분광 군집화 기술은 Non-convex 군집에 대해 타 군집화 기술에 비해 강건하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다중 뷰 데이터의 특성을 반영한 새로운 분광 군집화 기술을 제안한다. 제안한 방법은 협업학습의 접근 방법을 적용하되, 다수의 뷰가 서로 간에 가지는 독립성의 정도를 반영하여 유사도 그래프를 구축하고, 구축된 그래프를 기반으로 분광 군집화를 수행한다. 이를 통해 뷰들간 서로 다른 정보 요구를 그래프에 반영함으로써 군집화 성능을 높인다. 세 개의 뷰를 가정한 가상의 데이터에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 8.25%, 높은 성능을 보였다.
사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.
여러 대의 자율주행 차량이 하나의 그룹을 형성하여 주행하는 군집주행은 미래 고속도로 교통 시스템의 핵심 기술이다. 이러한 군집주행에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서의 안전을 고려하는 일은 단독 자율 주행에서의 경우보다 더 어렵다. 다양한 군집주행의 안전 위협 요인 중, 의도하지 않은 동작으로부터 자율주행 차량의 안전성을 향상하는 방법을 가이드하기 위하여 새로운 표준 ISO/PAS 21448이 제정되었다. 본 논문에서는 ISO/PAS 21448 표준이 다루는 시나리오를 통해 군집주행에서 발생할 수 있는 의도하지 않은 상황의 극복을 위한 방법을 제시하였다. 특히 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 이용하여 본 논문에서 제시하는 방법이 안전한 군집주행이라는 목표를 달성할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 속리산국립공원 법주사 주변 소나무림을 대상으로 식생구조를 규명하고 17년간의 식생구조 변화를 비교 분석하여 소나무림의 보전관리방안 수립을 목적으로 하였다. 조사대상지는 속리산국립공원 법주사지구 내 속리산관리사무소$\sim$법주사지구의 $3.6km^2$이다. 현존식생 조사결과 전체면적 360ha중 소나무 우점림은 64.7%이었고 소나무-낙엽활엽수 혼효림이 3.2%로 주로 계곡 사면과 능선에 걸쳐 소나무림이 분포하고 있었고 계곡 토지이용지 주변은 소나무와 낙엽활엽수가 혼효된 지역이 산재하였다. 조사구별 평균 상대우점치에 의한 우점종의 구성으로 식생유형을 분류한 결과 천이잠재성이 낮은 소나무군집, 천이잠재성이 높은 소나무군집, 천이진행중인 소나무군집, 도태중인 소나무군집으로 구분할 수 있었다. 17년간 식생구조 변화 분석결과 소나무군집의 천이경향은 천이잠재성이 낮은 소나무군집(소나무 순림)$\rightarrow$천이 잠재성이 높은 소나무군집(아교목층에 낙엽활엽수가 우점하는 소나무림)$\rightarrow$천이진행 중인 소나무군집(소나무-산벚나무군집, 소나무-졸참나무군집)$\rightarrow$도태중인 소나무군집(졸참나무-소나무군집, 갈참나무-소나무군집)$\rightarrow$낙엽활엽수혼효군집으로 발달하는 것으로 파악되었다. 소나무림 식생관리 방안으로 천이잠재성이 높은 소나무군집은 아교목층 낙엽활엽수를 제거하는 적극적인 관리가 필요하며 천이진행중인 소나무군집은 교목층 낙엽활엽수 가치치기 정도의 소극적인 관리가 필요하였다. 도태되는 소나무군집은 소나무림이 유지되기 어려우므로 낙엽활엽수림으로 자연적인 천이가 될 수 있도록 유지하는 방안을 제시하였다.
본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.
16S rRNA를 분석한 연구들은 자연 생태계에서 추출한 핵산을 이용하여 16rRNA 유전자의 염기서열을 분석하거나 특정 DNA probe를 이용한 hybridization 실험이 주류를 이루어 왔다. 특히 PCR 기법이 개발됨에 따라 적은 양의 시료를 대량으로 손쉽게 증폭시킬 수 있어 다양한 분야에 응용되고 있다. 세균 군집의 구조를 이해하는데 있어서 PCR 방법의 적용 대상은 주로 16S rRNA 유전자의 염기서열 해독분야이며 해양 생태계를 대상으로 많은 연구 결과가 보고되었다(11,13,21,26). 한편 자연 생태계의 개별적 미생물 분류룬들을 검출하기 위한 특정 oligonucleotide probe의 개발방법들은 미생물 군집의 유전적 다양성에 대한 정보 파악 이외에 배양이 어려운 혐기성 세균과 같은 특정 세균들의 동정에도 이용되고 있다(3,24,55). 본고에서는 세균 군집의 구조와 다양성을 연구하는데 적용 가능한 rRNA 분석방법들을 수계 생태계를 중심으로 살펴보고자 한다.
웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.
본 논문에서는 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 군집화 방법을 제안하였다. 여기서 상호정보는 신호상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 군집화를 위한 유사성을 나타내는 척도이다. 특히 적응적 분할을 이용하여 신호의 확률밀도를 계산함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 정확하고 빠르게 측정하였다. 제안된 방법을 500개 샘플을 가진 6개의 인위적인 신호군집화에 적용한 결과 정확한 분류성능이 있음을 확인하였다.
우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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