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.
본 연구는 운항실습선을 대상으로 선내 승선자의 군집유형에 따른 피난 시간과 특성을 시뮬레이션에 의해 비교한 것으로, 크루즈선 승객은 승선 시 다양한 선내 활동이 가능하다는 관점에서 출발하였다. 그리고 승선자와의 인터뷰를 통해 승선 시 행동 유형을 군집유형 A(지정선실 내 재실), 군집유형 B(모든 승조원이 정상활동 공간에 위치), 군집유형 C(모든 승조원이 소속 식당에 위치)의 3가지로 분류하여 비교 평가하였다. 연구의 성과를 정리하면 다음과 같다. 군집유형 B는 피난시간이 다른 유형에 비해 가장 빨랐고 피난 정체구간도 짧았다. 군집유형 C의 경우 승조원이 특정공간에 집중적으로 분포함에 따라 피난과정에서 Upper deck가 병목 구간으로 작용하였고 피난시간이 오래 걸렸다. 이상과 같은 결과로부터 동일한 선박 내에서도 화재 등의 재난 발생 시 선내 재실자의 분포특성에 맞는 피난 관리 및 대응책이 필요함을 알 수 있었다.
본 연구는 남산과 광릉의 침엽수림을 대상으로 번식기 조류 군집의 특성을 파악하기 위해 2006년 4월부터 8월까지의 기간 동안 실시되었다. 두 지역에서 각각 10ha 크기의 고정조사구를 설치하고 세력권 도식법을 이용해서 번식기 조류군집의 특성을 조사하였다. 남산과 광릉의 침엽수림 지역에 생육하고 있는 수목의 흉고직경 분포와 엽층의 수직적 구조는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 두 지역의 번식기 조류 군집 조사 결과, 번식 종수 및 번식 쌍수, 번식 밀도, 종 다양도 지수 등이 모두 광릉 지역에서 높았다. 번식기 조류 군집의 길드 구조에서도 두 지역 간에 차이가 있는 것으로 나타났다. 조류 군집의 다양성 및 특성이 두 지역 간에 차이가 있는 것은 두 지역의 서식 환경과 밀접한 관련이 있을 것으로 판단된다. 남산과 같이 훼손된 생태계 내에서 조류 군집의 보호 및 관리를 위해서는 산림 환경 구조의 다양성을 확보 할 수 있도록 산림의 엽층 피도량을 증가시키고 또한 구조적, 기능적으로 다양한 구조의 환경으로 유도하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
하천의 유사량 자료는 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 유사조절 계획 수립 등 유역과 하천관리 그리고 하천 시설물 관리를 위해 필요하다. 최근 4대강 사업구간에 대한 담수용 보로 유입되는 유사량과 하천 유사의 종횡단적 분포와 하상변동량 등의 산정에 기초자료로 활용하고자 유사량 관측망이 구축되어 있다. 본 연구에서는 하천 유사량에 영향을 미치는 유역특성인자에 대한 군집분석을 통해 유사 발생 유역을 분류하고자 한다. 체계화된 유량 및 유사량 측정 방법에 의해 신뢰할만한 유량-총유사량 관계식을 갖는 유량조사사업단의 35개 유역을 대상으로 한다. 유역 군집분석을 수행하고자 유역과 하천에 대한 지형인자, 토양인자, 토지이용 등의 유역특성 매개변수 자료를 수집하였고, 매개변수별 유사도거리 산정에 오류를 줄이기 위해 매개변수를 무차원화 하였다. 유역의 비유사량은 유역면적, 유역경사, 토성, 토지이용 등에 영향을 받았다. K-means 기법에 의해 군집분석을 수행한 결과 유사량 측정 유역은 A, B, C, D 4개의 그룹으로 분류되었다. B그룹 유역은 첨두홍수량이 크고 발생시간이 짧은 유역 및 하천 조건을 가지고 있었으며, 직접유출이 증가하는 지표조건과 침식이 활발한 토양조건을 갖는 것으로 파악되었다. 그룹별로 실측 비유사량을 검토한 결과 B그룹에 포함된 유역의 유사량이 다른 유역에 비해 상대적으로 크게 발생하였다. 이러한 결과는 유역특성 매개변수의 군집분석을 통한 유역의 군집분류가 유역과 하천의 유사관리 측면에서 유용한 관리방안으로 활용될 수 있음을 의미한다.
한국해역 종합 해양자원도 작성연구(남해)의 일환으로 저서생물 분포 연구를 위한 조사가 1990년 7월과 8월에 남해에 위치한 83개 조사정점에서 수행되었다. 각 정점에서 van Veen그랩으로 3회씩 채집된 저서 생물 표본 가운데 연체동물만을 선별 그들의 분포 양상을 파악하고자 종 동정과 함께 군집구조 분석을 하였다. 조사에서 채집된 연체동물은 모두 679개로 다섯개 강에 102종으로 동정되었으며, 이매패류가 출현종수(84.3%)에서나 출현개체수(92.3%)에 있어서 절대우점하였다. 전체 연체동물군집에서 우점하는 일곱 종(이매패류 여섯 종, 무판류 한 종)이 전체 출현개체수의 61.0%를 차지하였다. 남해의 연체동물은 종은 다양한 반면에 서식밀도나 생물량은 매우 빈약하였다. 출현종의 서식 유무에 따른 유사도로써 집괴분석한 결과 다섯개의 조사정점군으로 나누어지고, 이 들은 특징적인 분포 특성을 갖는 두 정점군과 혼합된 특성을 나타내는 세정점군으로 대별되었다. 전자의 두 정점군은 Raetellops Pulchella와 Periploma otohimeae로 대표되는 황해의 저층냉수의 영향을 받는 세립퇴적물 군집과 뚜렷한 대표종은 없지만 대마난류의 영향을 받는 이질성의 조립퇴넉물 군집으로 정의할 수 있었다. 대마난류의 영향을 받는 정점군의 군집은 황해저층냉수의 정점군에 비해 종 다양도는 높지만, 서식생물량은 현저히 적었다. 아울러 연체동물의 분포와 남해의 퇴적환경이나 수괴의 조성과 변화를 고려하여 남해에 서식하는 저서생물 군집에 있어서 네 개의 분포구역이 있을 것으로 추정하여 그 범위와 경계를 제안한다.
수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 차세대 염기서열분석(pyrosequencing) 기술을 이용해 조릿대(Sasa borealis) 대나무림의 낙엽층과 근권 토양 내 주요 군집인 방선균군집의 계통학적 특성을 분석하여 방선균 유전자원 다양성 확보를 위한 기반 연구를 수행하고자 하였다. 낙엽층 시료 내 세균군집은 2,588 OTUs, 다양성 지수 7.55로 나타났으며, 근권토양 시료의 경우 2,868 OTUs, 다양성 지수 8.15로 다양한 세균군집이 균등하게 분포하고 있는 것으로 확인되었다. 대나무림 토양시료 내 세균군집은 총 35개의 문으로 구성되었으며, Proteobacteria (51-60%), Bacteroidetes (16-20%), Acidobacteria (4-16%) 그리고 Actinobacteria (4-14%) 계통군이 주요 세균군집으로 확인되었다. 특히, Actinobacteria은 총 6목 35과 121속의 다양한 방선균이 분포하였으며, 전체 방선균군집의 83%가 Actinomycetales 목으로 확인되었다. 이들 Actinomycetales 목은 28개 과로 구성되었으며, Micromonosporaceae, Pseudonocardiaceae 그리고 Streptomycetaceae는 조릿대 대나무림의 낙엽층과 근권토양에서 풍부도가 가장 높고 변이가 적은 대표 방선균군집으로 확인되었다.
대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.
최근 기후변화의 영향으로 국내에서 강우량과 유출량의 변동성이 커짐에 따라 효율적으로 수자원을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. 따라서 수자원 관리 측면에서 강우관측소를 대상으로 군집 분석과 경향성 분석을 통해 사전에 강우 시계열 자료의 추세와 특징을 파악하면 용수 공급과 가뭄 및 홍수피해 저감 등에 효과적으로 대처할 수 있다. 본 연구에서는 2000년부터 2019년까지낙동강 유역의 64개 강우관측소를 대상으로 동질성 검정과 수정 Mann-Kendall (MK) 검정을 적용하여 강우 시계열 자료의 월별, 계절별, 연도별 경향성 분석을 수행하였다. 또한, 경향성이 나타나는 관측소별 세부지표(연평균 강우량, 표고 등)를 기준으로 K-means 군집 분석을 수행하여 군집별 강우 특성을 파악하고자 하였다. 분석을 수행한 결과 경향성 분석에선 3월, 4월, 11월, 12월, 봄 및 가을에는 강우량이 증가 추세를 보였고 1월, 5~9월, 여름과 연도별로는 감소 추세가 나타났다. 또한 군집 분석에서는 Silhouette analysis를 기반으로 최적의 군집 개수를 3개로 설정했을 때 군집별 강우 세부지표의 통계값이 관측소별 표고에 비례하는 특징이 나타났다. 연구를 통해 도출된 군집별 강우 특성과 관측소별 경향성 분석결과를 연계하면 강우량의 변동성을 고려한 효율적인 수자원 관리 방안을 마련하는 데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 춘천시가지 중심에 위치하고 시민들의 휴식 및 여가공간으로의 활용도가 매우 높은 봉의산근린공원의 식물군집구조 특성을 활용한 관리방안을 제시하고자 하였다. 봉의산은 삼국시대부터 춘천의 중심으로 산림이 지속적으로 훼손되었으며 현대에는 무분별한 도시개발로 생태계의 고립과 단절이 심화되었다. 봉의산근린공원의 현존식생 유형별 면적비율을 보면, 신갈나무는 28.5%, 신갈나무-졸참나무는 2.1%, 소나무는 15.6%, 소나무-신갈나무는 15.9%, 박달나무는 1.6%, 아까시나무는 5.9%, 잣나무는 1.6%이었다. 신갈나무는 남서, 북서, 남동사면에 분포하고 소나무는 동쪽과 남동사면 능선부에 분포하고 박달나무는 북동쪽의 계곡부, 충원사 북쪽 급경사지에 분포하였다. 식물군집은 총 6개 군집으로 분류되었으며, 소나무군집(군집 I)과 상수리나무-아까시나무군집(군집 V)은 장기적으로 참나무류림으로 천이가 예상되었고, 신갈나무군집(군집 II)과 졸참나무-신갈나무군집(군집 III), 박달나무군집(군집 IV), 잣나무군집(군집 VI)은 그대로 유지될 것으로 예측되었다. 식물군집구조 특성을 고려한 목표식생 및 관리방안은 ① 자연경관 보전 및 개선형(소나무군집) ② 생태적 천이 순응형(낙엽참나무류군집) ③ 특이군락 보전형(박달나무군집) ④ 휴양 및 체험형(잣나무군집) 등 4가지 유형별 관리방안을 제시하였다. 봉의산근린공원의 효율적 관리를 위해 관리체계를 일원화하고 특히 생태적 보전 가치가 높은 소나무군집과 박달나무군집을 생태경관보전지역으로 지정·관리해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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