• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.315-328
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• 2018

다중요인분석은 관능검사에서 주로 이용되는 분석으로 상품의 속성과 소비자들의 기호도에 대한 자료 분석에 주로 이용된다. 본 연구에서는 다중요인분석을 상품의 속성, 소비자들의 기호도 등의 자료에 이용하여 소비자들의 특성에 따라 몇 개의 군집으로 분류하고 이를 부분 최소제곱 경로모형을 이용하여 분류된 군집의 특성을 파악해 보고자 한다. 향수의 속성에 대한 자료와 소비자들이 파악한 향수의 속성, 그리고 그들의 기호도에 관한 실제 자료를 다중요인분석을 이용하여 살펴보고 이 결과를 이용하여 소비자들을 4개의 군집으로 분할한다. 분할한 군집별로 제품의 특성을 파악하고 이를 최소제곱경로모형에 적용하여 각 군집의 특성을 나타내는 잠재변수를 추정, 군집별로 소비자들이 선호하거나 기피하는 제품의 특성들, 그리고 각 군집별로 제품들을 어떻게 지각하는지 등을 파악한다. 다중요인분석을 활용한 부분 최소제곱 경로모형은 제품에 대한 특성과 소비자들의 기호도를 동시에 분석하여 이들의 관계를 규명하고 분석 결과를 제품 개발과 판매에 적용할 수 있다는 점에서 유용한 모형이라고 할 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제10권2호
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• pp.251-269
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• 1997

설악산 국립공원 저항령계곡의 식물군집구조를 분석하기 위하여 39개 조사구를 설정하였으며 아울러 계곡부와 사면부의 식물군집특성을 파악하기 위하여 5개 지역에 25개 조사구(1개 조사구당 100m$^{2}$)를 설정하고 식생조사를 실시하였다. 전체 39개 조사구는 DCA 분석에 의해 소나무군집, 소나무-황철나무군집, 황철나무-소나무군집, 황철나무군집, 물푸레나무군집, 졸참나무군집 6개 군집으로 분리되었고 졸참나무군집만 산림지역 사면부에 분포하였고 나머지 5개 군집은 계곡부에 위치하였다. 식물군집구조 분석결과 천이 예측은 명확하지 않았다. Shannon의 종다양도는 0.9458~1.1769이었고 토양산도는 전지역이 pH 4.65~6.09이었다. Belt-transect 조사분석결과 계곡부의 우점종은 소나무와 황철나무이었으며, 사면부의 우점종은 졸참나무이었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제28권1호
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• pp.45-54
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• 2014

본 연구는 순천시 조계산(해발고 884.3m) 운수암 계곡부를 대상으로 식물군집구조를 조사 분석하여 식생구조 특성과 생태적 천이계열, 보전가치를 밝히고 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 조사구는 해발고 255~495m에 $20m{\times}20m$ 크기의 15개소를 설정하였다. DCA 기법에 의한 군집분류 결과 군집 I(소나무군집), 군집 II(굴참나무-졸참나무군집), 군집 III(졸참나무-굴참나무군집), 군집 IV(개서어나무-졸참나무군집), 군집 V(낙엽활엽수군집) 등 다섯 개의 식물군집으로 분류되었다. 순천시 조계산 일대는 온량지수를 분석한 결과 온대남부기후대의 식생이었다. 조계산 운수암 계곡부는 졸참나무군집 34.4%, 졸참나무-군참나무군집 32.1%로 계곡부 사면을 중심으로 우점하여 분포하였으며, 계곡부를 중심으로 개서어나무군집이 5.5% 분포하였다. 관목층에서는 조릿대가 우점하고 있었다. 생태적 천이계열은 추정하기 어려웠으나, 장기적으로 모니터링을 통해 군집별 변화양상을 규명할 수 있을 것이다. 샤논의 종다양도지수($400m^2$)는 군집 III(1.0102~1.1013), 군집 V(0.9945), 군집 II(0.7913~1.1503), 군집 IV(0.8081~1.0749), 군집 I(0.9273) 순으로 높았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.401-408
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• 2006

영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제27권1호
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• pp.99-112
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• 2013

본 연구는 내장산국립공원 내장산지구를 대상으로 20년(1991~2010년) 동안의 식생구조 변화 특성을 밝히고자 수행하였다. 현존식생 조사 결과, 굴참나무와 졸참나무가 혼효된 군집이 전체의 56.1%로 가장 높은 비율로 분포하였으며 남사면 급경사지의 굴참나무군집은 17.6%이었다. 능선부에는 소나무군집(5.8%), 계곡사면에는 개서어나무군집이(6.6%) 분포하였으며, 기타 계곡부를 중심으로 느티나무군집과 산벚나무군집 등이 분포하였다. 상대우점치를 고려한 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA에 의한 ordination을 분석한 결과, 군집 I(소나무-굴참나무군집), 군집 II(굴참나무군집), 군집 III(개서어나무군집), 군집 IV(낙엽활엽수혼효군집)로 분류되었다. 군집 I의 표본목 수령은 소나무 32년생, 졸참나무 36년생, 군집 II는 굴참나무 64년생, 군집 III은 졸참나무 46년생, 개서어나무 45년생, 군집 IV는 단풍나무 54년생, 층층나무 47년생 등 이었다. Shannon의 종다양도지수는 군집 I은 0.9751~1.4199, 군집 II는 1.0765~1.3278, 군집 III은 1.0353~1.2881, 군집 IV는 1.1412~1.3807이었다. 20년전 연구결과와 비교하여 식생구조의 변화를 분석한 결과, 소나무의 도태, 굴참나무, 졸참나무 등 참나무류의 세력확장, 개서어나무의 세력 증가가 확인되었으며 20년 전의 천이예측과 같이 극상림으로의 천이가 진행되었다. 특히, 굴참나무와 내장산 대표수종인 단풍나무와의 군집분포 특성 및 조릿대 분포면적 변화 분석 결과, 굴참나무군집은 pH, 유기물함량, 치환성양이온함량, 유효인산이 낮은 건조한 지역에 분포하였으며 단풍나무군집은 아교목층을 형성하며 습윤한 계곡부와 사면에 분포하였다. 또한, 20년 전의 연구결과와 마찬가지로 단풍나무는 굴참나무가 교목층에서 우점하는 지역에서는 교목층을 형성하지 못하며 낙엽활엽수혼효군집에서만 14.6%로 교목층을 형성하였다. 20년전 관목층에서 광범위하게 분포하는 조릿대에 의한 종다양성의 감소 경향은 동일하였으나 내장산지구 전체 조릿대의 분포면적은 다소 감소하고 있는 경향이었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.977-981
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• 2006

본 연구는 오산천 하천환경정비로 인하여 저서성 대형무척추동물의 군집변화에 미치는 영향을 파악하기 위하여 2002년 6월부터 2005년 11월까지 5개지점을 선정하여 조사를 실시하였다. 조사기간 중 출현한 저서성 대형무척추동물은 총 4문 7강 16목 38과 81종이었으며, 년도별로는 2002년에는 총 55종이 출현하였으나, 2004년에는 36종으로 종수가 급감하였다. ESB에 따른 군집의 생태점수는 2003년도에 45.4에서 2004년도에는 21.7로 낮아졌다가 2005년도에는 31.2로 높아졌다. 이는 하천환경정비공사로 일시적인 교란을 일으켜 저서성 대형무척추동물의 군집변화에 영향을 미친 것으로 사료된다. 종조성의 변화로는 상류부의 경우 환경정비공사 완료 후 생태계안정화와 추이대가 복원되면서 1급수 지표종인 플라나리아(Dugesia japonica)와 옆새우(Gammarus sp.)가 출현하여 다양한 군집을 형성하고 있었다. 하류의 경우는 군집의 종조성이 빈약하지만 공사가 마무리 단계에 들어가면서 수서생물의 서식처가 안정화되고 있는 것으로 사료된다. 이처럼 저서성 대형무척추동물의 서식에 영향을 주는 하상의 물리적 구조와 이와 연관된 유기물 퇴적층과 토사 퇴적층에 대한 관리가 필요하며, 이를 통하여 하도특성에 맞는 안정된 군집구조가 형성될 수 있도록 대체서식처를 하천환경정비계획 수립 시 고려하여야 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.57-64
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• 2009

이 논문에서는 한국 30개 주요도시를 강수량, 온도, 풍속, 일조량, 습도를 기준으로 군집분석을 행하였다. 군집분석 결과는 지형적 특성에 이 들 기상변수가 큰 영향을 받는 다는 것으로 나타났다. 한국은 비록 작은 나라이기는 하지만, 지형성 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있기 때문에 우리의 연구결과는 기상에 관한 기존상식과 일치한다고 이야기 할 수 있다. 풍속을 기준으로 군집분석을 하였을때, 가장 많은 수의 군집들이 찾아졌고 일조량을 기준으로 했을 때 가장 작은 수의 군집이 찾아졌다. 풍속을 기준으로 했을 때 많은 군집들이 찾아지는 것은 바람은 국소지형에 아주 많은 영향을 받기 때문이라고 여겨진다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-1018
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• 2017

본 연구에서는 내 외부 환경, 혁신활동이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위해 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis), 군집분석(Cluster Analysis), 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 통해 7개의 요인이 추출하였으며, 추출된 요인을 기반으로 군집분석을 시도하였더니 총 4개의 군집(n=1,022)이 형성되었다. 군집 4개의 대해 구조방정식 모형을 활용하여 실증분석을 한 결과, 기술 경쟁 환경에 민감하며, 혁신적인 성향을 가진 군집1은 자체기술개발만이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시장 환경에 민감하며, 내향적인 성향을 가진 군집2는 자체기술개발과 공동연구를 통해서만 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경쟁적인 환경에 민감하며, 혁신적이고 정부/관련기관과의 협력적 성향을 가진 군집3은 공동연구 그리고 매개변수인 정부지원프로그램 활용을 통해 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술도입은 기업성과에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개방적이고 외부협력적 성향이 강한 군집4는 자체기술개발과 매개변수인 네트워크 활용 및 정부지원프로그램 활용이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.149-160
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• 2019

본 연구는 2016년 7월부터 2017년 6월까지 인천 소재 A 대학교의 15분 단위의 일일 전기 사용량 시계열 데이터에 대해 functional data analysis 기법을 적용하여 군집화하고 각 군집의 특성을 파악하고 예측에 활용하고자 한다. 하루동안의 A 대학교의 전기 사용량은 패턴은 주중과 주말 에 큰 차이를 보이며 스플라인 기저함수로 FPCA 구한 후 이들에 대한 가우시안 분포의 혼합모형 기반 군집분석으로 3개의 군집화가 적절해 보인다. 각 군집에 대해 평균 함수, 확률밀도함수, 일들의 분포 등을 정리해 각 군집에 대한 정보와 특징을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.905-922
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• 2021

라벨 없이 진행되는 비지도 학습 중 하나인 군집분석은 자료에 어떤 그룹이 내포되어 있는지 사전 지식이 없을 경우에 군집을 발굴하고, 군집 간의 특성 차이와 군집 안에서의 유사성을 분석하고자 할 때 유용한 방법이다. 기본적인 군집분석 중 하나인 K-means 방법은 변수의 개수가 많아질 때 잘 동작하지 않을 수 있으며, 군집에 대한 해석도 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 고차원 자료의 경우 주성분 분석과 같은 차원 축소 방법을 사용하여 변수의 개수를 줄인 후에 K-means 군집분석을 행하는 Tandem 군집분석이 제안되었다. 하지만 차원 축소 방법을 이용해서 찾아낸 축소 차원이 반드시 군집에 대한 구조를 잘 반영할 것이라는 보장은 없다. 특히 군집의 구조와는 상관없는 변수들의 분산 또는 공분산이 클 때, 주성분 분석을 통한 차원 축소는 오히려 군집의 구조를 가릴 수 있다. 이에 따라 군집분석과 차원 축소를 동시에 진행하는 방법들이 제안되어 왔다. 그 중에서도 본 연구에서는 De Soete와 Carroll (1994)이 제안한 방법론을 확률적인 모형으로 바꿔 군집분석을 진행하는 확률적 reduced K-means를 제안한다. 모의실험 결과 차원 축소를 배제한 군집분석과 Tandem 군집분석보다 더 좋은 군집을 형성함을 알 수 있었고 군집 당 표본 크기에 비해 변수의 개수가 많은 자료에서 기존의 비 확률적 reduced K-means 군집분석에 비해 우수한 성능을 확인했다. 보스턴 자료에서는 다른 군집분석 방법론보다 명확한 군집이 형성됨을 확인했다.