• Title, Summary, Keyword: 산업군집

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Industrial Clusters and Their Boundaries: A Case Study for Plants in the Cincinnati metropolitan Area (씬씨내티 대도시지역의 산업군집과 경계설정)

  • Lee, Bo-Young
    • Journal of the Korean association of regional geographers
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    • v.6 no.3
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    • pp.169-184
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    • 2000
  • Industrial clusters and their boundaries are identified by factor and hot spot analyses for the greater Cincinnati metropolitan area in USA. While traditional input-output approach identified aspatial industrial clusters, this study combines traditional approach with GIS techniques to identify their boundaries. Combining the results of input-output industrial clusters with the leading industries groups, we have identified five leading industry clusters. They are food (20), chemicals (28), metal manufacturing (32), metal products (33), and machinery (35). We also used hot spot analysis to visualize each industry cluster on the research area by using Arcview software. Determining the degree to which such industries are associated spatially and their spatial delimitation may be an additional approach to measuring the efficiency of the spatial organization of an economy. It is hoped that the industrial clusters and industrial spatial clusters approaches may also proved the basis for the development of new models of the spatial arrangement of industry at a level more aggregated than that of the single plant or firm.

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Actual Vegetation and Plant Community Structure in the W lchulsan National Park (월출산국립공원의 현존식생 및 식물군집구조)

  • 오구균;정승준;김영선
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.13 no.1
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    • pp.49-60
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    • 1999
  • 월출산 국립공원 및 공원보호구역의 현존식생과 식물군집구조를 파악하기 위하여 1997년 7월에 27개의 조사구를 설치하여 조사하였다. 조사대상지의 식생은 난대기후대의 수종과 온대기후대의 수종이 함께 출현하는 추이대 특성을 나타내고, 주로 졸참나무군락, 소나무군락, 낙엽참나무군락이 많이 분포하고 있었다. 총 27개 조사구에 대한 TWINSPAN의 분석결과 낙엽활엽수군집, 굴참나무-졸참나무군집, 신갈나무군집, 신갈나무-낙엽활엽수군집, 굴참나무군집, 소나무-붉가시나무군집, 소나무군집, 조록싸리-조릿대군집으로 8개 군집으로 대별되었다. 월출산국립공원의 식생은 수종간 경쟁이 활발한 천이도중상의 식생구조를 나타내고 있었다.

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A Search-ant and Labor-ant Algorithm for Clustering Data (탐색개미-일개미 군집화 알고리즘)

  • Sim Gyu-Seok;Lee Hui-Sang;Kim Yun-Bae;Park Jin-Su;Kim Jae-Beom
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • pp.313-319
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    • 2006
  • 데이타 마이닝, 특히 군집화 분야는 개미기반 알고리즘(ant-based algorithm) 관련 연구가 주목받는 영역 중 하나이다. 그러나 개미기반 알고리즘은 실제 군집화 문제를 해결하기에 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘들을 고찰하고, 보다 실제적인 개미의 행태를 고려하여, 개선된 알고리즘을 제안한다. 실제 개미의 먹이 수집 과정에서 일어나는 초기 탐색개미의 움직임과 저장소를 향한 일개미들의 움직임을 반영하여, 보다 빠르고 효율적인 군집화를 이끌어 낸다. 인공자료와 실제 자료에 적용하여, 제안하는 알고리즘이 성능을 향상시킬 수 있고, 보다 다양한 자료에 적용될 수 있다는 것을 실험결과로 보였다.

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Enhancing Document Clustering Method using Synonym of Cluster Topic and Similarity (군집 주제의 유의어와 유사도를 이용한 문서군집 향상 방법)

  • Park, Sun;Kim, Chul-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1538-1541
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    • 2011
  • 본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

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Transactions Clustering based on Item Similarity (항목 유사도를 고려한 트랜잭션 클러스터링)

  • 이상욱;김재련
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.9 no.1
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    • pp.179-193
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    • 2003
  • Clustering is a data mining method which help discovering interesting data groups in large databases. In traditional data clustering, similarity between objects in the cluster is measured by pairwise similarity of objects. But we devise an advanced measurement called item similarity in this paper, in terms of nature of clustering transaction data and use this measurement to perform clustering. This new algorithm show the similarity by accepting the concept of relationship between different attributes. With this item similarity measurement, we develop an efficient clustering algorithm for target marketing in each group.

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Enhancing Document Clustering Method using Synonym of Cluster Topic and Similarity (군집 주제의 유의어와 유사도를 이용한 문서군집 향상 방법)

  • Park, Sun;Kim, Kyung-Jun;Lee, Jin-Seok;Lee, Seong-Ro
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.48 no.5
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    • pp.30-38
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    • 2011
  • This paper proposes a new enhancing document clustering method using a synonym of cluster topic and the similarity. The proposed method can well represent the inherent structure of document cluster set by means of selecting terms of cluster topic based on the semantic features by NMF. It can solve the problem of "bags of words" by using of expanding the terms of cluster topics which uses the synonyms of WordNet. Also, it can improve the quality of document clustering which uses the cosine similarity between the expanded cluster topic terms and document set to well cluster document with respect to the appropriation cluster. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

Analysis on the Forest Community Structure of the Area of Donghaksa-Nammaetap. Kyeryongsan National Park (계룡산국립공원 동학사-납매탐구간의 삼림군집구조 분석)

  • 최송현;조현서
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.14 no.4
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    • pp.252-267
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    • 2001
  • 계룡산국립공원 동학사-남매탑구간의 산림군집구조를 분석하기 위하여 64개 조사구를 설정하고 식생구조를 실시하였다. Classification의 기법 중 하나인 TWINSPAN을 이용하여 군집분리를 시도하였으며, 그 결과 소나무 군집(I), 굴참나무-소나무군집(II), 서어나무-굴참나무군집(III), 굴참나무-졸참나무군집(IV), 서어나무-까지박달군집(V), 신갈나무-서어나무군집(VI), 느티나무-졸참나무군집(VII) 그리고 느티나무군집(VIII)의 8개로 분리되었다. 연륜분석결과 이지역의 임령은 약 60년 안팍이었으며, 단위면적(100$\m^2$)당 평균출현종수는 15.0$\pm$3.2종. 평균출현개체수는 95.7$\pm$37.3주었다. 이상의 결과를 통해 계룡산국립공원이 동학사-남매탑구간 지역은 소나무림에서 굴참나무, 졸참나무, 신갈나무림을 거쳐 서어나무, 까지박달림으로 천이가 진행될것으로 예상되었다.

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Mesh Segmentation With Geodesic Means Clustering of Sharp Vertices (첨예정점의 측지거리 평균군집화를 이용한 메쉬 분할)

  • Park, Young-Jin;Park, Chan;Li, Wei;Ha, Jong-Sung;Yoo, Kwan-Hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.8 no.5
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    • pp.94-103
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    • 2008
  • In this paper, we adapt the $\kappa$-means clustering technique to segmenting a given 3D mesh. In order to avoid the locally minimal convergence and speed up the computing time, first we extract sharp vertices from the mesh by analysing its curvature and convexity that respectively reflect the local and global geometric characteristics from the viewpoint of cognitive science. Next the sharp vertices are partitioned into $\kappa$ clusters by iterated converging with the $\kappa$-means clustering method based on the geodesic distance instead of the Euclidean distance between each pair of the sharp vertices. For obtaining the effective result of $\kappa$-means clustering method, it is crucial to assign an initial value to $\kappa$ appropriately. Hence, we automatically compute a reasonable number of clusters as an initial value of $\kappa$. Finally the mesh segmentation is completed by merging other vertices except the sharp vertices into the nearest cluster by geodesic distance.

Characteristics of Korean Film Market by Using Social Network Analysis (사회 연결망 분석을 이용한 국내 영화 시장의 특성 연구)

  • Kim, Tae-Gu;Cho, Nam-Wook;Hong, Jung-Sik
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.6
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    • pp.93-107
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    • 2014
  • Recently Korean film industry has continuously experienced a rapid growth and expanded its influence to foreign countries. Accordingly, there have been numerous studies in various research areas to investigate the characteristics of the industry. In this study, we applied social network analysis based on the attributes such as genres, ratings, distributors, nationalities, sizes, and profitability to divide the movies into several clusters with respect to their similarity. Results suggested that the ratings and nationality rather than the genre are the major factors to divide the motion picture market into clusters and the profitability also varies much across the clusters. Furthermore, estimation of the diffusion model showed the positive relationship between the success of a movie and the word-of-mouth effect, while the relatively unsuccessful titles exhibited a monotonic decreasing diffusion pattern with the high initial demand and the early peak time.

Carbon Nanotube Technology Classification by Analyzing Patent Information (특허 분석을 통한 탄소나노튜브(CNT)의 기술 분류)

  • 류희장;박용태
    • Proceedings of the Technology Innovation Conference
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    • pp.69-91
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    • 2005
  • 나노 기술은 국가와 기업 차원에서 전략적으로 활발하게 연구, 개발되고 있는 분야로 기술과 산업 전 분야에 걸쳐 있으며 계속 확대되고 있다. 이중 탄소나노튜브는 약 10년여 전부터 활발히 연구되고 있으며, 소재, 소자 등 나노 기술의 전 분야에 걸쳐서 적용될 수 있는 물질로 현재까지 실용화된 기술이나 제품이 많이 나오지는 않았으나 앞으로 다양한 적용분야가 창출될 전망이다. 그러나 전략적인 기술 개발을 위한 연구는 미비한 실정이다. 전략적이고 효과적인 기술 개발의 대안으로 특허 분석(patent analysis)이 제시되고 있으며 나노 기술에 대한 전반적인 특허 분석은 각 기업 연구소나 국가 연구소에서 진행되어 왔으나, 여기서 도출된 정보만으로는 전략적인 문제들을 분석하기에는 미흡하였다. 따라서 전략적인 기술 개발을 위한 특허 분석의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 특허의 인용(citation) 정보를 이용하여 특허와 특허 사이의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 관련된 특허를 군집화(clustering) 하여 각 군집의 특성을 살펴보았다. 먼저 탄소나노튜브에 관한 특허를 USPTO 자료를 통해 추출하고, 이 특허들이 인용한 특허들을 추출하여 각 특허들이 어느 정도로 관련이 되어 있는가를 상관 행렬(correlation matrix)을 이용하여 조사하였다. 인용 특허의 분석은 기초 기술 분야에 이르기까지 광범위하게 조사하여 기술별로 특허를 군집화 하였을 뿐만 아니라, 특허 출원인 정보도 활용하여 군집화 하였다. 이를 통하여 기술별, 특허 출원인 별로 특허의 군집을 만들어서 각 군집의 특성을 도출하였고, 마지막으로 각 군집의 특성에 맞게 기술 개발측면에서 전략적인 시사점을 도출하였다. 각각의 군집들은 시간이 지날수록 확대, 통합되는 결과를 보이고 있으며, 융합기술화 되고 있다. 군집을 이루는 주요한 특성으로는 출원인 정보가 큰 비중을 차지하였으며, 이는 출원인의 기술 개발 전략과 이에 따른 기술개발경로나 특허 전략과 관련이 있는 것으로 나타났다. 다양한 기술에 관하여 군집의 크기가 계속 확대되고 있는 경향을 보이고 있기 때문에, 앞으로 지속적인 연구를 통하여 향후 특허 관리와 특허 전략에 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다.

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