화물차 군집주행이 화물교통량 증가에 따른 문제를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르는 가운데, 화물차 군집주행이 교통류에 미치는 영향과 군집주행 전용차로 도입 효과를 분석하는 연구를 수행하였다. 연구결과, 교통량이 많고 화물차 혼입률이 높아질수록 화물차의 군집비율이 높아지고 최대 군집형성 규모가 증가함에 따라 군집주행으로 인한 평균속도 증가효과가 더 크게 나타났다. 하지만, 진출입 등으로 대기행렬이 발생한 경우에는 평균속도 증가효과는 기대하기 어려우며 오히려 처리량이 감소할 수 있는 것으로 분석되었으므로 접속부의 용량 확보 등 접속도로와 연계된 교통운영 전략이 필요하다는 점을 확인할 수 있었다. 군집 전용차로의 효과는 자율주행화물차 비율(MPR)이 100%가 되어 한 개 차로가 완전히 자율주행화물차만으로 운영될 경우에만 미 도입 시 보다 긍정적 효과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 국내 도로·교통 조건을 시나리오에 반영하여 군집주행의 영향을 종합적으로 분석하였으므로 구간별, 시간대별로 군집주행 및 전용차로의 영향을 가늠해 볼 수 있으며, 이는 향후 화물차 군집주행을 고려한 도로 운영전략 수립이나 관리에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
금강하구 서천 및 유부도 갯벌은 동아시아-대양주 철새의 이동경로상 에너지 보충을 위한 중요한 중간 기착지점으로, 갯벌의 저서성무척추동물은 이들의 중요한 먹이원이 된다. 즉, 갯벌의 저서성무척추동물은 에너지 흐름의 중요한 생태적 역할을 담당한다. 금강하구 서천 및 유부도 갯벌의 저서성무척추동물 군집 분포와 환경요인 관계를 파악하기 위해 본 연구가 수행되었다. 가을철 이주 기간에 실시한 저서성무척추동물의 군집 분포 조사 결과, 저서성무척추동물은 총 147종, 밀도와 생체량은 각각 $1,772{\pm}1,342$ 개체/$m^2$, $445.1{\pm}807.6g/m^2$으로 나타났다. 출현종과 서식밀도 자료를 기반으로 각 정점 간 상호 유사도 분석결과, 크게 2개의 군집으로 구분되었다. A 군집은 칠게-고리버들갯지렁이 군집(Macrophthalmus-Heteromastus community)이었고, B군집은 달걀얼굴갯지렁이류-단각류 군집(Spio-Urothoe-Mandibulophoxus community)이었다. B 군집이 A 군집에 비하여 평균 출현종수, 서식밀도, 생체량 등이 월등히 높았다. BIO-ENV 분석 결과, 저서성무척추동물 군집은 퇴적환경 변수인 모래함량과 분급도 조합에 의한 영향을 가장 크게 받는 것(${\rho}=0.500$)으로 나타났다. 종수와 가장 큰 상관성을 보이는 환경변수는 분급도(p=0.015)로 나타났고, 생체량과 가장 높은 상관관계를 보이는 환경변수는 공극수 DO(p=0.003)였다.
본 논문은 고속도로 전 구간에 대해 2년간(2014년 1월-2015년 12월) 15분 단위로 관측한 고속도로 통행속도 데이터(VDS)를 사용하였다. 본 연구의 첫 번째 목적은 월 요일 시간대의 시간변수에 따라 반복적으로 나타나는 패턴이 비슷한 구간들의 군집을 구하는 것이다. 115개의 시간변수를 주성분분석으로 축약한 후 군집분석을 한 결과 시간변수에 따라 다양한 패턴을 보이는 군집들을 얻었으며, 이 결과는 실시간이 아닌 미래의 통행속도 예측을 위한 모형을 만드는데 활용될 수 있다. 두 번째 목적은 통행속도에 있어서 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 주고받는 등 밀접한 관계가 있는 같은 영향권에 있는 구간들을 묶기 위해 군집분석을 하는 것이다. 구간끼리의 순수한 영향 정도를 보기 위해 각 구간별로 통행속도에 대한 백색화한 후 계산한 교차상관함수를 이용하여 군집분석을 하였다. 군집분석 결과 지리적으로 가까운 군집들이 다수 도출되었으며, 이 결과는 실시간 예측에 도움이 될 것이다.
대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.
지난 동안 낙농업계에서는 다양한 센서 기술과 ICT 응용이 도입되어왔으며 축적된 낙농 데이터를 토대로 과학적인 낙농생산관리가 가능해졌다. 그러나 이러한 시도들은 젖소의 출산이나 우유 생산량과 같은 낙농 생산성에 직접적으로 관여하는 요인들에 대해서만 집중적으로 이루어졌으며 이러한 결과에 근본적으로 관여하는 생리학적 혹은 동물심리학적 요인에 대해서는 연구가 더딘 실정이다. 이 논문에서는 이러한 연구의 일환으로서 젖소의 시간별 행동 데이터로부터 일일 행동패턴을 검출하는 기초적인 방안을 제시하였다. k-평균 군집화를 통해 한 젖소의 1594일간 행동을 네 개의 군집으로 구분하였으며 각 군집에 속한 데이터와 군집의 대푯값을 시각화하여 군집 형성의 합리성을 확인하였다. 또한 개체의 일별 군집 변화를 토대로 군집 개수의 적정성을 판단하였다. 이 연구 결과가 향후 젖소의 이상상태나 질병징후의 포착 연구에 기여하기를 기대한다.
설악산 국립공원 신흥사-와선대 지역의 산림군집구조를 분석하여 국립공원 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 60개의 조사구를 설정하였으며, DCA분석결과 소나무군집과 졸참나무군집으로 분리되었다. 소나무군집은 장기적으로 아교목층과 관목층에서 세력이 우세한 졸참나무로의 천이진행이 예상되었으며, 졸참나무군집은 대경목 위주인 소나무의 세력은 계속감소되고 졸참나무와 신갈나무를 중심으로 한 참나무류로 유지될 것으로 판단되었다. 소나무군집과 졸참나무군집에서 Shannon의 종다양도지수는 각각 1.2554, 1.1134, 조사구 100m$^{2}$당 종수는 7~26종, 평균종수는 13종 이었다.
본 논문에서는 범주형(categorical) 데이터의 분류를 위한 새로운 기법을 제시한다. 기존의 대표적인 퍼지 군집화 방법인 fuzzy k-modes 알고리즘은 군집 (cluster)의 중심을 단일값으로 표현한 반면, 제안하는 기법에서는 이를 퍼지값으로 정의한다. 이와 같은 퍼지 중심 표현기법을 도입함으로써 범주형 데이터의 분류시에 발생하는 불확실성을 최소화할 수 있다. 기존의 대표적인 방법들과의 비교실험으로 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
통계학이란 미래에 대한 예측을 하고 이에 대비하여 합리적인 의사결정을 내리는데 도움을 받을 수 있는 학문이다. 최근 다변량 통계분석은 관찰이나 실험의 대상이 되는 하나 이상의 변수들을 동시에 분석할 수 있는 매우 실제성이 높은 분석방법으로 통계학, 경영학, 사회학, 심리학, 생물학 등 여러 전공 분야에서 복잡하고 다양한 자료 분석에 폭넓게 활용되고 있다. 이 논문에서는 다변량 분석 방법 중 컴퓨터와 통계 분석 소프트웨어의 발전으로 인하여 최근에 활발히 연구되고 있는 군집방법의 역사와 여러 연구분야의 실제자료분석에 응용할 수 있도록 군집분석을 6가지로 나누어서 분류하였고 그 방법론을 제시하였다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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