• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-1018
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• 2017

본 연구에서는 내 외부 환경, 혁신활동이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위해 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis), 군집분석(Cluster Analysis), 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 통해 7개의 요인이 추출하였으며, 추출된 요인을 기반으로 군집분석을 시도하였더니 총 4개의 군집(n=1,022)이 형성되었다. 군집 4개의 대해 구조방정식 모형을 활용하여 실증분석을 한 결과, 기술 경쟁 환경에 민감하며, 혁신적인 성향을 가진 군집1은 자체기술개발만이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시장 환경에 민감하며, 내향적인 성향을 가진 군집2는 자체기술개발과 공동연구를 통해서만 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경쟁적인 환경에 민감하며, 혁신적이고 정부/관련기관과의 협력적 성향을 가진 군집3은 공동연구 그리고 매개변수인 정부지원프로그램 활용을 통해 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술도입은 기업성과에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개방적이고 외부협력적 성향이 강한 군집4는 자체기술개발과 매개변수인 네트워크 활용 및 정부지원프로그램 활용이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.132-145
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• 2022

본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.791-804
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• 2020

스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.89-89
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• 2022

하천 합류부에 지천이 유입되는 경우 복잡한 3차원적 흐름 구조를 발생시키고 이로 인해 유사혼합 및 지형 변화가 활발히 발생하게 된다. 특히, 하천 합류부에서 부유사 거동은 하천의 세굴과퇴적, 하천 지형 변화, 하천 생태계, 하천구조물 안정성 등에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 이에 대한 정확한 분석이 하천 관리 및 재해 예방에 필수적인 요소이다. 기존의 하천 합류부 부유사 계측 자료들은 재래식 채취 방식으로 수행되어 시공간적 해상도가 매우 낮아서 실측 자료만으로 합류부에서 부유사 혼합을 분석하기에는 한계가 존재하기에 대하천의 부유사 혼합 거동 해석에 수치모형이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 하천 합류부에서 부유사 거동을 공간적으로 정밀하게 분석하기 위해 드론 기반초분광 영상을 활용하여 하천 합류부에 최적화된 부유사 계측 방법론을 제시하였다. 현장에서 계측한 초분광 자료와 부유사 농도간의 관계를 구축하기 위하여 기계학습모형인 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모형과 합류부에서 분광 특성이 다른 두 하천의 특성을 정확하게 반영하기 위한 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model) 기반 초분광 군집화 기법을 결합하였다. 본 연구에서 구축한 방법론을 낙동강과 황강의 합류부에 적용한 결과, 초분광 군집을 통해 두하천 흐름의 경계층을 명확히 구별하였으며, 이를 바탕으로 지류와 본류에 대해 각각 분리된 회귀 모형을 구축하여 복잡한 합류부 근역 경계층에서의 부유사 거동을 보다 정확하게 재현하였다. 또한 나아가서 재현된 고해상도의 부유사 공간분포를 바탕으로 경계층에서 강한 두 흐름이 혼합되어 발생한 와류(Wake)가 부유사 혼합에 미치는 영향을 규명하였고, 하천 합류부에서 발생하는 전단층의 수평방향 대규모 와류가 부유사 혼합 양상에 지배적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.69-77
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• 2021

Although accident data from the National Police Agency and insurance companies do not know the vehicle safety, the damage level information can be obtained from the data managed by the bus credit association or the bus company itself. So the accident severity was analyzed based on the side impact accidents using accident repair cost. K-means clustering analysis separated the cost of accident repair into 'minor', 'moderate', 'severe', and 'very severe'. In addition, the side impact accident severity was analyzed by using an ordered logit model. As a result, it is appeared that the longer the repair period, the greater the impact on the severity of the side impact accident. Also, it is appeared that the higher the number of collision points, the greater the impact on the severity of the side impact accident. In addition, oblique collisions of the angle of impact were derived to affect the severity of the accident less than right angle collisions. Finally, the absence of opponent vehicle and large commercial vehicles involved accidents were shown to have less impact on the side impact accident severity than passenger cars.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.151-165
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.97-100
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• 2005

A new model-based clustering algorithm is proposed. The idea starts from the assumption that observations are realizations of Gaussian processes and so are correlated. With a special covariance structure, the posterior probability that an observation belongs to each cluster is computed using the ECM algorithm. A preliminary result of small-scale simulation study is given to compare with the k-means clustering algorithms.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.93-107
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• 2014

최근 한국 영화시장은 높은 성장률을 거듭하면서 그 영향력을 해외로 넓히고 있다. 그에 따라 다양한 학문 영역에서 영화시장의 특성을 분석하기 위한 시도가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 영화 간의 유사성과 관련성을 기반으로 한 사회 연결망 분석을 통해 국내 시장에서 개봉된 영화들을 몇 개의 군집으로 나누어 그 특성을 분석하였다. 장르, 등급, 배급사, 국적, 규모, 수익성 등의 여러 특성을 활용하여 얻은 연결망은 몇 개의 군집으로 나뉘며, 각각의 군집에 대하여 군집을 규정지을 수 있는 대표적인 특성과 군집 별대표로 선정된 영화들의 특성을 살펴보았다. 분석결과 장르에 비해 상영등급과 국적이 전체 영화시장을 각각의 군집으로 나누는 중요한 기준인 것으로 나타났으며, 영화의 수익성에 있어서도 군집 간 차이가 두드러졌다. 더 나아가 확산 모형의 추정 결과는 영화의 성공과 입소문 효과의 연관성을 보여주고 있으며, 상대적으로 성공을 거두지 못한 영화들의 경우에는 높은 초기수요와 빠른 최대 시점을 갖는 단조 감소의 확산 패턴을 가지는 것으로 나타났다.