본 연구의 목적은 관광행동에 따른 여행상품속성의 차이를 살펴봄으로써 여행업계가 더 주력해야 할 여행상품을 판매하기 위한 마케팅 전략을 제시하는 것에 도움을 주고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 군집분석과 ANOVA분석이 이용되었는데, 군집분석 결과 4개의 군집으로 나타났다. '합리적 관광형', '약한 과시적 관광형', '가치적 관광형'과 '과시적 가치적 관광형'으로 분류되었다. ANOVA분석 결과 여행서비스와 오락을 제외한 교통 숙박시설, 관광매력물, 쇼핑, 식사에서는 관광행동에 있어 군집들이 차이를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 다수 무인기의 군집비행을 위한 행위기반 분산형 제어기법을 제안한다. 각 무인기는 특정한 영역으로 비행해야하는 고유의 임무와 동시에 무인기 간의 거리를 유지해야하는 요구조건도 가지고 있다. 이러한 두 가지 요구조건은 서로 상충된다. 제어기를 설계하기 위하여 각 무인기가 통신채널을 통하여 상태변수를 교환할 수 있다는 가정 하에 결합형 동역학을 적용하였다. 군집비행의 성능을 개선하기 위하여 제어이득 행렬의 최적화를 수행하였다. 제어기의 성능을 평가하기 위하여 다수 무인기의 경로점 통과 임무를 위한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구는 청소년을 대상으로, 부모의 양육태도 유형에 따른 자아존중감과 그릿 정도의 차이를 파악하고자 시도되었다. 한국청소년정책연구원의 한국아동·청소년패널조사(Korea Children Youth Panel Survey: KCYPS) 자료 중 2018년도 조사에 참여한 중학교 1학년 2,438명의 자료를 분석하였다. 수집된 자료는 계층적 군집분석(Hierachical Cluster Analysis)과 비계층적 방법(k-mean cluster analysis)으로 분석하였다. 그 결과, 청소년이 지각한 부모의 양육태도 유형은 '소극적 애정 수용형', '적극적 애정 수용형', '독재적 비일관형', '애정부족 거부형' 4개 유형으로 분류되었다. 또한, 양육태도의 4개 군집별로 자아존중감과 그릿의 정도에 유의한 차이가 있었다. 자아존중감과 그릿 모두 '적극적 애정 수용형'인 군집 2에서 가장 높게 나타났다. 향후, 청소년의 자아존중감과 그릿을 향상시키기 위해 각 군집별로 차별화된 부모교육이 필요하며, 교육 프로그램 개발에 본 연구가 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
K-모드(modes) 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘은 대규모 범주형 자료에 적용 가능한 데이터 군집화 방법이다. 이 논문에서는 두 알고리즘을 고찰하였으며, 두 알고리즘의 단점을 보완한 개선된 데이터 군집화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 실제자료에 제안된 방법을 적용한 모의실험을 실시하여 제안된 방법이 데이터 군집화의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.
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.
최근 교육에서 교육 데이터마이닝에 관한 관심이 높아지고 있는 시점에 과학교육에서 평가 결과를 활용하여 학생들에게 적합한 피드백을 제공하기 위해 빅데이터 분석의 적용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 연구에서는 국가수준 학업성취도 평가의 24문항에 응시한 2,576명의 평가 자료를 활용하여 비지도 기계학습의 한 가지 방법인 K-평균 군집분석을 이용하여 학생들을 군집화하였다. 학업성취도 평가 자료를 활용한 군집화 결과, 학생들을 6개의 군집으로 나누어 볼수 있었다. 상위권이나 하위권에 비해 중위권 학생들이 다양하게 다른 군집으로 구분됨을 알 수 있다. 군집분석의 결과를 보면, 군집화에서 가장 중요하게 영향을 주는 요인은 학업 성취였으며, 군집별로는 교육과정의 내용 영역별, 교과 역량별, 정의적 특성 면에서 서로 다른 특성을 보이고 있었다. 하위 군집에서는 정의적 영역 중에서 학습의욕이 중요하게 영향을 주고, 교과 역량 면에서는 과학적 탐구 및 문제 해결력과 과학적 의사소통 능력이 중요하게 영향을 주고 있었다. 내용 영역 면에서는 운동과 에너지와 물질 영역에 대한 성취가 군집의 특성을 구분하는 중요한 요인으로 작용하고 있었다. 따라서 평가 자료를 활용해 학생을 군집화한 후, 이러한 군집별 특성을 바탕으로 학생들에게 학습을 위한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 군집분석 연구 결과 활용의 가능성, 내용 영역별 균형 있는 학습, 교과 역량 증진, 과학적 태도의 향상 등 과학교육의 시사점을 제안하였다.
최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.
설악산 국립공원의 소청봉-대청봉 지구를 중심으로 분포하고 있는 천연림의 생육현황과 구조를 정확히 파악하고자, 이 지역에 36개의 방형구(20m$\times 20m)를 설치하여 식생을 조사하였다. Cluster 분석한 결과 세 개의 군집, 신갈나무-젓나무가 우점하는 능선형 군집, 복장나무-분비나무가 우점하는 사면형 군집, 젓나무-난티나무가 우점하는 계곡형 군집으로 분류되었다. 수종간의 상관관계는 난티나무와 까치박달; 미역줄나무와 개회나무; 미역줄나무와 만병초; 사스래나무와 털진달래; 병꽃나무와 톨진달래 등의 수종들간에는 비교적 높은 정의상관계를, 철쭉나무와 나래회나무; 사스래나무와 당단풍; 사스래나무와 피나무;사스래나무와 함박꽃나무; 거제수나무와 사스래나무; 눈잣나무와 잣나무 등의 수종들간에는 높은 부의 상관관계를 보였다. 본 조사지의 종다양도는 0.8393~1.3431로 비교적 높게 나타났다.
본 연구에서는 자료기반 분석 기법을 이용하여 제주 대정-한경 유역의 군집형 지하수 이용 관정의 영향력을 평가하고 지하수 자원을 효율적으로 관리하기 위한 도구를 개발하였다. 분석을 위해 대정-한경 유역 내 총 19개 지하수위 관측공의 지하수위 자료, 총 3개 기상 관측소로부터 측정된 강수량 자료, 및 총 4개의 군집형 지하수 이용 관정(저지, 금악, 서광, 및 영어교육도시)으로부터 획득한 이용량 자료가 이용되었다. 먼저, 각 지하수위 관측공에 대하여 강수량 및 이용량 자료를 입력변수로 하는 자료 기반 지하수위 예측모델을 개발하였다. 이때, 과거의 장기적 변동특성을 효과적으로 학습에 이용하기 위하여 누적 장단기 메모리 모델을 이용하였다. 모든 관측 공에 대하여 지하수위 예측모델을 개발하고, 이용량 입력변수에 대한 섭동 민감도 분석을 수행하여 각 군집형 관정의 공간적 영향력을 분석하였다. 금악 수원은 해당 수원 중심으로 영향이 크고, 서광 수원은 하류 지역을 중심으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 영어교육도시는 수원의 상류 지역 중심, 저지 수원은 수원 상류 및 하류 중심으로 영향이 나타났다. 그리고 유역 내 군집형 수원의 영향력은 대략 5km인 것으로 나타났다. 추가적으로, 학습된 예측모델을 기반으로 군집형 이용 관정의 영향 범위에 포함되는 지하수위 관측공에 대해 강수량 대비 배경 지하수위 회복을 위한 적정 지하수 이용량을 산정하였다. 최근의 강수 패턴을 적용하였을 때, 현재 지하수 이용량을 기존의 80%로 제한할 필요성이 있는 것으로 나타났으며, 강수량이 100mm 증가하였을 때, 대략 1,500 m3에서 1,900 m3의 추가적인 취수가 가능할 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 도출된 대정-한경 유역 지하수 거동특성 평가 결과와 자료기반 분석 도구들은 대정-한경 유역의 지속 가능한 지하수 개발을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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