• Title/Summary/Keyword: 군집분석자료

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Regional frequency analysis using rainfall observation data in Gangwon Province (강원도 강우관측 자료를 이용한 지역빈도분석)

  • Young Il Jeon;Sang Ug Kim;Dong Il Seo;Jae Wook Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.211-211
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    • 2023
  • 본 연구에서는 지역빈도분석을 이용하고 있는 홍수량 산정 지침에서 활용되고 있는 전국대상의 강우관소에 대한 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 산정한 확률강우량을 비교하였다. 이를 위해서 강원도 지역의 48개 지점의 지속기간별 강우자료를 수집한 후, K-means 기법을 이용하여 6개의 군집으로 구분하였다. 강원도 대부분이 산악지형임을 고려해 산악효과를 야기하는 지형인자와 강우자료의 관계를 파악하였다. 국가수자원관리종합정보시스템에서 수집한 강우자료를 사용하여 지속시간별 최대강우량과 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도 이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려해 지역빈도분석을 수행하였다. 위 지형인자와 강우자료를 이용하여 수문학적 동질한 특성을 가지는 군집을 구성하였으며, 위도와 경도를 인자로 추가하면 더욱 강한 상관성을 보임을 알 수 있었다. 군집분석결과를 통해 모수를 추정하고 적절한 분포를 선택하였으며, 이상치검정과 적합도 검정을 통해 최종 분포를 결정하였다. 고도와 위도, 경도를 모두 고려해 이용한 지역빈도분석 결과 강원도의 실제 강우특성과 마찬가지로 고도의 높낮이에 따라 강우형태를 전국단위 지역빈도분석과 비교하였다. 최종적으로 현재 활용되고 있는 홍수량 산정 지침의 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 한 지역빈도분석의 차이의 발생원인과 강원지역에서의 특이성을 결론으로 제시하였다.

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Comparison Study of Time Series Clustering Methods (시계열자료 눈집방법의 비교연구)

  • Hong, Han-Woom;Park, Min-Jeong;Cho, Sin-Sup
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.22 no.6
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    • pp.1203-1214
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    • 2009
  • In this paper we introduce the time series clustering methods in the time and frequency domains and discuss the merits or demerits of each method. We analyze 15 daily stock prices of KOSPI 200, and the nonparametric method using the wavelet shows the best clustering results. For the clustering of nonstationary time series using the spectral density, the EMD method remove the trend more effectively than the differencing.

Clustering of Time-Course Microarray Data Using Pharmacokinetic Parameter (약동학적 파라미터를 이용한 시간경로 마이크로어레이 자료의 군집분석)

  • Lee, Hyo-Jung;Kim, Peol-A;Park, Mi-Ra
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.24 no.4
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    • pp.623-631
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    • 2011
  • A major goal of time-course microarray data analysis is the detection of groups of genes that manifest similar expression patterns over time. The corresponding numerous cluster algorithms for clustering time-course microarray data have been developed. In this study, we proposed a clustering method based on the primary pharmacokinetic parameters in the pharmacokinetics study for assessment of pharmaceutical equivalents between two drug products. A real data and a simulation data was used to demonstrate the usefulness of the proposed method.

Functional clustering for electricity demand data: A case study (시간단위 전력수요자료의 함수적 군집분석: 사례연구)

  • Yoon, Sanghoo;Choi, Youngjean
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.26 no.4
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    • pp.885-894
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    • 2015
  • It is necessary to forecast the electricity demand for reliable and effective operation of the power system. In this study, we try to categorize a functional data, the mean curve in accordance with the time of daily power demand pattern. The data were collected between January 1, 2009 and December 31, 2011. And it were converted to time series data consisting of seasonal components and error component through log transformation and removing trend. Functional clustering by Ma et al. (2006) are applied and parameters are estimated using EM algorithm and generalized cross validation. The number of clusters is determined by classifying holidays or weekdays. Monday, weekday (Tuesday to Friday), Saturday, Sunday or holiday and season are described the mean curve of daily power demand pattern.

Clustering analysis of Korea's meteorological data (우리나라 기상자료에 대한 군집분석)

  • Yeo, In-Kwon
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.5
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    • pp.941-949
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    • 2011
  • In this paper, 72 weather stations in Korea are clustered by the hierarchical agglomerative procedure based on the average linkage method. We compare our clusters and stations divided by mountain chains which are applied to study on the impact analysis of foodborne disease outbreak due to climate change.

Analysis of Rainfall Pattern Change According to Urbanization (도시화에 따른 강우특성 변화 분석)

  • Oh, Tae-Suk;Moon, Young-Il;Son, Chan-Young;Chun, Si-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1327-1331
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    • 2010
  • 최근 50년간 한반도는 산업화와 근대화로 인하여 급격한 도시화가 진행되었다. 도시화는 자연적으로 조성된 생태환경을 변화시키고, 열섬현상과 고층빌딩 등으로 인해 대기의 이동과 특성의 변화를 야기시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 과거부터 인구자료와 시가화면적비 자료를 이용하여 도시화가 많이 진행된 지역과 비도시화 지역으로 구분하여 발생된 강우특성자료에 대한 비교분석을 수행하였다. 따라서 우리나라의 관측자료가 존재하는 57개 지점을 대상으로 위도, 경도, 연강우량, 연최대일강우량, 강우일수, 10mm 이상의 강우일수 및 80mm 이상의 강우일수를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석을 통해 우리나라를 크게 4개 권역으로 구분하고, 강우자료의 관측기간을 이등분하여 전후를 비교하였다. 분석 결과에서 도시화가 진행된 지역이 비도시화 지역에 비하여 강우사상의 변화가 연강우량과 강우일수, 80mm 이상 강우일수에서 나타나고 있는 것으로 나타났다. 따라서 도시화가 강우특성 변화에 끼치는 영향에 대한 지속적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.

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웹로그 데이터에 대한 군집분석 알고리즘에 관한 연구

  • Gang, Hyeon-Cheol;Han, Sang-Tae;Seon, Yeong-Su
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.313-318
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    • 2003
  • 최근 인터넷은 기업이 고객과 접촉할 수 있는 새로운 수단으로써 기업의 홍보나 서비스를 제공하는 기능을 수행할 뿐만 아니라 사업을 위한 중요한 도구로 여겨지고 있다. 따라서 방문자의 웹사이트 이용형태를 파악하기 위한 다양한 기법들이 제시되고 있으며, 웹로그 데이터에 대한 자료분석 기법들이 여러 학문분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 웹로그 데이터에 대한 군집분석을 위해 거리측도 및 분석 알고리즘을 제안하였으며, 실제 자료에 이를 적용하여 제안된 알고리즘의 특성을 살펴보았다.

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A Pattern Consistency Index for Detecting Heterogeneous Time Series in Clustering Time Course Gene Expression Data (시간경로 유전자 발현자료의 군집분석에서 이질적인 시계열의 탐지를 위한 패턴일치지수)

  • Son, Young-Sook;Baek, Jang-Sun
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.18 no.2
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    • pp.371-379
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    • 2005
  • In this paper, we propose a pattern consistency index for detecting heterogeneous time series that deviate from the representative pattern of each cluster in clustering time course gene expression data using the Pearson correlation coefficient. We examine its usefulness by applying this index to serum time course gene expression data from microarrays.

Applications of Cluster Analysis in Biplots (행렬도에서 군집분석의 활용)

  • Choi, Yong-Seok;Kim, Hyoung-Young
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.15 no.1
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    • pp.65-76
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    • 2008
  • Biplots are the multivariate analogue of scatter plots. They approximate the multivariate distribution of a sample in a few dimensions, typically two, and they superimpose on this display representations of the variables on which the samples are measured(Gower and Hand, 1996, Chapter 1). And the relationships between the observations and variables can be easily seen. Thus, biplots are useful for giving a graphical description of the data. However, this method does not give some concise interpretations between variables and observations when the number of observations are large. Therefore, in this study, we will suggest to interpret the biplot analysis by applying the K-means clustering analysis. It shows that the relationships between the clusters and variables can be easily interpreted. So, this method is more useful for giving a graphical description of the data than using raw data.

Cluster Analysis of Snowfall Observatory Using K-means Algorithm (K-평균 알고리즘을 이용한 적설관측소 군집분석)

  • Lee, Munseok;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.412-412
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    • 2018
  • 최근 지구온난화의 영향으로 겨울철 한파를 야기하는 일이 잦아지고 있다. 우리나라에도 그 영향으로 매년 겨울 한파가 지속되고 있다. 그러므로 겨울철 적설량을 기록하고 갑작스러운 재난에 대비하는 것은 지구온난화의 또 다른 숙제가 되었다. 우리나라는 전통적으로 폭설 피해가 크지 않았기 때문에 적설관측소의 수가 강우관측소에 비해 현저히 적다. 그리하여 추가적인 적설관측소의 설치가 필요하다고 판단되지만, 이에 앞서 우리나라의 현재 적설관측소의 분포현황을 분석하였다. 1월, 2월, 12월의 최대 최심신적설량과 관측소 고도자료를 K-평균 알고리즘의 4개의 변수로 사용하였으며, 전국에서 총 94개의 적설관측소를 자료보유기간으로 분류하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과 서해안지역, 태백 소백산맥을 따라 존재하는 내륙산악지역, 경상도와 남해안 그리고 제주도지역, 울릉도와 대관령으로 군집이 형성되었다. 또한, 제주도의 적설관측소가 해안가 위주로 설치되어있어, 비교적 눈이 많이 오는 한라산 산간지역에 추가적인 적설관측소 설치가 고려되어야 할 것이다.

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