• Title/Summary/Keyword: 인자분석

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The Identification of Indicators to Monitor Recreational Experiences for Benefit-Based Management : A Delphi Study (Benefit-Based Management 모델을 위한 산림(山林) 휴양(休養) 경험(經驗) 인자(因子)의 규명(糾明))

  • Shin, Won Sop
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.89 no.1
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    • pp.9-17
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    • 2000
  • The objective of this study was to identify and evaluate indicators which offer the significant influence on recreationists' experiences. Delphi survey technique with a panel of professionals was employed to collect data for this study. The Delphi process was designed with three round questionnaires. The identified indicators in this study should be basic information for Benefit-Based Management (BBM) Model for forest recreation areas. A list of 38 indicators relating to physical/biological, managerial and social components of recreation experiences submitted from three round questionnaires. From the results, indicators included in physical/biological category suggested as more important ones than other categories of indicators.

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Sparse Document Data Clustering Using Factor Score and Self Organizing Maps (인자점수와 자기조직화지도를 이용한 희소한 문서데이터의 군집화)

  • Jun, Sung-Hae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.22 no.2
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    • pp.205-211
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    • 2012
  • The retrieved documents have to be transformed into proper data structure for the clustering algorithms of statistics and machine learning. A popular data structure for document clustering is document-term matrix. This matrix has the occurred frequency value of a term in each document. There is a sparsity problem in this matrix because most frequencies of the matrix are 0 values. This problem affects the clustering performance. The sparseness of document-term matrix decreases the performance of clustering result. So, this research uses the factor score by factor analysis to solve the sparsity problem in document clustering. The document-term matrix is transformed to document-factor score matrix using factor scores in this paper. Also, the document-factor score matrix is used as input data for document clustering. To compare the clustering performances between document-term matrix and document-factor score matrix, this research applies two typed matrices to self organizing map (SOM) clustering.

Variation of Geographical Factors and Hydrologic Components according to DEM Spatial Resolution (DEM 해상도에 따른 지형인자 및 수문성분의 변화 분석)

  • Kim, Nam-Won;Lee, Jeong-Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.785-1-789-5
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    • 2008
  • 최근 수자원 분야에서는 대상유역의 최종출구점 뿐만 아니라 유역내 수문성분의 시 공간적인 분포특성에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 분석을 위해 GIS와 연계된 물리적 기반의 분포형 수문모형이 널리 사용되고 있다. 하지만, 분포형 모형의 적용에 있어 문제로 제기되고 있는 격자크기에 대한 명확한 해법은 제시되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DEM 해상도(격자크기)에 따른 지형인자 및 수문성분의 변화를 검토하였다. 이를 위해 지형인자 도출에서 수문성분 분석까지 가능한 SWAT-K 모형을 횡성댐 상류유역에 적용하였다. 결과를 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록, 최저고도는 증가, 최고고도는 감소, 따라서 평균고도는 다소 증가하는 경향을 보였다. 대상유역의 지형인자에 관계된 유역면적의 경우에는 해상도가 낮아질수록 다소 증가하였으며, 소유역별 유역평균경사의 경우에는 크게 감소하였다. 하도 지형인자의 경우, 해상도가 낮아질수록 주하도 길이는 감소, 주하도 경사는 반대로 증가하였다. 마지막으로 수문성분의 경우, DEM 해상도가 낮아질수록 유역 전체유출량은 다소 감소하였으며, 반대로 증발산량은 다소 증가하는 경향을 보였다. 유출성분을 세분하여 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록 중간유출, 지하수유출의 경우 각각 크게 감소, 증가하는 경향을 보였다. 이는 DEM 해상도가 낮아질수록 유역경사가 완만해져 중간유출이 지하수유출로 유입되는 현상으로 파악된다.

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Analysis and Reduction for Risk factors of Construction Projects (건설공사의 리스크인자 분석 및 경감에 관한 연구)

  • Chung Byoung-Hwa;Chung Young-Shik
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.2 no.4 s.8
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    • pp.62-68
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    • 2001
  • The purpose of this study was to Identification the Risk of construction method to protect and reduce of construction period. Risk management is one of the key project management process. Numerous tools are available to support the various phases of the risk management process. We present the results of a study designed to identify the tools that are most widely used and those that are associated with successful project management in general, and with effective project risk management in particular. The study is based on a questionnaire administered to a sample of project managers from construction enterprises. The response data was analyzed in order to find which tools are more likely to be used in the those organizations that report better project management performance and in those that value the contribution of risk management processes.

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Clinical application of factor analysis GOD monitor video output and S-curve model (GOD모델과 S-curve모델을 적용한 임상용 모니터 영상출력인자 분석)

  • Kim, Seon-chil;Kwon, Mun-gi;Jang, Ji-pil
    • Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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    • v.17 no.1
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    • pp.9-12
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    • 2015
  • 임상용 모니터의 출력값 중 가장 큰 영향을 주는 것이 휘도이다. 최근 컬러 모니터의 임상용 사용으로 인해 출력값의 보정은 매우 중요하게 관리되고 있다. 색보정 변위의 특성화가 휘도와 동일한 인자로 영향을 주는지 분석하기 위해 사용된 특성화 보정 모델은 GOG모델과 S-curve모델 이다. 두 개의 모델을 통해 모니터의 휘도는 장치의 출력과 직접적인 관계가 있다는 것을 증명하고 동일한 출력에 입력값을 가질 수 있도록 구성하고자 한다. 동일한 출력을 디스플레이 할 경우 동일한 출력값을 얻어야 한다. 그러나 모니터에 따라 서로 다른 출력값을 산출한다. 컬러모니터의 경우는 출력의 안정성에 휘도뿐만 아니라, 색감(R,G,B) 변화가 큰 역할을 수행한다. 본 연구에서는 분석인자 중 대조도에 영향을 주는 인자를 역추적하여 특성화 보정 S-curve모델을 LCD에 적용하였다. 이는 GOG모델을 적용한 CRT와 동일한 결과를 얻었다. 따라서 인자는 CIEXYZ의 결과값과 동일한 인자를 구할 수 있다.

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Construction and Analysis of the Database System for the Forest Fire Factors (산불발생인자의 DB 구축 및 해석)

  • Park, Young Ju;Lee, Hae Pyeong;Lee, Si Young;Hwang, Me Jung
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2011.02a
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    • pp.193-193
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    • 2011
  • 본 연구에서는 산불발생인자들에 대한 정보를 각각의 요인별로 집적화하고 체계화시킴으로써 산불예방활동의 기초자료로 활용할 뿐만 아니라 산불발생 시, 산불의 거동을 예측하기 위한 자료로 활용하고자 하였다. 발생인자는 크게 연료 및 기상조건 관련 인자와 열적특성 관련 인자로 분류하고 연료 및 기상조건 관련 인자는 수종별, 부위별, 지역별, 고도별, 월별 산림연료들의 구성 요인들에 대해서 분석하였다. 수종별로는 생강나무, 초피나무, 조록싸리, 산초, 개암, 청미래, 고추나무, 철쭉, 조릿대, 털진달래 등 관목류 10개 수종과 김의털, 방아풀, 주름조개풀, 칡, 엉겅퀴 등 초본류 5개 수종 그리고 소나무, 잣나무, 리기다소나무, 해송, 구상나무, 주목 등 6개의 침엽수 및 굴참나무, 떡갈나무, 신갈나무, 갈참나무, 졸참나무, 상수리, 산개벚나무, 고채목, 개서어나무, 굴거리나무, 서어나무, 산벚나무, 때죽나무, 당단풍나무, 단풍나무 등 15개의 활엽수로 구성된 교목류를 대상으로 분석하였다. 부위별로는 생엽, 낙엽, 가지, 수피, 솔방울 등으로 구분하여 분석을 수행했으며, 지역별 구성은 강원(삼척/태백산), 경북(응봉산), 경기(용문산), 충북(월악산), 충남(계룡산), 전북(덕유산), 전남(월출산), 부산(금정산), 제주(한라산) 등 9개 지역을 대상으로 선정하였다. 고도별로는 강원도에 소재하고 있는 태백산을 중심으로 소나무와 신갈나무 생엽을 대상으로 900m, 1000m, 1100m, 1200m, 1300m, 1400m, 1500m 고도를 선정하여 분석을 수행하였다. 월별 분석데이터는 소나무 생엽의 경우, 2008년 6월부터 2010년 11월까지 매월 분석을 수행하였으며, 굴참나무 생엽의 경우에는 2008년부터 2010년까지 매년 6월부터 10월까지 생엽을 채취할 수 있는 기간 동안 분석을 수행하였다. 또한, 열적특성 관련 인자로는 착화특성(무염착화온도, 발염착화시간, 소염시간, 화염지속시간), 발열특성(총열방출량, 평균열방출률), 발연특성(총연기방출량, 최대연기밀도, 최대밀도시간) 등을 고찰하였다. 이와 같은 결과들은 산불발생인자 DB구축으로 부터 산불발생 위험도 및 동태예측의 기본 자료로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 지역별 연료별 산림연료의 열적특성 DB로 부터 산불발생시 산불 위험도에 대한 기술정립과 응용성을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다. 이외에도 산림연료 종류별 열적특성을 결과를 토대로 문화재보존지역과 같이 문화적 가치가 높은 시설이나 주유소, 가스 충전소 등의 위험 시설에 대한 효과적인 보호를 위한 대처 방안을 사전에 준비할 수 있어 산불 피해에 대한 국민의 불안감을 줄일 수 있을 것으로 생각된다.

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Machine-Learning Evaluation of Factors Influencing Landslides (머신러닝기법을 이용한 산사태 발생인자의 영향도 분석)

  • Park, Seong-Yong;Moon, Seong-Woo;Choi, Jaewan;Seo, Yong-Seok
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.31 no.4
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    • pp.701-718
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    • 2021
  • Geological field surveys and a series of laboratory tests were conducted to obtain data related to landslides in Sancheok-myeon, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, South Korea where many landslides occurred in the summer of 2020. The magnitudes of various factors' influence on landslide occurrence were evaluated using logistic regression analysis and an artificial neural network. Undisturbed specimens were sampled according to landslide occurrence, and dynamic cone penetration testing measured the depth of the soil layer during geological field surveys. Laboratory tests were performed following the standards of ASTM International. To solve the problem of multicollinearity, the variation inflation factor was calculated for all factors related to landslides, and then nine factors (shear strength, lithology, saturated water content, specific gravity, hydraulic conductivity, USCS, slope angle, and elevation) were determined as influential factors for consideration by machine learning techniques. Minimum-maximum normalization compared factors directly with each other. Logistic regression analysis identified soil depth, slope angle, saturated water content, and shear strength as having the greatest influence (in that order) on the occurrence of landslides. Artificial neural network analysis ranked factors by greatest influence in the order of slope angle, soil depth, saturated water content, and shear strength. Arithmetically averaging the effectiveness of both analyses found slope angle, soil depth, saturated water content, and shear strength as the top four factors. The sum of their effectiveness was ~70%.

Analysis of Characteristic Factors of Gutter Storage System to Reduce Runoff Reduction (우수유출저감을 위한 측구 저류시스템의 특성인자 분석)

  • Lee, Sung Ho;Kim, Jung Soo;Lee, Jae Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.306-306
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    • 2021
  • 현재 도시침수는 외수에 의한 침수보다 국지성 호우 등 홍수방어 시설의 설계빈도 이상의 강우 발생으로 내수에 의한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 호우의 증가로 하천지대 및 저지대로의 유출량이 증가하고 있으며, 우수관거의 노후화 및 통수능 부족으로 침수피해가 증가하는 실정이다. 따라서 홍수방어를 위한 다양한 대책들이 이루어지고 있으나 하수관거 교체 및 대규모의 우수유출저감시설은 막대한 예산과 부지가 소모되므로 대도시에서는 이러한 홍수방어 대책들이 시행되기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 도로 배수시설에서 도로 표면 유출수의 수로역할을 하던 측구부를 저류시설로 활용하여 대규모의 부지와 큰 예산이 소요되지 않는 측구 저류시스템을 개발하였다. 측구 저류시설의 관련 특성인자 분석을 위하여 세장형, 중간형, 집중형 등 3가지 형상의 가상유역을 대상유역으로 선정하여 측구 저류시설 설치 및 유역 특성인자의 변화에 따른 관계를 분석하였다. 측구 저류시설 설치 위치에 따른 유출저감효과 분석을 위하여 전체 유역면적에 대한 저류시설 상류부 면적의 비를 변화시키면서 분석을 수행하였으며, 매개변수 분석 및 관계식을 도출하였다. 또한 유역형상에 따른 유출구 첨두유량을 분석하였으며, 그 결과를 바탕으로 유역 특성인자 변화에 따른 민감도를 분석하였다.

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A Study on Hydrologic Clustering for Standard Watersheds of Korea Water Resources Unit Map Using Multivariate Statistical Analysis (다변량 통계분석기법을 이용한 전국 표준유역 대상 수문학적 군집화 연구)

  • Ahn, So-Ra;Kim, Sang-Ho;Kim, Seong-Joon
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.17 no.1
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    • pp.91-106
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    • 2014
  • This study tries to cluster the 795 standard watersheds of Korea Water Resources Unit Map using multivariate statistical analysis technique. The 30 factors of watershed characteristics related to topography, stream, meteorology, soil, land cover and hydrology were selected for comprehensive analysis. From the factor analysis, 16 representative factors were selected. The significant factors in order were the pedological feature, scale and geological location and meteorological and hydrological features of the watershed. As a next step, the 73 gauged watersheds were selected for cluster analysis. They are scattered properly to the whole country and the discharge data were within a confidential level. Based on the 73 watersheds, the other ungaged watersheds were clustered by applying the 16 factors and calculating Euclidian distances. The clustering results showed that the similarity between standard watersheds within the same river basin were 87%, 69%, 41%, 52%, and 27% for Han, Nakdong, Geum, Seomjin, and Yeongsan river basins respectively.