• 미생물학회지
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• 제26권3호
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• pp.256-261
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• 1988

낙동강 하구 생태계의 종속영양세균의 특성과 이에 미치는 환경요인의 영향을 조사하였다. 해수역에 위치한 정점에서 분리한 세균군집이 담수역에서 분리한 군집보다 광염성 세균으로 이루어져 있으며, 하계에 분리한 군집이 동계군집에 비해 광온성세균으로 구성되어 있었다. 또한 수계의 세균군집은 육상에서 유입되는 비토착성세균에 의해 다양성이 커지며, 환경이 악화되면 세균군집의 다양성이 감소하는 현상이 관찰되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권1호
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• pp.49-60
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• 1999

월출산 국립공원 및 공원보호구역의 현존식생과 식물군집구조를 파악하기 위하여 1997년 7월에 27개의 조사구를 설치하여 조사하였다. 조사대상지의 식생은 난대기후대의 수종과 온대기후대의 수종이 함께 출현하는 추이대 특성을 나타내고, 주로 졸참나무군락, 소나무군락, 낙엽참나무군락이 많이 분포하고 있었다. 총 27개 조사구에 대한 TWINSPAN의 분석결과 낙엽활엽수군집, 굴참나무-졸참나무군집, 신갈나무군집, 신갈나무-낙엽활엽수군집, 굴참나무군집, 소나무-붉가시나무군집, 소나무군집, 조록싸리-조릿대군집으로 8개 군집으로 대별되었다. 월출산국립공원의 식생은 수종간 경쟁이 활발한 천이도중상의 식생구조를 나타내고 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.3-5
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• 2000

현존하는 다양한 군집화 알고리즘들이 개체들을 군집화하기 위하여 사용하는 기준들은 일반적으로 인위적으로 설정된 것들이다. 이러한 기준들은 개체들 자체로부터 나오는 자연스러운 기준이라기 보다는 군집을 위하여 임의로 선정된 것이므로 군집화의 기본 목적인 개체들을 자연스러운 그룹들로 분할하고자 하는데 있어 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 점에 주목하여 현존하는 자연계의 군집 법칙으로 대표되는 만유인력의 법칙을 사용한 개체 군집화 알고리즘을 제안함으로써 기본적인 목적에 충실한 군집화를 실현하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법론들에서 찾아볼 수 없었던 자연 법칙에 근거한 새로운 군집화 시도일 뿐만 아니라, 초기조건에 관계없이 안정적인 성능을 보이고 또한 군집의 수가 자연 법칙에 따라 자동으로 결정되는 특성을 지니고 있어 다양한 실질적인 응용 분야에서 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 군집화 도구가 될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국습지학회지
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• 제9권3호
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• pp.13-24
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• 2007

본 연구는 비인만의 갯벌과 조하대에 서식하는 대형저서동물의 공간분포가 퇴적물의 특성을 반영하는 지를 알아보기 위해 종 조성을 이용한 군집분석을 실시한 후 각기 다른 군집의 퇴적환경의 특성을 비교했다. 대형저서동물은 먼저 조위에 의해 4개의 군집으로 대별되었으며 그 가운데 3개의 군집은 퇴적환경의 특성에 따라 세부군집으로 나뉘어졌다. 모든 군집에서 공통으로 출현하는 종인 Nephtys californiensis Hartman 1938, Haploscoloplos elongatus Johnson 1901, Glycera sp., Heteromastus sp. Notomastus sp. Timarete amtarctica Monro 1930, Glysinde sp., Lumbrineris japonica Marenzeller 1879 에 대한 서식밀도의 높낮이는 서식지의 퇴적환경이 서로 다르기 때문인 것으로 나타났다. 그러나 공통종 가운데 2종만이 일부 퇴적환경과 통계적으로 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 공통종의 시간에 따른 밀도변화는 4계절 조사로는 해석하기 힘들었으며 생활사의 변화를 알아내기 위해서는 좀 더 빈번한 조사가 필요했다.

• 한국환경생태학회지
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• 제11권2호
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• pp.149-159
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• 1997

울산대공원 산림의 토양깊이에 따른 식물군집구조를 비교하기 위하여 소나무림에 11개 조사구(10m*10m)를 설정하고 TWINSPAN과 DCN기법을 이용하여 식물군집구조 분석을 실시하였다. TWINSPAN과 DCN분석결과 토심이 깊은 군집(군집 A)과 토심이 얕은 군집(군집 B)으로 분리되었다. 군집 A는 기후극상의 생태적 천이 특성을 보여 천이단계가 소나무$\$\longrightarrow$ $굴참나무, 밤나무, 굴피나무$\$\longrightarrow$ $서어나무로 진행되고 있었으나, 군집 B는 토지극상의 특징을 갖는 소나무림이었다. 수고 생장에서도 차이를 보여 군집 A는 수령 30년생 표본목의 수고가 8.50m이었고 군집 B는 수령 35년생의 수고가 3.80m이었다. 토양특성과 종다양성지수에서도 군집 A가 군집 B보다 양호하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.23-38
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• 2007

세분화는 크게 목적변수의 유무에 따라 분석방법이 달라지게 된다. 본 논문은 특수법인의 경영지표를 바탕으로 목적변수가 존재하지 않을 경우의 세분화를 통해 전략방향을 도출하는 사례 연구를 제안하고자 한다. 군집분석을 통한 세분화의 경우, 많은 변수를 사용하여 분류를 하게 되면 군집별 특성화가 어렵게 된다. 따라서 군집의 특성을 잘 반영할 수 있는 대표적 요인변수를 요인분석을 통해 추출하고 이 대표요인을 바탕으로 2단계 군집분석을 통한 세분화를 고려하였다. 이를 통해 총 6개의 세분화 군집을 도출하고 각 군집 별 강점요인을 강화하고 약점요인을 보완하는 방향으로 전략방향을 설정하여 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.87-97
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• 2024

본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.603-616
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• 2023

본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 L_eq와 L_max값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 L_eq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 L_eq평가지수의 경우 9개, L_max 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 L_eq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.459-469
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• 2016

본 연구는 학교폭력 가해 학생의 심리적 특성에 따른 유형을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 문헌 조사를 통해 6요인(인지충동성, 무계획충동성, 우울, 불안, 또래동조성, 주장성), 19문항의 설문지를 구성하여, 86명의 가해 학생들을 대상으로 설문을 실시하여 최종 74명의 자료로 2단계 군집분석을 실시하였다. 분석 결과, 3개의 군집으로 구분되었으며 각각 '충동적 취약성 유형(군집1)', '정서적 취약성 유형(군집2)', 그리고 '사회적 취약성 유형(군집3)'으로 명명하였다. 각 군집의 특성은 첫째, 군집1은 다른 집단에 비해서 인지충동성과 무계획충동성의 점수는 높은 반면, 우울과 불안 점수는 낮았다. 둘째, 군집2는 다른 집단에 비해서 우울과 불안 점수는 높은 반면, 인지충동성과 무계획충동성 점수는 낮았다. 셋째, 군집3은 다른 집단에 비해서 또래동조성 점수는 가장 높았으며 동시에 주장성 점수는 가장 낮은 반면, 인지충동성과 무계획충동성, 우울과 불안은 낮았다. 본 연구 결과는 현장에서 가해학생들을 지도하고 상담하는 교사들 및 상담자들과 보호자에게 가해학생들의 심리적인 특성을 이해하고 개입할 수 있는 유용한 기초 자료가 될 것이다.

• 토지주택연구
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• 제2권4호
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• pp.539-552
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• 2011

역세권 주택공급시 현재 시행되고 있는 뉴타운 사업과 같이 동시다발적으로 구역지정되어 발생되는 도시문제를 최소화하고자, 서울시 도시내부에 분포하는 250개 역세권을 유형화하여 유형별 특성을 분석하고, 유형별로 개발시기를 비롯한 도시개발관리 기준을 수립하여 차별적 도시관리 방안을 제안하였다. 역세권 특성을 분석하기 위한 객관적 지표로서 선행연구(AHP분석)에서 제시된 주택개발잠재력 지표를 활용하여 서울시 250개 역세권에 대하여 주택개발잠재력을 평가하였으며, 도출된 주택개발잠재력 평가결과를 이용하여 역세권을 5개의 그룹으로 유형화하고, 유형별 특성을 분석하였다. 유형화 결과, 서울시 역세권은 주택개발압력과 주택개발수용력이 모두 저(低)로 나타나는 군집1과, 주택개발압력 중저(中低) 주태개발수용력 중저(中低)인 군집2, 주택개발압력 중(中) 주택개발수용력 고(高)인 군집3, 주택개발압력 고(高) 주택개발수용력 중고(中高)인 군집4, 주택개발압력 중고(中高) 주택개발수용력 저(低)인 군집5로 분류되었다. 이를 다시 역세권 특성별로 군집1은 외곽개발유보지역, 군집2는 내부개발유보지역, 군집3은 개발관리지역, 군집4는 개발촉진지역, 군집5는 개발억제지역으로 분류하고 각 유형별 지역에 대하여 개발방안을 제시하였다.