K-평균 군집방법을 이용한 데이터 융합에 의한 폐기물 데이터 분석

• 영문명: Waste Database Analysis Using K-means Clustering by Data Fusion
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박희창(Hee-Chang Park) 조광현(Kwang-Hyun Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.4, 1271~1279쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.08.30

국문 초록

군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 분류하는 데 쓰이는 기법으로 본 논문에서는 군집분석의 알고리즘 중 하나인 k-평균 군집분석을 사용한다. 비 계층적 방법 중의 하나인 k-평균 군집분석은 계층적 군집분석에 비하여 연구자가 각 군집의 결과를 비교하여 군집의 특성이 가장 잘 파악되는 k개의 군집을 선택할 수 있다. k-평균 군집분석은 시장 조사, 패턴 분석, 패턴 인식, 이미지 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 각 연도별 폐기물 발생량에 대하여 데이터 융합의 방법으로 k-평균 군집분석을 적용하여 각 연도별 발생량에 대한 군집의 특성이 명확히 구분되는 하나의 대표된 정보를 추출하고 이 정보를 바탕으로 1999년 2002년 경상남도에서 조사된 경남통계연보에서 추출된 지역 여건 데이터의 특성을 파악한다. 본 연구 결과를 바탕으로 보다 세분화된 지역여론을 반영한 환경정책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

영문 초록

Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering among several clustering techniques. The k-means clustering is an iterative algorithm in which items are moved among sets of clusters until the desired set is reached. k-means clustering has been widely used in many applications, such as market research, pattern analysis or recognition, image processing, etc.We analyze waste database using k-means clustering by data fusion for environmental information. We can use these k-means clustering results for environmental preservation and improvement.

목차

1. 서론

2. 자료 구축 및 k-평균 군집분석 적용

3. k-평균 군집분석을 이용한 데이터 융합에 의한 자료 분석 결과

4. 결론

참고문헌

키워드

군집분석 데이터마이닝 데이터 융합 폐기물 데이터베이스 k-평균 군집분석 clustering data mining data fusion k-means clustering waste database.