• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.391-410
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• 2005

본 연구에서는 응답자들의 라이프스타일을 먼저 몇 개의 요인으로 분석 한 후, 도출된 요인들을 다시 군집분류를 하였다. 추출된 군집들에 따라 인터넷 뱅킹 신뢰성과 인지도 그리고 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용도에 어떤 차이를 보이는지 분석하였고, 전체 군집에서 나온 결과와 어떤 차이를 보이는지 비교 분석 해보았다. 그 결과 라이프스타일에 따라 4개의 군집이 분류되었으며, 군집1을 '적극적 활동형', 군집 2를 '현실적 가족형', 군집 3을 '전통적 보수형', 군집 4를 '소극적 비활동형'으로 명명하였다. 군집들에 따라 신뢰성, 인지도, 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용에 영향을 미치는지에 대한 연구 결과로는 전체군집에서는 소득에만 영향을 받았으나 군집을 세분화하여 세분화된 군집별로 알아본 결과 전체 군집과는 달리 '적극적 활동형'은 신뢰성, '전통적 보수형'과 '소극적 비활동형'은 소득수준, 그리고 현실적 가족형은 아무 영향을 받지 않는 것으로 보아 시장을 세분화 하였을 경우와 세분화 하지 않았을 경우의 연구 결과는 다르다는 결론을 얻어냈으며, 인터넷 뱅킹 활성화에 있어서도 라이프스타일에 따른 고객 세분화는 큰 의미가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.563-564
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• 2020

본 논문에서는 이동형 군집형 센서 시스템에서 상황에 따른 경로 변경에 대해 고려한다. 이동형 군집형 센서 시템은 임무 수행을 위해 무선으로 상호 네트워크 연결을 유지한 채로 그룹 이동을 수행한다. 이러한 그룹 이동의 경우 경로 변경의 상황에서 싱크 시스템의 명령에 따라 경로 변경을 수행한다. 그러므로 본 논문에서는 이동 센서 시스템들의 경로 변경을 발생하는 환경에 대해 고려한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.477-480
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• 2004

본 논문에서는 고차원의 특성을 가진 범주형 데이터 집합의 군집 유효화 기술에 대하여 알아본다. 먼저, 범주형 데이터 집합에 대하여 한 군집의 센트로이드를 정의함에 따라 일반적인 군집화 방법에서 사용되는 쌍 유사성 측정을 가능하게 한다. 다음으로, 범주형 데이터 집합에 대한 증분 군집 알고리즘을 통하여 도출된 결과에 대해 최적 군집 수의 결정하기 위하여 엔트로피 기반 군집 유효화 지수를 사용한다. 이를 통하여 일반적인 군집 알고리즘에서 최적 결과를 얻기 위해 필요한 문턱값 결정 문제를 손쉽게 해결한다. 마지막으로, 위의 개념들을 여러 데이터 집합에 대해 실험한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.249-250
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• 2020

본 논문에서는 무선 이동 환경에서 군집형 센서 시스템의 영역 지정 방식에 대해 고려한다. 이동 기능을 보유한 다수의 군집형 센서 시스템들이 임무를 수행할 경우 이동 경로 상에서 센서 시스템들의 이동 영역을 설정한다. 이동 영역의 설정을 위해 센서 세스템들의 영역 지정을 위한 네트워크를 형성한다. 형성된 네트워크 안에서 센서 시스템들은 이동 지점을 통해 경로를 따라 이동을 수행한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.49-51
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• 2005

본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 제안하고 활용 예를 제시한다. 이 방법은 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.480-490
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• 2018

본 연구는 청소년을 대상으로 하여 분노표현의 하위차원인 분노조절, 분노억제 및 분노표출 방식 별로 군집 양상을 구분하고, 간 군집 별로 우울과 공격성, 부정정서강도에 있어서 어떠한 차이가 나타나는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 남녀 중학생을 대상으로 설문조사를 진행하고 총 296명의 자료를 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 분노조절, 분노억제 및 분노표출에 대한 군집분석 결과, 네 개의 프로파일 군집이 추출되었다. 군집 1은 '억제 및 표출형 분노조절형', 군집 2는 '분노억제 및 표출형', 군집 3은 '분노처리 미숙형', 군집 4는 '표출적 분노조절형'으로 구분되었다. 둘째, 이러한 네 개의 군집 별로 우울과 공격성, 부정정서 강도의 차이가 유의하게 나타났다. 즉, 군집 4인 '표출적 분노조절형'이 다른 군집들에 비해 유의하게 더 높은 우울감을 나타내었고, 군집 3인 '분노처리 미숙형'은 다른 군집들보다 더 큰 공격성을 나타내었다. 한편, 군집 2인 '분노억제 및 표출형'이 군집 4인 '표출적 분노조절형'보다 부정정서강도가 더 높았다. 이러한 결과를 통해, 청소년 교육 및 상담을 통한 시사점에 대해 논의하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.163-167
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• 2001

데이터 마이닝에서 분석의 대상으로 하는 대용량 자료에는 연속형 자료와 범주형 자료가 모두 포함된다. 전통적인 군집분석은 연속형 자료를 대상으로 하는 방법들이다. 본 연구에서는 범주형 자료를 대상으로 하는 군집분석방법인 K-모드 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘을 비교${\cdot}$분석하였다. 그리고 두 알고리즘이 갖는 방법론적인 단점을 보안하여 군집의 효과를 높일 수 있는 개선 방안을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.181-183
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• 2006

본 논문은 고차원의 범주형 데이터에 대한 군집화에 대해서 다룬다. 기존의 범주형 데이터 객체를 위한 유사성(상이성) 계측들의 기저에 깔려 있는 한계점은 수치형 데이터에서와 같은 순서화 (ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성에 기인하는데, 이를 효과적으로 극복할 수 있는 기법이 투영 군집화이다. 본 논문에서는 고차원의 범주형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 투영 군집화를 다루며 핵심 요소인 군집 차원의 정의와 군집 응집도를 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.686-691
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• 2016

본 논문에서는 다수의 특징, 특히 셋 이상의 특징을 가지는 데이터에 대한 분광 군집 방법인 적응형 분광 군집 방법을 소개하고, 적응형 분광 군집 방법의 성능을 시뮬레이션 데이터와 다중 언어 데이터를 이용하여 분석한다. 적응형 분광 군집 방법에서는 특징 간 서로 다른 정보들을 공유하여 데이터를 군집화함으로써 군집 성능을 높인다. 이때, 서로 다른 특징 간의 정보 공유를 효율적으로 하기 위해, 협업학습을 도입했다. 협업 학습에서는 각 특징이 서로 독립이 되도록 가중치를 학습하고, 학습된 가중치에 따라 정보를 전달한다. 이러한 과정을 통해 일반적인 특징 결합이나, 모든 특징 간 독립을 가정한 기존 협업학습 기반의 분광 군집에 비해 정보 공유의 효율성을 높인다. 실험에서는 시뮬레이션 데이터와 다중 언어문서 데이터를 이용하여 성능을 검증하였으며, 반복과정에서의 성능 변화와 정보 전달 결과 변화하는 모습을 제시함으로써 적응형 분광 군집 방법의 유의미한 성능 향상에 대해 분석하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권4호
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• pp.523-528
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• 2016

풀무치(Locusta migratoria)는 벼과 작물(벼, 옥수수 등)에 큰 피해를 주는 세계적으로 유명한 메뚜기목 해충의 하나로서 밀도요인에 따라 형태와 행동적으로 구별되는 단독형(solitaria)과 군집형(gregaria)을 나타낸다. 풀무치는 전세계적으로 다양한 형태적인 변이가 알려져 있으나 최근의 분자생물학적 연구에 따르면 2가지 계통, 즉 남방계통(아프리카, 남유럽, 동남아시아, 호주)과 북방계통(동아시아, 유라시아)으로 나뉜다. 2014년 8월 전남 해남군 산이면에서 군집형 약충들이 대발생하여 주변 잡초 및 작물(벼, 기장)에 큰 피해를 주었다. 우리나라에서 군집형 풀무치의 발생에 대한 명확한 학술적 보고는 이번이 처음이다. 해남지역의 풀무치 대발생 지점에서 채집한 풀무치 12개체의 COI 염기서열을 분석한 결과, 0.0%-0.9%의 유전적 변이를 보였으며, 모두 북방계통에 속했다.