• 한국지역지리학회지
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• 제18권4호
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• pp.464-472
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• 2012

본 연구는 2010~2011년 한국에서 발생한 구제역이 시 공간에서 어떠한 군집 특징을 보이는가를 질병역학적 관점에서 지리정보시스템(GIS) 기반의 공간통계 방법으로 분석한 것으로 다음과 같은 주요 소견을 도출하였다. 첫째, 경기북부의 발생 사례에서는 가축 사육밀도가 높아 주변 농장으로 바이러스 전파가 용이한 환경에서는 구제역이 상대적으로 좁은 공간적 범위에서 시 공간 군집을 이루면서 전파되는 양상을 보였다. 둘째, 여주 이천 안성 등 경기도 남동부지역에서는 전체 구제역 발생 지점이 공간상으로는 밀집해 있지만 시간상으로는 분산되는 양상을 보였다. 셋째, 시간적 범위를 7일로 하였을 때 시 공간 군집의 평균 반경이 25km이고 최소 반경은 5.4km, 최대 반경은 74km로 분석되었다. 또한 구제역 발병 초기에는 군집의 반경이 작지만, 시간이 지남에 따라 군집의 반경이 커진다는 소견에 근거할 때 특정 지점에서 발생한 구제역에 대한 방역계획을 수립할 때 일차적으로 방역 범위에 대한 정확한 평가가 중요함을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.60-74
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• 2007

해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.

• 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.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.261-262
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• 2016

교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.325-336
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• 2023

2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-84
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• 2009

이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.

• 생태와환경
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• 제52권3호
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• pp.274-283
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• 2019

청계천에 서식하는 어류 군집의 공간적 변이와 환경과의 관계를 측정하기 위해, 청계천 내 6개 지점을 대상으로 2년간(2014~2015년) 이화학적 요인, 서식처 환경, 어류 군집을 조사하였다. 어류 군집의 공간적 변이는 지점-종 군집 데이터 메트릭스를 기반으로 한 베타다양성 분석을 통해 정량적으로 제시하였다. 또한 청계천 내 전체 군집 변이 값(베타다양성)과 함께 각각의 지점이 청계천 전체 베타다양도에 기여하는 값 (LCBD, Local Contribution to Beta Diversity)도 계산하였다. 데이터 분석의 기반이 되는 지점-종 군집 데이터 테이블은 출현-비출현, 풍부도, 헤링거 변환 값의 세 가지 형태로 적용하였고, 해당 데이터 형태에 따른 베타다양성과 지점별 변이 영향을 각각 계산하여 비교하였다. 헤링거 변환을 통해 계산된 베타다양성 값은 출현-비출현 정보나 풍부도를 바탕으로 한 분석보다 큰 값을 보여주어 공간적 변이를 가장 잘 보여주는 것으로 나타났다. 각 지점별 군집 변이 기여도(LCBD)는 출현-비출현 정보와 해링거 변환을 통한 분석이 유사한 경향을 보여주었다. 자료의 정규성을 가지기 어려운 어류 군집 자료의 경우 풍부도를 이용한 공간 변이 분석은 적절하지 않은 것으로 판단된다. 추가적으로 다양한 환경 요인 및 군집 지수와 베타다양성 기여도 값의 관계를 상관분석을 통해 나타내었다. 해당 지점의 알파다양성 지수와 베타다양성 기여도가 높은 음의 상관관계를 보였고 이는 선행 연구와 유사한 결과이다. 본 연구에 적용한 방법은 매트릭스 형태의 자료를 대상으로 베타다양성 계산과 지점별 군집 변이 기여도를 수치화하는 데 유용한 것으로 나타났다.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권1호통권39호
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• pp.17-22
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• 2007

본 연구에서는 선행 연구에서 제시한 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하여 분리된 건물요소를 인식하고 재결합하였다. 아울러 군집간 인접 특성을 활용하여 지면 포인트 군집을 인식하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.