• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.8 no.4
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• pp.420-425
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• 2003

Species composition, community structure and biodiversity of marine benthic community were studied in the intertidal zone of Seoam, Busan. A total of 75 species of benthic marine plants including 4 Cyanophyta, 6 Chlorophyta, 17 Phaeophyta, 47 Rhodophyta and 1 Magnoliophyta are listed. The dominant marine plants were melobesioidean algae, Chondracanthus tenellus, Sargasium thunbergii, Corallina spp., and Phyllospadix japonica and Ulva pertusa was added in summer. Chthamalus challengeri and Mytilus edulis were dominant zoobenthic species in the upper and middle intertidal zone. The algal species diversity index based on coverage was 1.81; 2.25 from frequency; 2.19 from average of total frequency and coverage, and 1.80 from importance value. The algal diversity indices estimated from different sources were quite different. This means that the index value changes depending on the sources used to calculate the species diversity index, indicating how important it is to select the based data and that it is necessary to standardize the methodology when studying later the algal diversity index. On the other hand, the number of species identified in this study has been found to be reduced by 65% at highest, compared with the result of the investigation that was conducted in the coast of Busan.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.20 no.4
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• pp.235-244
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• 2004

This study focuses on the assessment for proposed algorithm to discriminate cloudy pixels from snowy pixels through use of visible, near infrared, and short wave infrared channel data in VEGETATION-1 sensor embarked on SPOT-4 satellite. Traditional threshold algorithms for cloud and snow masks did not show very good accuracy. Instead of these independent masking procedures, K-Means clustering scheme is employed for cloud/snow discrimination in this study. The pixels used in clustering were selected through an integration of two threshold algorithms, which group ensemble the snow and cloud pixels. This may give a opportunity to simplify the clustering procedure and to improve the accuracy as compared with full image clustering. This paper also compared the results with threshold methods of snow cover and clouds, and assesses discrimination capability in VEGETATION channels. The quality of the cloud and snow mask even more improved when present algorithm is implemented. The discrimination errors were considerably reduced by 19.4% and 9.7% for cloud mask and snow mask as compared with traditional methods, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.367-367
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• 2017

지국온난화에 의한 기후변화는 전 세계적으로 강수의 편중이나 이상기온 등의 현상들이 빈번하게 발생하여 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 점차 늘어나고 있다. 제주도는 수자원의 98% 이상을 지하수에 의존하고 있기 때문에 기후변화에 따른 수자원 영향에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요한 지역이다. 본 연구에서는 표준강수지수를 활용한 제주도 가뭄의 공간적 특성을 분석하기 위하여 가뭄 속성 인자들 간의 상관관계가 높은 변수인 가뭄지속시간과 가뭄 심도를 변수로 선택하여 각 지역의 가뭄특성과 지역 분류를 수행하였다. 제주도의 4개 기상대(제주, 서귀포, 성산, 고산)의 관측소별 표준강수지수(SPI 3, 6, 9, 12)를 산정한 결과 SPI 12가 SPI6에 비해 비교적 단순한 경향을 가지고 있는 것으로 확인 되었으며 단기간 일수록 변동성이 심하고 장기간 표준강수지수는 비교적 극심한 가뭄을 판단하기 위한 자료로 활용이 가능한 것을 확인하였다. 지역별 가뭄의 특성을 고려하기 위한 지역을 구분하기 위하여 한가지 요소로만 구분할 수 없어 가뭄 속성 인자들의 동질성을 구분하였으며 가뭄 속성인자의 변량을 71.8%를 설명해 주는 2개의 요인을 주요인으로 산정하였다. 인자분석의 결과로 추출된 2개의 변수로 비계측적 군집방법 중 하나인 K-means 기법을 이용하여 군집분석을 실시하여 7번의 반복계산에 걸쳐 군집이 종료 되었으며 최종적으로 2개의 군집이 형성 되었다. 기후변화는 전 세계와 제주도 수자원에 지속적인 영향을 미칠 것으로 전망되어 수자원 정책 평가 및 관리에 매우 신중한 대비책을 요구하고 있다. 향후 다양한 입력자료를 활용하고 가뭄 산정기법과 가뭄 분류 등을 통하여 활발한 후속 연구가 필요하다.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.22 no.2
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• pp.47-54
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• 2023

In this paper, we propose the technique of optimal search keyword extraction and retrieval for news article classification. The proposed technique was verified as an example of identifying trends related to North Korean construction. A representative Korean media platform, BigKinds, was used to select sample articles and extract keywords. The extracted keywords were vectorized using word embedding and based on this, the similarity between the extracted keywords was examined through cosine similarity. In addition, words with a similarity of 0.5 or higher were clustered based on the top 10 frequencies. Each cluster was formed as 'OR' between keywords inside the cluster and 'AND' between clusters according to the search form of the BigKinds. As a result of the in-depth analysis, it was confirmed that meaningful articles appropriate for the original purpose were extracted. This paper is significant in that it is possible to classify news articles suitable for the user's specific purpose without modifying the existing classification system and search form.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.318-323
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• 2007

국방부에서 발표한 ‘국방개혁에 관한 법률’ 에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 좀 더 효율적인 직무교육 방안이 필요하게 되어, ‘차등제 교육’을 시행하고 있다. 이 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 정확하게 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 입교 초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들을 이용하여 교육 성취도 예측 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 ‘일반관리 인원’, ‘집중관리 인원’의 값을 갖는 이진형 성취집단 변수이며, 사용된 기법은 k-means 군집기볍과 Decision Tree 기법을 혼합한 모형, k-means 군집기법과 Neural Network 기법을 혼합한 모형, Decision Tree 모형, Neural Network 모형, Bayesian 모형, 그리고 Logistic 모형 등을 사용하였다. 그 결과 k-means 군집기법과 Decision Tree를 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력올 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 적극적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.271-282
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• 2006

The aim of this study is to propose a tree-structured clustering for mixed data. We suggest a scaling method to reduce the variable selection bias among categorical variables. In numerical examples such as credit data, German credit data, we note several differences between tree-structured clustering and K-means clustering.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1551-1554
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• 2009

가뭄은 여러 수문학적 재해유발 요인 중에서 극심한 피해를 유발시키는 자연재해 중의 하나이다. 가뭄은 장기간 동안 계속되어 물순환과정에 악영향을 끼치며 이로 인해 물부족을 유발시켜 농업 등의 산업에 재해를 유발시키고 있는 실정이다. 가뭄은 학문적으로 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회 경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며 학문적으로 분류된 가뭄은 조건에 따라 가뭄현상의 정의가 약간씩 달라지게 된다. 따라서 본 연구에서는 여러 가뭄지수 중에서 비교적 산정과정이 간단하고 기상학적인 가뭄과 농업적 가뭄을 고려할 수 있는 가뭄지수인 과우일수를 산정하였다. 분석대상 지역은 우리나라의 기상청에서 관할하며 30년 이상 관측된 자료를 이용하였다. 산정된 과우일수의 군집분석을 통해 우리나라 가뭄지역 구분을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.65-68
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• 2009

제품 개발에 있어서 사용자작업분석은 기본적인 과정이다. 이러한 과정이 전문가 분석의 의해 기능적인 관점에서 분석함으로서 신제품이나 새로운 요구가 추가로 필요한 제품 개발에 있어서 사용자 테스크를 이해하는데 객관적으로 사용자의 요구를 반영하기에는 어려운 점이 있다. 이러한 문제점을 고려하여 디지털 TV에서 예상되는 사용자 테스크를 수집하여 메뉴설계 및 정보구조를 이해하기위한 객관적인 자료를 얻기 위해 수집데이터를 척도화하고 통계적 군집분석을 이용하여 테스크를 분류하였다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2005.12a
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• pp.55-70
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• 2005

고령화 사회가 진행되면서 실버산업이 각광을 받고 있으며, 2005년 11월 1일부터 보름간 실시되는 인구주택총조사에서도 고령화와 관련된 항목이 추가 조사됨으로써 고령화 사회에 대비하기 위한 체계적인 준비를 국가차원에서도 하고 있는 실정이다. 본 연구는 2004년 통계청에서 실시한 생활시간조사(Time Use Survey) 자료를 바탕으로 1999년 조사결과와 비교 검토해 보고 노인들이 주어진 24시간을 어떤 형태로 보내고 있는지를 파악하였다. 또한 이를 이용하여 노인들의 생활유형을 군집화하고 군집 간 특성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.305-312
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• 2006

K-means clustering algorithm 에서 주로 이루어지는 랜덤 초기화 (random initialization) 방법은 전역 최적화된 해(global minimum)를 찾아내기에 문제점을 지니고 있다. 즉, 여러 횟수의 알고리듬 반복(iteration)을 실행하더라도 전역 최적화된 해를 찾아내기가 매우 힘들며 주어진 자료의 크기(data size)가 큰 경우에 있어서 이는 거의 불가능하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 극복하기 위한 방안으로, wavelet을 이용하여 최적의 초기 군집 중심점(initial clustering center)들을 선택하는 방법을 제시한다. 즉, 웨이블릿을 이용한 효과적인 초기화 (initialization)를 통해서 작은 알고리듬 반복 횟수만으로도 전역 최적화에 도달하는 초기화 방법을 기술한다. 이런 초기화 방법이 군집 알고리즘에 사용될 경우, 온라인상에서 실시간 이루어지는 군집 분석에 큰 도움이 된 수 있다.