효율적인 악취관리를 위해서는 민원지역에서 발생한 악취를 분류하고, 그 악취원을 분 석해야 한다. 이를 위해서는 민원지역에서 발생한 악취를 나타낼 수 있는 악취대표패턴과 악취원의 냄새가 필요하다. 이에 본 논문에서는 민원지역의 악취분류를 위해 k-mean 알고리즘을 이용하여 악취데이 터에 대한 군집화를 수행하였다. 그 결과 생성된 악취대표패턴과 미리 측정된 악취원별 냄새와의 유사도를 비교하여 악취에 대한 분류를 수행하였다. 또한, 대기 중에서 여러 악 취가 섞였을 경우를 고려하여 non-negative least square를 이용하여 해당 악취에 대해 책임 이 있는 하나 이상의 악취원과 기여도를 추적하였다. 이러한 본 연구의 성과는 악취 관련 민원해결에 기여할 것으로 사료된다.

교통사고 분석구간 선정은 유사한 사고유형을 하나의 동일집단으로 처리함으로써 분석의 효율성을 높이고, 효과적인 개선 사업을 위해 그 순위를 결정하는데 필요한 작업이다. 기존에는 도로이정에 기초하여 균등하게 분할하는 방법을 주로 사용하여 왔는데 사고간의 유사성을 전혀 고려하지 못하는 단점이 있다. 따라서 최근 도로이정보다는 사고간의 유사성을 고려하여 구간을 선정하는 방식인 Slider length 적용기법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 Slider length 적용기법의 한 방법론으로써, 군집분석에 사용되는 비계층적 분류기법인 K-평균법을 사용하여 가장 인근거리에 발생된 사고들이 최대한 하나의 집단으로 분류될 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 또한 이의 검증을 위해 경부고속도로 부산방향으로 총연장 25.6km구간에 대하여 균일간격에 의한 분할방식과 K-평균법을 이용한 분할방식에 대해 상호 비교를 통해 그 효율성을 검토하였으며, K-평균법이 사고의 유사성이나 인접성을 감안하여 효율적으로 분석구간 선정에 적용될 수 있음을 검증하였다.

유황 분석을 통해 산정된 갈수량, 저수량, 평수량, 풍수량은 수자원의 이용 및 관리에 있어서 매우 중요한 유량 지표이다. 하지만, 유황분석에 의해 유황에 따른 유량은 산정되어지고 있으나, 시설물 운영을 위한 유황에 따른 기간이 선정되어 있지 않기 때문에 실무자의 판단을 통해 유황 시기를 결정하여 보 및 댐의 운영이 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 낙동강에 위치한 달성보 지점에 대하여 subtractive 기반 K-mean 클러스터링 기법과 클러스터 검증지수를 통해 실제 유황이 가지는 패턴을 분석하였다. 분석결과, 3개의 유황 패턴이 나타나고 있는 것으로 밝혀졌다. 이에 따라서, 각 유황 패턴이 나타나는 기간을 분석하여 유황 패턴별 시기를 결정하였다.