함평만은 만 주위로 갯벌 조간대가 잘 발달되어 있으며, 폭이 약1.8km인 북서 방향의 입구를 통하여 외해와 연결되는 반폐쇄적 지형 특성을 나타낸다. 또한 최대폭 12km, 길이 17km, 최대 수심 23m로서 우리나라의 여타 내만과는 달리 주변에 인구 밀집 지역과 산업시설이 없어 비교적 인위적인 오염의 영향을 적게 받고 있다. 특히 함평만은 주변의 해안이 침식되어 조간대로 퇴적될 뿐 아니라 만 전체에 영향을 미치고 있어 입도가 조립하고 우리나라 여타 내만들과는 다른 독특한 환경을 지니고 있다. 본 연구는 서남해역에 위치한 함평만 조하대의 저서동물 군집 구조와 공간 분포 양상을 환경과 연관시켜 파악함으로서 이 해역의 군집구조를 파악하고 생태계 변화를 추적하는 기초자료로 사용코자 하는데 주안점을 두었다. (중략)
비정형 데이터의 대표적인 형태 중 하나인 텍스트 데이터 기계학습은 다양한 산업군에서 활용되고 있다. NOTAM 은 하루에 수 천개씩 생성되는 항공전문으로써 현재는 사람의 수작업으로 분석하고 있다. 기계학습을 통해 업무 효율성을 기대할 수 있는 반면, 축약어가 혼재된 단문이라는 데이터의 특성상 일반적인 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 데이터의 크기가 크지 않고, 축약어가 혼재되어 있으며, 문장의 길이가 매우 짧은 문서들을 군집화하는 방법을 제안한다. 주제를 기준으로 문서를 분류하는 LDA 와, 단어를 k 차원의 벡터공간에 표현하는 Word2Vec 를 활용하여 잡음이 포함된 단문 데이터에서도 효율적으로 문서를 군집화 할 수 있다.
본 연구는 프로젝트 기반 조직이 활성화되어 있는 드라마 산업을 대상으로 하여 프로젝트 기반 조직 구성과, 조직형성에서의 사회적 배태성과 공간적 특성을 분석하려는데 목적을 두었다. 프로젝트 기반 조직이란 프로젝트 과업 수행을 위한 한시적인 시스템을 포함하는 다양한 조직형태를 말한다. 최근 창조경제가 등장하면서 유연성과 혁신성을 바탕으로 하는 프로젝트 기반 조직에 대한 관심이 높아지고 있다. 프로젝트 조직을 구성, 운영하는데 핵심적 역할을 하는 제작자, 연출가, 작가들과의 인터뷰 결과 프로젝트 조직의 작동원리는 신뢰를 바탕으로 하는 개인적 네트워크와 이전의 프로젝트 참여여부로 나타났으며, 프로젝트 조직에서 사회적 배태성이 상당히 중요함을 알 수 있었다. 또한 드라마 제작을 위한 프로젝트 조직 활동도 특정 공간에 군집해서 이루어지는 것으로 나타났다. 드라마 제작은 주로 독립제작사가 집적해있는 신사동과 청담동을 중심으로 한 강남 일대와 방송사가 입지해 있는 여의도에서 군집하는 것으로 나타났다. 이는 프로젝트 기반조직 운영에 있어서 문화 사회적 자본이 배태되어있는 지리적 클러스터 형성이 매우 필수적임 시사해준다.
오늘날 데이터는 p-차원의 공간에서 점들로써 표현되는 전통적인 형태를 벗어나 시그널(signal), 함수, 이미지(image), 모양(shape) 등과 같은 다양한 형태의 자료들이 데이터로써 고려되고 분석되고있다. 그러한 종류의 새로운 종류의 데이터 중 하나로 심볼릭 데이터(symbolic data)를 고려할 수 있다. 심볼릭 데이터는 구간(interval), 히스토그램(histogram), 목록(list), 통계표, 분포, 또는 모형 등과 같은 다양한 형태들을 가질 수 있다. 지금까지의 연구가 주로 심볼릭 데이터의 각각의 형태별 자료를 고려했다면, 본 연구에서는 이를 확장하여 수집된 히스토그램과 멀티모달의 혼합된 형태로 이루어진 자료에 대한 계층 분할적 군집분석방법을 소개하고 이를 업종별 산업재해자료의 분석을 위해 이용한다.
4차 산업혁명과 초고령 시대로 인해, 가상현실을 의료 분야에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 치매에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 치매로 인해 발생하는 인지 및 신체 장애를 개선하기 위해 영상 인식 및 군집화 방법을 사용한 가상현실 인지재활 콘텐츠를 제안한다. 기존 인지재활 시스템과는 달리 본 논문에서는 치료 대상자의 추억이 반영되어 있는 여행사진을 사용한다. 자동화된 인지재활 콘텐츠 생성을 위해 사진으로부터 인물정보, 음식사진 여부, 장소 정보, 시간 정보를 추출하고, 군집화를 위해 정규화가 수행된다. 그리고 가상현실 공간에서 여행 사진을 활용해 인지재활 및 신체재활을 강화할 수 있는 시나리오를 제시한다.
최근 들어, 산업뿐만이 아니라 사회 전반적으로 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 4차 산업 혁명에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 4차 산업의 공간적 분포와 관련한 연구는 제한적이었다. 이에 본 연구는 비지리적 방법인 LQ와 지리적 방법인 Getis-Ord's Gi*를 이용하여 4차 산업의 공간적 분포를 유형화하고 집적지를 도출하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 4차 산업의 "특화지역"은 수도권 지역의 비율이 높으나, 산업유형에 따라 비수도권 지역에서도 확인되었다. 둘째, 4차 산업의 "클러스터"와 "주변 지역"은 대부분 수도권에 군집하여 형성되어 있었다. 셋째, 수도권 지역 내에서도 4차 산업 "클러스터"는 과밀억제권역과 경기남부지역에 편중되어 나타났으며, 수도권 북부지역과 자연보전권역은 소외된 양상을 보였다. 본 논문은 4차 산업의 "클러스터" 지역이 수도권 지역에 집중되어 있으며 이러한 특징을 반영한 정책적 대안이 필요함을 보여주고 있다.
본 연구에서는 광역경제권, 특히 대구광역권 내의 산업공간구조를 분석하기 위하여 국가교통DB센터에서 제공하는 화물O/D 자료를 이용하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 화물점유율(FOR), 화물의존도(FDR), 규모를 반영한 Scale parameter의 세 가지 지표를 이용하여 대구광역권의 공간구조 분석을 실시하였다. 그 결과, 화물의 이동패턴을 고려한 각 지표들로부터 지역간 산업구조 특성 및 산업공간구조를 알아보는 데 유의미한 결과가 도출되었다. 특히, 대구시의 경우 경산시, 구미시의 화물점유율(FOR)과 화물의존도(FDR) 비율이 매우 높은 지역 연관성을 가지는 것으로 나타났고 규모를 반영한 SP지표 결과에 따르면 대구시의 주요산업은 화학 및 금속공업이 주를 이루는 것으로 나타났다.
본 연구는 현대 생활환경의 필수 인프라인 금융산업의 공간적 분포에 대하여 연구하였다. 특히 금융기관의 성격에 따른 분포 차이를 확인하기 위하여 제도권 금융기관인 은행과 비 제도권 금융기관인 대부업체의 공간적 분포양상을 분석하였다. 먼저 커널밀도를 통하여 각 금융기관 분포의 집중도를 분석하고 분포양상을 비교분석하였다. 또한 공간적 자기상관분석을 통하여 은행과 대부업의 군집패턴의 차이를 확인하였다. 이와 더불어 각 금융기관의 분포에 영향을 미치는 지역의 사회 경제적 요인과의 관계를 파악하기 위하여 다중회귀모형을 구축하였다. 이러한 공간적 분포분석 결과를 바탕으로 수도권 지역의 금융소외문제를 검토하였다.
정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.
인터넷의 등장으로 고객들은 자신의 의견이나 생각을 인터넷 공간에서 다른 사람들과 공유하기 시작하였다. 이에 따라 기업은 인터넷에서 수집된 데이터를 이용하여 기업에 활용할 수 있는 유의미한 결과를 찾으려는 노력을 하고 있다. 과거 설문조사를 기반으로 고객의 브랜드에 대한 태도나 만족도, 충성도 등을 분석하던 방식에서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service) 등에서 추출된 빅데이터를 이용하여 분석하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 SNS에서 수집된 결과를 활용하여 브랜드간의 군집을 발견하는 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한 제시된 프레임워크의 실무적용 가능성을 살펴보기 위해 자동차 산업에 대한 사례연구를 수행하였다. 두 개의 브랜드 이름이 소셜 미디어에서 동시에 언급되는 빈도가 높을수록 고객이 두 브랜드를 유사하게 인식한다는 가정 하에 자동차 브랜드 사이의 유사성을 측정하고 거리의 개념으로 변화한 후 다차원 척도법을 이용하여 3차원 상에 표시하였다. 또한 자동차 브랜드에 대한 고객의 인식을 파악하기 위해 유사한 브랜드간의 군집을 도출하고 각 군집을 특징을 기술하였다. 아울러 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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