• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.279-287
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• 2020

본 연구는 딥티슈마사지와 일라이트병행 딥티슈마사지가 체형변화에 미치는 영향을 검증하고, 각각의 적용 방법에 따른 체형변화 효과를 확인하여 체형개선에 효율적인 방법을 제안하고자 하였다. 연구의 대상은 30대 여성 20명을 난수표방식에 따라 각각 10명으로 나누어 딥티슈마사지, 일라이트병행 딥티슈마사지를 1회/주 8주 동안 진행하였다. 시점별로 실험전, 4주 경과, 8주 경과에 따라 모아레토포그래피를 사용하여 극돌기 기울기, 견갑부, 둔부의 변화 값을 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS v. 21.0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 최종 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 연구대상자의 일반적 특성은 전문직이 가장 높게 나타났고, 기혼자가 90%로 이 중 77.8%가 출산 경험자로 78.6%가 자연분만 하였으며, 자녀수는 두 명이 57.1%로 가장 높게 조사되었다. 실험 전 일라이트병행 딥티슈마사지 적용군과 딥티슈마사지 적용군의 극돌기 기울기, 견갑부, 둔부를 측정한 결과 일라이트병행 딥티슈마사지 적용군이 딥티슈마사지적용군에 비해 모든 항목에서 다소 높게 나타났으나 통계적으로 유의미한 차이는 보이지 않아 동질성을 확보할 수 있었다. 마사지 적용방법에 따른 체형변화 비교는 일라이트병행 딥티슈마사지 적용군이 딥티슈마사지 적용군보다 시점에 따라 극돌기 기울기, 견갑부, 둔부의 감소율이 크게 나타나 유의한 차이를 보였으며(p<.05, p<.01), 일라이트병행 딥티슈마시가 딥티슈마사지보다 체형변화에 더 효과적 방법으로 확인되었다. 이에 일라이트병행 딥티슈마사지는 체형변화 개선에 활용 가능한 유용한 요법으로 제안하며, 피부미용 산업현장 및 관련 분야에서 활용하기를 기대해 본다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권3호
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• pp.189-196
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• 2022

플라즈마란 고체, 액체, 기체에 이은 "4번째 상"으로서 이온화된 기체를 의미한다. 주로 용접과 네온사인에 응용 및 사용되어 왔으나, 최근 암 치료 등 의료 분야에도 적용되고 있으며, 피부에서는 콜라겐 생성 촉진, 피부 톤 개선, 피부 유해균 사멸 등 다양한 효과가 보고되고 있다. 본 연구는 대기의 주성분인 질소를 활용한 화장품 제조용 플라즈마 기기를 통해 질소 플라즈마 활성종 중, 추적 평가가 용이한 nitric oxide (NO)의 양을 측정하여 플라즈마의 양적/질적 평가를 진행하였다. 효율적인 플라즈마 처리를 위해 sinking과 non sinking 법을 활용한 주입 방법을 시도한 결과, non sinking 법을 활용한 제형의 근접 처리가 효과적임을 확인할 수 있었다. 나아가 토너와 앰플을 화장품 제형으로 선택하여 NO 플라즈마 주입 후 제형의 성상 및 주입한 플라즈마의 상태 변화를 관찰하였다. 두 제형에서 NO 플라즈마의 주입 성공량은 토너가 앰플보다 약 2 배 가량 높았으며, 시간에 따라 점진적으로 감소하여 일주일 후, 소실되는 것이 확인되었다. 사용된 질소 플라즈마는 저온(4 ℃), 실온(25 ℃), 고온(37 ℃, 50 ℃) 조건에서 토너와 앰플 제형의 안정도에 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. 종합적으로, 본 연구는 질소 플라즈마의 화장품 가능성을 제시하고 있으며 주입된 플라즈마의 안정성 확보의 중요성을 시사하고 있다.

• 한국조경학회지
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• 제50권1호
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• pp.1-19
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• 2022

울진 소광리 금강소나무림은 전통적으로 목재생산 목적의 소나무 보호지역(봉산)이었으며, 현재는 산림청 산림유전 자원보호구역으로 지정·관리되고 있다. 본 연구는 지형 특성, 현존식생, 수령, 식물군집구조를 분석하여 임목생산을 목적으로 한 울진 소광리 금강소나무림의 지속가능한 관리방안을 제안하고자 하였다. 대상지 지형 특성은 능선 36.7%, 계곡 38.7%로 능선과 계곡의 비율이 유사하였으며, 사면은 전체 면적의 24.7%로 좁게 형성되어 있었다. 소나무림 군집 유형은 소나무림의 갱신 진행상태, 낙엽활엽수 등 타 수종과의 경쟁상태, 층위구조 형성 여부 등을 기준으로 6개 유형으로 구분되었다. 대경목 소나무(흉고직경 40~60cm)의 수령은 약 60~70년 내외로 비교적 수령이 낮은 것으로 확인되었다. 상대우점치 및 층위구조를 분석한 결과, 소나무림 갱신 사업의 진행 정도에 따라 차이를 보이고 있었고, 소나무림의 유지뿐만 아니라 소나무 후계림의 조성, 소나무의 밀도 조절, 경쟁수목에 대한 적극적 관리를 실시하고 있었다. 군집별 평균 흉고단면적은 400m² 방형구를 기준으로 교목층은 12,642.1~25,424.4cm², 아교목층은 1.8~1,956.5cm²이었다. 흉고단 면적의 차이는 교목층을 형성하는 수목의 규격과 개체수, 소나무림의 갱신 정도(소나무 간벌 후 시간경과 정도)에 따라 차이가 나타났다. 군집별 평균 출현 종수는 8.7~20.3종으로 계곡부에 위치하고 있는 유형과 관리가 이루어지지 않아 낙엽활엽수와의 경쟁이 진행 중인 유형에서 출현 종수가 많았다. 종다양도는 0.6915~1.0942로 온대중부지역 소나무군집과 비교하여 낮은 것으로 평가되었다. 울진 소광리 금강소나무림의 관리목표는 경제적 가치가 높은 목재생산으로 설정하였으며, 지속적인 조림 및 목재생산 체계 구축, 목재생산량 증진을 위한 효율적 식생관리를 관리방향으로 제시하였다.

• 시큐리티연구
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• 제18호
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• pp.169-190
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• 2009

21세기 첨단기술을 활용하고 있는 테러집단들이 앞으로 활용할 가능성이 높은 방법 중의 하나가 바로 사이버테러이다. 현실에서는 상상만으로 가능한 일이 사이버 공간에서는 실제로 가능한 경우가 많다. 손쉬운 예로 병원에 입원 중인 요인들의 전산기록 중 혈액형 한 글자만을 임의로 변경하여도 주요 인물에게 타격을 주어 상대편의 체제전복에 영향을 줄 수 있다. 이와 같이 테러분자들이 사이버테러를 선호하는 이유는 다른 물리적인 테러수단 보다 적은 비용으로 큰 효과를 거둘 수 있기 때문이다. 폭탄설치나 인질납치 보다 사이버 테러리스트들은 인터넷으로 언제 어디서나 공격 대상에 침투할 수 있다. 1999년 4월 26일 발생했던 CIH 대란은 여러모로 시사하는 바가 크다. 대만의 대학생이 뚜렷한 목적 없이 만들었던 몇 줄짜리 바이러스 프로그램이 인터넷을 통해 기하급수적으로 퍼져 국내에서만 30만대의 PC를 손상시켰고, 수리비와 데이터 복구에 소요된 비용만 20억원 이상이 소요된 것으로 확인되었다. 전세계적으로 피해액은 무려 2억 5000만 달러로 추정된다. 이와 같은 사이버테러의 위험성에도 불구하고, 국내 사이트의 상당수가 보안조치에 허술한 것으로 알려져 있다. 심지어는 수백만명 이상의 회원이 가입한 사이트를 운영하고 있는 회사마저도 보안조치에는 소홀한 경우가 많다. 사이버테러에 대한 전국가적인 대비가 필요한 때이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 우리나라 사이버 안전체계의 실태를 법률과 제도적인 시각에서 분석하고, 아울러 개선전략을 제시하였다. 본 연구에서는 제시한 연구결과를 압축하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 현재 우리나라에서는 사이버위기를 국가차원에서 체계적으로 관리할 수 있는 제도와 구체적 방법 절차가 정립되어 있지 않아 테러 등 각종 위기상황 발생시 국가안보와 국익에 중대할 위험과 막대한 손해를 끼칠 우려가 높다. 따라서 사이버공격을 사전에 탐지하여 위기발생 가능성을 조기에 차단하며 위기발생시 국가의 역량을 결집하여 정부와 민간이 참여한 종합적인 국가대응체계를 구축하기 위해서는 법률 제정이 필요하다. 둘째, 국가차원의 사이버 안전의 효율적인 수행을 위해서는 국가사회 전반의 국가 사이버 안전의 기준과 새로운 모범을 제시하는 한편, 각 부처 및 국가사회의 구성요소들에 대해 국가 사이버 안전관리 정책을 집행할 수 있는 국가 사이버 안전관리 조직체계를 구축하는 것이 요구된다. 법률 및 추진체계 등을 통합 정비하여 정보보호 법률 제도 운영의 일관성을 확보함으로써 각종 정보보호 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 즉 정부는 국가 사이버 안전관리에 관한 주요 정책의 심의 및 기획 조정, 통합된 국가 사이버 위기관리의 기능을 수행하기 위하여 현행 '국가사이버안전센터'의 기능을 확대 강화하는 것이 필요하다. 특히, 국가 사이버 위기와 관련된 정보의 종합적 수집, 분석, 처리의 종합적 기능을 수행하고 각 정보 및 공공 기관을 통할하며 민간부문과의 협조체계를 구축하는 것이 요구된다. 자율적 정보보호 수준제고를 위해 행정기관 공공기관의 정보보호관리체계(ISMS) 인증 제도를 확대하고 행정기관의 정보보호제품 도입 간소화 및 사용 촉진을 위해 행정정보보호용 시스템 선정 및 이용 규정을 신설 주요정보기반으로 지정된 정보기반 운영자, 정보공유 분석센터 등의 침해정보 공유 활성화 규정을 신설 및 정비함으로써 사이버침해로부터 국가 사회 주요시설을 효과적으로 보호할 수 있을 것이다. 끝으로 정부와 민간부분이 공동으로 참여하는 국가차원의 종합적인 대응체계를 구축하여 사이버공격을 사전에 탐지하여 사이버위기 발생 가능성을 조기에 차단하며 위기 발생 시 국가의 역량을 결집하여 신속히 대응할 수 있도록 해야 한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.363-373
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• 2010

수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.109-122
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• 2016

최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.