하나로 없더라도 구해진 유사도에 의해 유사한 개체끼리는 하나의 군집이 될 수 있는 알고리듬을 만든 후 그 군집에 속해 있는 고객들의 니즈와 구매 선호도에 따라 적절한 타겟 마케팅(Target Marketing)을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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