• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.1
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• pp.57-64
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• 2009

In this paper, 30 main cities are clustered based on precipitation, temperature, wind speed, photo period, and humidity. We found that the resulting clusters has strong relationships with geographical locations. These results make sense because, although Korea is a small country, Korean weather is known to have strong locality. The largest number of clusters is found when wind speed is used as an interested variable for clustering and the smallest number of clusters is found when photo period is used. The large number of clusters based on wind speed indicates that wind speed is affected easily by local geography.

• Korean Journal of Child Education & Care
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• v.17 no.1
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• pp.75-98
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• 2017

This study examined the possibility of clustering using 5-year-old children's basic learning ability and mothers' achievement expectation anxiety, and compared the impact of the children's self-regulation ability and mothers' learning involvement for each cluster. The subjects were 239 children (120 boys & 119 girls) aged 5 and attending 9 kindergartens in Seoul, Gyeonggi and Incheon, and also their mothers. The collected data were analyzed using non-hierarchical (K-means) cluster analysis and multivariate logistic regression analysis. The findings of this study were as follows. First, the mother-child pairs were classified into four clusters of 'high learning ability-high expectation anxiety', 'high learning ability-low expectation anxiety', 'low learning ability-low expectation anxiety', or 'low learning ability-high expectation anxiety'group. Second, the level of child's self-monitoring, self-control, and mother's respect and love were significantly higher in the 'high learning ability-low expectations anxiety' group than the 'low learning ability-high expectation anxiety' group. Also, pressure for academic achievement was higher in the 'high learning ability-high expectation anxiety' group than the 'low learning ability-low expectations anxiety' group. Third, child's self-monitoring, mother's pressure for academic achievement, home learning activities, and respect/love for child predicted the clustering using children's basic learning ability and mothers' achievement expectation anxiety.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.5
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• pp.821-834
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• 2013

Law et al. (2004) proposed a normal distribution based salient mixture model for variable selection in clustering. However, this model has substantial problems such as the unidentifiability of components an the inaccurate selection of informative variables in the case of a small cluster size. We propose an alternative method to overcome problems and demonstrate a good performance through experiments on simulated data and real data.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.3
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• pp.39-62
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• 1999

본 논문은 영 호남 양 지역의 백색가전제품(냉장고, 세탁기 두 제품에 한정함)제조기지에서 출시되는 제품의 원가분석을 통해서 강한 원가우위를 유지할 수 있을 것인가 하는 문제에 대해 먼저 양 지역의 산업군집(regional cluster)의 형성요인, 발전요인 및 경쟁력 현황을 1차, 2차 자료의 수집을 통해 분석하고 가용자료의 한계속에서 제품별 원가구성을 도시하여 비교하였다. 위 두 분석의 결과를 가지고 가용전략을 도출하였다. 글로벌 경쟁속에서 지속적인 비교우위는 점차 멀리 떨어져있는 경쟁자들이 대적할 수 없는 지방적인 것, 그것이 지식이건 관련성이건 아니면 개인 및 집단의 성취동기이건 간에, 그 내부에 놓이게 된다. 양 지역 가전산업의 발전전략으로 재료비 비중의 혁신적 절감방안(신소재 개발 R&D 추구), 국내외 관련산업과의 전략적 제휴, 고유의 우위요소 개발, 지역군집 또는 집적효과의 이용, SERM모형의 대입, 품질원가제도의 강화 등을 연역 귀납하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.937-941
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• 2004

삽교호유역에 위치한 19개 수질관측지점에서 측정된 월별수질자료를 이용하여 수질관측지점을 2개에서 7개의 수질특성으로 분류하였으며, 그에 따른 수질요인분석을 실시하였다. 군집분석결과 삽교호유역의 각 하천은 개개의 수질특성을 보이고 있으며, 삽교호, 삽교천, 무한천 및 곡교천의 4개 그룹으로 나눌 수가 있었다. 수질분석결과에 의하면 삽교호에서는 부유물질의 농도가 다른 하천보다 높았는데 이는 하천으로부터 유입되는 풍부한 영양염에 의한 식물플랑크톤의 생물량 증가에 따른 것으로 사료된다. 또한 곡교천의 수질은 다른 하천에 비해 생화학적산소요구량은 $3.5\~4.8$배, 화학적산소요구량은 $1.7\~2.5$배 높았으며, 전반적으로 삽교호 유역의 수질은 부영양상대를 훨씬 초과하였다. 요인분석결과 삽교천과 무한천은 농경지와 주거지에 의한 수질요인이 지배적이었고, 곡교천은 천안도시지역으로부터 유입되는 과다한 유기물유입과 상류에 위치한 하수 처리장의 영향을 복합적으로 받고 있는 것으로 사료된다. 삽교호의 수질은 삽교천과 무한천 및 곡교천에서 높은 부하를 보인 인자가 주된 오염요인으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1591-1595
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• 2010

국내의 경우 매년 발생하는 홍수에 대해서는 많은 분석과 대비를 하고 있지만, 겨울철 강설에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 기상청 산하 57개 관측지점의 30년 이상의 강설 자료를 수집하고 다변량 분석을 실시하였다. 국내 지역의 강설 동질성을 검정하기 위하여 주성분분석과 군집분석을 실시하였으며 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 지금까지 선행된 타 연구에 비하여 보다 많은 강설지점에 대한 다양한 강설특성자료를 이용함으로써 권역화 분석에 대한 타당성과 정확성을 확보할 수 있었다. 둘째, 주성분 및 군집분석으로 관측지점간의 수문학적 동질성 검정을 합리적이고 효율적으로 분석할 수 있었으며, 군집분석의 결과로부터 지형학적 영향을 고려한 강설의 권역화는 국내의 강설지역을 5개의 권역으로 분류하였다. 셋째, 각 강설성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역별 강설의 양적 특성을 분석하였으며, 여러 가지 강설 성분을 종합적으로 이용하여 분석된 본 연구의 결과는 향후 재난방지 계획을 위한 강설의 수문학적 분석에 많은 도움을 주리라 사료된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.179-188
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• 1996

복합조사표본추출법(complex survey sampling)에 근거한 분할표분석에 카이제곱검정법을 사용할 때의 문제점들과 해결방법들을 살펴보았다. 나아가, 군집표본추출의 경우에 붓스트랩방법의 타당성을 보였으며, 실제자료분석을 통하여 실제 활용가능성과 잇점을 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.6
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• pp.925-937
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• 2008

In this study, we considered the clustering analysis for stock return traded in the stock market. Most of financial time-series data, for instance, stock price and exchange rate have conditional heterogeneous variability depending on time, and, hence, are not properly applied to the autoregressive moving-average(ARMA) model with assumption of constant variance. Moreover, the variability is font and center for stock investors as well as academic researchers. So, this paper focuses on the generalized autoregressive conditional heteroscedastic(GARCH) model which is known as a solution for capturing the conditional variance(or volatility). We define the metrics for similarity of unconditional volatility and for homogeneity of model structure, and, then, evaluate the performances of the metrics. In real application, we do clustering analysis in terms of volatility and structure with stock return of the 11 Korean companies measured for the latest three years.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.471-480
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• 2010

Cluster analysis is one of the useful methods to find out number of groups and member’s belongings. With the rapid development of computer application in statistics, variety of new methods in clustering analysis were studied such as EM algorism and Self organization maps. The goals of cluster analysis is finding the number of groupings that are meaningful to me. If data are analyzed perfectly with cluster analysis, we can get the same results from discernment analysis.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.5
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• pp.100-106
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• 2022

A longitudinal study refers to a research method based on longitudinal data repeatedly measured on the same object. Most of the longitudinal analysis methods are suitable for prediction or inference, and are often not suitable for use in exploratory study. In this study, an exploratory method to analyze longitudinal data is presented, which is to find the longitudinal trajectory after determining the best number of clusters by clustering longitudinal data using self-organizing map technique. The proposed methodology was applied to the longitudinal data of the Employment Information Service, and a total of 2,610 samples were analyzed. As a result of applying the methodology to the actual data applied, time-series clustering results were obtained for each panel. This indicates that it is more effective to cluster longitudinal data in advance and perform multilevel longitudinal analysis.