• 제목/요약/키워드: 실루엣 모형

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계층적 군집분석(최단, 최장, 평균, 중앙연결)방법에 의한 아시아 컨테이너 항만의 클러스터링 측정 및 실루엣방법과 2단계(Type II) 교차효율성 메트릭스 군집모형을 이용한 실증적 검증에 관한 연구 (A Study on the Asia Container Ports Clustering Using Hierarchical Clustering(Single, Complete, Average, Centroid Linkages) Methods with Empirical Verification of Clustering Using the Silhouette Method and the Second Stage(Type II) Cross-Efficiency Matrix Clustering Model)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.31-70
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    • 2021
  • 본 논문에서는 계층적 군집모형(최단, 최장, 평균, 중앙연결), 실루엣방법, 2단계(Type II) 교차효율성 메트릭스 군집모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2009년부터 2018년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성의 증가가 큰 순서대로 살펴보면 실루엣(0.4052 증가), 계층적 군집분석(0.3097 증가), 2단계(Type II) 교차효율성(0.1057 증가)의 순서로 나타났다. 둘째, 실루엣모형과 2단계(Type II)교차효율성 모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 부산항은 8번(두바이), 11번(홍콩), 17번(탄중프리옥)항과 클러스터링 되고, 인천항과 광양항은 대부분의 항만들과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 윌콕슨 부호순위 검정결과를 보면 평균적으로 보았을 때, P값(유의확율)이 평균 0.852 수준에서 모형들의 평균효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었다. 넷째, 정치경제학적인 측면에서 아세안 항만들과 국내 항만들과 가장 클러스터링 횟수가 많은 항만들을 살펴보면, 부산항은 싱가포르 항만, 인천항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 마닐라,다바오,방콕항만, 광양항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 포트 클랑, 마닐라, 싱가포르, 림찬방, 방콕항만들과 클러스터링 하는 것이 좋을 것으로 나타났다. 또한 중국과 일본의 항만들과의 클러스터링을 고려해 보면, 부산항은 홍콩, 상해, 광저우, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 인천항은 닝보, 칭타오, 도쿄, 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 광양항은 홍콩, 상해, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카 항들과 클러스터링 하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 다섯째, 본 연구에서 사용한 모형들과 기존연구들과의 타 모형들과의 검증에서는 실루엣 모형이 가장 크게 효율성을 증진시키는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 하고, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교·분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다.

효모 마이크로어레이 유전자발현 데이터에 대한 군집화 비교 (Comparison of clustering with yeast microarray gene expression data)

  • 이경아;김재희
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권4호
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    • pp.741-753
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    • 2011
  • 마이크로어레이 유전자 발현데이터인 효모데이터를 이용하여 군집분석을 실시하였다. 모형기반 군집방법, K-평균법, 중앙값 중심분포 (PAM), 자기 조직화 지도 (SOM), 계층적 Ward 군집방법을 이용하여 군집화를 실시하고, 연결성 측도 (connectivity), Dunn지수, 실루엣 측도 (silhouette)를 이용하여 각 군집방법에 대한 유효성을 측정하고 군집분석 결과를 비교하고자한다.

효모 마이크로어레이 유전자 발현 데이터에 대한 유전자 선별 및 군집분석 (Gene Screening and Clustering of Yeast Microarray Gene Expression Data)

  • 이경아;김태훈;김재희
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1077-1094
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    • 2011
  • 마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.

군집분석 비교 및 한우 관능평가데이터 군집화 (A Comparison of Cluster Analyses and Clustering of Sensory Data on Hanwoo Bulls)

  • 김재희;고윤실
    • 응용통계연구
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    • 제22권4호
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    • pp.745-758
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    • 2009
  • 자발적인 군집을 유도하는 다변량 통계기법으로 널리 사용되는 군집분석은 데이터에 기반한 탐색적 방법으로 쓰이며 군집원칙에 따라 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 또한 군집화된 결과에 대하여 유효성을 측정하는 측도도 다양한방법이 개발되었다. 본 연구에서는 계층적 군집분석 방법으로 최장연결법과 Ward의 방법, 비계층적 군집분석 방법으로 K-평균법 그리고 확률분포정보를 활용한 모형기반 군집분석방법을 이용하여 모의실험으로 군집분석을 실시하고 군집유효성 측도로는 연결성, Dunn 지수, 실루엣을 구하여 각 군집방법에 대해 유효성을 비교한다. 또한, 한우 관능평가 데이터에 군집분석을 적용하여 최적의 군집 상황을 구하고자 한다.

미디어융복합 시대에서 SF영화와 게임에 등장하는 거대캐릭터 포지셔닝 연구 (The Study on Positioning of Giant Characters of Sci-Fi Movies & Games in Media Convergence Ages)

  • 주진수;오승환
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권7호
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    • pp.349-357
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    • 2015
  • 미디어융복합 시대에서 거대캐릭터는 다양한 SF영화와 게임콘텐츠에서 많이 활용하고 있는 상황이며, 흥행에 성공하고 있는 대부분의 콘텐츠에 거대캐릭터의 차용은 불가결한 요소라고 사료된다. 본 연구에서는 SF영화와 게임에 등장하는 거대캐릭터를 정의하고, 거대캐릭터를 선별하여 외적특성과 내적특성 등 8가지로 분류하고 분석하였다. 외적특성으로는 모양, 실루엣, 크기, 색상으로 분류하였으며, 내적특성으로는 공포감, 악마성, 이미지 및 스토리 지향점, 유희성으로 분류하여 정의하였다. 이와 같은 8가지 특성을 근거로 SF영화와 게임 사례 분석을 통해 '거대캐릭터의 포지셔닝 모형'을 제안하였다. 거대캐릭터 포지셔닝 모형의 요소에는 어두움, 거대함, 비정형, 인간형, 동물형, 공포감, 악마성, 스토리 지향, 이미지 지향 및 유희성으로 구분하였으며, SF영화와 게임을 이 모형에 적용하여 제안하였다.

마이크로어레이 유전자 발현 자료에 대한 군집 방법 비교 (Comparison of clustering methods of microarray gene expression data)

  • 임진수;임동훈
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권1호
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    • pp.39-51
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    • 2012
  • 군집분석은 마이크로어레이 발현자료에서 유전자 혹은 표본들의 유사한 특성을 갖는 연관구조를 조사하는데 중요한 도구이다. 본 논문에서는 마이크로어레이 자료에서 계층적 군집방법, K-평균법, PAM (partitioning around medoids), SOM (self-organizing maps) 그리고 모형기반 군집방법 들의 성능을 3가지 군집 타당성 측도인 내적 측도, 안정적 측도 그리고 생물학적 측도를 가지고 비교분석하고자 한다. 모의실험을 통해 생성된 자료와 실제 SRBCT (small round blue cell tumor) 자료를 가지고 여러 가지 군집방법들의 성능을 비교하였으며 그 결과 모의실험 자료에서는 거의 모든 방법들이 3가지 군집측도에서 원래 자료와 일치하는 좋은 군집 결과를 나타내었고 SRBCT 자료에서는 모의실험 자료처럼 명확한 군집화 결과를 보여주지는 않으나 내적측도의 실루엣 너비 (Silhouette width) 관점에서는 PAM 방법, SOM, 모형기반 군집방법 그리고 생물학적 측도에서는 PAM 방법과 모형기반 군집방법이 모의실험 결과와 비슷한 결과를 얻었고 안정적 측도에서 모형기반 군집방법이 다른 방법들보다 좋은 군집결과를 보여주었다.

효모 마이크로어레이 유전자 발현데이터에 대한 가우시안 과정 회귀를 이용한 유전자 선별 및 군집화 (Screening and Clustering for Time-course Yeast Microarray Gene Expression Data using Gaussian Process Regression)

  • 김재희;김태훈
    • 응용통계연구
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    • 제26권3호
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    • pp.389-399
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    • 2013
  • 본 연구에서는 가우시안 과정회귀방법을 소개하고 시계열 마이크로어레이 유전자 발현데이터에 대해 가우시안 과정회귀를 적용한 사례를 보이고자한다. 가우시안 과정회귀를 적합하여 로그 주변우도함수 비를 이용한 유전자를 선별방법에 대한 모의실험을 통해 민감도, 특이도, 위발견율 등을 계산하여 선별방법으로의 활용성을 보였다. 실제 효모세포주기 데이터에 대해 제곱지수공분산함수를 고려한 가우시안 과정회귀를 적합하여 로그 주변우도함수 비를 이용하여 차변화된 유전자를 선별한 후, 선별된 유전자들에 대해 가우시안 모형기반 군집화를 하고 실루엣 값으로 군집유효성을 보였다.