2. 자기조직화지도(SOM： SeLf-Organizing Map)
SOM은 Kohonen(1982)이 개발한 자율 학습(unsupervised learning) 방법 중 하나로, 투영(projection)과 군집 분석(cluster analysis)을 동시에 실시할 수 있는 빅데이터 기법이다. Kohonen은 원래 SOM을 대뇌피질의 시각화에 활용하였는데, 대용량의 데이터를 설명하는 데 용이하여 최근 데이터 마이닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 한편, 대용량의 데이터를 설명하기 위해서는 데이터의 개수를 줄이거나 데이터의 차원을 축소하는 두 가지 방법을 활용할 수 있다. 군집 분석은 전체 데이터를 몇 개의 군(cluster)으로 구분하는 것으로, 소수 군집들의 평균적인 특성을 통해 전체 데이터를 대변하는 데이터 개수의 축소 방법이라 할 수 있다. 반면 Cox and Cox(2001)와 같은 mapping 방식은 고차원의 데이터를 저차원 공간으로 투영(project)하는 것으로, 데이터의 양을 줄이지 않고 데이터가 가진 정보를 보유한다는 점에서 데이터 차원의 축소 방법이라 할 수 있다. SOM은 이처럼 군집 분석이 가진 데이터 축소와 투영 방법이 가지는 차원 축소의 장점을 모두 살려 데이터를 분석하는 방법이다. 
SOM은 데이터가 지도 상에 구현되어 직관적으로 각 노드에 속한 구성원의 프로파일을 작성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 상대적으로 실행이 용이한 알고리즘으로 구성되어 있으며, 새로운 데이터를 이미 구현된 지도에 표현할 경우 동 데이터가 어느 노드에 속하게 될지 분류(classification)가 가능하다. 예를 들어 여러 국가들의 데이터를 활용하여 금융안정 상황에 대한 SOM을 구성한 다음, 새로운 국가의 데이터를 해당 SOM에 지도화하여 그 국가의 금융안정 상황을 분류할 수 있다. 다만 SOM은 결측치(missing value)나 자료가 불균형한 경우 적용이 어려운 단점이 있다. 
Vesanto and Alhoniemi(2000)은 이러한 SOM의 특성을 이용하여 SOM을 한번 실행하여 얻은 노드들에 다시 SOM을 적용하는 2단계 SOM 방법을 제시하였으며, Marghescu(2007)는 이러한 2단계 SOM이 다른 방법들에 비해 강건한 결과를 도출함을 보였다. 본고에서는 Kohonen(2001)의 서베이 연구와 Sarlin(2011)을 중심으로 기본적인 SOM 방법을 소개하고자 한다. 
한편 SOM을 실행하기 위해서는 노드의 개수(SOM의 크기) 및 최종 SOM 결정을 위한 반복실행 회수 등을 연구자가 사전에 결정해야 한다. 보통 노드의 중심까지의 거리가 일정 수준 이하가 될 때까지 반복하거나 새로운 반복시행에서 줄어드는 거리가 일정 수준 이하가 될 때까지 계속 알고리즘을 수행한다.