1986년 8월부터 12월까지 낙동강 하구에서 161주의 운동성 Aeromona를 분리한 후 42가지의 형태학적, 생화학적 특성은 조사하여 cluster 분석을 한 결과 85% 유사도 수준에서의 3개의 주 cluster와 84% 유사도 수준에서의 2개의 소수 cluster의 5 cluster로 나눌 수 있었다. 각 cluster는 MR반응과 glucose으로부터의 가스생성 여부의 생화학석 특성에 의하여 구분이 되었다. 2개의 소수 cluster를 포함한 5새의 cluster는 교차응집 실험에 의해 크게 2개의 혈청학적 cluster로 나뉘어졌으며, 이러한 결과는 독성실험에 의한 grouping 결과와 일치하였다.
The epiphytic lichen communities were analysed in terms of cluster analysis on forty two stands and eight environmental variables in Mt. Duckyoo. Ordination of stand and species by principal component analysis (PCA) and sum of square algorithm (SSA) gave similar results. Species cluster showed three groups(I, II, III) and stand revealed three groups (A, B, C). Interaction of stand and species cluster was interpreted by analysis of concentration technique. The results indicated a significant cluster structure at the level of different environment variable.
본 연구는 금강 수계 주요 지류인 미호천수계를 대상으로 수계의 공간적 특성을 조사하고, 수질분석과 통계분석을 이용하여 수질에 영향을 주는 주요인을 파악하였다. 조사 대상은 미호천 수계의 본류에서 수질측정망을 운영 중인 7개 지점으로 선정하였고, 2012년부터 2017년까지 6년간 측정망 수온 등 16개 항목, 기상자료 등을 사용하여 다변량 통계분석을 실시하였다. 수질 분석 결과, 유기물질 지표인 BOD와 COD의 6년간 평균 농도는 환경부 수질 및 수생태계 생활환경기준(하천)과 비교하여 III등급(보통)으로 나타났다. 지점별 비교 결과 질소계열과 인계열의 농도는 상류 지점에서 가장 높게 나타났으며, 이후 감소하는 경향을 보이다 수리적, 지형적 영향으로 다시 증가하는 것으로 나타났다. 공간 및 수질 특성을 고려한 계층적 군집분석 결과, 총 3개의 군집으로 평가되었으며, 수계에 유입되는 오염원의 영향이 큰 것으로 나타났다. 각 군집과 본류 전체를 대상으로 실시한 주성분 및 요인분석 결과, 각각 3~4개의 주성분이 추출되었다. 요인분석 결과 제1요인은 본류와 Cluster1,3에서 질소계열 요인과 계절적 요인, Cluster2에서 질소계열 요인과 수온으로 나타나 미호천 수계의 수질에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 질소계열의 농도인 것으로 나타났다.
새 정부의 국정방향인 창조경제는 '창의적 상상력과 과학기술, ICT가 결합하여 활발하게 창업 또는 기존 산업과 융합하고 이를 통해 새로운 시장, 산업 및 일자리가 창출되는 성장전략'이라고 정의할 수 있다. 이러한 맥락에서 혁신 클러스터는 그 정책 목표가 유기적 생태계 관점에서 기술혁신을 촉진하는 것이므로 창조경제 실현의 유효한 정책 수단으로 활용될 수 있다. 이러한 개념적 배경을 기반으로 본 연구에서는 창조경제형 ICT 융합 혁신 클러스터 정책 시사점을 얻기 위해 최근 주목받고 있는 판교테크노밸리 조성 사례를 분석하였다. 먼저 조성 측면에서는 환경 변화에 대한 지방정부의 유연한 대응, 철저한 사전 기획, 민간과 공공의 균형적 참여가 중요한 요인인 것으로 나타났다. 창조경제 활성화 측면에서는 우수인력 집적을 위한 정주여건 확보, 융합을 촉진할 다양한 혁신주체들의 집적과 이들 간의 네트워크 활성화, 창업 촉진을 위한 지원 프로그램 등 창업환경 조성이 중요한 요인으로 분석되었다.
본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.
소나무 직경생장과 기후인자(월 평균기온과 총강수량)와의 관계를 지형적 특성에 따라 분석하기 위하여 월악산국립공원에서 선정한 20개의 임분에서 각각 10여 본의 임목에 대한 연륜을 측정하였다. 각 연륜계열들은 크로스데이팅 한 후, 임령과 임분동태에 따른 임목생장 추세를 제거하기 위하여 표준화함으로써 임분별 연륜연대기를 작성하였다. 연륜의 생장경향을 이용한 집락분석의 결과 20개 임분을 4개의 집락으로 분류할 수 있었다. 집락 Ⅰ 의 사면 방향은 북쪽이었으나, 다른 집락들은 대부분 남족과 남서쪽이었다. 고도는 집락Ⅰ(1개 임분), 집락Ⅱ(10개 임분), 집락Ⅲ(2개 임분)이 305∼580 m이었으나, 집락Ⅳ(7개 임분)는 다른 집락들보다 높은 450~870 m이었다 이중 집락Ⅱ는 다른 집락보다 토심이 얕은 급경사의 암석지에 위치하였다. 지형에 따른 기후인자들과 연륜생장과의 관계를 분석하기 위해 반응함수를 집락별로 실시하였다. 집락Ⅰ은 북사면의 다소 중습한 지역에 위치하여 다른 집락보다 기후인자의 영향을 많이 받지 않았다. 집락 Ⅱ는 강수가 임목생장을 제한하는 주요인으로 나타났는데, 이는 집락 Ⅱ가 낮은 고도에 위치하면서 토심이 얕은 급경사의 암석지에 위치하여 수분에 대한 임목생장의 민감도가 증가한 것이라 생각된다. 집락Ⅲ과 집락Ⅳ는 집락Ⅱ에 비하여 임목생장 개시 이전의 겨울과 이른봄의 기온이 보다 중요한 인자로 나타났다. 이런 결과는 고도 상승에 따른 기온 감소(집락Ⅳ)나 계곡부의 미소지형적 특성에 따른 온도 저하(집락Ⅲ)로 발생되는 결과라 생각된다. 이상의 결과는 GIS를 이용하여 수치화 하여 연륜과 지형이 갖는 시-공간적 정보들을 동시에 분석한 결과이다.
세분화는 크게 목적변수의 유무에 따라 분석방법이 달라지게 된다. 본 논문은 특수법인의 경영지표를 바탕으로 목적변수가 존재하지 않을 경우의 세분화를 통해 전략방향을 도출하는 사례 연구를 제안하고자 한다. 군집분석을 통한 세분화의 경우, 많은 변수를 사용하여 분류를 하게 되면 군집별 특성화가 어렵게 된다. 따라서 군집의 특성을 잘 반영할 수 있는 대표적 요인변수를 요인분석을 통해 추출하고 이 대표요인을 바탕으로 2단계 군집분석을 통한 세분화를 고려하였다. 이를 통해 총 6개의 세분화 군집을 도출하고 각 군집 별 강점요인을 강화하고 약점요인을 보완하는 방향으로 전략방향을 설정하여 제안하고자 한다.
본 논문에서는, 강의 평가에 필요한 설문을 효과적이며 체계적으로 얻기 위한, 대표 문항 추출 방법을 비교하였다. 비교에 사용한 방법은 요인분석(Factor Analysis: FA), FCM(Fuzzy c-Means) 알고리즘과 군집분석(Cluster Analysis : CA) 등으로 이러한 방법들을 사용하여 고려할 수 있는 다양한 형태의 많은 문항들로부터 적은 수의 문항을 추출한다. 추출된 문항은 많은 수의 문항들이 형성하는 클러스터의 대표 문항을 이루고 있다. 이를 위해 여러 개의 설문지로부터 얻은 120 문항의 강의 평가서를 명지대학교 외 3 개 대학교 646명의 학생들에게 평가를 실시하여 데이터를 얻었는데 학생들은 주어진 문항에 대하여 "매우 그렇다", "그렇다", "보통이다", "그렇지 않다", "매우 그렇지 않다", 그리고 "해당 없다"까지의 6등급으로 응답하였다. 각 문항에 대한 학생들의 응답 성향을 분석하여 약 25문항을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 비교 분석한 요인분석, FCM알고리즘과 군집분석 등의 기법은 매우 유사한 설문을 추출할 수 있었다.
기계학습 알고리즘은 기준 함수를 채택하여 데이터를 처리하고 학습 모델을 유도한다. 군집분석에서 사용하는 기준 함수는 어떤 형태로든지 선호성을 내포하게 되고 이를 통해 유사한 데이터끼리 묶어 준 후 이를 구성하는 변수와 값들을 특정하여 군집을 정의하게 된다. 군집분석에서 사용하는 카테고리 유용도와 분할 유용도 점수가 군집분석 결과물에 어떤 영향을 주는지를 파악하고 이들이 결과에 어떤 편향성으로 이어지는지를 분석한다. 본 연구는 군집분석에 사용되는 기준 함수의 특성에 따라 결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 여러 데이터 세트를 이용해 실험하고 결과를 평가한다.
본 연구는 전라도 지역 시·군·구의 지역 유형 변화를 파악하기 위하여 응급실 환자들의 유출입 현황을 분석하였다. 2014-2018년의 국가응급진료정보망에서 전라도 지역의 자료를 추출하였고, 환자의 주소와 응급의료기관 주소를 활용하여 지역친화도(Relevance index, RI)와 지역환자구성비(Commitment index CI)를 계산하였다. 계산된 지표들을 적용하여 군집분석으로 지역유형을 분류하였고, 비모수적 방법인 크루스칼-왈리스 검정을 사용하여 지역유형에 대한 RI와 CI의 연도별 차이를 살펴보았다. RI와 CI를 활용한 군집분석 결과는 3개의 지역유형으로 구분되었고, 군집 1은 유출형, 군집 2는 유입형, 군집 3은 자체충족형으로 분류되었다. 각 군집(지역유형)에 대한 RI와 CI의 연도별 차이에서는 군집 2(유입형)와 군집 3(자체충족형)은 유의한 차이가 없었다. 군집 1(유출형)은 CI에서는 유의한 차이가 없었고, RI에서 2004년은 2017년과 2018년에 유의한 차이가 있었다. 이는 응급의료 집중화가 심해진 반면, 응급의료 환경이 개선되었다고 보기는 어려운 것으로 해석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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