In order to calssify smog type durnig the summer season in Seoul, air Quality and meterorological data were analyzed by multivariate analysis. Among 15 variables relating to visibility, 10 variables were selected by multiple regression analysis for clustering of smog types; total suspended particle, sulfur dioxide, ozone, ntrogen dioxide, total hydrocarbon, south-north wind component, ralative humidity, precipitable water, mixing height and air temperature. Somg types were grouped into three clusters using cubic clustering criterion and the mumbers of days in each cluster were contained 74, 28 and 16 days. Each cluster was seperated clearly by sulfur dioxide, precipitable water and air teperature. The first cluster was representative of high ozone concentration and prevailing meterological conditions for ozone formation. Therefore, visibility in the first cluster was considered to be affected by photochemical smog. The third cluster showed characteristics of sulphurous smog type due to the higher concentration of primary pollutant, based on the dry condition than that in another cluster. On the other hand, the characteristic of the second cluster was not relatively clear, but considered to be in an intermediate characteristic between photochemical smog and sulphurous smog type.
This paper deals with the methods for selecting the key research areas, which fit for the large, multi-disciplinary, and long-term programs by making use of Technology Cluster Analysis. This method is applied to mano-technology field at the level of national R&D program. 56 nano-technologies are analyzed and grouped into three main clusters based on the survey data from 180 experts. Three main clusters are \circled1 naro-materials related cluster, \circled2 naro-device related cluster, and \circled3 naro-bio related cluster. These three clusters are coincided with the focused areas of nano-technology in Korea. Each cluster is analyzed in view of its competence position.
The purpose of this study is to provide the fundamental data for a dummy design used I read-made clothing and underwear production I terms of a pattern of breast types based o their morphological characteristics in accordance with different pattern of breast types. The breast's side and frontal views of the breast were measured with 90 junior high school girls of age between 13 and 16 residing in the urban area of Seoul using the plan photogrammetry. 1. The correlation between the side view body measurement and the breast's side and front view were analyzed by using the canonical correlation analysis, whereby the side view body measurement is showing a 39% of the breast's side view and frontal view. 2. The breast's side and front view has been classified by cluster analysis. The results of custer analysis for the breast's side and front view would be turned out the four cluster. 1) The cluster Ⅰ, The most volumed breast's side view.(20%) 2) The cluster Ⅱ, The fastest growing breast's front view.(38%) 3) The cluster Ⅲ, the latest growing breast.(3%) 4) The cluster Ⅳ, the middle degree growing breast.(39%)
The purpose of this study is to develop an inventory to classify task commitment types of science learning and to classify highschool students' task commitment types. Firstly, inventory questions were designed following the literature analysis on the task commitment components which involve self confidence, high goal setting, and focused attention. Prototype inventory underwent the content validity test, pilot test, and reliability test. Through these steps, final inventory was input to 462 high school students and underwent the factor analysis and cluster analysis. Factor analysis confirmed three components of task commitment as the three factors of inventory questions. In order to find how many clusters exist, factors of developed inventory became new variables. Each factor's factor mean was calculated and served as the new variable of the cluster analysis. Cluster analysis extracted five clusters as task commitment types. The 5 clusters were suggested by the agglomarative schedule and dendrogram gained from a hierarchical cluster analysis with the setting of the Ward algorithm and Squared Euclidean distance. Based on the factor mean score, traits of each cluster could be drawn out. Inventory developed by this study is expected to be used to identify student commitment types and assess the effectiveness of task commitment enhancement programs.
The purpose of this study was to compare two analytical methods classifying foot shape. The methods compared were cluster analysis method and foot index analysis method. This study defined the women's foot shape by these methods. 39 foot measurements which were automatically collected using the three dimensional foot scanner were analyzed. 203 Korean women in age 20s were participated in the anthropometric survey. Their foot shapes were classified into 5 foot types by cluster analysis: short & slim shape, flat shape, short & slender shape with slightly distorted toe, long and big shape, and short & wide shape. The foot measurements were also analyzed by the ratio of foot width and length. Five foot types that were classified by cluster analysis and three foot types that were classified by the foot index were compared. The comparison shows that cluster analysis precisely defined foot shapes. It was suggested that made-to-measure shoes making industry may adopt the foot shape analysis method utilizing cluster analysis.
This study classified and analyzed characteristics of residents in public rental housing based on data from the 2018 Housing Survey. First, in order to classify the type of public rental housing resident, the criteria were derived through factor analysis based on the satisfaction evaluation index. Next, based on the factor value, the group was classified by type through cluster analysis, and the satisfaction, characteristics of residential households, and characteristics of rental housing types were analyzed for each cluster. As a result of factor analysis, evaluation of housing facilities, accessibility, and residential comfort was selected as the cluster classification criteria, and a total of four clusters were derived through cluster analysis. As a result of analyzing the characteristics of each cluster, it was found that there was a statistically significant difference in the level of residential satisfaction, characteristics of residents, and detailed types of rental housing. The results of this analysis are expected to be used to improve existing public rental housing or develop new types of rental housing to match the characteristics of residential housing for public rental housing. In addition, in the type integration of rental housing currently being promoted, it is necessary to develop a method of providing differentiated services in consideration of the characteristics of tenants as well as the integration of physical housing types.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.549-557
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2011
In this paper, we apply cluster analysis to "Okayama parking data" that is one of the spatial point patterns data that includes locations and the fare structure of car parking space in Okayama central area. This study classifies the characteristics of small areas through Okayama parking data as well as visualizes the results of the cluster analysis. We develop web applications that connect the results of a cluster analysis and overlay objects including points of balloons and rectangles of small areas over a map of Okayama central area.
In this study, we evaluate financial performance of 21 domestic life insurers using SAW (simple additive weighting), ELECTREII, cluster analysis respectively, and suggest a hybrid approach of combining cluster analysis and ELECTREII to reclassify the life insurers into more meaningful groups according to their respective financial features. We also perform the sensitivity analysis employing ANOVA and Tukey's test to examine the robustness of ELECTREII, which would be influenced by decision maker's subjective preference parameters. Consequently, it is shown that ELECTREII turns out to be a flexible method providing decision makers with useful ranking Information especially under fuzzy decision making situation with incomparable alternatives, and hence it can serve as a complementary method to overcome the weakness of classical cluster analysis.
This study explored the creative thinking styles of children according to cluster analysis and examined group differences in the gender of children. The participants consisted of 250 elementary school students living in Seoul, Korea. Data were analyzed by means of cluster analysis and ${\chi}^2$ test. The results from the cluster analysis based on the scores on the sub-factors of TTCT(Torrance Test of Creative Thinking) suggested the existence of four clusters('Non-creative', 'Divergent creative', 'Elaborate creative, 'Multiple creative'). Additionally, four clusters were found to be differentiated according to gender.
컴포넌트 재사용을 위해 다양한 분류 방법들이 개발되어 왔다. 이러한 분류 방법들은 사용자가 필요로 하는 컴포넌트들을 쉽고 빠르게 접근하는 것을 돕는다. 전통적인 분류 방법들은 분류 구조 생성을 위한 도메인 분석 노력, 컴포넌트 사이의 관계 표현, 도메인 진화에 따른 분류 구조 유지 보수의 어려움, 그리고 한정된 도메인 적용과 같은 문제들을 포함한다. 본 논문은 이러한 문제들을 언급하기 위해 복합 클러스터 분석 기반의 컴포넌트 분류 방법에 대해 묘사한다. 안정적인 분류 구조 자동 생성을 위해 계층 클러스터 분석 방법과 새로운 컴포넌트의 자동 분류에 대해 비계층 클러스터 분석 개념은 결합된다. 제안된 방법에 의해 생성된 클러스터 정보는 관련 컴포넌트들에 대한 도메인 분석 과정을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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