• 농업생명과학연구
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• 제46권4호
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• pp.41-55
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• 2012

본 연구는 강원지역 백두대간 천연림의 군집분류와 천이경향을 추정하기 위해 점표본법을 이용하여 향로봉, 오대산, 석병산, 두타산, 덕항산, 함백산 등 총 6개 지역에서 식생조사를 실시하였다. 조사된 식생자료를 바탕으로 Cluster 분석을 이용하여 6개 지역 총 28개의 군집으로 분류하였으며 군집의 속성을 밝히기 위해 수종구성과 종다양성을 분석하였다. 분류된 28개 군집의 상층 수종구성을 바탕으로 군집의 이름을 명명하였고, 이들 군집을 중생혼합림, 기타활엽수림, 신갈나무군집, 신갈나무림, 소나무-신갈나무군집, 소나무림, 거제수나무군집, 신갈나무-잣나무군집등 총 8개의 산림유형으로 집약하였다. 종다양성지수가 낮은 소나무림, 소나무-신갈나무군집 등은 석병산, 두타산, 덕항산 등과 같이 해발고도 1,000 m 내외의 낮은 지형의 백두대간에 위치하였다. 종다양성지수가 높게 나타난 중생혼합림, 기타활엽수림 등은 향로봉, 오대산, 함백산 등과 같이 해발고도 1,400 m 내외의 비교적 높은 백두대간에 위치하였다. 천연활엽수림 내 신갈나무의 구성비율이 증가함에 따라 종다양성지수가 낮아지는 경향을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.16-18
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• 2003

기계학습의 분류(classification) 기술을 실제 문제에 적용하기 위해서는 카테고리(category)를 부여한 학습예제를 상당수 준비하여야 한다. 예제에 카테고리를 부여(labeling)하는 작업에는 무시할 수 없는 시간과 인력을 필요로 한다. 능동적 학습(active learning)은 동일한 수의 학습예제로 최대한의 성능을 달성하기 위하여 카테고리를 부여할 학습예제를 선별하는 전략이다. 능동적 학습은 현재까지 파악된 정보에 기반하여 분류기(classifier)를 생성하고, 생성된 분류기를 활용하여 카테고리를 부여받았을 때 가장 이득이 큰 예제들을 선정하여 사용자에게 문의하는 과정을 반복하여 수행한다. 만일 능동적 학습의 첫 학습단계에서 학습에 보다 유용한 예제들을 최초학습예제집합으로 선정한다면 같은 수의 학습예제로 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 일반적인 가정에 기반하여 예제들을 군집화(clustering)한 후, 생성된 각 군집을 대표할 수 있는 예제로 최초학습예제집합으로 구성하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제를 대상으로 실험해 본 결과 최초학습예제들을 임의로 선정하는 방식보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제35권2호
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• pp.149-157
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• 2016

본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권3호
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• pp.382-391
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• 2006

본 연구는 경쟁 및 협력현상을 중심으로 항만을 체계적으로 분류하는 방법 및 모델을 제시하기 위하여 유럽지역 21개 항만들을 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과, 대상지역 21개 주요 항만은 총 6가지의 독자적인 위상을 갖는 항만군으로 분류됨을 확인하였다. 가장 경쟁에서 우위를 점하는 항만은 네덜란드의 로테르담항만이 차지하였으며, 이를 근접한 위치에서 추격하는 항만군은 함부르그와 엔트워프항만이 속한 B 군집으로 확인되었다. 이상의 상위 항만군과 경쟁의 관계를 갖고 있지 않으나, 협력전략이 필요한 항만군으로는 A군집 6개 항만과 E군집 4개 항만이 도출되었다. 또한, 항만의 보다 나은 서비스를 위하여 다양한 전략이 요청되는 항만군은 D군집 6개 항만과 F군집 2개 항만으로 제시되었다. 한편, 방법론을 통하여 제시된 각 군집내의 항만의 소속 정도을 통하여 향후 변화가능성, 성장가능성 등도 파악할 수 있어 향후 연구대상지역의 항만들을 분류하고 분석하는 문제에 매우 유용한 시사점을 제공하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.144-154
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• 2001

협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.

• 한국산림과학회지
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• 제104권4호
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• pp.519-526
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• 2015

본 연구는 대구 도동측백나무림을 보전하기 위한 기초 자료를 확보할 목적으로 식생군집 분류 및 임분 특성을 분석하였다. 유집 분석 결과, 굴참나무 군집(A), 굴참나무-신갈나무 군집(B), 소나무 군집(C), 측백나무 군집(D)으로 분류되었으며, D군집의 입지환경은 해발고도가 99.3 m, 경사도 $59^{\circ}$, 암석노출도는 68.3%, 흉고단면적은 $21.8m^2/ha$이며 사면방위는 북서사면이었다. MRPP-test 결과 적절한 군집으로 분류되었다. 중요치는 D군집에서 측백나무는 85.4%, 굴참나무 1.3%, 소나무 1.3%, 물푸레나무 3.6% 등으로 나타났으며, 대표수종의 흉고직경급 분석 결과 측백나무는 역J자형곡선으로 나타났다. 종다양도(H')는 0.600~0.834, 최대종다양도(H'max) 1.317~1.466, 균재도(J') 0.456~0.594, 우점도(D')는 0.405~0.544로 분석되었다. 지표종 분석 결과 목본류 4분류군, 초본류 9분류군으로 나타났다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권4호
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• pp.21-30
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• 2012

본 연구는 요인분석을 통해 수종간의 관계 및 수종 구성에 영향을 미치는 요인 등을 파악하고, 군집분석을 이용하여 두타산 일대 천연림을 대상으로 산림유형을 분류하기 위해 수행되었다. 상관관계분석을 통해 주요 수종들의 상호관계를 나타내었고, 요인분석을 통해 수종구성에 영향을 미치는 세 가지 요인을 알아보았으며 요인점수를 바탕으로 군집분석을 실시하여 산림유형을 분류하였다. 마지막으로 분산분석을 실시하여 군집분석의 결과를 평가하였다. 수종간 상관관계분석 결과와 요인분석 결과는 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났으며, 수종 구성에 미치는 첫 번째 요인은 산림천이과정에 의한 소나무의 쇠퇴현상이었다. 두 번째 요인과 세 번째 요인은 각각 계곡의 생육환경과 산복의 생육환경이었다. 두타산 일대 산림의 수종구성에 영향을 미치는 3가지 요인을 바탕으로 군집분석을 실시하여 산림유형을 분류하였고 분산분석을 통해 분류 결과를 검증한 결과, 총 4가지의 산림유형(신갈나무-고로쇠나무-물푸레나무군집, 신갈나무군집, 신갈나무-피나무군집, 소나무군집)으로 분류되었다.

• 생태와환경
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• 제50권3호
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• pp.295-304
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• 2017

습지보호지역인 전북 고창 운곡습지의 현존식생에 대한 군락분류와 군락분포를 규명하였다. 전통적인 식물사회학적 방법과 국제식생명명규약에 따라 단위식생을 분류하고 명명하였다. 서식처 기반의 식생 다양성은 침수식생으로부터 연목림식생에 이르기까지 7가지 상관식생형에서 총 88분류군으로 이루어진 12가지 단위식생이 분류되었다: 버드나무-골풀군락, 선버들-이삭사초군집, 달뿌리풀-갈퀴덩굴군락, 갈대군집, 매자기군집, 애기부들-나도겨풀군락, 골풀-별날개골풀군락, 나도겨풀군집, 마름-어리연꽃군집 (전형아군집과 네가래아군집(신칭), 가시연꽃변군집 포함), 연꽃군락, 참통발군락, 말즘군집. 축척 1 : 5,000의 지형도를 바탕으로 현존식생도를 제작하여 식생 공간분포를 기재하였다. 산간 선상지 습지를 포함한 배후습지와 원수대식생역의 서식처-단위식생 대응성에 관한 본 연구의 결과는 운곡습지 생태 관리의 바탕 정보를 제공한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.287-290
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• 2007

본 논문에서는 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 군집화 방법을 제안하였다. 여기서 상호정보는 신호상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 군집화를 위한 유사성을 나타내는 척도이다. 특히 적응적 분할을 이용하여 신호의 확률밀도를 계산함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 정확하고 빠르게 측정하였다. 제안된 방법을 500개 샘플을 가진 6개의 인위적인 신호군집화에 적용한 결과 정확한 분류성능이 있음을 확인하였다.