PURPOSES : In this study, a preliminary study on the optimal clustering techniques for the preprocessing of pavement management system (PMS) data was conducted using K-means and mean-shift techniques to improve the correlation between the dependent and independent variables of the pavement performance model. METHODS : The PMS data of Jeju Island was preprocessed using the K-means and mean-shift algorithms. In the case of the K-means method, the elbow method and silhouette score were used to determine the optimal number of clusters (K). Moreover, in the case of the mean-shift method, Scott’s rule of thumb and Silverman’s rule of thumb were used to determine the optimal cluster bandwidth. RESULTS : The optimal cluster sets were selected for the rut depth (RD), annual average daily traffic (AADT), and annual maximum temperature (AMT) for each clustering technique, and their similarities with the original data were investigated. Additionally, the correlation improvement between the dependent and independent variables were investigated by calculating the clustering score (CS). Consequently, the K-means method was selected as the optimal clustering technique for the preprocessing of PMS data. The K-means method improved the correlations of more variables with the dependent variable compared to the mean-shift method. The correlations of the variables related to high temperature—such as the annual temperature change, summer days, and heat wave days—were improved in the case wherein the AMT, a climate factor, was used as an independent variable in the K-means clustering method. CONCLUSIONS : The applicability of the clustering methods to preprocessing of PMS data was identified in this study. Improvements in the pavement performance prediction model developed using traditional statistical methods may be identified by developing a model using clustering techniques in a future study.

안정동위원소 분석기법(SIA)은 생태학 및 환경학적 측면에서 유기물의 기원 추적 및 생지화학적인 문제를 해결함에 있어서 유용하기 때문에 그 사용이 꾸준히 증가되고 있다. C, N, S, H, O 등의 원소는 모두 하나 이상의 동위원소를 가지고 있으며, 동위원소 조성비는 질량분석기를 이용하여 매우 정밀하게 측정할 수 있다. 이러한 동위원소 조성비는 물리적, 화학적, 생물학적 반응을 통한 분별작용으로 인하여 예측 가능한 방식으로 변경된다. 더 나아가 안정동위원소 기법은 생태와 환경 학문에서 유기물의 기원을 밝히고, 생태계내 먹이망 구조를 밝히고, 영양염 등의 질산염 순환을 이해하고, 동물의 이동경로를 밝히고, 오염원을 추적하는 등 매우 강력한 도구로서 사용할 수 있다. 그러므로 생태학 및 환경학 분야에서 안정동위원소의 활용이 매우 유용하다.

본 논문에서는 국내의 지진자료를 이용하여 지진특성을 추정하기 전에 적용할 수 있는 사전자료처리기법을 종합적으로 검토하였다. 사전처리 기법으로는 계기보정, 센서검교정상태 확인, 윈도우에 의한 스펙트럼 왜곡 최소화, non-causal ringing에 의한 초동 왜곡 보정 기법을 분석하였으며, 자료 선택시 주파수 영역의 S/N비 확인 및 포화된 자료의 사용가능성 여부를 제시하였다.