• 제목/요약/키워드: Clustering, Taxonomy

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국내 식물 형태 연구에 사용된 다변량분석 논문에 대한 재고 (A Review of Multivariate Analysis Studies Applied for Plant Morphology in Korea)

  • 장계선;오하나;김휘;이흥수;장진성
    • 한국산림과학회지
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    • 제98권3호
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    • pp.215-224
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    • 2009
  • 최근 10여년간(1997-2008년) 국내 식물 형태관련 연구논문중 주요 3개 학회지(한국임학회지, 한국식물분류학회지, 한국육종학회지)와 기타학회지(한국자원식물학회지, 생명과학학회지, 약용작물학회지, 한국양봉학회지, 원예과학기술지, 원예학회지) 등에 발표된 다변량 분석 54개 논문을 재검토하였다. 이들 논문에서 주성분 분석(PCA), 유집분석(CA)이 가장 많이 사용되었는데 본 연구는 이와 관련된 분석방법과 기초 통계 분석의 문제점을 검토하였다. 주성분 분석의 문제점은 기존 표본에 추출과 자료의 정규분포성에 대한 가설을 무시하는 것으로서 분산과 공분산을 구할 수 없는 정성형질을 섞어 사용하여 주성분 분석의 결과를 왜곡하여 분석하는 것이었다. 또한, 유집분석은 분석방법론에 따라 상당한 차이를 보여 정량적 형질 보다는 정성적 형질로 계수화하여 분석함을 권장하지만 대부분 정량적 형질로 분석하여 실제 상호 분석 대상군 간의 관계가 형성되지 않는 계단상 모양을 보였다. 또한, 일부 연구논문에서는 통계적 가설을 무시하고 임의로 자료를 해석하는 것도 자주 발견되는 문제점 중 하나였다. 주성분분석에서 주의해야 할 점은 주로 정량적 형질 사용이 권장되며, 이외 일정 수 이상의 변량(20여개 이상)과 적절한 개체수(40-50개 이상)가 필요하다는 것이다. 유집분석(혹은 군집분석)은 분석 대상을 강제로 유집시키는 성향이 있어 통계적 검증 방법을 사용하지 않고 단순히 거리 계산법 혹은 알고리즘 분석 방법에 의해 결과에 상당한 차이를 보이기 때문에 정량적 형질만을 근간으로 한 유집분석은 자제할 필요가 있다. 모든 자료를 쉽게 분석하기 위해서 단순히 통계적 방법론에 의존하기 보다는 연구목적과 일치한 분석 방법론을 적용하고자 하는 노력이 필수적이다.

지식 생성 및 활용을 위한 지식 커뮤니티 효과 분석 (Analysis of Knowledge Community for Knowledge Creation and Use)

  • 허준혁;이정승
    • 지능정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.85-97
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    • 2010
  • 지식의 생성과 활용의 원천으로서 인터넷 커뮤니티를 '지식 커뮤니티'로 정의할 때 지식 커뮤니티는 '검색엔진', '공개공동체', '전문공동체', '활동공동체'의 4대 유형으로 구분되며 개별 지식 커뮤니티는 시간이나 환경의 변화에 따라 각 유형을 넘나들며 변화하고 있다. 변화하는 지식 커뮤니티를 기업경영에 적절하게 활용하기 위해서는 각 지식 커뮤니티 유형별 활용전략이 절실함에도 불구하고, 지식 커뮤니티 유형별 효과 분석과 활용전략에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 지식 커뮤니티 유형별 분류에서 제안한 4대 지식 커뮤니티 유형에 대해 지식 생성 및 활용에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 도출함으로써 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하고자 한다. 첫째, 관련 선행연구를 통해 지식 커뮤니티 유형별로 지식의 생성과 활용에 영향을 미치는 요인을 적합성, 신뢰성, 체계성, 충실성, 유사성, 피드백, 이해도로 파악하였다. 둘째, 유형별 대표사이트에 30개의 실제 질문을 질의하여 전문가의 평가를 통해 각 요인을 평가했다. 마지막으로 Stepwise 회귀분석을 이용해 각 유형별로 지식 커뮤니티의 지식 생성과 활용에 영향을 미치는 주요 요인을 도출했다. 회귀분석 결과 검색엔진 유형의 지식 커뮤니티는 신뢰성과, 공개 공동체 유형은 적합성과, 전문공동체 유형은 신뢰성 및 유사성과, 활동공동체 유형은 충실성 및 유사성과 높은 상관관계가 있었다. 본 연구에서 제시한 지식 커뮤니티 유형별 영향요인에 대한 실증분석 결과는 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하는데 유용할 것으로 기대된다.