• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.511-513
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• 2000

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.313-321
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• 2012

시흥시 토지이용유형별 야생조류 군집 특성을 분석하기 위하여 43개조사구를 선정하여 2009년 3월부터 2010년 2월까지 계절별로 군집구조 조사를 실시하였다. 조사는 정점조사법을 활용하였으며 군집분류는 TWINSPAN과 DCA기법을 활용하였다. 군집분류 결과 4개의 군집으로 분류되었으며 첫 번째 분류는 흰뺨검둥오리(Anas poecilorhyncha), 중대백로(Egretta alba)와 같은 물새류를 식별종으로 하여 나뉘어졌다. 분류된 2개 군집은 각각 논병아리(Tachybaptus ruficollis)와 참새(Passer montanus)를 식별종으로 다시 분류되어 총 4개의 군집으로 분류되었다. 분류된 군집은 토지 이용유형에 따라 나뉘어졌으며, 군집 I은 산림지역, 군집 II는 시가화지역과 반자연지역 일부(하천, 논습지)를 포함하였다. 군집 III은 하천과 논습지, 군집 IV는 저수지이었다. 하천과 논습지는 동일 토지이용유형이 서로 다른 군집으로 구분되었으나, 논습지와 주변 하천 규모에 따라 차이가 나타나고 있어 동일 토지이용유형의 면적 크기가 군집의 종 구성에 영향을 미침을 확인하였다. 종다양도지수는 군집 III(대규모 논습지와 주변 하천)이 가장 높았고, 군집 IV가 낮았다. 최대종다양도나 균등도도 군집 III이 높은 것으로 나타났다. 연구결과, 비오톱 유형화의 경우 도심 내 논습지 및 도시공원의 규모, 하천변의 토지이용형태를 고려할 경우 최소면적기준의 적용이 필요하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.51-65
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• 2019

본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권5호
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• pp.719-729
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• 2012

백두대간은 남한구간만 약 670km로 전체 지역에 대한 생태적 특성을 파악하기는 어려워 각 지역에 대한 상세한 연구가 지속적으로 수행되어야 한다. 이에 본 연구는 백두대간 구간 중 댓재에서 백봉령구간의 식생구조를 밝히고 향후 복원 및 관리계획 수립시 필요한 기초자료를 제시하고자 마루금을 중심으로 $10m{\times}10m(100m^2)$ 조사구 40개소를 설치하였다. TWINSPAN에 의한 군집분류 결과 구상나무군집, 소나무 우점군집, 신갈나무 우점군집, 일본잎갈나무 우점군집 등 8개로 유형화되었다. 구상나무군집과 소나무군집은 신갈나무와의 경쟁을 회피할 수 있는 능선부 또는 암반지대에 분포하였으나 낙엽활엽수와의 경쟁으로 쇠퇴할 가능성이 높아 보호의 필요성이 있었다. 단위면적당($400m^2$) 종다양도는 0.8046~1.1283이었으며 단일종 우점군집이 낮고 경쟁상태인 군집은 높은 것으로 나타났으며 대부분 층위구조가 형성된 보호가치가 있는 숲이었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제31권3호
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• pp.79-99
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• 2020

이 연구의 목적은 공공도서관 그룹화를 위해 적합한 군집분석 모델을 파악하고 그 특징을 분석하는데 있다. 국가도서관통계시스템의 공공도서관 통계 데이터를 사용하였으며, 군집분석 기법의 3가지 모델을 적용하였다. 공공도서관 규모를 기준으로 군집분석을 실시한 결과 크게 2가지 군집으로 구분되었으며, 군집의 크기는 크게 한쪽으로 치우쳤다. 그룹화 모델로 도서관 규모를 기준으로 삼으면, 계층적 군집분석의 와드측정법과 k-평균군집분석 모델이 적합하였다. 공공도서관 그룹화 연구 결과에 대한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 통계 데이터 외에 도서관 서비스 관련 다양한 데이터 수집이 진행되어야 한다. 둘째, 분석 대상이 되는 데이터 세트에 적합한 분석 모델이 적용되어야 한다. 셋째, 도서관 서비스 향상을 위해 군집분석 기법의 다양한 분야 적용 가능성에 대한 적극적인 연구가 필요가 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제6권3호
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• pp.169-184
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• 2000

미국의 씬씨내티 대도시지역을 대상으로 인자분석 및 Hot Spot 분석에 의해 산업 군집과 그것의 경계가 확인되어졌다. 전통적 투입 산출 접근법이 비공간적 산업 군집을 추출하는 반면 이 연구는 전통적 접근을 GIS 기법과 결합하여 경계를 설정한다. 투입 산출 산업 군집의 결과를 선도산업 부문과 결합하여 5개 선도 산업 군집을 추출하였는데 그것은 음식료품, 화학, 금속, 금속제품, 기계공업 부분이다. 그리고 Hot Spot 기법을 이용하여 연구지역의 산업 군집을 Arcview에 통합하여 시각화하였다. 산업 군집의 공간적 결합정도와 공간적 한계를 결정하는 것은 경제의 공간구조의 효율성을 측정하는 부가적 접근이 될 수 있다. 산업 군집과 산업의 공간적 군집 접근은 하나의 공장이나 기업의 수준보다 집계적인 차원에서 산업의 공간적 배열의 새로운 모형 개발 기초의 가능성을 제시한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제4권1호
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• pp.33-43
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• 1990

속리산국립공원 법주사지역의 삼림군집을 대상으로 TWINSPAN에 의한 classification 및 DCA의 ordination 기법을 이용하여 식물군집구조를 밝히고 천이계열을 추정하기 위하여 70개 조사구(1조사구당 500$m^2$)를 설치하였다. TWINSPAN에 의한 classification 분석에서 6개의 군집으로 분리되어 소나무 군집, 신갈나무-소나무 군집, 졸참나무-신갈나무 군집, 신갈나무 군집, 서어나무-졸참나무 군집, 졸참나무 군집으로 나뉘었고, 분리환경인자는 해발 고와 토양습도였다. 본 연구에서는 DCA기법이 TWINSPAN보다 효율성이 더 좋았다. 천이계열은 교목상층에서는 소나무, 팥배나무$\longrightarrow$졸참나무$\longrightarrow$서어나무와 소나무, 쇠물푸래나무$\longrightarrow$신갈나무이었고, 교목하층 및 관목층에서는 참싸리, 개옻나무. 산초나무$\longrightarrow$철쭉, 참개암나무, 생강나무, 함박꽃나무$\longrightarrow$참회나무로 추정되었다. 산화발생에 의해서 식물군집의 종다양성은 매우 감소하였고, 참나무류의 상대우점치는 증가하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.523-528
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• 2003

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.82-84
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• 2003

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.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.223-232
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• 2003

추천시스템을 설계하는 방법에는 크게 Content-Based Filtering 기법과 Collaborative Filtering 기법이 있다. 이 중 Collaborative Filtering 기법은 사용자가 아직 평가하지 못한 상품에 대한 예측값을 계산할 때, 나와 유사한 상품선호를 갖고 있는 사람들이 그 상품에 대해 평가한 점수를 활용하는 방법이다. 하지만 순수한 Collaborative Filtering 방법은 일반적으로 알려진 Data Sparsity의 문제, First Rater의 문제뿐만 아니라 예측값의 부정확성과 기하급수적 계산량의 증가로 실제구현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 'Collaborative filtering' 시스템의 문제들 중 예측의 부정확성과 실제 구현의 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 군집분석을 적용해 보았다. 특히 본 연구에서는 군집을 나눌 때, 실제 추천이 이루어지는 상품 도메인이 아닌, 그 상품도메인과 비슷한 선호의 기준을 가지고 선택하게 되는 '선택의 상관관계'가 높은 '이웃 상품도메인'에서 사용자들의 군집을 나누고 이를 실제 추천이 이루어지는 상품도메인에 적용하는 방식을 사용하였다.