Recently, public awareness regarding mountain villages' landscapes is increasing. Thus, this study aimed to provide standards for conservation, management and creation of mountain village landscape by characterizing and classifying those exist. 286 mountain villages' data were collected and 19 variables - extracted from GIS spatial information and statistic data of mountain villages, chosen as right sources according to former studies - were utilized to conduct factor and cluster analysis. As a result of the factor analysis, 7 characteristics of the mountain villages' landscapes were defined - 'Location', 'Cultivation', 'Ecology·Nature', 'Tourism', 'Residence', 'Recreation'. The K-means cluster analysis categorized the mountain villages' landscapes into four types - 'Residential', 'Touristic', 'General', 'Environmentally protected'. The classification was examined to be appropriate by field assessment, and basic guidelines of mountain village landscape management were set. The results of this study are expected to be utilized planning and implementing regarding mountain village landscape in the future.
오늘날 공항의 경쟁은 여객 및 화물 처리 능력 뿐 아니라 배후지역에서 부가가치를 창출 할 수 있는 공항도시 간의 경쟁으로 변화하고 있다. 즉, 공항의 경쟁이 공항과 공항간의 경쟁에서 공항과 연계한 배후단지와 다양한 자족적 기능을 갖는 공항 도시를 형성하여 경쟁하고 있는 것이다. 본 연구는 공항을 중심으로 한 공항도시와 배후단지의 클러스터 형성에 대해 인천국제공항을 대상으로 한 실증분석을 하였다. 본 연구에서는 인천국제공항이 항공물류산업 클러스터로 발전하기 위해서는 전문 인력 확보의 용이성, 클러스터 형성을 도모하는 제도정비, 정부의 정책적 지원, 의존산업 및 연관 산업의 입지, 협력업체와의 정보공유에 대한 부분에 대해 추가적인 노력을 기울여야 할 것으로 나타났다.
1990년대 이래 독일 바이에른 주의 뮌헨은 독일은 물론이고 유럽의 주요 생명공학기술 클러스터의 하나로 성장하였다. 가치사슬을 따라 상호 긴밀히 연계된 기업과 기관들이 공간적으로 집적된 이른바 '클러스터'는 기업을 물론이고 지역에 상당한 경쟁 이점을 제공한다. 이 연구의 목적은 독일 뮌헨의 생명공학기술 클러스터의 사례로 독일 혁신클러스터의 형성과 발전을 분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 먼저 혁신클러스터의 개념을 이론적으로 개관하고, 뒤이어 뮌헨의 생명공학기술 클러스터의 사례로 하여 혁신클러스터의 구조와 발전을 분석해 보았다. 특히 이 연구에서는 혁신클러스터의 주체와 구성 요소들의 특성을 체계적으로 파악하고자 하였다.
추천시스템(Recommender System, RS)는 정보 과잉 공급 상태에서 사용자들에게 최적화된 정보를 제공하는 시스템이다. RS의 핵심은 사용자의 행동 결과를 정확하게 예측하는 것이다. 이러한 예측을 위해 Matrix Factorization (MF) 방식이 초기에 사용되었으며, 최근 SNS의 발달에 따라 Social Information을 추가적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 간과 되었던 RS 내부 trust cluster를 이용하여 추가적으로 성능을 향상시키고, trust cluster의 특성에 대하여 분석한다. 기존 방법론 3가지와 비교한 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 가장 높은 정확도를 보임을 확인하였다.
산사태 자료에서 환경변수들이 산사태 발생 위험에 어떻게 영향을 주는지 분석하기 위해 현재까지 비동질적 포아송 과정 모형이 주로 사용되어 왔다. 그렇지만, 이 모형은 산사태 자료에서 쉽게 관측되는 산사태 위치의 군집 현상에 대해 설명하지 못한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 우리는 코시 군집 과정을 사용할 것을 제안한다. 그리고, 제안된 방법이 실제 산사태 자료에서 얼마나 모형의 적합도를 개선시키는지 K-함수의 관점에서 살펴보고자 한다. 또한, 코시 군집 과정의 모수 추론을 위해 제안된 다양한 추정 방법의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 일단위로 제공되는 RCP 시나리오를 Poisson Cluster 기법을 활용하여 시간강우량으로 생성할 수 있는 모형을 개발하는데 목적이 있다. 일반적으로 시간단위 강우량의 경우 수자원 설계 또는 강우-유출 분석시 가장 기본이 되는 입력 자료로서 이에 대한 모의기법 확립이 기후변화에 따른 수문학적 영향 검토의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소이다. 그러나 국내 다수 연구를 살펴보면 기후변화 시나리오의 시 공간적 상세화 기법을 활용한 일단위 상세화 연구는 다수 존재하였지만, 일단이 이하의 시간적 규모에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 시단위 상세화 기법시 일반적으로 사용되고 있는 Poisson Cluster 기법을 활용하여 국내 실정에 맞는 시단위 상세화 기법을 개발고자 한다. 본 연구에서는 RCP 시나리오를 시단위강우량 자료로 생성하기 위해 다음과 같은 연구를 진행하였다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP($27km{\times}27km$) 시나리오를 활용하였으며, 1km 격자 단위로 시공간적 상세화 기법을 수행하였다. 둘째, 시공간적으로 상세화 된 자료를 Poisson Cluster 기법을 기반으로 시간단위 자료를 생성하였으며, 기본적인 통계치(평균, 분산, 왜곡도 등)를 활용하여 관측값과 비교 분석 하였다. 마지막으로, 미래 기후변화 시나리오를 동일한 방법으로 시간단위 자료를 생성하고 연 최대값을 추출하여 빈도해석을 통해 미래 극치 확률강우량을 평가하였다. 본 연구 결과 시간단위 자료를 제공함으로써 미래 수자원 설계 및 영향평가를 효과적으로 수행할 것으로 기대되며, 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
부산시의 도심(축)에 속하는 15개 동을 대상으로 2000년, 2005년 두 개 연도를 LQ지수와 군집분석을 통해 도심의 공간기능에 대하여 연구하였다. 2000년도의 LQ지수를 분석한 결과 2차산업은 재래시장과 대규모 상권이 형성된 지역에 특화되어 나타나고 있으며, 3차산업은 금융권이 집중되어 있는 지역에서 특화되어 나타나고 있다. 2005년도의 LQ지수는 2000년도의 LQ지수와 거의 변화가 없었으나, 3차산업에 속하는 도심의 중심업무기능이 구도심에서 급격히 쇠퇴하고 신도심으로 대변되는 서면지역에서 높게 나타나 특화되고 있었다. 이는 과거 구도심의 중심업무기능이 신도심으로 이동함에 따라, 구도심의 도심의 성격을 지닌 주요 기능이 쇠퇴하고 있음을 나타낸다. 그 다음으로 LQ지수를 이용하여 군집분석을 실시한 결과, 3개 군집으로 분류 할 수 있었다. 먼저 1군집은 도심 쇠퇴현상이 나타나는 구도심지역이고, 2군집은 주거기능이 강하게 나타나는 지역이며, 3군집은 현재, 도심의 공간기능이 매우 활발히 일어나고 있는 지역이다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 결과가 도출되었다. 첫째, 구도심의 쇠퇴를 억제할 수 있는 다양한 도심재생방안 수립과 신도심에 대한 종합적이고 체계적인 계획의 수립이 필요할 것이다. 둘째, 산업별 특화도에 따라서 도심 공간기능이 배치되므로 이에 지역에 적합한 산업의 도입과 함께 발전을 할 수 있는 기반의 조성이 필요할 것이다.
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.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.
이 글은 동남권 지역에 형성된 광역적 산업클러스터를 확인하고 그것을 효과적으로 지원하기 위한 방안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 산업클러스터의 광역화와 광역적 거버넌스에 관한 이론 및 선행연구들을 검토하고, 동남권의 기계 금속산업클러스터 형성실태를 분석하였다. 동남권의 산업도시들은 1970년대 후반에 이미 회랑형의 기계 금속산업벨트를 구축하였고 오늘날에는 십여 개의 산업도시들이 긴밀히 연계된 대규모 기계 금속산업클러스터를 형성하고 있다. 동남권 지역에 있어서 산업도시의 연계는 점차 규모가 확대되고 있을 뿐 아니라 제철, 조선, 자동차, 플랜트 분야 등에서 경쟁력이 높아지고 있다. 그리고 지리적 범위도 대구 경북 지역으로 확대되어 이제 그 형태가 목걸이형 혹은 수차(물레방아)형을 갖게 되었다. 그것은 행정구역상으로는 부산, 울산, 경남, 대구, 경북, 전남 일부를 포함하는 것이다. 그리고 이러한 분석에 기반하여, 동남권의 광역적 기계 금속산업클러스터의 산업경쟁력을 강화할 수 있는 정책방안과 거버넌스체계를 모색하였다. 동남권에서 근래에 대두하고 있는 문제는 산업적 연계망의 공간적 범위와 행정구역 간의 불일치이다. 산업클러스터의 광역화에 따라서 이를 효율적으로 지원하는 행정지원체계를 구축하기 위한 현실적인 방안들을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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