• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제17권4호
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• pp.324-336
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• 2004

본 연구는 함양 상림 천연기념물의 식생구조, 환경피해도 등 환경생태적 구조를 분석하여 생태적 관리방안을 제시하고자 수행되었다. 식생구조에서 현존식생은 22개 유형으로 분류되었고 졸참나무-개서어나무군집(31.8%), 졸참나무군집(14.5%)이 넓게 분포하였다 주요 식물군집은 졸참나무군집, 졸참나무-개서어나무군집, 갈참나무군집, 상수리나무군집, 개서어나무군집, 개서어나무-졸참나무군집, 느티나무-졸참나무군집, 조경수식재지 등 8개 유형이었고, 층위발달 정도에 따라 13개 식물군집으로 세분되었으며, 대경목의 수령은 61∼77년생이었다. 환경피해도에서는 등급 3이 51,950$m^2$(32.8%), 등급 4는 5,583$m^2$(3.5%), 등급 5는 4,086$m^2$(2.6%)로 인위적 복원이 필요한 등급 3∼5의 총면적은 61.619$m^2$(38.9%)이었다. 현존식생, 식물군집구조, 환경피해도를 고려하여 비오톱을 유형화한 결과 총 14개 비오톱 유형으로 구분되었으며 이 중 관목층이 훼손된 참나무류 장령림(51,246$m^2$, 32.4%), 단층구조의 낙엽활엽수 장령림(19,906$m^2$, 12.6%)의 분포면적이 넓은 반면, 다층구조의 낙엽활엽수 장령림(2,085$m^2$, 1.3%)과 참나무류 장령림(14,943$m^2$, 9.4%)은 합계 10.7%에 불과하였다. 장기적으로 함양 상림 자연생태계의 안정화를 위하여 다층구조의 낙엽활엽수 장령림 및 참나무류 장령림은 보존대상으로서 이용객 통제와 아울러 보호 관리해 나가야 할 것이며, 관목층훼손 식생지와 단층구조 식생지는 소극적 복원지로서 군집유형별로 상림내 안정된 다층구조의 자연식생구조를 모델로 하여 생태적 천이발달을 유도하여야 할 것이다. 또한 잔디광장과 조경수식 재지는 적극적 복원지로서 다층구조의 참나무류군집과 낙엽활엽수군집 (개서어나무 우점)을 모델로 하여 관리해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.45-56
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• 2021

군집주행은 여러 대의 자율 주행 차량이 통신을 사용하여 서로 정보를 교환하며 하나의 군집을 이루어 주행하는 것이다. 이러한 군집주행 기술은 더 좁은 차량 간 간격을 유지하며 주행함으로써 도로의 통행량 증대, 에너지 소비 및 오염물질 배출 감소 등의 다양한 장점을 가진다. 그러나 군집주행의 좁은 차량 간 간격은 긴급한 사고 발생 시 대처를 더 어렵게 만들며, 이에 따라 필수적으로 확보되어야 할 군집주행의 안전성을 보장하는데 어려움을 주고 있다. 특히 주행 중 나타날 수 있는 가변성은 군집주행의 안전에 악영향을 미칠 수 있다. 이러한 가변성은 발생 예측이 어렵고, 재현이 어려운 특성으로 인해 가변성으로부터 발생하는 위험 요소를 방지하는 안전대책 마련에 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집주행 중에 생겨날 수 있는 가변성에 따른 위험을 회피하기 위한 시뮬레이션 방법을 연구하였다. 이를 위해 가변성을 고려하는 다양한 시나리오를 개발하고, 가변성을 핸들링할 수 있는 안전 대책을 고안, 적용하였으며, 또한 오픈소스 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 확장하여 시나리오 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 가변성으로 인한 군집주행의 위험성을 제거하여 안전한 군집주행이 가능함을 확인하였다. 제시하는 가변성 대응 시나리오 시뮬레이션은 군집주행에서의 안전성을 확보하기 위한 연구 개발에 기여할 것으로 판단한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-1018
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• 2017

본 연구에서는 내 외부 환경, 혁신활동이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위해 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis), 군집분석(Cluster Analysis), 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 통해 7개의 요인이 추출하였으며, 추출된 요인을 기반으로 군집분석을 시도하였더니 총 4개의 군집(n=1,022)이 형성되었다. 군집 4개의 대해 구조방정식 모형을 활용하여 실증분석을 한 결과, 기술 경쟁 환경에 민감하며, 혁신적인 성향을 가진 군집1은 자체기술개발만이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시장 환경에 민감하며, 내향적인 성향을 가진 군집2는 자체기술개발과 공동연구를 통해서만 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경쟁적인 환경에 민감하며, 혁신적이고 정부/관련기관과의 협력적 성향을 가진 군집3은 공동연구 그리고 매개변수인 정부지원프로그램 활용을 통해 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술도입은 기업성과에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개방적이고 외부협력적 성향이 강한 군집4는 자체기술개발과 매개변수인 네트워크 활용 및 정부지원프로그램 활용이 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.426-436
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• 2012

본 연구에서는 난온대 기후대에 위치한 부산광역시 태종대 해안 산림생태계의 현존식생, 식물군집구조, 천이계열을 규명하여 태종대의 관리방안 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 현존식생은 총 35개 유형으로 분류되었고, 조사면적 $1,750,461m^2$ 중 곰솔이 우점하는 식생은 $1,413,274m^2$로 80.7%이었고, 참나무류림은 5.0%, 개서어나무가 우점하는 식생은 0.4%이었다. 조사구($20m{\times}20m$) 18개소를 설정하였으며, DCA 분석결과, 군집 I(곰솔군집), 군집 II(곰솔-졸참나무군집), 군집 III(졸참나무-곰솔군집), 군집 IV(개서어나무-곰솔군집) 등 네 개의 식물군집으로 분리되었다. 표본목 수령은 군집 I은 38~59년생, 군집 II는 35~71년생, 군집 III은 37~53년생, 군집 IV는 50~72년생으로 전체적으로 38~72년의 산림이었다. 태종대는 난온대 기후대 천이계열 초기단계에 있는 것으로 추정되었으며, 교목층에서는 곰솔에서 졸참나무 또는 개서어나무가 우점하는 식생으로 천이가 진행될 것으로 예측되었고, 아교목층에서는 사스레피나무가 우점하고 관목층에서는 사스레피나무와 마삭줄이 우점하는 식생으로 유지할 것으로 예측되었다. 단위면적 $400m^2$의 샤논의 종다양도지수 분석결과, 군집 I은 0.8640~1.3986, 군집 II는 0.1731~1.1885, 군집 III은 0.8250~1.0042, 군집 IV는 0.3436~0.6986이었다.

• 한국균학회지
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• 제42권1호
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• pp.34-39
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• 2014

완도의 동백나무 자생지역에서 동백나무의 근권과 주변 일반 식물의 근권 토양을 수집하여 토양 내 수지상균근균(AMF)의 다양성 및 군집 구조를 확인하였다. 분석 결과 두 근권은 모두 Acaulospora mellea 포자로 우점되어 있지만 동백나무 근권에 비해 일반 기주식물의 근권에서 AMF종 다양성 지수와 종 수 및 포자 수가 더 높게 나타나는 경향을 확인하였다. 기주식물의 종류에 상관없이 A. mellea가 높은 빈도로 출현하는 것으로 보아 A. mellea가 다른 AMF종에 비해 산림 토양 및 목본 식물에 특이적으로 적응된 것으로 생각된다. 두 근권에서 발견된 AMF 군집간의 유사도를 분석한 결과 동백나무의 근권에서 발견된 AMF 군집간의 유사도가 동백나무 근권 AMF 군집 일반 기주식물 근권 AMF 군집 간의 유사도나 일반 기주식물 근권 AMF 군집간의 유사도에 비해 더 높은 것으로 나타났다. 이는 동백나무 근권이 다른 일반 기주식물의 근권과는 다른 독특한 AMF 군집 구조를 형성하고 있으며, 식물의 근권 주변의 AMF 군집은 기주식물에 의해 유의미한 수준으로 달라질 수 있음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.106-114
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• 2009

본 논문에서 K-Means 군집화 알고리즘을 빠르게 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징은 속도 향상을 위해 변화될 가능성이 있는 데이터를 예측하는 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집이 변경될 가능성이 있는 데이터만 선택하여 군집 중심과의 거리를 계산함으로써 전체 군집 계산 시간을 줄일 수 있었다. 군집이 변화될 예측 데이터를 계산할 때는 K-Means 알고리즘을 적용하면서 생성되는 거리 정보를 사용함으로써 추가되는 계산 시간이 적고, 특히, 거리 정보를 이용하기 때문에 차원의 개수에는 영향을 덜 받는 알고리즘을 제안할 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 원래의 K-Means인 Lloyd's와 이를 개선한 KMHybrid와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 대용량 데이터( 입력 데이터의 크기가 크고, 데이터의 차원이 크며, 군집의 개수가 많은 경우)의 경우에 Lloyd's와 KMHybrid보다 높은 속도 향상을 보였다.

• 미생물학회지
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• 제38권4호
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• pp.287-292
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• 2002

봄철 cyanobarteria가 우점하는 천호지에서 fluorescent in situ hybridization (FISH) 방법을 이용하여 세균군집구조를 조사하였다. 조사기간동안 총세균수는 0.6～$1.3{\times}10^7 \cells{\cdot}ml^-1$ 의 범위로 매우 높게 나타났다. 또, 총세균수에 대한 eubacterial group이 차지하는 비율의 경우 29.8～45.8%로 작은 분포를 차지하였다. 세균군집구조를 분석한 결과, $\alpha$-group은 1.4～l2.5%, $\beta$-group은 0.9～4.9%, $\gamma$-group은 0.6～8.3%, $\circledcirc$Cytophaga-Flavobacteruim group은 1.0～8.3%를 나타내어 본 연구에서 조사된 각 group이 차지하는 비율은 낮고 상대적으로 unknown eubacteria의 비율이 높았다. 이러한 군집구조는 일반적으로 다른 담수호에서 나타나는 세균의 군집구조와는 다른 군집구조 이며 특히, aggregates에 부착한 세균 군집구조와 비슷한 양상이었다. 또, cyanobacteria의 조성 이 Anabaena속에서 Microcystis속으로 천이가 일어난 시기에 Cytophaga-Flavobacteruim group이 크게 증가하는 것으로 나타나 세균군집의 크기는 식물플랑크톤의 영향을 받는 것으로 확인되었다.

• 환경생물
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• 제17권1호
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• pp.79-88
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• 1999

1994년부터 1996년도까지 계류성 독립하천인 웅천천 수계의 보령댐 수몰예정지역을 중심으로 하여 6개지점에서 어류상, 주목할만한 어종 및 어류군집에 대하여 조사하였다. 본 조사지역에서 94년에서 96년 사이에 채집을 통하여 서식이 확인된 종은 11과 25속으로 총 29종이었으며 이중 9종은 한국특산어종이었다. 이 중 멸종위기종인 감돌고기와 퉁사리, 특산어종인 꺽지는 본 지역에서 확인되지 않아 절멸된 것으로 생각된다. 우세어종은 갈겨니, 피라미, 긴몰개가 우세한 그룹의 어종으로 나타났다. 지점별 평균풍부도는 0.68개체/$m^2$, 평균체적밀도는 1.45개체/㎥로 나타났으며, 종의 다양도는 상류와 하류보다는 중류가 가장 높게 나타났다. 군집간 유사도는 1군집과 4군집, 5군집과 6군집이 유사하였으나 유의한 차이는 나타내지 않아 전체가 유사한 군집으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.504-510
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• 2009

근래 들어 개인 적응형 서비스에 대한 관심이 높아지고 있으나 아직 음악에 관련된 서비스는 보편화되어 있지 않다. 그 이유는 음악의 관련 정보를 분석하는 것이 텍스트 기반의 자료에 비해 어렵기 때문이다. 이에 본 논문은 사용자가 선택했던 음악을 분석해서 사용자의 성향을 파악하고 그와 유사한 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 음악의 속성을 추출하는 방법으로 음파 분석 기법을 사용한다. 음파에서 세 가지의 수치화된 속성을 추출하여 이를 특성 공간에 나타낸다. 이 때 사용자가 선택한 음악이 많이 모여 있는 군집을 분석한다면, 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 하지만 몇 개의 군집이 형성될 것인지를 예측하기란 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 군집의 수를 상황에 따라 유동적으로 변경할 수 있는 가변형 K-means 기법을 제시한다. 이 기법은 군집의 직경 크기를 제한하여, 일정치 이상일 때 군집의 수를 늘리는 방법으로 데이터의 범위를 알고 있을 때 매우 효율적으로 적용할 수 있다. 이 방법을 이용하여 군집의 중심을 찾고 이와 가까운 음악을 추천한다. 또한 사용자의 성향은 꾸준하게 변화하므로 본 논문은 사용자가 근래에 선택한 음악의 반영 비율을 높이고자 무게의 개념을 이용한 시간 가중치 기법을 적용하였다. 그리고 음악의 발매 시기도 고려하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위하여 100개의 음악 조각을 통한 실험적 검증을 하였으며 그 결과 제안 방법이 효과적인 것을 보인다.