• 제목/요약/키워드: 군집 적합도

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운전자 행동자료 및 고위험군 군집 분석 (Drivers Driving Habits Data and Risk Group Cluster Analysis)

  • 김용철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.243-247
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    • 2016
  • 본 논문은 급가속, 급 감속, 급제동, 급출발, 그리고 과속 등과 같은 여러 운행 이벤트 데이터는 운전자의 운행습관과 운전자의 사고위험성을 예측 또는 분석하는데 중요한 정보를 제공한다. 일반적인 자료의 분포는 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하지만 운전자 운행습관을 나타내는 자료에서 사고위험성을 추정 할 수 있는 극단적인 부분에서는 언급한 분포로 적합하지 않은 경우가 발생한다. 특히 왜도가 발생하여 정규분포에 적합하지 않은 영역이 생겨난다. 본 논문에서는 이 영역에서 적합한 분포 함수와 사고를 유발하는 위험군을 분리 할 수 있고 운전자 운행 시 사전경고로 사고율을 줄 일수 있는 임계점을 분포함수의 quantile값과 군집분석 결과와 비교하여 제시하였다.

토양 및 지형학적 특성에 따른 영산강유역의 소유역 분류 (Morphological Classification of Unit Basin on Soil & Geo-morphological Characteristics in Yeongsan River Basin)

  • 손연규;현병근;정석재;허승오;정강호;서명철;하상건
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.246-252
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    • 2007
  • 농업 비점오염원으로부터의 수질 보전이나 수자원 관리는 유역단위로 하여 농업적 관리뿐만 아니라 수질 관리 및 수자원 관리를 위해서도 유역단위 특히, 소유역의 토양특성을 포괄하는 단위로 체계적으로 분류할 필요성이 있다. 우리나라의 남서쪽에 위치한 영산강유역의 50개 소유역을 대상으로 토양도, 지형도, 하천도 및 유역도를 이용하여 만곡도, 산림의 비율, 평탄지의 비율, 다른 소유역으로부터의 유입이 있는지의 여부 등 토양학적으로 중요한 4개의 특성을 가지고 군집분석을 수행하였다. 그 결과 5개의 군으로 구분할 수 있었으며, 이 구분의 적합도를 검정하기 위하여 Mantel test를 한 결과 r = 0.81825로 나타나 적합하다는 결론을 얻었다. 이와 같이 토양과 지형특성을 포괄하는 소유역의 분류 및 유사성에 따른 그룹화는 농업에서의 최적영농관리나 오염물질에 따른 수질관리, 수문모형의 적용성 확대 및 수자원 관리에 합리적 유용성을 제공할 것이며 체계적 관리의 밑바탕이 될 것이다.

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클러스터 확률 모형에 의한 지역화와 코풀라에 의한 가뭄빈도분석 (Regionalization using cluster probability model and copula based drought frequency analysis)

  • 무하마드 아잠;최현수;김형산;황주하;맹승진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.46-46
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    • 2017
  • 지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

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범주형 속성 기반 군집화를 위한 새로운 유사 측도 (A New Similarity Measure for Categorical Attribute-Based Clustering)

  • 김민;전주혁;우경구;김명호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제37권2호
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    • pp.71-81
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    • 2010
  • 데이터의 군집을 찾아내는 문제는 패턴 인식, 이미지 처리, 시장 조사 등 많은 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 군집의 질을 결정하는 핵심 요소로는 유사 측도, 차원의 개수 등이 있다. 유사 측도는 데이터의 특성을 반영하여 다르게 정의되어야 하는데, 대부분 기존의 연구들은 데이터를 특징 지어주는 속성이 수치형으로 주어진 경우에 국한되어 있었다. 속성이 범주형으로 주어진 경우도 실생활에 많이 존재하지만, 범주형 변수에 대한 속성값의 유사성은 값의 순서가 고유하게 정해지지 않아서 정의하기 어렵다. 이에 더하여, 고차원 데이터에 대해서는 데이터 점들이 희박하게 위치하여 가까운 점과 먼 점간의 차이가 거의 없고, 군집화 결과가 좋지 않을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 부분 차원 군집화 방법이 제안되어 왔다. 부분 차원 군집화 방법은 각 군집을 발견하기에 적합한 부분 차원을 선택하면서 군집화를 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 범주형 속성으로 특징지어진 고차원 데이터를 부분 차원 군집화하기 위한 새로운 유사 측도를 제안한다. 유사 측도는 각 군집은 다른 군집과 구별되는 특정 정보를 잘 표현할 수 있어야 한다는 기본적인 가정 하에 속성들 사이의 상관성을 반영하여 정의되었다. 이들 모두를 반영한 유사측도는 기존에 존재하지 않았다는 점에서 본 연구는 의미가 있다. 실제 데이터 집합을 군집화하는 실험을 통해 제안하는 방법이 다른 군집화 방법보다 저차원 데이터와 고차원 데이터 모두에 대해 좀 더 정확한 군집 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

K-평균 군집분석을 활용한 중학생의 군집화 및 특성 분석 (Analysis of Characteristics of Clusters of Middle School Students Using K-Means Cluster Analysis)

  • 이재봉
    • 한국과학교육학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.611-619
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    • 2022
  • 최근 교육에서 교육 데이터마이닝에 관한 관심이 높아지고 있는 시점에 과학교육에서 평가 결과를 활용하여 학생들에게 적합한 피드백을 제공하기 위해 빅데이터 분석의 적용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 연구에서는 국가수준 학업성취도 평가의 24문항에 응시한 2,576명의 평가 자료를 활용하여 비지도 기계학습의 한 가지 방법인 K-평균 군집분석을 이용하여 학생들을 군집화하였다. 학업성취도 평가 자료를 활용한 군집화 결과, 학생들을 6개의 군집으로 나누어 볼수 있었다. 상위권이나 하위권에 비해 중위권 학생들이 다양하게 다른 군집으로 구분됨을 알 수 있다. 군집분석의 결과를 보면, 군집화에서 가장 중요하게 영향을 주는 요인은 학업 성취였으며, 군집별로는 교육과정의 내용 영역별, 교과 역량별, 정의적 특성 면에서 서로 다른 특성을 보이고 있었다. 하위 군집에서는 정의적 영역 중에서 학습의욕이 중요하게 영향을 주고, 교과 역량 면에서는 과학적 탐구 및 문제 해결력과 과학적 의사소통 능력이 중요하게 영향을 주고 있었다. 내용 영역 면에서는 운동과 에너지와 물질 영역에 대한 성취가 군집의 특성을 구분하는 중요한 요인으로 작용하고 있었다. 따라서 평가 자료를 활용해 학생을 군집화한 후, 이러한 군집별 특성을 바탕으로 학생들에게 학습을 위한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 군집분석 연구 결과 활용의 가능성, 내용 영역별 균형 있는 학습, 교과 역량 증진, 과학적 태도의 향상 등 과학교육의 시사점을 제안하였다.

ISR 임무를 위한 SAR 위성의 군집궤도 배치형상 설계 (Design of SAR Satellite Constellation Configuration for ISR Mission)

  • 김홍래;송수아;장영근
    • 한국항공우주학회지
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    • 제45권1호
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    • pp.54-62
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    • 2017
  • ISR(Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무를 위한 관측위성의 경우 임무운용개념이 요구되는 동시에 특정 관심영역을 주기적으로 탐지 가능한지에 대한 임무 효용성 분석이 필요하다. 이를 위해서는 군집궤도 형상에 대한 최적설계가 수행되어야 한다. 본 논문에서는 위성군집 형성방법으로 Walker-Delta 방식을 적용하여 특정 관심영역을 탐지하기 위한 군집형상에 대한 분석을 수행하였다. 임무수행의 효용성을 평가하기 위해 재방문주기 성능을 핵심 요구조건으로 선정하였다. 본 연구에서는 4기 SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성군집을 적용한 임무분석 과정을 보여주고, 요구조건을 만족시키는 궤도배치 형상결과를 제시하였다. 군집궤도의 성능지수 분석은 개발된 분석 알고리즘을 기반으로 수행하였으며, ISR 임무를 위한 군집궤도 형상은 한 궤도면에 한 기의 위성이 배치되는 4개 궤도면의 형상이 적합한 것으로 분석되었다.

효과적으로 미로를 찾기 위한 적응적 체인로봇 (Adaptive Chain Robots for Effectively Exploring Maze)

  • 조창권;우균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.275-278
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    • 2011
  • 체인로봇은 단일 로봇보다 강인성 측면에서 유리하기 때문에 무인탐사 환경에 적합하다. 체인로봇을 관리하기 위해서는 선두 로봇을 선정하고 군집을 관리하는 방법이 사용된다. 본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 미로 탐색을 위해 체인로봇 그룹의 순위를 미로 환경에 맞게 적응적으로 순위를 재지정 하는 방법인 적응적 체인로봇 알고리즘을 제안한다. 그리고 체인 알고리즘을 적용한 경우와 적응적 체인 알고리즘을 적용한 경우로 나누어 2차원 맵을 탐색하는 실험을 수행하였다. 군집로봇이 맵을 이동하는 과정에서 선두 로봇이 동작 불능 상태가 되는 경우가 발생할 수도 있다. 이때 체인로봇을 적응적으로 순위를 재지정하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 시뮬레이션 환경에서 실험하였는데 실험 결과에 따르면 100%의 성공률을 얻을 수 있었다.

스펙트럼 군집화에서 블록 대각 형태의 유사도 행렬 구성 (Magnifying Block Diagonal Structure for Spectral Clustering)

  • 허경용;김광백;우영운
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.1302-1309
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    • 2008
  • K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

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북한산 국립공원 탐방객의 라이프 스타일에 따른 만족도 차이에 관한 연구 (A Study on Visitors' Differences of Satisfaction Level Due to Lifestyle in Bukhansan National Park, Korea)

  • 유기준
    • 한국환경생태학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.915-921
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    • 2016
  • 본 연구는 국립공원 탐방객 개인의 라이프스타일에 따른 만족도 차이가 존재하는지에 대한 파악을 위해 수행되었다. 북한산국립공원 탐방객 대상의 자기기입식 설문조사를 통해 라이프스타일을 분류하고, 집단별 만족도 차이를 검증하였다. 탐방객 라이프스타일은 탐색적 요인분석 결과 5개 요인으로 구분되었으며, 이들 5개 요인을 이용하여 군집분석을 실시하여 4개의 군집이 적합군집으로 분류되었다. 라이프스타일에 따른 군집별 만족도 차이분석 결과, 각 군집별 만족도는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 군집유형 중에는 적극적인 성향집단에서 만족도가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 사회적 성향집단, 개인적 성향집단, 소극적 성향집단의 순으로 만족도가 높게 나타났다. 이러한 탐방객 사회문화적 변수로서 라이프스타일 유형별 만족도 차이는 국립공원에서의 탐방객 관련 시설 및 프로그램 운영에 있어 전체 탐방객 대상의 통합적 접근 보다는 탐방객 유형별 세분화 접근의 필요성을 시사한다.

조선 산업에서 프로세스 마이닝을 이용한 블록 조립 프로세스의 계획 및 실적 비교 분석 (Comparison between Planned and Actual Data of Block Assembly Process using Process Mining in Shipyards)

  • 이동하;박재훈;배혜림
    • 한국전자거래학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.145-167
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    • 2013
  • 본 논문에서는 조선 산업에서 블록 조립 작업에 대한 계획 프로세스와 실적 프로세스를 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 계획과 실적 데이터 기반으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 프로세스 모델을 도출하고 비교 분석을 수행하는데, 분석 절차는 1) 데이터 전처리, 2) 분석 수준의 정의, 3) 조립 블록 군집화, 4) 군집별 프로세스 모델 도출, 5) 계획과 실적 프로세스 모델 비교, 다섯 단계로 구성된다. 단계 5에서는 프로세스 모델, 작업, 프로세스 인스턴스, 모델 적합도와 같은 다양한 관점에서 계획과 실적의 프로세스를 비교할 것을 제안하고, 각 관점별 비교 인자들을 정의한다. 특히, 적합도 관점에서는 교차 적합도를 정의하여, 도출된 프로세스 모델에 대해 자신의 데이터에 대한 적합도뿐만 아니라, 상대 데이터(계획 모델의 경우 실적 데이터, 실적 모델의 경우 계획 데이터)에 대한 적합도를 계산하고 비교 분석할 것을 제안한다. 제안한 방법의 효용성은 세계 최고 수준의 국내 조선 업체의 블록 조립 계획 시스템과 블록 조립 모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용하여 사례 연구를 통해 설명하고 검증하였다.