부산시의 도심(축)에 속하는 15개 동을 대상으로 2000년, 2005년 두 개 연도를 LQ지수와 군집분석을 통해 도심의 공간기능에 대하여 연구하였다. 2000년도의 LQ지수를 분석한 결과 2차산업은 재래시장과 대규모 상권이 형성된 지역에 특화되어 나타나고 있으며, 3차산업은 금융권이 집중되어 있는 지역에서 특화되어 나타나고 있다. 2005년도의 LQ지수는 2000년도의 LQ지수와 거의 변화가 없었으나, 3차산업에 속하는 도심의 중심업무기능이 구도심에서 급격히 쇠퇴하고 신도심으로 대변되는 서면지역에서 높게 나타나 특화되고 있었다. 이는 과거 구도심의 중심업무기능이 신도심으로 이동함에 따라, 구도심의 도심의 성격을 지닌 주요 기능이 쇠퇴하고 있음을 나타낸다. 그 다음으로 LQ지수를 이용하여 군집분석을 실시한 결과, 3개 군집으로 분류 할 수 있었다. 먼저 1군집은 도심 쇠퇴현상이 나타나는 구도심지역이고, 2군집은 주거기능이 강하게 나타나는 지역이며, 3군집은 현재, 도심의 공간기능이 매우 활발히 일어나고 있는 지역이다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 결과가 도출되었다. 첫째, 구도심의 쇠퇴를 억제할 수 있는 다양한 도심재생방안 수립과 신도심에 대한 종합적이고 체계적인 계획의 수립이 필요할 것이다. 둘째, 산업별 특화도에 따라서 도심 공간기능이 배치되므로 이에 지역에 적합한 산업의 도입과 함께 발전을 할 수 있는 기반의 조성이 필요할 것이다.
본 연구에서는 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간 인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 군집간 인접관계는,포인트 cloud 분리 과정 중에 분리된 건물 요소를 재결합하거나 지면 포인트를 인식하기 위하여 사용될 수 있다. 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.
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.
본 연구는 경상북도에 소재하는 초등학교의 학교숲 현황을 조사하고, 주 이용자인 학생들을 대상으로 만족도 설문을 실시하여 만족유형에 따른 학교숲 조성방향을 제시하였다. 연구 결과를 요약하면 학교숲의 만족도는 수목 많음 항목이 가장 높았고, 소음 감소 항목이 가장 낮게 나타났다. 15개의 항목별 만족도를 이용하여 요인분석을 실시한 결과 3개 요인이 추출되었으며 각각 환경적 기능, 교육 휴게 기능, 생태적 기능으로 명명하였다. 다음으로 요인 점수를 이용하여 학생들을 4개의 군집으로 유형화하였다. 그 결과, 군집 I은 환경적 기능, 군집 III은 교육 휴게 기능, 군집 IV는 생태적 기능의 만족도가 높은 것으로 분석되었으며, 군집 II는 3개의 기능에 대한 만족도가 모두 낮은 것으로 나타났다. 학생들의 만족유형에 따라 학교별 특성을 살펴본 결과, 군집 II에 속하는 학생들이 적고, 타군집의 분포가 비슷한 학교일수록 전체 만족도가 높은 것으로 분석되었다. 이러한 학교의 경우 운동장의 많은 부분을 식재공간으로 활용하여 학교숲 면적 및 비율이 타학교에 비해 크게 나타났으며, 체험 및 교육 프로그램을 통해 학생들의 참여를 유도하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서, 학교숲을 조성할 경우 학교숲의 양적인 증가와 더불어 다양한 체험 및 교육 프로그램 등을 도입하여 환경적, 교육 휴게 및 생태적 기능 등 학생들의 만족요인을 고려해야 하며, 기존 화단에 수목을 추가하는 방식보다는 학교숲을 이용할 수 있는 공원형 방식으로 조성해야 할 것으로 판단된다.
호수 생태계내의 생물군집은 생산자로서의 식물플랑크톤과 소비자로서의 동물플랑크톤 및 어류가 주된 위치를 차지하고 세균은 분해자로서 기능한다는 것은 일반적으로 알려진 사실이다. 그러나 1970년대에 들어 세균군집이 생태계내에서 먹이사슬을 연계하는 2차 생산자로서도 기능한다는 사실이 제기되어, 오늘날에는 생태계내에서 세균군집의 역할이 보다 강조되고 있다(6,40,41,42,50). 먹이사슬에 대한 관심은 많은 연구결과들을 생산하였지만 복잡한 먹이사슬 구조는 아직까지 부분적인 이해만을 허락하고 있다. 특히, 어류, 동물 플랑크톤, 식물플랑크톤, 미생물의 각 분야가 서로 구분되어 발전해 왔기 때문에 이들간의 상호작용을 정확하게 밝히는 데에는 많은 한계가 있어 왔다. 1970년대 이래로 담수생태계의 부영양화를 해결하기 위한 방안으로서 생태계내의 먹이 사슬을 이용하는 생물조작의 개념이 대두되었으며, 각 분야의 통합적 연관성을 필요로 함으로써 생태계 이해에 많은 지식을 제공하였다. 이 글에서는 담수생태학의 한 분야로서 생물군집간의 상호작용인 먹이사슬의 연구동향을 생물조작 개념을 중심으로 기술하고자 한다.
식물플랑크톤은 여러 환경요인들의 변화와 해역의 해양학적 특성에 따라서 매우 다른 형태의 군집구조를 나타내고(Legendre and Legendre,1978), 물리적, 화학적 환경요인의 변동에 따라 종조성이나 출현수에 있어서 뚜렷한 변동을 보이므로 생태계의 구조와 기능을 이해하는데 중요한 역할을 한다(Smayda,1978). 식물플랑크톤의 군집구조는 해양생태구조 파악이나 해역의 환경지표 및 효율적 해역이용관리를 위해 무엇보다 우선 파악되어야하며(Gou and Zang, 1996), 생태계의 구조와 기능을 이해하기 위해서는 식물플랑크톤의 분포양상 및 군집구조를 환경요인과 같이 연구하는 것이 필수적이다. (중략)
motif란 기능적으로 유사한 단백질 군의 아마노산 서열들에 공통적으로 나타나는 일정한 패턴이나 부분서열을 말한다. 본 논문에서는 motif들로 각 단백질의 특성을 표현한 다음, 이것을 기초로 유사성을 비교하여 단백질들을 기능적으로 유사한 여러개의 계층적 군으로 나누는 군집화 방법을 소개하였다. 영역 특성상 확장성과 계층성을 가지는 신경망 GHSOM을 군집화 알고리즘으로 사용하였고, 실제 307 개의 단백질들에 대한 군집화 실험을 통해 그 효과를 확인해보았다.
본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2000년 인구주택총조사에 기반하여, 국내 3,516개 읍면동 단위의 소지역을 마케팅 의사결정 활용의 관점에서, 유사한 인구${\cdot}$사회${\cdot}$경제${\cdot}$소비행태를 가지는 26개의 마이크로타겟(Micro Target) 군집으로 구축하는데 그 초점을 두고 있다. 마이크로타겟 군집은 고객분류, 상권분석, 광고전략 수립, 타겟마케팅(Target Marketing)등의 마케팅 의사결정과 마케팅 전략수립에 있어 핵심적 요건으로 기능하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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