The purpose of this study was to analyze 'the natural groupings' of subjects in order to classify highly similar somatotype for clothing construction. The sample for the study was drawn randomly out of senior high school boys in Seoul urban area. The sample size was 425 boys between age 16 and 18. Cluster analysis was more concerned with finding the hierarchical structure of subjects by three dimensional distance of stature. bust girth and sleeve length. The groups forming a partition can be subdivided into 5 and 6 sets by the hierarchical tree of the given subjects. Ward's Minimum Variance Method was applied after extraction of distance matrix by the Standardized Euclidean Distance. All of the above data was analyzed by the computer installed at Korea Advanced Institute of Science and Technology. The major findings, take for instance, of 16 age group can be summarized as follows. The results of cluster analysis of this study: 1. Cluster 1 (32 persons means $18.29\%$ of the total) is characterized with smaller bust girth than that of cluster 5, but stature and sleeve length of the cluster 1 are the largest group. 2. Cluster 2 (18 Persons means $10.29\%$ of the total) is characterized with the group of the smallest stature and sleeve length, but bust girth larger than that of cluster 3. 3. Cluster 3(35persons means $20\%$ of the total) is classified with the smallest group of all the stature, bust girth and sleeve length. 4. Cluster 4(60 persons means $34.29\%$ of the total) is grouped with the same value of sleeve length with the mean value of 16 age group, but the stature and bust girth is smaller than the mean value of this age group. 5. Cluster 5(30 persons means $17.14\%$ of the total) is characterized with smaller stature than that of cluster 1, and with larger bust girth than that of cluster 1, but with the same value of the sleeve length with the mean value of the 16 age group.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권1호
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pp.55-67
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2015
An important problem in cluster analysis is the selection of variables that define cluster structure that also eliminate noisy variables that mask cluster structure; in addition, outlier detection is a fundamental task for cluster analysis. Here we provide an automated K-means clustering process combined with variable selection and outlier identification. The Automated K-means clustering procedure consists of three processes: (i) automatically calculating the cluster number and initial cluster center whenever a new variable is added, (ii) identifying outliers for each cluster depending on used variables, (iii) selecting variables defining cluster structure in a forward manner. To select variables, we applied VS-KM (variable-selection heuristic for K-means clustering) procedure (Brusco and Cradit, 2001). To identify outliers, we used a hybrid approach combining a clustering based approach and distance based approach. Simulation results indicate that the proposed automated K-means clustering procedure is effective to select variables and identify outliers. The implemented R program can be obtained at http://www.knou.ac.kr/~sskim/SVOKmeans.r.
Korea has relied on top down development method, in which companies, research and education institutions move into the industrial complexes established by the government. However, to improve local competitiveness, the paradigm is shifting from the government initiated industrial complex to the clusters based on the cooperative network of the region. Representative case is 'Samcheok-si Fire & Emergency industry cluster construction project' that begun in 2007. AHP technique analysis results on first-stage showed that priority was on policy and network elements, and the results of second-stage analysis show that priority was on Policy incentives to internationalize the cluster and strengthen link,. Cluster branding, Sharing of organizational culture to cope with changes in environment, Creation of group learning culture. The subject of this research is limited to Samcheok-si's the Fire and Emergency Industry cluster formation project. Therefore, the research area and standard should be expanded to increase generality in further researches.
The goal of this research was to understand the patterns of multidimensional engagement in MOOCs. An email with an online survey link was sent to enrollees in an MOOC course. The survey included 35 questions asking about engagement, teaching presence, and learning persistence. The items were validated in the literature, revised for the MOOC setting, reviewed by four professionals in the field of educational technology, and used in the study. A heterogeneous group of 170 individuals gathered through convenience sampling participated in the study. With cluster analysis of the engagement data, three groups were identified: Cluster1, 2, and 3. Cluster 1 scored high on behavioral, emotional, and cognitive engagement. Cluster 2 scored high on behavioral aspects but low on emotional and cognitive engagement. Cluster 3 scored low on behavioral and cognitive engagement but high on emotional aspects. The study addressed cluster-specific learner characteristics and differences in perceived teaching presence and learning persistence. Design strategies pertaining to each cluster were further discussed. These strategies may guide instructors and practitioners in the design and management of MOOCs and should be further validated through future studies.
A cell formation approach based on cluster analysis is developed for the configuration of manufacturing cells. Cell formation, which is to group machines and parts into machine cells and the associated part families, is implemented to add the flexibility and efficiency to manufacturing systems. In order to develop an efficient clustering procedure, this paper proposes a cluster analysis-based approach developed by incorporating and modifying two cluster analysis methods, a hierarchical clustering and a non-hierarchical clustering method. The objective of the proposed approach is to minimize intercellular movements and maximize the machine utilization within clusters. The proposed approach is tested on the cell formation problems and is compared with other well-known methodologies available in the literature. The result shows that the proposed approach is efficient enough to yield a good quality solution no matter what the difficulty of data sets is, ill or well-structured.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1133-1144
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2017
기상자료를 이용한 군집분석은 기상 특성에 근거한 기상 지역의 세분화를 가능하게 하고 군집을 이루는 지형별 기상 특성의 파악을 용이하게 한다. 이때 기상관측자료를 이용한 군집분석은 관측지점의 밀도가 다르기 때문에 우리나라의 기상특성이 고르게 반영되지 못할 수 있다. 반면 수치모델 격자자료는 $5km{\times}5km$ 간격으로 조밀하고 고른 자료의 생산이 가능하므로 우리나라의 기상 특성을 고르게 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기온과 강수량의 수치모델 격자자료를 이용하여 군집분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 기상관측지점에 대한 군집을 결정하였다. 기상 특성이 월별로 상이할 수 있기 때문에 군집분석은 월별로 수행하였으며, K-Means 군집분석 방법의 단점을 보완하고자 계층적 군집분석 방법인 Ward 방법과 결합하여 적용하였다. 그 결과 우리나라 기상관측지점들에 대해 시 공간적으로 세분화된 군집화가 이루어졌다.
Objective: The purpose of this study was to examine natural groupings of the sub-factors of mother's reaction to children's negative emotions. The natural groupings were as follows; the emotion-coaching-reaction, the emotion-minimizing-reaction and oversensitive reaction. In addition, this paper also investigated individual differences in children's emotion regulation by clusters of sub-factors of mother's reaction to children's negative emotions. Methods: The subjects of this study consisted of 318 children. The data were analyzed using cluster analysis and one-way ANOVA. Results: The results suggested four proper clusters, according to the characteristics of mother's reaction to children's negative emotions. Cluster 1 was categorized as 'child centered-emotion coaching', cluster 2 was categorized as 'oversensitive-emotion coaching comorbid', cluster 3 was categorized as 'acception-emotion minimizing confused' and cluster 4 was categorized as 'emotion minimizing-unsupporting.' Additionally, the differences between Emotion regulations in each cluster showed distinct points of interest. In terms of the maladaptive emotion regulation, cluster 3 showed the highest level followed by cluster 4. And cluster 1 and 2 showed the lowest level. Conclusion/Implications: The results of this study helped to find a deeper understanding of the operation of specific clusters of mother's reaction to children's negative emotion and children's emotion regulation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권2호
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pp.117-134
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2012
Cluster industries are geographically concentrated and inter-connected by the flow of goods and services, which is stronger than the flow linking them to the rest of the economy. Photonics industries are one of the fastest growing high-tech industries in the world today. Especially, the city of Gwangju(South Korea) industrial cluster, a specialized complex in photonics industry, produced remarkable results in developing high-quality technologies since it launched the cluster program in 2005. Gwangju photonics industrial cluster will be ranked top level of the world photonics industry. In this sense, this study is aimed at proposing a new research model in which corporate performance influence factors of photonics industrial cluster (i.e., business environment, cooperative relationship, and industry-university-research institute partnership) affect absorptive capacity positively, leading to corporate performance eventually. This study developed a research model to explain the Korean photonics industrial cluster effects, and collected 91 survey responses from photonics based company managers in industrial cluster complex. To prove the validity of the proposed research model, PLS analysis is applied with valid 91 questionnaires. By employing PLS technique, the measurement reliability and validity of research variables are tested and the path analysis is conducted to do the hypothesis testing. In brief, the finding of this study suggests that corporate performance influence factors of photonics industrial cluster affect absorptive capacity positively, and corporate performance as well.
Kim, Seong-Min;Shin, Dong-Il;Yoon, Seong-Tak;Song, Hong-Seon
한국약용작물학회지
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제15권5호
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pp.357-361
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2007
This study was conducted to evaluate the vegetation structure of the Peucedanum japonicum community by the phytosociological method of floristic composition table and cluster analysis on the southern coast of Korea. The vegetation of the Peucedanum japonicum community was classified mainly into 2 communities such as the Miscanthus sinensis community and the Lysimachia mauritiana-Rosa wichuraiana community. The Carex boottiana and Sedum oryzifolium community were classified as the lower rank of Miscanthus sinensis community. On level 1 of the cluster analysis of plant species, they were classified into Lysimachia mauritiana and Rosa wichuraiana group, also Miscanthus sinensis, Carex boottiana and Sedum oryzifolium in Peucedanum japonicum community, which is similar to the community classification shown in the synoptic table. On level 1 of the cluster analysis of relev, inland coast with Jejudo was Lysimachia mauritiana and Rosa wichuraiana of group such as level 1 of the cluster analysis of plant species, and island coast with Geomundo was Miscanthus sinensis Carex boottiana and Sedum oryzifolium of group such as cluster analysis of plant species.
This study analyzed research trends in the field of Practical Arts (Technology & Home Economics) education. From 958 articles published between 2010 and 2018 in the Journal of Korean Practical Arts Education (JKPAE), Journal of Korean Home Economics Education Association (JHEEA), and Korean Journal of Technology Education Association (KJTEA), 958 keywords were extracted and analyzed using NetMiner 4. When the general network structure was analyzed, keywords such as practical arts education, curriculum, textbook, home economics education, and students were high in the degree centrality and closeness centrality, and textbook, practical arts education, curriculum, student, home economics education, and invention were high in the node betweenness centrality. The cluster analysis showed that a four-cluster solution was most appropriate: cluster 1, technology and experiential learning activities; cluster 2, curriculum studies and practical problem; cluster 3, relationships; and cluster 4, creativity and character education. The three journals showed differences in the knowledge network structure: The topics of JKPAE and JKHEEA focused on general content knowledge and curriculum, while the topics of KJTEA were spread across invention and creativity education, and curriculum studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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