• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2003년도 춘계 수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.140-141
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• 2003

식물플랑크톤은 여러 환경요인들의 변화와 해역의 해양학적 특성에 따라서 매우 다른 형태의 군집구조를 나타내고(Legendre and Legendre,1978), 물리적, 화학적 환경요인의 변동에 따라 종조성이나 출현수에 있어서 뚜렷한 변동을 보이므로 생태계의 구조와 기능을 이해하는데 중요한 역할을 한다(Smayda,1978). 식물플랑크톤의 군집구조는 해양생태구조 파악이나 해역의 환경지표 및 효율적 해역이용관리를 위해 무엇보다 우선 파악되어야하며(Gou and Zang, 1996), 생태계의 구조와 기능을 이해하기 위해서는 식물플랑크톤의 분포양상 및 군집구조를 환경요인과 같이 연구하는 것이 필수적이다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.235-237
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• 2002

motif란 기능적으로 유사한 단백질 군의 아마노산 서열들에 공통적으로 나타나는 일정한 패턴이나 부분서열을 말한다. 본 논문에서는 motif들로 각 단백질의 특성을 표현한 다음, 이것을 기초로 유사성을 비교하여 단백질들을 기능적으로 유사한 여러개의 계층적 군으로 나누는 군집화 방법을 소개하였다. 영역 특성상 확장성과 계층성을 가지는 신경망 GHSOM을 군집화 알고리즘으로 사용하였고, 실제 307 개의 단백질들에 대한 군집화 실험을 통해 그 효과를 확인해보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.219-224
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• 2009

한국어 Propbank를 구축하기 위해서는 유사 동사를 군집화하고 군집에 포함되는 동사들의 구문 및 의미 특성을 모아놓은 정보가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 군집화의 초기 단계로써 개별 동사들의 격틀 구조에 기반하여 동사간의 유사도를 추정하여 유사 동사를 추출하고자 하였다. 본 연구는 개별 동사의 격틀 정보를 추출하기 위하여 세종 계획의 용언 사전과 KAIST 언어자원의 동사 격틀 사전을 활용하였다. 또한 격틀을 세분화하여 보다 상세한 격틀 정보를 생성하기 위하여 격틀이 가지고 있는 논항의 특성을 활용하였다. 동사의 유사도를 측정하기 위하여 개별 동사들은 벡터로 표현하였고, 벡터의 원소는 해당 동사가 다른 동사와 세분화된 격틀을 공유하는 정도로 하였다. 실험에서는 두 용언 사전에서 개별적으로 위의 과정을 진행하여 각 동사와 유사한 동사들을 추출하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.39-51
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• 2012

군집분석은 마이크로어레이 발현자료에서 유전자 혹은 표본들의 유사한 특성을 갖는 연관구조를 조사하는데 중요한 도구이다. 본 논문에서는 마이크로어레이 자료에서 계층적 군집방법, K-평균법, PAM (partitioning around medoids), SOM (self-organizing maps) 그리고 모형기반 군집방법 들의 성능을 3가지 군집 타당성 측도인 내적 측도, 안정적 측도 그리고 생물학적 측도를 가지고 비교분석하고자 한다. 모의실험을 통해 생성된 자료와 실제 SRBCT (small round blue cell tumor) 자료를 가지고 여러 가지 군집방법들의 성능을 비교하였으며 그 결과 모의실험 자료에서는 거의 모든 방법들이 3가지 군집측도에서 원래 자료와 일치하는 좋은 군집 결과를 나타내었고 SRBCT 자료에서는 모의실험 자료처럼 명확한 군집화 결과를 보여주지는 않으나 내적측도의 실루엣 너비 (Silhouette width) 관점에서는 PAM 방법, SOM, 모형기반 군집방법 그리고 생물학적 측도에서는 PAM 방법과 모형기반 군집방법이 모의실험 결과와 비슷한 결과를 얻었고 안정적 측도에서 모형기반 군집방법이 다른 방법들보다 좋은 군집결과를 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.412-415
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• 2008

매일 쏟아져 나오는 방대한 양의 기상자료는 현재의 대기상태를 대표하기도 하지만 그 지역의 지형적 특성을 나타내고 있다. 이번 연구는 수원지역의 일일 기상자료를 토대로 지형적 특성과 그에 따른 기상현상(바람, 안개)알고자 한다. K-means를 이용 특정 기상현상끼리 군집화하여 지형적 특성과 비교하였다.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2000년도 춘계수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.196-197
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• 2000

한국 남해 중앙부에 위치하는 나로도 연안해역은 대규모 적조 형성으로 막대한 수산피해를 발생시키고 있는 Cochlodinium polykrikoides 적조의 매년 첫 발생해역으로 관심이 모아지고 있을 뿐만 아니라(국립수산진흥원, 1998), 주변해역의 수괴 확장정도에 의해 복잡한 해양환경 특성을 나타내는 곳이기도 하다(양 등, 1999). 따라서 본 해역의 해양환경 및 생물분포는 시·공간적으로 매우 다른 특성을 나타낼 것으로 판단되어, 본 연구에서는 이른봄 나로도 인근해역의 해양환경 특성 및 식물플랑크톤 군집의 분포에 영향을 미치는 환경요인에 대하여 고찰한다(윤과 박, 2000). (중략)

• 한국초지조사료학회지
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• 제38권4호
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• pp.273-279
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• 2018

본 실험은 제주산마의 개별 사양과 군집 사양이 생산성, 생리적 특성 그리고 말고기 등심근 부위의 특성에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 시험축은 44개월 이상의 제주산마 16두를 공시하였으며, 처리구는 개별 사양 8두, 군집 사양 8두로 나누어 실험을 진행하였다. 농후사료는 체중의 2.5%를 1일 4회에 나누어 급여하였으며 조사료와 물은 무제한 급여하였다. 총 농후사료 섭취량은 개별 사양은 1,358.49kg 군집 사양은 1,309.34kg이었다. 농후사료 일일 평균 섭취량은 개별 사양, 군집 사양에서 각각 16.56kg, 15.96kg으로 유의적인 차이는 없었다(p>0.05). 총 증체량은 개별 사양 시 66.00kg이었고 군집 사양 시 53.37kg이었으며, 일일 증체량은 개별 사양과 군집 사양에서 각각 0.79kg 0.64kg이었다. 개별 사양이 군집 사양보다 총 증체량과 일일 증체량에서 높은 수치를 나타냈지만 유의적인 차이는 나타나지 않았다(p>0.05). 말의 생리적 이상을 확인할 수 있는 지표인 직장온도는 개별 사양이 군집 사양보다 높은 수치를 나타냈지만 처리구간 유의적인 차이도 나타나지 않았다(p>0.05). 장내 pH는 개별 사양과 군집 사양 처리구 모두에서 정상 범위보다 낮은 경향을 나타냈으며 12주차에는 군집 사양에서 개별 사양보다 유의적으로 낮은 수치를 나타냈지만(p<0.05), 산통 증상은 나타나지 않았다. 등심근 내 일반 성분에서 단백질과 조회분은 처리구별로 차이가 나타나지 않았으나(p>0.05) 지방 함량은 개별 사양에서 7.83%, 군집 사양에서 5.65%를 나타내어 개별 사양 시 등심근 내 지방 함량이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05). 이를 통해 개별 사양이 군집 사양보다 비육 효과가 우수함을 확인할 수 있었다. 그 외 등심근의 관능 특성과 육색 특성은 처리에 따른 차이를 보이지 않았다. 말의 개별 사양 시 산통 지표로 알려진 장내 pH 수치가 군집 사양보다 정상 수치에 가깝고 등심근 내 지방 함량도 개별 사양이 우수하게 나타나 제주산마 비육시 개별 사양 형태로 농후사료 2.5%의 급여하는 것이 제주산마의 비육 방법으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 환경생물
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• 제25권2호
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• pp.149-157
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• 2007

본 연구는 우리나라 서해안에서 월동하는 수조류 군집의 특성 및 환경요인에 따른 분포 특성을 밝히고자 수행되었다. 수조류 군집조사는 10개 지역에서 실시되었으며, 환경요인으로 토지피복도 비율을 측정하였다. 전체 조사지역에서 종 구성은 수면성 오리류가 84%로 가장 높은 비율을 나타냈고, 그 외 잠수성 오리류, 섭금류, 기러기류, 갈매기류 등이 많이 관찰되었다. 가장 높은 우점도를 나타낸 종은 청둥오리(Anas platyrhynchos)였으며 다음으로 가창오리(Anas formosa)가 차지하였다. 비지도 학습법 인공신경회로망인 self-organizing map(SOM)을 이용한 월동 수조류 군집을 유형화 한 결과 수조류 군집은 6개의 그룹으로 구분되었다. 각 그룹은 서식지의 특성에 따라 명확히 구분되어 서식지의 공간특성을 잘 반영해 주었으며, 또한 조사 시기에 따른 군집의 차이도 잘 나타내 주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.482-482
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• 2022

하천의 합류부에서는 수질이 다른 유체가 혼합하여 합류 전과 다른 특성을 보인다. 하천의 합류부에서 수질을 효율적으로 관리하기 위해서는 수질의 공간적인 혼합 특성을 규명하는 것이 중요하다. 합류부에서 수질의 공간적인 혼합 특성을 분석하기 위해 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하였다. 세 가지 기법을 비교하여 어떤 알고리즘이 합류부의 수질 변화 특성을 더 뚜렷하게 나타내는지 분석하였다. 수질 변화 비교 인자들은 pH, chlorophyll, DO, Turbidity 등이 있고, 수질 인자들은 YSI를 활용해 측정하였다. 자료의 측정 지역은 낙동강과 황강이 합류하는 지역이며, 보트에 YSI 장비를 부착하고 횡단하여 측정하였다. 측정한 데이터를 R 프로그램을 통해 세 가지 기법을 적용시켜 수질 변화 비교를 분석한다. 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA)은 거대하고 복잡한 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 데 사용하고, 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법은 차원 축소와 군집화를 동시에 수행한다. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 머신러닝 비지도학습에 속하는 알고리즘이다. 세 가지 방법들의 주목적은 클러스터링이다. 클러스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 동일한 성격을 가진 여러 개의 그룹으로 대상을 분류하는 데이터 마이닝의 한 방법이다. 군집화 방법들인 TDA, SOM, K-means를 이용해 합류 지역의 수질 특성들을 클러스터링하여 수질 패턴들을 분석해 하천 수질 오염을 방지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하여 합류부에서의 수질 특성을 비교하며 어떤 기법이 합류의 특성을 더욱 뚜렷하게 나타내는지 규명했다. 합류의 특성을 군집화 방법을 이용해 알게 된다면, 합류부의 수질 변화 패턴을 다른 합류 지역에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생물학회:학술대회논문집
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• 한국환경생물학회 2004년도 학술대회
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• pp.48-48
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• 2004