• 환경생물
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• 제28권3호
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• pp.133-142
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• 2010

다도해해상국립공원의 비금.도초지구인 우이도 해역의 조하대에 서식하는 대형무척추동물의 생물다양성, 생물량(개체수 및 생체량) 및 군집구조를 파악하기 위하여 2008년 5월과 9월에 현장조사를 실시하였다. 조사 기간 중, 총 63종 1.4 $m^{-2}$, 3,750개체(268 inds. $m^{-2}$)와 156.14 gWWt (11.15 gWWt $m^{-2}$)의 대형무척추동물이 출현하였다. 출현 종수, 개체수 및 생체량에 있어서 환형동물문의 다모류가 가장 우점하였고, 점유율은 각각 42.85%, 79.36% 및 54.49%이었다. 개체수에 근거한 상위 5위까지의 우점종은 다모류의 가는버들갯지렁이(Notomastus latericeus), Scolelepis sagittaria, Amaeana occidentalis, 단각류의 일곱가시긴뿔옆새우(Mandibulophoxus mai) 및 다모류의 치로리미갑갯지렁이(Glycera chirori) 등이었다. 상위 5위 우점종들이 차지하는 밀도는 2,700개체로 전체의 72.00%를 차지하였다. 연구해역에 서식하는 대형무척추동물의 군집구조를 파악한 결과, 연구해역의 대형무척추동물 군집은 크게 3개의 정점군과 3개의 정점(5월과 9월의 정점 6 및 9월의 정점 5)으로 구분되었다. 이 중 정점군 1은 S. sagittaria와 단각류 3종(일곱가시긴뿔옆새우, Mono-culodes sp. 및 두가시긴뿔옆새우)이 우점하였고, 정점군 2는 가는버들갯지렁이, A. occidentalia 및 단각류의 Urothoe sp. 등이 대표적이었다. 마지막으로 정점군 3은 다모류의 Scolelepis sp., H. filiformis 및 투구갯지렁이 (Sigambra tentaculata) 등이 특징적이었다. 이상을 종합하면, 정점군1은 모래가 많은 정점에서, 정점군 2는 모래와 펄이 혼합된 퇴적상의 정점에서, 그리고 정점군 3은 상대적으로 펄이 많은 정점에서 높은 밀도를 나타낸 종들로 구성되었음을 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구해역에서 5월과 9월에 출현한 대형무척추동물 군집은 기질로서 작용하는 퇴적물의 특성에 의해 그 구조를 달리하는 것으로 파악되었다.

• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
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• pp.138-138
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• 2003

우리나라 전남 동부 연안에서 확인된 해마 서식지를 대상으로 해마 이외의 혼재 유영 어류에 대한 생태 조사를 실시하였다. 조사는 전남 동부 연안의 해마의 서식이 확인된 수역에서 임의의 3 정점 (A, B, C)을 지정하여 채집하였다. 해마 채집 및 혼재 어류상 조사에는 소형 선박을 이용하였으며, 길이 45m, 폭 5m, 망목 크기 6~8mm의 어구를 사용하여 서식 생물을 채포하였다. 그리고 1회에 어획된 전 어종을 한 조사군으로 설정하였고 채집된 해마와 혼재 어종에 대해서는 각 어종별 분류키를 이용하여 분류하였다. 그리고 해마와 혼재 어류에 대해서는 0.1mm 범위에서 전장과 체장을 측정하였으며, 1mg 범위에서 체중을 측정하였다. 임의로 선정한 각 조사 정점별 채집된 해마와 혼재 어류상은 다음과 같다. 확인된 서식지는 전남 동부의 여수와 고흥 연안으로 각 지역별로 서식하고 있는 해마의 종류는 다소 차이가 있었는데 조사 정점 A와 B에서는 산호 해마 hippocampus sp. of. japonicus만이 관찰된 반면, 정점 c에서는 산호해마, 가시해마 Hippocampus sp. of. histrix, (참)해마 Hippocampus sp. cf. coronatus의 3종이 모두 관찰되었고 채집된 개체수도 정점 A와 B에서 1개체씩만이 관찰된 반면 정점 C에서는 5개체가 채집되어 다른 조사 정점에 비교하여 종의 수 및 개체수에서 매우 높은 결과를 나타내었다. 각 조사 정점별 관찰된 유영 어류상은 정점 A에서는 7종, 정점 B에서는 6종 그리고 정점 C에서는 12종의 어류가 관찰되었고, 이들 중 해마를 제외한 혼재 어종 수는 정점 A, B 및 C에서 각각 6종, 5종, 9종이 관찰되었다. 혼재 어종 중 감성돔, 복섬, 두줄 망둑, 실비늘치, 주둥치는 조사정점 A, B, C 모두에서 관찰되었다. 이 결과는 해마의 서식장 또는 산란장이 되는 조사 정점 C (36개체)가 다른 조사 정점 A (53개체)와 B (67개체)에 비교하여 해마의 어린 치어 또는 해마 성체를 포식할 수 있는 포식자의 개체수가 현격하게 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 임의의 3 조사 정점에서 혼재 어종의 출현 종 수를 비교한 결과에서는 오히려 정점 A에서 6종, 정점 5에서 5종 그리고 정점 C에서 8종으로 나타나 정점 C에서 다소 높은 혼재 어종 수가 관찰되었다. 결국 해마의 서식지 주변 혼재 어종 특히, 혼재 어종의 개체수가 많을수록 해마의 서식 밀도를 감소시킬 가능성이 있는 것을 알 수 있었다. 한편, 다른 조사 정점에 비교하여 정점 C에서 출현 종 수가 높음에도 불구하고 출현 개체수가 매우 낮은 이유로 혼재 어종도 자어 또는 치어 시기에 해마 성체의 먹이로서 이용되었을 가능성도 배제할 수 없을 것으로 판단된다. 2003년 9월 (2일간)에 우리나라 전라남도 동부 연안에서 채집된 해마는 하루 오전과 오후 조석에 맞추어 4회에 걸쳐서 총 30여회 투망 작업한 결과 3종 62개체가 채집되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.102-111
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• 2004

단순 다각형 P의 가시성 다각형을 점이나 에지와 같은 P에서의 가시원으로부터 가시적인 점들의 집합을 말한다. 가시성 다각형은 점들의 ,집합이므로 가시성 다각형들에 대해 교집합, 합집합, 차집합 등과 같은 집합 연산을 수행할 수 있다. 두 가시성 다각형의 교집합은 해당되는 두 가시원으로부터 동시에 보이는 점들의 집합이고, 합집합은 하나 이상의 가시원으로부터 보이는 점들의 집합이다. 두 가시성 다각형의 차집합은 하나의 가시원으로부터만 보이는 점들의 집합이다. 모두 n개의 정점을 가진 두 개의 일반적인 다각형에 대해 집합 연산을 수행하는 기존의 알고리즘으로 가장 효율적인 알고리즘은 O(nlogn + k) 시간이 소요된다, k는 집합 연산의 출력의 크기이다. 그러나 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 O(n) 시간에 교집합, 합집합, 차집합을 구하는 최적인 알고리즘을 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.157-165
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• 2010

본 논문에서는 컨벡스 헐을 이용한 구 좌표계 기반 실시간 렌더링 알고리즘이 제안되었다. OpenGL 렌더링 파이프라인은 물체의 모든 정점들을 고려하지만, 제안된 방법은 물체의 가시 삼각형들을 검사하여 보이는 정점들만을 고려한다. 본 논문에서는 구좌표계 표현에서의 물체의 가시 영역을 결정하기 위하여, 카메라 절두체를 이루는 6개의 평면 방정식과 물체의 경계구와의 기하 관계를 이용한다. 또한 대상 물체의 컨벡스 헐(convex hull)의 최대 측면 성분(maximum side factor)을 고려하여 은면(hidden surface)을 제거하는 효과적인 방법이 구현되었다. 실험결과로부터 결과 영상이 원본 영상과 거의 같고, 렌더링 성능이 크게 개선됐음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권12호
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• pp.640-647
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• 2002

본 논문에서는 에지 가시성에 관련된 문제를 재구성 가능한 메쉬(RMESH)에서 상수 시간에 해결하는 것을 고려한다. 에지 가시성에 관련된 기본적인 문제들로 다음의 세 가지 문제를 살펴볼 수 있다. 첫째, 주어진 다각형이 어떤 에지로부터 가시적인가를 판별하라. 둘째, 주어진 다각형을 볼 수 있는 모든 에지를 구하라. 셋째, 주어진 다각형에서 어떤 에지로부터의 가시적인 영역, 즉, 가시성 다각형을 구하라. 이들 문제를 상수 시간에 해결하기 위하여 본 논문에서는 두 에지 사이의 가시성에 관한 다음의 문제를 고려한다: 단순 다각형 P의 두 에지 e와 f가 주어져 있을 때 e로부터 가시적인 f의 영역을 구하라. 본 논문에서는 이 문제를 N-N RMESH에서 상수 시간에 해결하는 알고리즘을 제시한다. 여기서 N은 P의 정점의 개수이다. 이 알고리즘을 이용하면 에지 가시성에 관련된 기본적인 문제들을 모두 RMESH에서 상수시간에 해결할 수 있다. 특히, 세 번째 문제를 N-$N_2$ RMESH에서 상수 시간에 해결하는 것이 가능하다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.130.2-130.2
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• 2012

태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류를 잘못 분류할 수도 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군의 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)과 함께 모든 흑점을 정점(Vertex)으로 하고 그 사이를 연결하는 간선(Edge)으로 하는 간선의 거리 합이 최소인 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 작성하였다. 이 최소신장트리를 사용하여 흑점군을 검출하고 가장 면적이 큰 정점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2004

본 논문에서는 Navigation Mesh로 이루어진 3D 게임에서 가시성 그래프(Visibility Graph)와 $A^*$ 알고리즘을 혼용한 효율적인 경로 탐색 방법을 제안한다. Navigation Mesh로 지형을 생성할 때 이동에 꼭 필요한 Mesh로만 최대한 단순하게 지형을 구성하는 경우에는 경로 탐색을 위하여 $A^*$ 알고리즘을 적용할 수 있으나, 일반적으로 세밀하게 구성된 Navigation Mesh에서 $A^*$ 알고리즘을 적용할 경우 탐색할 공간이 많아지기 때문에 경로 탐색이 매우 비효율적이 된다. 세밀하게 구성된 Navigation Mesh에서도 효율적인 탐색을 하기 위해서 본 논문에서는 가시성 그래프를 이용하여 탐색 공간을 줄이는 방법을 사용하였다. 장애물들의 정점을 찾아 반드시 통과하여야 하는 mesh 들을 선정하고 $A^*$의 휴리스틱 함수를 이 mesh들을 지나가는 거리로 정의함으로써 기본적인 $A^*$ 알고리즘을 수행하는 것보다 탐색을 위하여 방문하는 mesh들의 수를 현저히 줄일 수 있었다.

• 한국버섯학회지
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• 제16권4호
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• pp.334-337
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• 2018

유버섯자원 개발을 위한 기초자료를 확보하기 위해용용 흰가시광대버섯(A. virgineoides)의 정점조사지역 내 발생양상과 기온의 변화양상을 조사하였다. 버섯발생전 60일간의 기온변화는 조사지역에 따라 다르게 나타났으며, 특히 발생전 20일간의 기온분포는 발생여부와 조사지역에 따라 상반되는 양상을 보였다. 흰가시광대버섯은 활물공생균으로 기온, 강수량, 상대습도 등과 같은 기상환경뿐만 아니라, 식물분포, 토양미생물, 토양유기물 등 다양한 환경요인이 자실체의 발생에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기온변화 양상만을 분석한 결과, 흰가시광대버섯의 발생과 기온과의 관련성은 조사지역별로 다른 양상을 보였으며, 흰가시광대버섯의 재배생산기술을 개발하기 위해서는 식물상과 토양환경에 대한 정밀한 조사분석을 통해 자실체발생을 좌우하는 요인의 구명이 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.195-202
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• 2022

지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.

• 환경생물
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• 제27권1호
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• pp.124-133
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• 2009

본 연구는 한려해상국립공원 해역에 서식하는 대형저서동물의 군집구조를 파악하기 위하여 2005년 6월에 현장조사를 실시하였다. 현장조사는 거제 해금강지구에서 여수 오동도지구에 이르는 총 25개 정점을 대상으로 실시하였다. 조사 결과, 총 284종의 대형저서동물이 출현하였고, 단위면적당($m^2$)개체수와 생체량은 각각 2,002개체와 154.92 gWWt이었다. 개체수와 생체량의 자료를 기초로 LeBris index(1988)를 이용하여 상위 20까지의 우점종을 선정하였다. 개체수에 있어서 상위 20위 우점종은 전체 출현 밀도의 47.64%를 점유하였고, 중요 우점종은 다모류의 긴자락송곳갯지렁 이(S. longifolia), I. pulchella, M. californiensis, M. multibranchiata, Tharyx sp. 1 및 이매패류의 아기반투명조개(T. fragilis)등이었다. 반면, 생체량에 있어서는 상위 20위 우점종들이 전체 중량의 70.47%를 점유하였고, 이 가운데 극피동물문의 염통성게(S. lacunosus), 연안거미불가사리 A. cadicola)와 이매패류의 새조개(Fulvia mutica)의 생체량이 높았다. 출현 종의 개체수 자료를 기초로 다변량분석(집괴분석과 다차원배열법)을 실시한 결과, 크게 2개의 정점(정점 1과 4)과 2개의 정점군으로 구분되었다. 이 중 정점군 1은 펄함량이 우세한 정점들로, 정점군 2는 죽은 패각과 모래함량이 높은 정점군으로 대별되었다. 특히, 펄함량이 높은 정점 군에서는 다모류의 양손갯지렁이(M. japonica), 오뚜기갯지렁이(S. scutata), P. pinnata, Tharyx sp. 1과 절지동물문의 단각류(옆새우류)에 속하는 M. sinense 및 E. sechellensis 등이 우점하였다. 반면, 모래함량이 많은 그룹 2에서는 다모류의 I. pulchella, M. multibranchiata, 단각류의 두가시육질꼬리옆새우(M. acherusicum), 극동육질꼬리옆새우(G. japonicus) 및 연안거미볼가사리가 특징적이었다.