• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.11 no.1
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• pp.111-125
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• 1997

To investigate the climax forest structure and to construct the ecological basic data, forty nine plots were set up and surveyed in Mt. Minjuji, Chungchongpukdo. According to the analysis of classification by TWINSPAN, the community was divided by seven groups of Pinus densiflora-Carpinus laxiflora-Quercus serrata(community I), Q. mongolica-Q. serrata-Platycarya strobilacea(community II), Q. mongolica(community III), Fraxinus mandshurica-Acer mono(community IV), Cornus controversa-F. mandshurica(community V), F. mandshurica-Carpinus cordata(community VI), and F. mandshurica-C. laxiflora(community VII). In the results of the analysis of species structure, similarity, diversity and DBH, except for community I~III, it was founede out broadleaves-mixed-climax forest. Constructed basic data will be applied to sustainable development such as ecotourism, nature trail etc.

• 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.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.4
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• pp.354-366
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• 2000

지리산국립공원 대원계곡의 삼림군집구조를 분석하여 국립공원관리의 기초자료를 제공하기 위하여 기조사지역(이경재 등, 1991)이외의 지역에 대해 39개 조사지(100m2)를 설정하고 식생조사를 실시하였다 Classification의 한 기법인 TWINSPAN을 사용하여 군집을 분리하였으며 그 결과 느릅나무-굴참나무군집(군집 I) 졸참나무-굴참나무군집(군집II) 졸참나무군집(군집III-V) 신갈나무군집(군집VI) 그리고 서어나무-노각나무군집(군집VII)의 7개 군집으로 나뉘었다 각 군집에 대해 우점도 종다양도 유사도 종수 및 개체수 그리고 흉고직경 등의 분석을 통해 군집의 종조서을 살펴본 결과 지리산 대원계곡의 삼림은 졸참나무 굴참나무 신갈나무 등의 참나무가 주류를 이루고 있었으며 점차 서어나무와 노각나무등으로 천이가 진행되어갈 것으로 판단되었다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.9 no.2
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• pp.156-165
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• 1996

To investigate the forest structure and to suggest the management of vegetation landscape in Noinbong area, Pdaesan National Pa, twelve plots were set up and surveyed. According to the acalysis of classification by TWINSPAN, the community was divided by two groups of Carpinus laxiflora - Quercus mongolica community and the other is Betula costata - schmidtii - C. laxiflora community. It was found out that the successional stage of Noinbong forests was climax and introduced-climax by the analysis of species structure, similarity index and species diversity. The number of individuals was about 120~130 and species was 17 per 100m$^{2}$. Through the analysis of basal area and DBH class distribution, it was estimated that C. laxiflora, B. costata, and B. schmidtii will be clmax species instead of Q. mongolica in tree layer, and in the subtree layer, Acer pseudo-sieboldianum will be dominant species.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.1
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• pp.78-88
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• 1999

거제도 노자산지역의 식물군집구조를 파악하기 위해 43개 조사구(각 조사구당 10m$\times$10m)를 거제휴양림 임도 주변과 노자산 북사면에 설정하고 식생조사를 실시하였다. 식생조사자료를 이용 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA에 의한 ordinationqnstjr을 실시하였다. TWINSPAN분석과 DCA분석 결과 소사나무군집(군집I), 소나무군집(군집II), 졸참나무군집(군집(III), 고로쇠나무, 느티나무, 비목나무, 까치박달 등을 우점종으로 하는 낙엽활엽수군집(군집IV)의 4개 군집으로 분리되었다. 식물군집구조 분석 결과 노자산지역의 식생은 소나무$\longrightarrow$졸참나무군집$\longrightarrow$낙엽활엽수군집으로 생태적 천이가 이루어질 것으로 판단되었으며, 소사나무군집은 해발고도가 높고 건조한 지역에 나타나는 토지극상으로 판단되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.177-190
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• 2001

전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.10 no.2
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• pp.283-296
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• 1997

To investigate the plant community structure in valley and suggest the management of Mational Park, fifty plots were set up and surveyed in Jujeongol Valley, Soraksan National Park. The classification by TWINSPAN and DCA ordination technique were applied to the study area in order to classify them into several groups based on woody plants. The dividing groups were Quercus mpnngolica - Q. variabilis - Pinus densiflora community, P. densiflora community, Carpinus laxiflora community, Q. serrata community. The ecological trends of tree species by DCA ordination technique and DBH class distribution analysis was like that Q. mongolica - Q. variabilis - P. densiflora community and P. densiflora community seems to be trended from P. densiflora community to Q. mongolica community. Q. serrata community seems to be trended from Q. serrata community to C. laxiflora community and C. laxiflora will be maintaimed stable state.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.14 no.4
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• pp.238-251
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• 2001

본 연구는 계룡산국립공원 동학사 계곡의 식물군집구조를 파악하기 위하여 실시되었으며, 10cm$\times$10m(100$\m^2$) 조사구를 52개 설정하여 식생조사를 실시하였다. 52개 조사구는 TWINSPAN에 의한 classifi-cation 분석과 DCA ordination 분석을 통하여 소나무군집(16개 조사구), 밤나무군집(4개 조사구), 신갈나무군집(5개 조사구), 졸참나무군집(13개 조사구), 느티나무군집(4개 군집), 서어나무군집(10개 조사구)으로 나누어졌다. 6개 군집의 천이경향을 살펴보면 소나무군집, 신갈나무군집, 졸참나무군집,느티나무군집은 각 층위별 안정된 층위구조로 현상태를 유지할 것이며, 밤나무구닙은 참나무류를 거쳐 서어나무로의 천이가 진행될 것으로 판단되었고, 서어나무군집은 졸참나무와 굴참나무군집으로 퇴행천이될 것이다. 6개 군집의 Shannon의 종다양도지수는 1.2732~1.4699이었다.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Biology Conference
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• 2002.11a
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• pp.51-58
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• 2002

연안에 가까운 광양만 퇴적토를 대상으로 하여 PAHs 오염도와 말단제한절편 다형성 분석방법(T-RFLP method)을 이용하여 미생물 군집구조를 조사하였다. 조사된 10개 정점의 PAHs오염도는 80$\pm$20~5,690$\pm$580 (평균 1,499$\pm$1,716) ng/g dry wt.였으며 폐수종말처리장이 위치하는 하천 입구에 위치한 정점 (Wl)과 광양제철소 우수배출구 입구에 위치한 정점에서 상대적으로 높은 농도를 보였다. T-RFLP방법으로 조사한 미생물 군집은 10개 정점이 4개의 그룹으로 구분되었으며 정점 Wl에서 다른 정점과 다른 독특한 군집구조를 형성하였다. PAHs 농후배양시료에서의 미생물군집구조 변화와 비교해 볼 때 조사대상지역 퇴적토의 미생물 군집구조는 PAHs의 오염에 부분적으로는 영향을 받지만 입도, 유기물 등과 같은 환경요인이 군집구조를 결정하는 주된 요인인 것으로 생각된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.905-922
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• 2021

Cluster analysis is one of unsupervised learning techniques used for discovering clusters when there is no prior knowledge of group membership. K-means, one of the commonly used cluster analysis techniques, may fail when the number of variables becomes large. In such high-dimensional cases, it is common to perform tandem analysis, K-means cluster analysis after reducing the number of variables using dimension reduction methods. However, there is no guarantee that the reduced dimension reveals the cluster structure properly. Principal component analysis may mask the structure of clusters, especially when there are large variances for variables that are not related to cluster structure. To overcome this, techniques that perform dimension reduction and cluster analysis simultaneously have been suggested. This study proposes probabilistic reduced K-means, the transition of reduced K-means (De Soete and Caroll, 1994) into a probabilistic framework. Simulation shows that the proposed method performs better than tandem clustering or clustering without any dimension reduction. When the number of the variables is larger than the number of samples in each cluster, probabilistic reduced K-means show better formation of clusters than non-probabilistic reduced K-means. In the application to a real data set, it revealed similar or better cluster structure compared to other methods.