• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.203-210
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• 2000

본 논문에서는 패턴분류문제를 해결하기 위한 새로운 무감독학습 신경망 및 경쟁학습 알고리즘을 제한한다. 제아하는 신경망은 입력 데이터의 군집을 분류하기 위한 거리측도로서 군집들 상호간의 상대유사도(relative similarity)를 기반으로 하고 있다. 이러한 까닭에 제안하는 신경망과 알고리즘을 상대유사 신경망 (relative similarity network; RSN)및 학습 알고리즘이라 이름한다. 상대유사도를 정의하고 가중벡터 학습 규칙을 구성함으로써, RSN의 구조를 설계하고 학습알고리즘을 구현하기 의한 의사코드를 기술한다. 일반적인 패턴분류에 RSN을 적용한 결과, 초기 학습률이 없음에도 불구하고 기존이 경쟁학습 신경망인 WTAdlsk SOM고 동등한 성능을 나타내었다. 반면 기존 경쟁학습 신경망의 분류성능이 저하되었던 군집이 경걔가 불분명한 패턴, 그리고 군집이 밀집도와 군집의 크기가 다른 패턴들에 대한 실험에서는 기존의 경쟁학습망보다 효과적인 분류결과를 나타내었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제22권5호
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• pp.412-424
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• 2009

춘천 지역에 대한 관속식물의 분포와 식생을 파악하기 위하여 2006년 3월부터 2008년 9월까지 총 94회에 걸쳐 조사하였다. 그 결과 확인된 관속식물은 총 118과 496속 894종 2아종 132변종 38품종 등 총 1,066분류군이었다. 조사된 1,066분류군 중에는 한국특산식물 42분류군, 희귀 및 멸종위기식물 33분류군, 환경부지정 멸종위기야생식물 5분류군이 포함되어있다. 식물구계학적 특정식물종은 총 191분류군으로 나타났으며, 귀화식물은 71분류군으로 귀화율은 6.66%, 도시화지지수는 24.83으로 산출되었다. 식생은 신갈나무 군집, 소나무-신갈나무 군집, 신갈나무-고로쇠나무 군집, 신갈나무-굴참나무 군집, 신갈나무-물박달나무 군집 등 5개의 군집으로 구분되었으며, 신갈나무림이 춘천지역을 대표하는 식생으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.63-66
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• 2003

본 논문에서는 범주형(categorical) 데이터의 분류를 위한 새로운 기법을 제시한다. 기존의 대표적인 퍼지 군집화 방법인 fuzzy k-modes 알고리즘은 군집 (cluster)의 중심을 단일값으로 표현한 반면, 제안하는 기법에서는 이를 퍼지값으로 정의한다. 이와 같은 퍼지 중심 표현기법을 도입함으로써 범주형 데이터의 분류시에 발생하는 불확실성을 최소화할 수 있다. 기존의 대표적인 방법들과의 비교실험으로 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.27-56
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• 2009

이 논문은 DDC의 주류설정에 대한 논리성을 규명하는데 목적이 있다. 어떤 분류법이든 군집화와 순차화가 선행된다. 주류설정은 군집화과정이다. 군집화 과정속에서 2차적으로 순차화가 고려되는 것이다. 따라서 분류법에서 군집화는 분류표를 구성하는데 가장 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 주류설정에서 논리성이 강하게 요구되는데 DDC에서 각 주류는 특수도서관 개념에서 출발하였기 때문에 논리성은 약하다. 그러나 역사적 사실을 통해 주류설정의 논리성을 규명하고자 하였다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.439-448
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• 2001

본 연구는 시간자료(Longitudinal data)의 분석을 위하여 Fuzzy k-means 군집분석 방법을 확장한 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 군집분석방법은 각각의 개체에 대응하는 성장곡선에 Fuzzy k-means 군집분석의 알고리즘을 결합하는 것을 핵심아이디어로한다. 분석결과는 생성된 군집을 성장곡선모형으로 표현할 수 있고 또한 추정된 모형의 식을 활용하여 새로운 개체를 분류도 할수 있음을 보인다. 그리고 이 군집분석방법은 아직 자라지 않은 나이 어린 개체가 미래에 어느 군집에 속할 것인가 하는 분류와 함께 이 개체의 향후 성장상태를 예측을 하는 데에도 적용이 가능하다. 제안된 알고리즘을 원숭이(macaque)의 상악동(maxillary sinus)의 자료에 적용한 실례로 보인다.

• 한국식품과학회지
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• 제46권3호
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• pp.352-357
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• 2014

수도권 거주 소비자 100명을 대상으로 전국에서 시판되는 24종의 복분자주의 소비자 기호도 조사를 실시하였다. 24개 복분자주 시료의 전반적인 기호도 평가의 분산분석을 통해 기호도 평가에 연령 및 성별간의 차이보다는 개인 간의 차이가 더 크게 작용한 것으로 나타났다. 전체 소비자 기호도 평가 결과를 바탕으로 군집분석을 실시하여 시료 간 유사한 기호도 평가를 보인 세 개의 군집으로 분류하였다. 세 개의 군집은 기호척도의 빈도수 분포와 실제 기호도 평균 점수에서 군집 간의 차이가 확인되었다. 이러한 군집 분류를 바탕으로 판별분석을 활용하여 군집의 분류가 적절한지 또한 판별함수의 예측력은 적정한지 파악하였다. 판별분석결과 분류율이 100%로 적절한 예측력을 보였고, 세 군집간의 마할라노비스거리와 추출된 요인 내에서의 분포도도 적정한 것으로 나타났다. 향후 다양한 우리술의 품질평가시스템 개발에 소비자 기호도 조사를 활용한 평가방법이 활용 가능하리라 여겨진다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.289-294
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• 2004

본 연구의 목적은 고해상도 위성 영상을 이용하여 식생도 제작 기법을 연구하는 것이며, 식생도에는 활엽수, 혼효림, 침엽수의 군집 경계를 표현하고자 하였다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 활용하여 객체지향분류 기법을 적용하였다. 객체지향 분류기법은 크게 세그멘테이션의 과정과 세그멘트를 분류하는 과정으로 나눌 수 있다. 세그멘테이션 과정을 통해서 식생군집의 경계를 추출하고, 영상을 이용하여 상록침엽수를 분류하여 식생조사시 침엽수군락의 위치를 파악함으로써 조사의 효율성을 증대하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.447-454
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• 2001

새로운 문서를 기존에 존재하는 클래스들에 할당하는 방법을 문서의 자동 분류라고 한다. 문서의 자동 분류는 뉴스 그룹의 기사분류, 웹 문서의 범주화, 전자 메일의 순서화, 사용자의 관심을 학습하여 보다 정확한 정보 검색을 제시하는데 사용될수 있다. 본 논문에서는 한국어 문서분류의 정확도를 높이기 위하여 문서내의 모든 단어들에 대한 확률값을 사용하여, 문서를 분류하는 기존의 방법과 달리 문서의 주제어를 선정하여 주제어로 선정된 단어들에 가중치를 부여하고 그렇지 않은 단어들에 대해서는 제거하너가 낮은 가중치를 부여하는 베이지안 분류자를 사용한다. 문서에는 특징으로 추출된 단어가 적어 문서를 분류하기 위한 만족할 만한 정보를 제공하지 못할 경우에 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 자동 단어 군집화를 통해 형성된 연관 단어 군집을 사용한다. 이러한 방법을 한국어 문서에 적용한 결과 기존의 베이지안 확률을 사용한 분류법보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 동굴
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• 제84호
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• pp.1-9
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• 2008

기존 동굴의 유형분류는 다양성을 갖지 못하고, 성인적, 형태적, 규모적 분류에 국한되어있다. 이러한 분류기준뿐만 아니라 더욱 다양한 동굴의 분류 방법이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 군집분석의 이론적 배경을 살펴보았을 때, 입력변수 선정에 따른 다양한 변수 선정을 통해 다양한 분류 방법이 가능하여 그 유용성이 매우 높다. 실제적으로 동굴의 내부환경, 주변환경 등을 고려한 (1)동굴 규모 및 형태에 따른 수치적 유형분류, (2)동굴외부의 토지이용적 입지특성에 따른 유형분류, (3)동굴의 관계적 주변 입지특성에 따른 유형분류 등이 가능하다.

• 환경생물
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• 제17권3호
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• pp.233-247
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• 1999

우리나라 상록활엽수림의 식생인 동백나무군강(Camellietea japonicae)에 대한 군집분류 체계의 수립을 시도하였다. 여러 저자들에 의한 399 식생조사 자료로 2개의 식물사회학적인 표를 작성하고 군단을 정리한 바, 한국의 상록활엽수림 식생은 현재 15개의 군집을 포함하는 3개의 군단으로 구분되었다. 즉, (1) 신칭 가시나무-잣밤나무군단(Querco-Castanopsion all. nov.)은 구실잣밤나무군집 (Castano-psietum sieboldii), 붉가시나무군집 (Quercetum acutae), 가시나무군집 (Quercetum myrsinaefoliae)과 까마귀쪽나무군집(Litseetum japonicae)등 4개의 군집으로 나누어지고 (2) 신칭 후박나무-동백나무군단 (Machilo-Camellion all. nov.)은 10개의 군집 즉, 후박나무군집 (Machiletum thunbergii), 돈나무군집 (Pittosporetum tobirae), 식나무군집 (Aucubetum japonicae), 참식나무군집 (Neolitsetum sericeae), 우묵사 스레피군집 (Euryetum emarginatae), 보리밥나무군집 (Elaeagnetum macrophyllae), 동백나무군집 (Camellietum japonicae), 차나무-동백 나무군집 (Theo-Camellietum japonicae), 다정큼나무군집 (Raphiolepietum umbellatae)과 굴거리군집 (Daphniphylletum macropodae)이 그것이다. 또 (3) 황칠나무-구실잣밤나무군단(Dendropanaco-Castanopsion sieboldii)은 하나의 군집인 좀비비추-구실잣밤나무군집(Hosto minoris-Castanopsietum sieboldii)을 포함하고 있다. 이들 군단의 식물종조성, 생태학적 특성을 기술하고 그들의 분포를 나타내는 지도를 작성했다.