• Title/Summary/Keyword: 군집크기

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Forest Structure of the Hwaomsa Valley and the Piagol Valley in the Chirisan National Park -Forest Community Analysis by the Classification and Ordination Techniques- (지리산국립공원 화엄사계곡 및 피아골계곡의 삼림군집구조에 관한 연구 -Classification 및 Ordination 방법에 의한 식생분석 -)

  • Park, In-Hyeop;Choi, Young-Cheol;Cho, Woo
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.5 no.1
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    • pp.42-53
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    • 1991
  • The Hwaomsa valley forest and the Piagol valley rarest in Mt. Chiri were studied to investigate forest structure and succession. Thirty plots in the Hwaomsa valley forest and thirty-nine plots in the Piagol valley forest were set up, and vegetation analysis of TWINSPAN classification and DCA ordination was carried out. The size of each plot was 20m $\times$ 25m, and the trees above 2cm DBH in each plot were measured. The Hwaomsa valley forest and the Piagol valley forest were classified into four communities and three communities by the altitude, respectively. The successional trends of major tree species seem to be from Pinus densiflora and Quercus mangalica through Quercus serrata to Carpinus spp. in the Hwaomsa valley forest. and from Quercus mongalica through Quercus serrata to Carpinus Spp. in the Piagol valley forest. The Hwaomsa valley is assumed to be interfered by the man more, and develop into the climax less than the Piagol rarest.

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Plot Size for Investigating Forest Community Structure(I) -Adequate Number of Plots of Tree Stratum in a Mixed Deciduous Forest Community at Sobaeksan Area- (삼림군집구조 조사를 위한 조사구 크기에 관한 연구(I) -소백산지역 활엽수혼효림군집 교목층의 적정 조사구수-)

  • 박인협;이경재;조재창
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.6 no.2
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    • pp.162-167
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    • 1993
  • A mixed deciduous forest community in Mt. Sobaek was studied to determine the adequate number of plots of tree stratum for investigating forest community structure. Twenty l0m $\times$ l0m plots were set up iii the studied forest community, and species area curve. performance curve and statistical method were carried out. According to species-area curve, the minimal number of plots where a given percentage increase in number of plots produced less than the same percentage increase in number of species was eight. The minimal number of plots where a given percentage increase in number of plots produced less than the half of the percentage increase in number of plots was eleven. According to performance curve by importance value of the major species, the minimal number of plots where the dominant species was distinguished from the subdominant species was five. The minimal number of plots where the subdominant species was distinguished from each other was ten. Therefore, ten l0m $\times$ l0m plots seems to give an adequate sample for investigating structure of the studied forest community. Similarity index between the ten plots and total twenty plots was above 90%, and 95% confidence interval of species diversity of the ten plots was $\pm$ 0.073.

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A Mesh Partitioning Using Adaptive Vertex Clustering (적응형 정점 군집화를 이용한 메쉬 분할)

  • Kim, Dae-Young;Kim, Jong-Won;Lee, Hae-Young
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.15 no.3
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    • pp.19-26
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    • 2009
  • In this paper, a new adaptive vertex clustering using a KD-tree is presented for 3D mesh partitioning. A vertex clustering is used to divide a huge 3D mesh into several partitions for various mesh processing. An octree-based clustering and K-means clustering are currently leading techniques. However, the octree-based methods practice uniform space divisions and so each partitioned mesh has non-uniformly distributed number of vertices and the difference in its size. The K-means clustering produces uniformly partitioned meshes but takes much time due to many repetitions and optimizations. Therefore, we propose to use a KD-tree to efficiently partition meshes with uniform number of vertices. The bounding box region of the given mesh is adaptively subdivided according to the number of vertices included and dynamically determined axis. As a result, the partitioned meshes have a property of compactness with uniformly distributed vertices.

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Plot Size for Investigating Forest Community Structure(II) -Adequate Plot Area of Tree Stratum in a Mixed Forest Community at T$\v{o}$kyusan Area- (삼림군집구조 조사를 위한 조사구 크기에 관한 연구(II) -덕유산지역 혼효림군집 교목층의 적정 조사구 면적-)

  • Park, In-Hyeop;Ryu, Chang-Hee;Cho, Woo
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.7 no.2
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    • pp.187-191
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    • 1994
  • A mixed forest community in Tokyusan was studied to determine the adequate plot area of tree stratum for investigating forest community structure. Nineteen nested plots were set up in the studied forest community, and species-area curve and performance curve were established. According to species-area curve, the minimum plot area where a given percentage increase in plot area produced less than the same percentage increase in number of species was 500$m^2$. The minimum plot area where a given percentage increase in plot area produced less than the half of the percentage increase in number of species was 1,000$m^2$. According to performance curve of the importance values of the major species, the minimum plot area where the importance value of the major species was distinguished from each other was 900$m^2$, and the minimum plot area was 500$m^2$ except for a big tree of Pinus densiflora distributed unexpectedly. According to performance curve of species diversity, the minimum plot area was 400$m^2$. Similarity indices between plot area above 900$m^2$ and total plot area were more than 90% and similarity indices between plot area above 400$m^2$ and total plot area were more than 85%. It may be as a conclusion that minimum plot area was generally about 500$m^2$ and in case of requiring more accuracy, minimum plot area was about 1,000$m^2$.

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Wavelet을 이용한 K-means clustering algorithm의 초기화

  • Kim Guk-Hwan;Jang U-Jin;Lee Jun-Seok
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.305-312
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    • 2006
  • K-means clustering algorithm 에서 주로 이루어지는 랜덤 초기화 (random initialization) 방법은 전역 최적화된 해(global minimum)를 찾아내기에 문제점을 지니고 있다. 즉, 여러 횟수의 알고리듬 반복(iteration)을 실행하더라도 전역 최적화된 해를 찾아내기가 매우 힘들며 주어진 자료의 크기(data size)가 큰 경우에 있어서 이는 거의 불가능하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 극복하기 위한 방안으로, wavelet을 이용하여 최적의 초기 군집 중심점(initial clustering center)들을 선택하는 방법을 제시한다. 즉, 웨이블릿을 이용한 효과적인 초기화 (initialization)를 통해서 작은 알고리듬 반복 횟수만으로도 전역 최적화에 도달하는 초기화 방법을 기술한다. 이런 초기화 방법이 군집 알고리즘에 사용될 경우, 온라인상에서 실시간 이루어지는 군집 분석에 큰 도움이 된 수 있다.

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Adaptive Euclidean Distance Measure Method for Numeric Data Distribution (수치 데이터 분포에 적응적 유클리드 거리 측정 기법)

  • Choi, You-Hwan;Joo, Bum-Joon;Jung, Sung-Won
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.67-69
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    • 2011
  • 데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

Semantic Segmentation using Iterative Over-Segmentation and Minimum Entropy Clustering with Automatic Window Size (자동 윈도우 크기 결정 기법을 적용한 Minimum Entropy Clustering과 Iterative Over-Segmentation 기반 Semantic Segmentation)

  • Choi, Hyunguk;Song, Hyeon-Seung;Sohn, Hong-Gyoo;Jeon, Moongu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.826-829
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    • 2014
  • 본 연구에서는 야외 지형 영상 및 항공 영상 등에 대하여 각각의 영역들의 속성을 분할 및 인식 하기 위해 minimum entropy clustering 기반의 군집화 기법과 over-segmentation을 반복 적용하여 군집화 하는 두 방법을 융합한 기법을 제안하였다. 이 기법들을 기반으로 각 군집의 대표 영역을 추출한 후에 학습 데이터를 기반으로 만들어진 텍스톤 사전과 학습 데이터 각각의 텍스톤 모델을 이용하여 텍스톤 히스토그램 매칭을 통해 매칭 포인트를 얻어내고 얻어낸 매칭 포인트를 기반으로 영역의 카테고리를 결정한다. 본 논문에서는 인터넷에서 얻은 일반 야외 영상들로부터 자체적으로 제작한 지형 데이터 셋을 통해 제안한 기법의 우수성을 검증하였으며, 본 실험에서는 영역을 토양, 수풀 그리고 물 지형으로 하여 영상내의 영역을 분류 및 인식하였다.

DOCST: Document frequency Oriented Clustering for Short Texts (가중치를 이용한 효과적인 항공 단문 군집 방법)

  • Kim, Jooyoung;Lee, Jimin;An, Soonhong;Lee, Hoonsuk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.331-334
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    • 2018
  • 비정형 데이터의 대표적인 형태 중 하나인 텍스트 데이터 기계학습은 다양한 산업군에서 활용되고 있다. NOTAM 은 하루에 수 천개씩 생성되는 항공전문으로써 현재는 사람의 수작업으로 분석하고 있다. 기계학습을 통해 업무 효율성을 기대할 수 있는 반면, 축약어가 혼재된 단문이라는 데이터의 특성상 일반적인 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 데이터의 크기가 크지 않고, 축약어가 혼재되어 있으며, 문장의 길이가 매우 짧은 문서들을 군집화하는 방법을 제안한다. 주제를 기준으로 문서를 분류하는 LDA 와, 단어를 k 차원의 벡터공간에 표현하는 Word2Vec 를 활용하여 잡음이 포함된 단문 데이터에서도 효율적으로 문서를 군집화 할 수 있다.

Location Database Clustering using Top-down Approach in Mobile Computing Systems (모바일 시스템에서 Top-down 방식의 위치데이터베이스 클러스터링 알고리즘)

  • Lee, Kwang-Jo;Song, Jin-Woo;Han, Jung-Suk;Yang, Sung-Bong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.853-856
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    • 2008
  • 최근 모바일 기기 사용자의 수가 증가함에 따라 모바일 기기 사용자의 위치정보를 관리하기 위한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 기존의 모바일 시스템에서 위치정보를 관리하기 위한 방법으로 two-tier 방식과 two-tier 방식을 개선한 구조적 기법이 제시되었다. 구조적 기법에서는 어떻게 위치 데이터베이스를 군집화시키는 것이 매우 중요하다. 왜냐하면 데이터베이스를 군집하는 방법에 따라 업데이트 비용의 차이가 크기 때문이다. 구조적 기법을 위한 이전 연구는 set-cover 알고리즘을 기반한 bottom-up 방식의 시스템 이다. 본 논문에서는 구조적 기법의 데이터베이스 군집화를 위해 K-means clustering 알고리즘을 기반한 top-down 방식의 시스템을 사용하였고, 실험을 통해 본 논문에서 제시된 방식의 시스템이 기존 방식의 시스템보다 데이터베이스 업데이트측면에서 13.67%의 성능이 향상되었음을 보였다.

Differences in Breeding Bird Communities between Coniferous Forests of Mt. Namsan and Gwangneung Areas (남산과 광릉의 침엽수림에서 번식기 조류 군집의 차이)

  • Rhim, Shin-Jae
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.22 no.3
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    • pp.332-337
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    • 2008
  • This study was conducted to clarify the differences in bird communities in breeding season between coniferous forests of Mt. Namsan and Gwangneung areas from April to August 2006. We chose a study site of 10ha in size for territory mapping of breeding bird community in each area. There were significant difference in DBH distribution of trees and average foliage profiles between both study areas. Number of breeding species and pairs, breeding density, and bird species diversity were higher in Gwangneung area than in Mt. Namsan area. Number of bird species and breeding pairs belonged to hole and canopy guild were different between both study areas. The difference in breeding bird communities between both study areas may be related with forest structure. For the protection and management of birds, greater structural complexity would be needed in Mt. Namsan area.