가야산 국립공원과 홍류동 및 치인지구의 삼림군집을 대상으로 ordination 및 classification의 정량적 분석기법을 사용하여 식물군집구조를 밝히고 천이계열을 추정하기 위하여 40개의 조사구(1조사구당 500$m^2$)를 설치하였다. TWINSPAN에 의한 Classification분석에서 최종적으로 8개의 군집으로 분리되었고, 건조형군집은 소나무 및 잣나무가 우점종이었으며, 습윤형은 졸참나무, 신갈나무, 서어나무, 까치박달나무가 우점종이었다. 습윤형은 다시 표고에 의해 구분할 수 있었으며 낮은 표고에서의 군집은 졸참나무가, 높은 표고에서의 군집은 신갈나무가 우점종이었다. DCA에 의한 ordination결과는 제1축에서 소나무가 우점종인 군집과 졸참나무, 신갈나무, 서어나무, 까치박달나무가 우점종인 군집으로 분리되었고, TWINSPAN의 제1 division의 결과와 거의 일치하였다. DCA의 제1축과 토양수분, 토양산도, 표고, 최대종다양도, Shannon의 종다양도지수와는 고도의 부의 상관관계를 나타냈다. 유사도지수는 각군집간에 매우 낮은 값이었으며, 각 군집의 종다양성분석에서는 각 군집의 우점종에 따라 큰 차이가 있었다. 개체수와 종수와의 관계는 개체수가 증가할 수록 종수는 감소하였으며, 개체수가 증가할 수록 종다양성지수는 감소하였다.
시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.
클라우드의 원하는 자원을 필요한 만큼만 사용하고 지불하는(Pay-per-use) 방식을 이용하여 과학 응용을 수행하고자 하는 과학자들이 늘어나는 추세이다. 그러나 다양한 특성으로 구성된 클라우드 자원으로 과학자들은 적절한 자원을 선택하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 자원의 효율적인 활용을 위하여 과학자가 실험하고자하는 응용의 특성에 따라 동적으로 자원을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 응용의 특성을 반영한 자원 군집 분석 기법을 제안한다. 자원 군집 분석은 자기조직화지도 및 K-평균 알고리즘을 적용하여 유사한 자원을 군집화한다. 제안한 알고리즘을 통해 과학응용의 특성을 반영한 유사 자원 군집을 형성하였음을 증명한다.
본 연구의 목적은 군집 분석(Cluster Analysis) 및 사회연결망 분석 기법의 일종인 커뮤니티(Community)기법을 활용한 직무 분석 사례를 소개하고 그 결과를 음미해 보는데 있다. 이러한 작업을 통해 기존에 활용되던 직무분석 기법을 보완할 수 있는 계량적 방법론을 구안해냄으로써 궁극적으로 역량기반 커리큘럼의 개발 및 교수체제 설계 시 보다 분석적, 과학적인 준거 자료를 확보할 수 있을 것으로 기대하였다. 본 연구를 위한 직무분석 자료는 국내 대규모 제조업체인 S사에서 인터뷰 및 설문을 통해 수집되었다. 이 자료를 활용하여 실시된 군집 분석의 결과 직무들 간의 유사성에 대한 군집 분석 결과는 공식적인 직무 분류체계와 상당한 차이를 보이고 있음이 판명되었다. 이는 조사된 모든 측면에서 일관되게 확인되었으며, 각 측면별로 다소 상이한 클러스터링 패턴을 보이고 있었다. 군집 분석에 이어 직무들 간의 상호 연결관계 네트워크에 대한 사회연결망분석이 실시되었는데, 그 결과 명확한 중심-주변 구조와 함께 클러스터링 구조를 갖고 있음을 확인할 수 있는데, 이는 공식적인 직무분류체계에서 예상할 수 있는 것과도 다르고 또한 직무 간 내용적 유사성 구조와도 차이가 있는 독특한 패턴을 보이고 있음을 보이고 있는 결과였다. 이러한 연구 결과를 통해서 직무분석을 위한 새로운 분석 알고리즘으로서 군질 분석 및 커뮤니티 분석 기법의 유용성이 확인되었다. 나아가 향후 교육체계 설계를 위해 선행되는 직무분석 시 유의할 점들을 논의하였다.
지형과 고도가 논둑에 서식하는 토양성거미의 군집과 다양성에 미치는 영향을 조사하였다. 지형의 영향평가를 위해 벼재배기에 산간지와 평야지에서 비교한 결과 거미의 군집구조가 달랐으며 발생밀도는 산간지보다 평야지에서 높았다. 늑대거미과가 가장 우점하였으며 이사고늑대거미(P. isago)의 발생밀도는 산간지보다 평야지에서 높았다. 거미군집의 발생은 국지(100 km2) 및 지역(1,000 km2) 범위에서 유사하였다. 고도의 영향과 관련하여 휴한기에 지형이 유사한 장수와 정읍 지역을 비교한 결과 발생밀도는 지역 간 차이가 없었으나, 긴마디늑대거미속(Pardosa spp.) 3종의 발생밀도는 정읍에서 높았다. 이러한 결과는 지형과 고도가 군집 수준에서 토양성 논거미의 다양성지수에 미치는 영향은 크지 않으나, 종 수준에서 논에 의존적인 늑대거미과의 우점종에 영향을 줄 수 있다는 것을 보여준다.
카드소팅(Card sorting)은 항목 간의 관계에 대한 사용자의 인식을 이해하는 데 유용한 데이터 수집 방법으로서, 일반적으로 카드소팅은 사용자 조사 및 평가에 매우 유용한 직관적이고 비용 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 각 분야 직업별 핵심역량들은 코스 개발을 위하여 다음 단계인 카드소팅 단계에서 활용되는 역량카드로 사용하고, 결과를 군집화 하기 위해 K-평균 알고리즘을 적용하여 군집화 결과를 도출하였다. 카드소팅 결과 각 분야 직업별 핵심역량들에 대한 역량 군집화는 Participant-Centric Analysis (PCA)를 바탕으로 검증하였고, 이를 바탕으로 역량에 따른 직업별 코스 및 역량 분류 결과와 클러스터링에 의한 카드 유사성 정도는 각 직업별 핵심 역량 카드수에 대해 소팅 참여자 수 대비 군집화에 적합하게 동의한 참여자의 수와 카드 유사성 정도를 도출하였다.
본 연구는 제주도 한라산국립공원 굴거리나무 식생구조를 파악하는 것이 목적이다. 그러기 위해 영실 성판악지역을 중심으로 26개의 조사구($(20m{\times}20m)$)를 설정하고 조사하였다. 위 지역의 식생군집은 TWINSPAN을 이용한 Classification 분석과 DCA Ordination 분석을 활용하였다. 분석결과는 총 3개 군집으로 나타났다. 군집 I은 소나무-서어나무 군집, 군집 II는 서어나무-졸참나무 군집, 군집 III은 개서어나무 군집이었다. 이러한 식생구조 분석 결과, 모든 군집의 하층에서는 굴거리나무가 출현하였다. 추후 굴거리나무는 아교목층 및 관목층에서 주요종이 될 것으로 판단되었다. 또한 이러한 군집분류결과는 해발고 차이와 동반출현종에 의한 영향 때문인 것으로 판단되었다. 동반출현종은 굴거리나무 생육환경과 유사한 환경에서 자라는 종이다. 동반출현종으로는 아교목층에서 때죽나무, 졸참나무 등이었고, 관목층에서는 꽝꽝나무, 주목 등이었다.
본 연구는 지가의 공간분포 분석(spatial data analysis)을 통하여 합리적인 표준지 선정 방안을 제시하고자 하였다. 우리나라의 경우 개별 공시지가는 표준지 공시지가로부터 비교해서 산정된다. 때문에, 표준지는 개별지의 지가를 산정하는데 편리할 수 있도록 선정되어야 한다. 이를 위하여 표준지를 선정할 때, 개별지의 지가와 토지특성을 고려하여 표준지의 수와 공간적 분포를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 지가의 공간적 분포를 해석하기 위하여 군집분석(cluster analysis) 개념을 활용하였다. 이를 통하여 유사 지가구획을 정의하였고, 지가구획의 계층적 해석을 시도하였다. 또한, 군집분석을 반복적으로 수행하고 군집수의 변화에 따른 군집별 지가분포의 특성을 해석함으로써 적정표준지 수를 추정하였다.
본 논문에서는 기존의 ISODATA 알고리즘을 네트워크 공격탐지에 더욱 적합하도록 개선하여 공격을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 수많은 인터넷상의 트래픽 정보들을 군집화하여 유사도를 비교하는 방법을 통해 공격을 판단한다. 기본적인 절차는 송신자 IP와 Port, 수신자 IP와 Port 정보를 이용하여 송신자와 수신자 사이의 관계를 분석하고 그 특징 값들을 이용하여 개선된 군집화 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행한다. 그리고 얻어진 패턴의 특징값을 인공신경망에 학습하여 공격유형을 분류하고 탐지하도록 한다. 기존의 공격탐지 방법과 비교했을 때, 계산양이 적고 속도가 빠르다는 장점이 있으며 제안하는 방법의 우수성을 실험을 통해 증명하였다.
UMLS 의미망은 크기가 방대하고 복잡하여 사용자가 이해하기가 어렵고 화면상에 모든 의미망을 모두 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 의미망을 효율적으로 분할하기 위한 규칙들이 소개되고 있지만 이것은 UMLS 의미망이 수정될 때마다 규칙을 적용하여 수작업으로 분류를 해야한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 UMLS 의미망의 자동 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각각의 의미유형 간의 연결된 의미관계를 사용하여 의미망을 구조적으로 유사한 의미유형 집합들로 군집화하고 규칙에 의한 군집 방법의 결과 비교 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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