• 제목/요약/키워드: 공간 군집분석

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밀도 기반의 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 클러스터 합병 (Cluster Merging Using Density based Fuzzy C-Means algorithm)

  • 한진우;전성해;오경환
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.235-238
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    • 2003
  • Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.

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진주시 교통사고의 시계열적 공간분포특성 분석 (Analysis of Temporal and Spatial Distribution of Traffic Accidents in Jinju)

  • 성병준;배규한;유환희
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.3-9
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    • 2015
  • 도시공간에서 토지이용변화는 교통량을 유발하고 이에 따른 교통사고발생이 상호 밀접한 관계를 갖고 있으므로 토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석은 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소로 판단된다. 이에 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 5년간(2009년~2013년)의 교통사고 데이터를 주거지역과 상업지역의 사고 발생빈도와 최근린 분석기법에 의한 군집도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 교통사고의 발생빈도는 봄에 가장 많았고 겨울이 가장 작게 발생하였다. 또한 주간과 야간의 교통사고 발생빈도는 주간이 야간에 비해 조금 더 많이 발생하였으나 교통사고발생 군집도는 야간이 주간에 비해 강하게 나타났다. 그리고 토지용도에 따른 교통사고 군집도 분석에서 상업지역은 계절에 따른 변화가 크지 않았으나 주거지역은 겨울철에 군집밀도가 크게 낮아지는 경향을 보였다. 교통사고 유형에 따른 분석 결과 차 대 차의 측면직각추돌사고가 가장 높은 발생빈도를 보였으며 상업지역과 주거지역에 모두 광범위하게 발생되는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 도시공간구조에서 교통사고 발생패턴을 파악하는데 중요한 정보가 될 수 있으며, 향후 교통사고저감대책을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

통합 측도를 사용한 주성분해석 부공간에서의 k-평균 군집화 방법 (K-Means Clustering in the PCA Subspace using an Unified Measure)

  • 류재흥
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.703-708
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    • 2022
  • k-평균 군집화는 대표적인 클러스터링 기법이다. 하지만 성능 평가 척도와 최소 개수의 군집을 정하는 방법에 대하여 통합하지 못한 한계가 있다. 본 논문에서는 수치적으로 최소 개수의 군집을 정하는 방법을 도입한다. 설명된 분산을 통합측도로 제시한다. 최소 개수의 군집과 설명된 분산 달성을 동시에 만족하려면 주성분 해석의 부공간에서 k-평균 군집화 방법을 수행해야한다는 것을 제시하고자 한다. 패턴인식과 기계학습에서 왜 주성분 분석과 k-평균 군집화를 순차적으로 수행하는가에 대한 설명을 원론적으로 제시한다.

통계적 기법을 적용한 서울의 오존 장기변동 대표측정소 선정 (Statistical Analysis for Ozone Long-term Trend Stations in Seoul, Korea)

  • 신혜정;박지훈;손정석;노순아;홍유덕
    • 환경영향평가
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    • 제24권2호
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    • pp.111-118
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    • 2015
  • 본 연구는 서울의 오존 장기변동 특성을 대표하는 대표측정소를 선정하기 위한 통계적인 기법을 구축하기 위하여 수행되었다. 2002년부터 2011년까지 10년간의 오존 시간 농도자료를 분석에 적용하였다. KZ 필터, 상관관계 매트릭스, 군집분석, 공간 분석 방법을 적용하여 대표측정소를 선정하였다. 상관관계 분석 결과 서울 신정동, 사당동, 번동 측정소의 오존 장기간 변동 추세가 높은 상관관계를 나타내었다. 군집분석에서도 세 측정소가 같은 군집으로 분석되었다. 공간분석 결과, 세 측정소가 다른 측정소와 공간적인 상관관계가 높게 나타났다. 이러한 분석결과와 상관계수값을 고려하였을 때, 신정동 측정소가 서울의 오존 장기변동 추세를 대표하는 측정소로 적합하였다. 본 연구 결과는 오존 이외의 대기오염물질의 분석을 위한 대표측정소 선정에도 적용될 수 있으며, 국가대기측정망의 공간적인 분포의 적절성을 평가하기 위해서도 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

배경자료를 이용한 나무구조의 군집분석 (Tree Based Cluster Analysis Using Reference Data)

  • 최대우;구자용;최용석
    • 응용통계연구
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    • 제17권3호
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    • pp.535-545
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    • 2004
  • 이 논문에서 제안하는 군집분석방법은 분석자료와 동일한 구조의 배경자료를 생성하고 이를 나무모형의 분류기법을 이용하여 분리해 냄으로써 변수들의 규칙으로 정의되는 군집을 형성한다. 배경자료는 reverse-arcing 알고리즘을 통하여 분석자료와 공간상에서 대비되도록 생성되며 군집이 효과적으로 식별되도록 돕는다. 이 방법은 분석자료에 이산형 변수가 혼합된 경우에도 적용할 수 있으며 모의실험자료와 실제 자료를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 규명하였다.

컬러 패턴 선택을 위한 형용사에 관한 연구 (A Study on the Adjectives for Selection of Color Patterns)

  • 김성환;엄경배;정성석;이준환
    • 감성과학
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    • 제8권4호
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    • pp.355-363
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    • 2005
  • 감성형용사는 감성 평가공간을 구성하거나 컬러 및 컬러 패턴을 평가하거나 선택하는 데 있어서 대단히 중요하다. 본 논문에서는 Soen의 랜덤컬러 패턴을 평가하기 위해 사용된 13개의 형용사 쌍을 대상으로 다차원 척도분석, 요인분석 , 군집분석 등을 수행하여, 이들이 무게감, 활동감, 온도감을 표현하는 감성요인으로 축약할 수 있으며, 이는 이전의 단색에 대한 연구들과 근사적으로 일치함을 보였다. 또한 컬러 패턴의 선호도를 표현하는 형용사는 다른 1차적인 감성표현 형용사들의 조합으로 표현되어 질 수 있음을 회귀분석을 통하여 검증하였다. 이는 벽지, 카펫 등 컬러 패턴이 나타나는 대상과는 무관하게 무게감, 활동감, 온도감을 표현하는 통일된 감성평가공간 구성이 가능할 수 있음을 의미한다.

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군집분석을 이용한 우리나라 가뭄특성의 공간적 분석 (Spatial Analysis of Drought Characteristics in Korea Using Cluster Analysis)

  • 유지영;최민하;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.15-24
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    • 2010
  • 최근에는 확률강우량을 산정할 경우 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석법이 자주 실무에 적용되고 있으나, 가뭄에 관련한 연구에서는 대부분 아직까지 지점자료를 이용한 가뭄분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 가뭄의 지역적 특성 분석을 실시하기 위하여 필요한 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 구분하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 기상청 강우관측 지점자료 중 30년 이상의 강우자료를 보유한 58개의 관측지점을 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 강도, 발생빈도 등과 같은 가뭄특성인자를 생성하였다. 가뭄특성인자는 수문학적으로 동질한 특성을 지닌 지역을 구분하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 다양한 가뭄특성인자를 효율적으로 활용하여 K-means 기법을 적용한 군집분석을 실시하여 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 6개 지역으로 구분하였다. 이러한 지역구분은 가뭄 특성의 공간적 해석을 가능하게 할 수 있고, 지점빈도 해석의 단점을 보완하는 지역빈도 해석도 가능하게 할 수 있다.

K평균 군집화를 이용한 벡터데이터 압축 기법 연구 (A Study on Vector Data Compression using K-means Clustering)

  • 이동헌;전우제;박수홍
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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    • pp.132-138
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    • 2004
  • 최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기에서 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 공간데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실률을 분석하여 연구의 타당성과 적용 가능성을 제시하고자 한다. 세부적으로 압축률과 데이터 손실에 따르는 위치 정확도 관계에서 위치정확도를 높일 수 있는 방향을 모색하여 보았다. 그리고 다양한 군집화 기법 중 연구에 적용 가능한 기법을 선정 이용하였다. 또한 저장 공간뿐만 아닌 연산 성능 측면에서도 열악한 모바일 환경에서 만족할 만한 복원 성능을 보여야 한다. 따라서 압축된 데이터를 복원하는데 소요되는 비용을 최소화할 수 있는 방향이 연구되었다.

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다변량 통계기법을 이용한 시·공간적 수질변화의 평가: 임진강유역에 관한 연구 (Assessment of Spatiotemporal Water Quality Variation Using Multivariate Statistical Techniques: A Case Study of the Imjin River Basin, Korea)

  • 조용철;이수웅;류인구;유순주
    • 대한환경공학회지
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    • 제39권11호
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    • pp.641-649
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    • 2017
  • 본 연구에서는 오염원의 변화 특성이 다양한 임진강유역을 대상으로 통계분석을 이용하여 상관분석, 주성분 및 요인분석, 군집분석을 통해 수질특성을 파악하였다. 신천3 지점의 평균 수질농도가 BOD 13.4 mg/L, COD 19.9 mg/L, TN 11.145 mg/L, TP 0.336 mg/L, TOC 14.2 mg/L로 높게 나와 전체 유역 중 신천 유역에 대한 집중적인 수질관리가 필요한 것으로 나타났다. 전체 수질측정 자료의 상관분석 결과 COD는 TOC, BOD, TN 수질인자와 유의한 상관관계를 보여 유기물과 영양염류인자간의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 주성분분석 결과 전체 측정소 자료는 81.221%로 2개의 주성분, 계절별 자료는 96.241%로 3개의 주성분이 추출되었다. 요인분석 결과 전체 측정소 자료와 계절별 자료의 수질영향 요인은 공통적으로 BOD, COD, TN, TP, TOC 항목이 나타났다. 시 공간적 군집분석 결과 계절별 특성 및 토지이용에 따라 각각 4개, 3개 그룹으로 나타났다. 본 연구는 임진강유역을 중심으로 8년간 시 공간적 특성을 고려한 수질 요인을 분석한 것으로 향후 유역환경변화에 따른 임진강 유역의 수질 변화를 이해하기 위한 기초 분석 자료가 될 것이다.

GIS기반 최적공간선정을 위한 시스템론적 접근 (System Theory Approach for Decision Making of GIS-based Optimum Allocation)

  • 오상영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권12호
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    • pp.121-127
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    • 2006
  • 정보기술 발전과 함께 GIS(geographical information system) 기술이 빠르게 발전하면서 GIS를 이용한 공간분석(spatial analysis)에 관한 수요가 증대되고 있다. 특히 GIS의 일반기술에 관한 연구보다 GIS를 이용한 공간분석연구가 많아지면서 이를 다양하게 응용하여 활용하고 있다. 그러나 대부분의 GIS연구는 밀도기반 군집화 방식인 DBSCAN 또는 개개의 데이터에 가중치를 부여하여 군집화한 DBSCAN-W 등 공간적 현상을 다루고 있으며 시간차원의 합리적 의사결정의 중요성은 간과되고 있다. 본 연구에서는 이와 같이 GIS를 기반으로 한 최적 공간선정을 위해 시간차원의 도입을 위해 시스템 다이내믹스(system dynamics) 이론을 접목하여 접근할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.

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