• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.44 no.5
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• pp.605-623
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• 2009

This study is aimed to classify rainfall regions in Pakistan. Classification of rainfall regions is essential to understand rainfall patterns in Pakistan. Rainfall patterns have been investigated using a factor and cluster analysis technique by 10-days rainfall parameter. The data used here have been obtained from 32 specific weather stations of PMD (Pakistan Meteorological Department) for the period of January 1980 to December 2006. The results obtained from factor analysis provide three factors and these three factors accounts for 94.60% of the total variance. For a better understanding of rainfall regions, cluster analysis method has been applied. The clustering procedure is based on the Wards method algorithm. Overall, these rainfall regions have been divided into six groups. The boundary of the region is determined by the topology such as Baluchistan plateau, Indus plain, Hindu Kush and Himalaya ranges.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.87-91
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• 2011

강수는 지역에 따라 발생양상이 매우 다른 자연현상 중 하나이다. 이러한 강수를 효과적으로 분석하여 확률강수량을 산정하기위해서 수문학에서는 다양한 방법이 시도되어 왔다. 우리나라에서는 지점빈도해석을 통한 확률강수량을 주로 사용해왔으나 최근 들어 Hosking and Wallis(1997)가 제안한 지역빈도해석을 활용을 적극 도모 하고 있는 중이다. 이러한 지역빈도해석 기법은 지점빈도해석 기법에 비하여 한정된 강수자료를 활용하는 측면 등 여러 가지 장점을 가진 확률 강수량 산정방법이다. 그러나 이 기법을 적용하여 확률강수량을 산정하기 위해서는 강수의 지역구분을 먼저 수행하여야 한다. 강수지역의 구분을 위해서는 여러 가지 기법이 존재하나 최근에는 Cluster 기법 중 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등을 주로 적용하여 지역구분을 수행하고 있다. 그러나 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등은 산정 방법내에서 최적 군집수를 결정할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 임의적으로 최적 군집수를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 Cluster 평가지수 중 하나인 Dunn 지수를 이용하여 최적 군집수를 제시하고자 한다. 본 연구에서 강수지역을 구분하기 위하여 적용한 인자는 월 평균 강수량, 연 평균 강수량, 월 최대 강수량, 경도, 위도, 고도 등이며, 이를 K-means, PAM 및 친근도 전파 기법을 통하여 강수지역을 구분하였다. 적정 군집수를 임의적으로 증가시켜 가면서 Dunn 지수를 산정하였다. 산정된 결과를 통하여 최적 군집수를 결정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.435-435
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 상대적으로 좁은 국가면적이라 할 수 있는 국내에서도 가뭄과 홍수가 지역적으로 동시에 발생하는 등 자연재해에 의한 피해가 빈번해지고 있다. 이 중 가뭄은 타 풍수해에 비하여 일반적으로 장기간의 무강우에 의해 발현되고, 피해가 발생할 경우 생활용수, 농업용수, 공업용수 등 다양한 지역의 용수사용특성에 따라 피해가 집중 및 가중되는 특징을 지닌다. 본 연구에서는 지역별 가뭄피해도에 영향을 주는 영향인자의 민감도 분석을 실시하고 그 결과를 분석하였다. "가뭄 피해도"는 용수별 직간접 피해의 정도를 점수 또는 등급 등의 정량적으로 나타낸 것으로 정의된다. 우선, 국가가뭄정보통계집(2018-2020)에서 제시된 지역별 가뭄피해정보자료와 용수사용특성을 기반으로 군집분석을 실시한 문기훈(2022)의 연구모형을 기반으로 최근 발행된 2021년의 피해정보를 추가적으로 반영하여 군집분석을 실시하였다. 그리고 지역별 가뭄피해도 군집등급에 영향을 주는 과거 피해인자와 용수사용특성을 함수화하고, 지역별 불확실성을 반영한 민감도 분석을 실시하였다. 분석 결과 지역별 과거의 가뭄피해경험여부 및 용수사용특성의 변동에 따라 지역적 가뭄피해도 군집등급이 달라짐을 확인할 수 있었다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.22 no.4
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• pp.186-194
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• 2019

Deterministic optimization, commonly used to find the geophysical inverse solutions, have its limitation that it cannot find the proper solution since it might converge into the local minimum. One of the solutions to this problem is to use global optimization based on a stochastic approach, among which a large number of particle swarm optimization (PSO) applications have been introduced. In this paper, I developed a geophysical inversion algorithm applying PSO method for the layered-earth resistivity inversion of the small-loop electromagnetic (EM) survey data and carried out numerical inversion experiments on synthetic datasets. From the results, it is confirmed that the PSO inversion algorithm could increase the inversion success rate even when attempting the inversion of small-loop EM survey data from which it might be difficult to find a best solution by applying the Gauss-Newton inversion algorithm.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.4
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• pp.299-308
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• 2000

지리산국립공원의 명선봉(1.586m)에서 덕평봉(1.521m)에 이르는 아고산지대를 중심으로 분포하고 있는 한국특산종 구상나무의 생육현황과 구상나무가 분포하는 천연림의 군집구조를 정확히 파악하여 앞으로 구상나무 관리의 기초자료를 마련하고자 구상나무가 생육하고 있는 지역에 26개의 방형구(20m$\times$20m)를 설치하여 식생을 조사하였다 분석한 결과 조사대상지는 신갈나무-구상나무 군집이었다 수종간의 상관관계에서는 뽕잎피 나무와 철쭉 마가목과 산벚나무, 층층나무와 시닥나무 등의 종들간에는 높은 정의 상관관계가 인정되었고 신갈나무와 쇠물푸레나무 잣나무와 노린재나무 등의 수종들간에 높은 부의 상관관계가 인정되었다 본 조사지의종다양도는 1.0572-1.0931로 비교적 낮은 편이었다. 구상나무의 활력은 저조한 것으로 나타났으며 8.32%가 고사목이었다 구상나무의 생육현황표에 의한 점수 평균은 9.03이었다 구상나무의 생육현황표에 의한 점수는 해발고와 낙엽퇴의 두께와 정의 상관관계가 인정되었다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.1
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• pp.70-77
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• 1999

덕유산의 향적봉과 남덕유산을 잇는 아고산지대(1.350~1.600m)에 분포하는 한국특산종 구상나무의 생육현황과 구상나무림의 군집구조를 정확히 파악하여 앞으로의 구상나무림 관리의 기초자료를 마련하고자, 구상나무가 분포하는 지역에 27개의 조사구(20m$\times$20m)를 설치하여 식생을 조사하였다. 덕유산 아고산지대 구상나무림의 종구성적 특성은 신갈나무 - 주목 - 구상나무군집이었다. 수종간의 상관관계에서는 주목과 병꽃나무; 호랑버들과 부게꽃나무; 백당나무와 호랑버들; 당단풍과 조릿대 등의 종들 간에는 높은 정의 상관이 인정되었고, 구상나무와 병꽃나무; 신갈나무와 노린재나무 등의 수종들 간에는 높은 부의 상관이 인정되었다. 해발고와 정의 상관이 인정된 것은 주목과 백당나무 등이었고, 부의 상관이 인정된 것은 쇠물푸레이었다. 구상나무의 활력이 저조한 것으로 나타났으며, 18.18%는 고사목이었다. 구상나무 고사목은 흉고직경 10~30cm 의 범위에 드는 것들이 대부분이었다. 생육현황표의 점수 평균은 11.73점이었고, 점수와 토심과는 고도의 부의 상관이 인정되었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.195-201
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• 2008

본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.290-293
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• 2009

바이오 칩 분석 시스템은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어진 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 유전자 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 방법으로 바이오 칩 분석 시스템이 각광받으면서 데이터의 양과 종류가 방대해지고 메모리의 효율적인 사용과 이에 따른 속도 개선을 위해 임베디드 시스템이 필요해지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 임베디드 시스템을 위한 PSO 기반의 군집화 알고리즘을 구현하였다. 방대한 양의 유전자 데이터를 분석하기 위해 생태계 모방 알고리즘인 Particle Swarm Optimization 알고리즘과 비슷한 유전자의 분류를 위한 기법으로 군집화를 사용하여 유전자 데이터의 통합 분석 시스템을 구현, 사용자에게 더욱 효율적으로 정보를 제공한다. 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization 을 이용하여 데이터들을 군집화하는 알고리즘을 임베디드 시스템을 위해 구현한 방법을 기술하고 있다.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.6
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• pp.23-32
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• 2012

This study applied an exploratory analysis based on Self Organizing Map and GIS to cause specific age-standardized regional death rates data related to ten types of male cancers to find meaning patterns in the data. Then the patterns revealed from the exploratory analysis was evaluated to investigate possible relationship between these patterns and regional socio-economic status represented by regional educational attainment levels of head of household. The results from this analysis show that SI-GUN-GUs in Korea can be clustered to eighteen unique clusters in the stand point of male cancer death rates and these clusters are also spatially clustered. Also, the results reveal that regions with higher socio-economic status show lower level of the death rates compared with the regions with lower socio-economic status. However, for some cancer types, the regions with higher socio-economic status show relatively higher death rates. These patterns imply that the prevention, detection, and treatment of male cancers might be strongly affected by regional factors such as socio-economic status, environmental factors, and cultures and norms in Korea. Especially, one of the eighteen clusters, which includes Gangnam-Gu and Seocho-Gu, shows lower death rates in many of male cancer types. This implies that socio-economic status may be one of the most influential factors for regional cancer control.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.5
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• pp.252-266
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• 2019

The purpose of this study was to identify the type of health behaviors in Korean adults and to identify related factors. The data used in the analysis was the Korea Health and Nutrition Examination Survey 2014., which was representative of the Korean population. Cluster analysis was used to find the pattern of clustering of smoking, drinking, exercising and nutrition. Differences in the pattern of clustering was examined, first by bivariate chi-square test, and then by multinomial logit regression. Lastly, the association between the clusters of health behaviors and other behavioral risk factors was tested by chi-square test and logistic regression. The distribution of the clusters varied not only across socioeconomic characteristics and local size, but also between individuals with certain chronic diseases and those without. The results of this study can be used as a basis for the usefulness of approaching the cluster rather than individually approaching the health behavior.