차세대 염기서열 분석(next generation sequencing, NGS) 기술의 발전으로 16S rRNA의 염기서열 분석이 미생물 군집 분석의 주된 방법으로 사용되고 있다. 인간의 건강과 질병에 관여하는 미생물들을 밝혀내기 위한 인간 미생물군집 프로젝트(human microbiome project, HMP)가 최근에 완료되었다. HMP는 세균에 의해 발생하는 여러 질병들의 특성들을 밝혀내었고, 특히 장에 서식하는 세균들에 대해 많은 연구가 수행되었다. 비록 인간의 장내 세균들에 대한 연구는 잘 수행되어왔지만, 다른 가축의 장내 세균에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 가축의 분변 미생물 다양성에 관해 조사하였고, 분변미생물 생태연구의 중요성을 제시 할 것이다. 한국에서의 분변 미생물 군집 프로젝트(fecal microbiome project) 시작을 본 연구논문을 통해 보고하고자 한다.
인터넷 기술의 발달로 B2C 전자상거래의 거래액이 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따라 인터넷 소비자들의 효과적인 고객관계 관리를 위해서 기업들은 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 특정 소비자 집단의 특성을 파악하고 분석하는 것은 효과적인 CRM과 마케팅 전략을 위해서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 온라인 서점을 이용하는 소비자들을 세분화시켜 의미 있는 그룹들로 정의할 수 있는 방법을 제시한다. 설문지를 통하여 데이터를 수집한 후 요인분석을 실시하여 다섯 가지의 주요인을 추출한다. 요인분석 후에 얻어지는 각 응답자별 요인점수를 input 데이터로 하여 군집분석을 실시하고 분류된 6개의 군집과 다섯 가지 주요인들과의 분산분석을 통하여 군집간의 차이성을 검증한다.
본 연구의 목적은 GIS와 공간 데이터마이닝 방법을 이용하여 교통사고의 공간적 패턴을 살펴보고 이웃한 공간 객체와의 공간적 연관성을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 서울시 강남구 교통사고 데이터를 이용하여 공간적 경향 분석, 군집 분석 및 군집의 특성 기술, 이웃한 공간 객체와의 연관 분석을 실시하였다. 그 결과, 강남구의 교통사고는 특징적인 4개의 군집 유형을 통해 분류될 수 있으며, 각 군집별로 차별적인 특성들을 보여주고 있다. 또한, 교통사고의 발생 위치와 이웃한 공간 객체들과의 연관성에서는 공간 객체들의 개념수준이나 공간적 관계의 수준에 따라 다양한 규칙들이 발견되었다. 이러한 규칙들은 모두가 유의미하거나 흥미로울 수는 없지만, 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있으며, 보다 심화된 인구를 위한 새로운 가설들로 사용될 수 있을 것이다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.
가막만에 분포하는 동물플랑크톤의 종조성과 분포 양상을 밝히고, 군집에 미치는 환경요인을 파악하기 위해 2003년 4월, 7월, 9월, 11월에 총 12개 정점에서 조사하였다. 동물플랑크톤은 총 43개의 분류군이었으며 평균 출현 개체수는 $270{\sim}1,803$ 개체/$m^3$의 범위를 보였지만 시 공간적인 변동폭이 다소 크게 나타났다. 우점종은 요각류 A. erythraea, E. pacifica, A. omorii, P. par편 s. 1, 지각류인 P. polyphemoides이었다. 동물플랑크톤 군집은 3개의 Group으로 구분되어졌으며, 정체성 해역인 소호 인근의 Group A, 가막만 중앙부해역인 Group B, 비교적 해수 소통이 원활한 남부해역인 Group C로 구분되었다. 군집으로 구분되는 세 Group간에 종수와 다양성 지수는 군집에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면(p<0.05), 평균출현 개체수는 유의한 영향을 미치지 않았다(p>0.05). 본 연구에서 조사된 환경 자료를 이용하여 분석한 결과 동물플랑크톤의 군집에 미치는 환경요인을 분석한 결과는 수온, 염분, 용존산소로 나타났다. 결과적으로 가막만 동물플랑크톤의 군집 특성을 볼 때 소호 인근 해역은 급속한 산업화와 도시화로 인하여 지속적인 생활하수의 유입의 영향을 받고 있으며, 남부 해역의 군집은 계절에 따른 만 외수의 영향을 받아 계절에 따른 군집양상이 바뀌는 것으로 판단된다.
최근 드론에 대한 관심이 증가하면서, 드론을 활용한 다양한 기술들이 선보이고 있다. 특히, 다수의 드론을 통한 군집 비행의 기술은 협업을 통한 복잡한 임무 수행이 가능하여 빠른 시간안에 임무를 완수할 수 있어 다양한 분야에서 각광을 받고 있다. 하지만 실외의 경우 GPS의 정밀도가 낮아 정밀 비행이 어렵기 때문에 고정밀 위치 인식이 필요한 임무에는 적합하지 않다. 뿐만 아니라, 실외에서 다수의 비행체를 좁은 공간에서 동시 정밀 제어하다보니, 정밀 위치 예측이 어려운 경우 충돌이 발생하는 심각한 문제를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 RTK-GPS(Real-Time Kinematic-GPS)를 포함한 다수 센서를 활용하여 위치 정밀도를 증가시키고, 센서 오류로 인한 문제를 최소화하기 위해 제안한 모드 스위칭 기법에 대해 설명한다. 그리고 이를 기반으로 개발한 실외 군집 비행 시스템에 대해서도 소개한다.
본 연구의 목적은 통계 분석과 데이터마이닝 기법을 이용하여 대학정보공시 자료 속의 새로운 패턴이나 의미 있는 결과를 도출함으로써 대학의 교육역량 및 경쟁력을 나타내는 지표 개선에 유용한 지식을 제공하는 것이다. 이를 위해 교육/연구성과를 나타내는 취업률, 기술이전건수, 전임교원 1인당 논문수 지표의 영향요인 탐색 및 의사결정나무 모형 도출과 대학평가 관련지표를 이용한 대학의 군집분석을 실시하였다. 연구 결과, 대학 교육/연구성과 지표의 공통 영향요인은 신입생충원율, 재학생충원율, 전임교원 1인당 학생수로 나타났다. 군집분석에서는 전체 대학, 대학규모별, 소재지별로 각각 실시하였을 때 유명대학, 예체능 비이공계 종교지도자양성 대학, 그 외 대학으로 군집이 형성되는 양상을 보였고, 그 주요 영향요인으로는 대학 교육/연구성과 지표인 취업률, 기술이전건수 등으로 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전에 따라, 사용자 적응적인 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 다양한 콘텍스트를 이용하는 HCI 어플리케이션이 점점 증가하고 있다. 또한, 다양한 센싱 정보의 수집과 통합 콘텍스트 생성에 관한 연구의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 콘텍스트 생성을 위한 센싱 정보의 수집 및 통합 기술에 관한 연구가 콘텍스트의 활용도에 비해 부족하다. 특히, 기존의 연구들은 통합 콘텍스트 생성에 있어 콘텍스트 중복 및 시스템 부하와 같은 몇 가지 해결해야 할 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는, 개미 군집 시스템 기반의 통합 콘텍스트 생성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 XML 형태의 통합 콘텍스트를 생성한다. 또한, 개미 군집 시스템을 이용하여 중복되는 샘플링 정보를 검출하여 불필요한 콘텍스트의 생성을 피한다. 그 결과로 통합 콘텍스트를 생성할 때 발생되는 자원 및 저장 공간의 낭비를 감소시킬 수 있다. 또한, 적응적인 서비스를 수행하기 위해 필요한 추론 과정의 부하를 감소시킬 수 있다.
수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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