• 한국환경생태학회지
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• 제5권1호
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• pp.42-53
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• 1991

지리산 국립공원 화엄사계곡(해발 220-1,200m)과 피아골계곡(해발 500-1,225m)의 삼림군집을 대상으로 TWINSPAN에 의한 classification 및 DCA에 의한 ordination 방법을 이용하여 삼림군집구조를 분석비교하고 천이계열을 추정하기 위하여 화엄사계곡 30개 조사구, 피아골계곡 39개 조사구로 총 69개 조사구를 설치하였다. 각 조사구의 크기는 20m $\times$25m로 500$m^2$이었으며 흉고직경이 2cm 이상인 목본류만 대상으로 조사분석하였다. 화엄사계곡은 소나무군집, 서어나무류.졸참나무군집, 졸참나무.서어나무류군집, 신갈나무군집 등의 4개 군집으로 분리되었다. 서어나무류.졸참나무군집은 졸참나무.서어나무류군집과는 달리 소나무가 부차적인 수종이었다. 피아골계곡은 서어나무류군집, 졸참나무.서어나무류군집, 신갈나무군집 등의 3개 군집으로 구분되었다. 군집분리 환경인자는 2개 계곡 모두 해발고가 1차적인 요인이었다. 천이계열은 화엄사계곡에서 소나무 및 신갈나무$\longrightarrow$졸참나무$\longrightarrow$서어나무류, 피아골계곡에서는 신갈나무$\longrightarrow$졸참나무$\longrightarrow$서어나무류로 추정되었다. 화엄사계곡은 피아골계곡보다 인간의 간섭정도가 비교적 심했으며, 극상림으로의 천이진행정도가 비교적 심화되지 않은 것으로 추정되었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.325-328
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• 2000

텍스쳐 분석은 장면 분할, 물체 인식, 모양과 깊이 인식 등의 많은 영상 처리 분야에서 중요한 기술 중의 하나이다. 그러나 실영상에 포함된 다양한 텍스쳐 성분에 대해서 보편적으로 적용 가능한 효율적인 방법들에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 텍스쳐 인식을 위해서 비교사 학습 방법에 기반 한 효율적인 텍스쳐 분석 기법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스쳐 영상이 지닌 방향특징 정보로서 각(angle)과 강도(power)를 추출하여 자기 조직화 신경회로망에 의해서 블록기반으로 군집화(clustering)된다. 비교사적 군집 결과는 통합(merging)과 불림(dilation) 과정을 통해서 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 분할을 수행한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 적용한 후 그 유효성을 보인다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.7-12
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• 2000

본 연구는 형용사를 이용한 향의 이미지 구조 연구에서 자극을 사용한 경우와 향을 제시하지 알은 두 경우를 비교하였다. 자극을 제시한 실험에서는 피험자에게 5가지의 향 자극을 주고 각 향에 대한 이미지를 25개의 형용사에 대하여 7점 척도로 표시하도록 하였다. 자극을 제시하지 않은 실험은 쌍 비교법을 사용하여 형용사를 두개 씩 쌍을 지워 제시하고 두 형용사가 유사한 정도를 7점 척도로 나타내게 하였다. 두 자료를 다차원 척도 (MDS), 군집분석, 상관관계를 이용하여 분석을 실시하여 비교하였다. 결론적으로 향의 이미지 구조는 자극 제시여부에 따라 구조적이며 근본적인 차이가 없음이 밝혀졌다. 그러나 자료 분포의 밀집정도에 따른 지엽적인 차이는 있었으며 이러한 차이는 두 경우에 적용되는 기억이, 단기기억과 장기기억으로, 다르다는 점에서 기인되는 것이 라고 판단되었다.

• 한국보육학회지
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• 제17권1호
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• pp.75-98
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• 2017

본 연구는 취학 직전 만 5세 유아의 기초학습능력과 어머니의 성취기대불안에 따른 군집화 가능성을 살펴보고, 유아의 자기조절능력과 어머니의 학습관여가 각 군집에 미치는 영향력을 비교해 보는 것을 목적으로 하였다. 서울, 인천, 경기 지역 9개 유치원의 만 5세 유아 239명(남아 120명, 여아 119명)과 해당 유아의 어머니 239명을 대상으로 조사하였다. 수집된 자료는 PASW 18.0 프로그램을 사용하여 비계층적 군집분석, 다항로지스틱 회귀분석을 사용하여 분석하였다. 자료 분석 결과, 첫째, 유아의 기초학습능력과 어머니의 성취기대불안의 수준에 따라 '고학습능력-고기대불안', '고학습능력-저기대불안', '저학습능력-고기대불안', '저학습능력-저기대불안'의 4군집이 분류되었다. 둘째, 유아의 자기조절능력 하위 요인인 '자기점검', '자기통제'와 어머니의 학습관여 하위 요인인 '존중과 사랑'은 '고학습능력-저기대불안' 군집이 '저학습능력-고기대불안' 군집보다 높고, '학업성과압력'은 '고학습능력-고기대불안' 군집이 '저학습능력-저기대불안' 군집보다 높은 수준이었다. 셋째, 유아의 자기조절능력의 '자기점검'과 어머니의 학습관여의 '학업성과압력', '가정학습활동', '존중과 사랑'이 학습능력-기대불안 군집 구분을 예측하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.327-336
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• 2002

텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.572-587
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• 2008

SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제10권1호
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• pp.151-159
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• 1996

오대산 국립공원의 상원사-비로봉-호령봉-상원사에 이르는 지역에 분포하고 있는 천연림의 생육현황과 구조를 파악하고자, 이 지역에 23개의 방형구(20*20m)를 설치하여 식생을 조사하였다. Cluster 분석한 결과 신갈나무-젓나무, 복장나무-분비나무, 젓나무-난티나무군집으로 분리되었다. 수종간의 상관관계에서는 피나무와 백당나무, 분비나무와 정향나무, 정향나무와 호랑버들, 소나무와 젓나무 등의 수종들간에는 비교적 높은 정의 상관관계, 신갈나무와 가래나무, 조릿대와 나래회나무, 고로쇠나무와 고광나무, 젓나무와 나래회나무, 사스래나무, 정향나무 및 호랑버들 등의 수종들간에는 높은 부의 상관관계를 보였다. 본 조사지의 종다양도는 1.2973~1.4633으로 높게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.742-742
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• 2012

한국건설기술연구원 하천실험센터는 이수, 치수, 환경을 조화시키는 하천기술을 개발하기 위하여 2009년 11월 경상북도 안동시 남후면 하아리 낙동강변에 준공되었으며 초당 8톤의 인공홍수발생이 가능한 3개의 실험수로와 유 출입수조, 다목적호수실험장, 저류지 및 연구동으로 이루어져 있다. 본 연구는 하천실험센터의 식생과 3가지 유형(본류형, 자연제방지류형, 인공제방지류형)의 인근 하천식생을 비교분석하여 하천실험센터의 현재 식생환경을 파악하고 차후 연구의 기초선 자료로 활용하기 위하여 수행되었다. 2011년 7월부터 9월 사이에 하천실험센터(급경사수로, 직선수로, 사행수로, 유출수조, 자연식생보존구간), 낙동강 본류, 상리천, 하아천에서 대표성을 갖는 장소 각각 1개 지소를 선정하여 식물상조사 및 식생단면조사를 진행하였으며 조사된 자료를 바탕으로 습생도, 교란도, 외래종율, 종다양성지수를 산출하였다. 또한 군집분석(Cluster Analysis)을 통하여 현재 하천실험센터의 식생환경이 타 조사지의 하천식생과 비교하여 어떤 유사성을 보이는지 확인하였다. 전체조사구간에서 총 108종류의 식물이 출현하였다. 3개의 실험수로는 수 습생식물의 종수가 일반하천의 수 습생식물의 종수보다 적었으며 반면에 육상식물의 종수는 더 많게 조사되었다. 또한 1 2년 식물의 경우 실험수로에서 더 많이 출현하였고 다년생초본과 목본은 소수였다. 하천실험센터의 자연식생보존구간의 경우 총 식물 종수 및 수 습생식물의 종수가 최대값을 나타내었고 식물상의 출현유무를 바탕으로 군집분석을 수행한 결과, 하천실험센터의 실험수로는 낙동강 본류, 상리천, 하아천과 유사도가 낮게 구분되었으며 자연식생보존구간은 낙동강 본류 및 상리천과 유사도가 높게 분류되었다. 하천실험센터의 실험수로는 준공당시 기존의 식생이 모두 제거된 상태에서 인위적으로 조성되었기 때문에 현재까지는 하천식생의 특징이 두드러지지 않으며 육상식생에 가까운 식생환경을 나타내고 있다. 자연식생보존구역의 경우 다양한 버드나무류와 초본류가 정착되어 있으며 타 대상지에 비하여 가장 뛰어난 생태성을 가지고 있다. 하천실험센터는 하천실험을 위한 장소이나 그 자체로 생태가치가 높으며 차후 생태연구, 홍보, 교육활동에 유용하게 활용할 수 있는 잠재력을 내포하고 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권4호
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• pp.301-319
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• 2011

웹 3.0으로 진화중인 웹 환경 하에서 블로그는 사용자 주도적인 웹의 특성을 가장 잘 표현하는 집합체 중 하나로, 기존의 웹 정보자원과 구분되는 새로운 형태의 지식베이스로써의 역할을 담당하고 있다. 기존의 웹 정보자원들이 사이트 단위로 광범위한 주제를 다루었던 것에 반해, 블로그의 정보자원은 사용자의 관심사에 따라 특정 정보들이 블로그 단위로 밀집되어 있으며 또한 사용자 태깅에 의해 게시된 정보자원에 대한 분류기준을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 블로그의 특징들을 이용하여 보다 좀 더 효과적인 정보검색에 활용하기 위하여 블로그의 제목 키워드나 태그를 활용하여 태그 계층구조를 만들고 그 계층구조를 적용한 포스트군집화 방법론을 개발하여 기존의 블로그 검색과는 다른 특성을 가진 검색결과를 제시하였다. 이를 위하여 블로그 태그간의 관계성이 반영된 태그 계층구조를 생성하고 태그 유사도에 따른 태그군집화 방법을 개발하였다. 본 논문은 제안된 방법론을 구현한 프로토타입 시스템을 통해 실제사례에서의 연구의 적용 가능성을 판단하였으며, 군집 유사도 평가기준인 CSIM(Cluster SIMilarity)을 사용하여 골든 스탠다드의 유사도 비교를 통해 개발된 방법론과 시스템의 성과를 평가하였다.