• 한국환경생태학회지
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• 제11권3호
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• pp.290-309
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• 1997

경기도 수리산 군포시험림의 식물군집구조를 파악하기 위하여 64개의 조사구를 설정하고 식생조사를 실시하였다. 전체 64개 조사구는 DCA ordination분석에 의하여 리기테다소나무군집(군집 I), 소나무군집(군집 II), 소나무-신갈나무군집(군집 III), 굴참나무군집(군집 IV), 갈참나무군집(군집 V), 졸참나무군집(군집 VI), 서어나무군집(군집 VII)으로 분리되었다. 식물군집구조분석결과 천이예측은 명확하지 않았으나 군집 I, 군집 III은 참나무류군집으로 천이가 예측되었고 군집II, 군집IV, 군집V, 군집VI은 현 군집을 유지할 것으로 추정되어 기후극상으로의 변화는 예측할 수 없었으며, 군집 VII은 기후극상으로서 계속 안정된 상태를 유지할 것이다. Shannon의 종다양도는 0.7430~1.3025이었고 토양산도는 전지역이 pH 4.16~5.13이었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권1호
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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.

• 한국환경생태학회지
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• 제11권4호
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• pp.450-461
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• 1998

설악산국립공원 내설악에 위치하는 백담계곡 산림의 식물군집구조를 분석하기 위해 52개 조사구를 설정하고 연구를 수행하였다. DCA 분석결과 소나무군집, 낙엽활엽수혼효림, 졸참나무군집, 서어나무군집, 신갈나무군집으로 분리되었다. 졸참나무군집은 서어나무군집으로 천이가 진행될 것이며, 소나무군집, 낙엽활엽수혼효림, 신갈나무군집은 그대로 유지될것으로 예측되었다. 온대북부림지역인 본 연구대상지의 서어나무군집은 졸참나무군집에서 천이가 진행된 것으로 추측되었는데 이는 온대중부림의 전형적인 생태적 천이경향과 유사하였다. Shannon의 종다양도 경우 0.9827~1.2946(단위면적: 400m$^2$)으로서 우리 나라 다른 국립공원지역보다 비교적 높았다.

• 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.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권4호
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• pp.392-403
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• 2000

지리산국립공원 거림계곡 식물군집구조를 파악하기 위하여 거림계곡 내 등산로를 따라 66개(6,600m2)의 방형구를 설정하였으며 DCA 기법을 이용하여 분석한 결과 해발고 740-950m 의 조사구는 졸참나무군집(군집I) 해발 950-1,340m의 조사구는 신갈나무군집(군집II) 해발 1,340-1,390m의 조사구는 구상나무-거제수나무군집(군집III)으로 분류되었다 상대우점치 흉고직경급별 분포 분석결과 각 군집의 우점종인 졸참나무 신갈나무 구상나무가 우점하는 군집으로 계속유지될것으로 판단되었으며 특히 관목층은 조랫대의 밀도가 높아 천이진행에 영향을 주는 동시에 종다양도가 낮은 것으로 판단되었다 한편 3개 군집간의 유사도지수는 낮은 상태로 해발고에 따라 식생구분이 명확하였다

• 한국환경생태학회지
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• 제8권2호
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• pp.93-106
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• 1995

주왕산국립공원 이전동 절터지역을 중심으로 삼림군집구조 분석을 실시하기 위해 24개소에 조사구(각 l0$\times$10m)를 설치하고 식생조사를 실시하여 TWINSPAN과 ordination기법의 일종인 DCA를 적용하여 분석하였다. 전체 24개 조사구는 DCA에 의해 졸참나무-굴참나무군집 졸참나무-소나무군집, 신갈나무-생강나무군집, 까치 박달-당단풍군집, 그리고 고로쇠나무군집의 5개 군집으로 분리되었다. 삼림군집구조분석결과 추정되는 천이계열은 교목충에서 소나무$\longrightarrow$졸참나무, 굴참나무, 신갈나무$\longrightarrow$까치박달, 서어나무, 고로쇠나무로, 아교목층에서는 진달래, 철쭉$\longrightarrow$당단풍, 생강나무 순으로 예측되었다. 그러나 일부지역에서는 신갈나무가 토지극상으로 발전될 가능성을 보였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-1018
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• 2017

본 연구에서는 내 외부 환경, 혁신활동이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위해 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis), 군집분석(Cluster Analysis), 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 통해 7개의 요인이 추출하였으며, 추출된 요인을 기반으로 군집분석을 시도하였더니 총 4개의 군집(n=1,022)이 형성되었다. 군집 4개의 대해 구조방정식 모형을 활용하여 실증분석을 한 결과, 기술 경쟁 환경에 민감하며, 혁신적인 성향을 가진 군집1은 자체기술개발만이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시장 환경에 민감하며, 내향적인 성향을 가진 군집2는 자체기술개발과 공동연구를 통해서만 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경쟁적인 환경에 민감하며, 혁신적이고 정부/관련기관과의 협력적 성향을 가진 군집3은 공동연구 그리고 매개변수인 정부지원프로그램 활용을 통해 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술도입은 기업성과에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개방적이고 외부협력적 성향이 강한 군집4는 자체기술개발과 매개변수인 네트워크 활용 및 정부지원프로그램 활용이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제10권2호
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• pp.251-269
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• 1997

설악산 국립공원 저항령계곡의 식물군집구조를 분석하기 위하여 39개 조사구를 설정하였으며 아울러 계곡부와 사면부의 식물군집특성을 파악하기 위하여 5개 지역에 25개 조사구(1개 조사구당 100m$^{2}$)를 설정하고 식생조사를 실시하였다. 전체 39개 조사구는 DCA 분석에 의해 소나무군집, 소나무-황철나무군집, 황철나무-소나무군집, 황철나무군집, 물푸레나무군집, 졸참나무군집 6개 군집으로 분리되었고 졸참나무군집만 산림지역 사면부에 분포하였고 나머지 5개 군집은 계곡부에 위치하였다. 식물군집구조 분석결과 천이 예측은 명확하지 않았다. Shannon의 종다양도는 0.9458~1.1769이었고 토양산도는 전지역이 pH 4.65~6.09이었다. Belt-transect 조사분석결과 계곡부의 우점종은 소나무와 황철나무이었으며, 사면부의 우점종은 졸참나무이었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2010년도 제17회 학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 2010

연구동향 분석이나 연구영역 분석에서 널리 사용되고 있는 다차원척도법은 표현할 개체의 수가 많을 경우에 군집분석 결과와 잘 결합되지 못하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해서 군집분석과 다차원척도법을 결합하는 새로운 방법을 제안하고 실제 사례에 적용해보았다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권4호
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• pp.382-391
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• 2000

지리산국립공원 연하천계곡의 식물군집구조를 조사하기 위해서 48개의 조사구(1개 조사구 단위면적 100m2)를 설정하고 식생조사를 하였다 48개의 조사구는 DCA 분석에 의하여 2개의 군집(들메나무군집 시날나무군집)으로 분류되었다 층위별상대우점치와 흉고직경급별 분포 분석결과 들메나무와 신갈나무는 현상태를 계속유지할 것으로 보이며 들메나무군집은 계곡부 토지극상림을 이루고 있었다 연하천계곡의 Shannon 종다양도지수는 들메나무군집은 1.0810 신갈나무군집은 0.2468이었다 들메나무는 함박꽃나무 물참대 참회나무 바위 마발도리 개회나무와 정의 상관관계를 보였으며 신갈나무 생강나무, 조릿대, 노린재 , 당단풍과 부의상관관계를 보였다.