• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.135-143
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• 2020

본 논문은 농식품 소비자패널 데이터에서 소비자의 유형을 나눌 때에 변수간 연관성이 많은 장바구니 분석에서 전처리 방법과 차원축소의 방법을 제안한다. 군집분석은 다변량 자료에서 관측 개체를 몇 개의 군집으로 나눌 때 널리 사용되는 분석기법이다. 하지만 여러 개의 변수가 연관성을 가진 경우에는 차원축소를 통한 군집분석이 더 효과적일 수 있다. 본 논문은 1,987 가구를 대상으로 조사한 식품소비 데이터를 K-means 방법을 사용하여 군집화하였으며, 군집을 나누기 위해 17개의 변수를 선정하였고, 17개의 다중공선성 문제와 군집을 나누기 위한 차원축소의 방법 중 주성분 분석과 요인분석을 비교하였다. 본 연구에서는 주성분분석과 요인분석 모두 2개의 차원으로 축소하였으며 주성분분석에서는 3개의 군집으로 나뉘었지만 분석하고자 하였던 소비 패턴에 대한 군집의 특성이 잘 나타나지 않았으며 요인분석에서는 분석가가 보고자 하는 소비 패턴의 특징이 잘 나타났다.

• 생물환경조절학회지
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• 제3권2호
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• pp.119-127
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• 1994

본 연구는 동계 무가온 3중 및 4중피복 plastic house내에서 고추를 육묘하여 이들 육묘환경조건에서의 고추유묘의 생장반응을 파악하고 육묘환경의 차이에 따른 묘의 소질과 정식이후의 생장과의 관련성을 검토하고자 수행한 바 그 결과는 다음과 같다. 1. 초장, 엽수, 엽면적 및 각 기관별 건물중은 3중피복구가 4중피복구에 비하여 50%의 감소를 보였다. 가장 큰 차이는 엽면적으로 육묘기간중 3중에 비해 4중에서는 2-5배의 증가를 보여 육묘 환경의 차이가 고추유묘 생장에 현저한 영향을 미쳤다. 2. 3중피복구에서는 4중피복구에 비하여 생장초기부터 엽면적의 확보가 지연되었고, 이에 따라 고체생장율도 현저히 감소했다. 비엽면적(SLA)은 4중에서 3중에 비하여 엽의 두께가 얇았으며, 순동화율은 4중에서 생장초기에 증가하였다가 생장이 진행됨에 따라 감소되는 경향이었으나 3중에서는 파종후 6주후에 급격히 증가했다. 3. 엽면적과 전체건물중, 엽건물중간에는 직선적인 관계가 인정되었다. 그러나 엽면적과 개체생장율간에는 4중에서만 인정되었으며, 엽면적과 순동화율간에는 3중과 4중에 관계없이 직선적인 관계가 인정되지 않았다. 4. 파종후 6주째까지는 3중에서 엽으로의 건물분배가 많았고, 줄기와 뿌리로의 분배는 적었으며, 4중에서는 그 반대의 경향을 보였다. 5. 고추의 분지수는 3중과 4중에 관계없이 지수함수적 증가를 보였고, 주당 과중은 직선적인 증가를 보였다. 4중에서 육묘한 고추의 분지수는 3중에서 육묘한 고추보다 현저히 많았고 시간이 경과함에 따라 더욱 뚜렷한 경향이었다. 6. 고추유묘의 형질중 정식후 고추수량에 기여하는 정도가 가장 큰 것은 유묘의 지상부 건물중으로서 고추육묘에 있어서 양묘의 기준은 유묘의 지상부 건물중으로 결정되었으며, 또한 묘의 소질과 수량과의 관련성이 크게 인정되어 동계 시설재배시 고추의 다수를 위한 고추육묘는 지상부 건물중 증가를 위한 환경관리의 중요성이 인정되었다.

• Spatial Information Research
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• 제21권1호
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• pp.63-73
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• 2013

지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있어 촬영된 위성영상에 반영된다. 촬영시기가 다른 영상을 통하여 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다. 다중시기 영상을 무감독 방법으로 분류할 수 있다면 영상 분류의 정확도를 높여 주고, 여러 응용분야에 기여할 수 있다. 규칙기반 영상분류 알고리즘은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 처리 되도록 개발되었으나, 불완전 요소에 결과가 영향 받는지 확인되어야 한다. 이 연구에서는 제주도 지역의 Landsat 영상으로 규칙기반 영상분류를 수행하였다. 영상의 구름의 존재하고 촬영시기의 차이가 있는 경우, 대상지가 도시, 산지, 농지 등 복합적인 경우에 대하여 적용 결과를 확인하였다. 구름이 있는 부분의 경우, 계수에 영향을 주지 않았으며, 촬영시기의 차이에 따라 분류규칙이 적절이 반영되었다. 제주시 도시지역의 확장, 서귀포시의 비닐하우스 등의 시설물 개체 수 증가 등을 파악 할 수 있었다. 제주도 지역의 공간정보 변화 파악과 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 양질의 무감독 분류가 수행되는 것을 목표로 하여 방법의 일반화 및 개선방안을 모색하고자 하였다. 향후 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.320-324
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• 2008

본 연구는 지리산국립공원에서 번식기동안 산림환경에 따른 번식조류들의 풍부도를 조사하여, 번식조류 풍부도에 영향을 미치는 요인들을 밝히고 조류서식지의 효과적 관리를 위한 기초 자료를 얻기 위해 실시하였다. 조사를 위하여 주등산로 4개소를 조사지로 선정하고 2007년 4월부터 8월까지 번식조류 및 산림환경 조사를 실시하였으며 그 결과는 다음과 같다. 지리산국립공원의 고도 300m부터 1900m에서 번식기동안 관찰된 조류는 총 33종이었으며, 전체 조사지점의 30%이상에서 출현한 13종과 종풍부도, 개체수풍부도로 회귀분석을 실시하였다. 단순회귀분석과 다중회귀분석으로 산림환경 인자들 중 조류들의 풍부도에 영향을 미치는 인자들을 분석한 결과 각 종들은 고도의 영향을 적게 받는 것으로 나타났다. 산림환경 인자들 중 교목층 12m이상 엽층피도율, 수구 관목층 엽층피도율, 경사도, 아교목층 4-2m 엽층피도율 등은 고도보다 더 많은 종의 풍부도 변화에 영향력 있는 인자들로 나타났다. 그러므로 지리산국립공원 번식기 조류의 보호 및 관리를 위해 교목층 12m이상 엽층피도율, 수고, 관목층 엽층피도율, 경사도, 아교목층 4-2m 엽층피도율 등의 유지 관리가 필요하다.

• 한국양식학회지
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• 제17권3호
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• pp.228-232
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• 2004

수분, 지질, 콜라겐함량 및 파괴강도의 상관관계 살펴본 결과, 파괴강도는 수분함량 및 치질함량과 상관관계가 있으며 상관계수는 각각 0.5998, -0.5648로 나타났다(P＜0.05). 이를 통하여 파괴강도(Y), 수분함량(X$_1$) 그리고 지질함량(X$_2$)간의 다중회귀분석을 실시하여 Y= -2.53539＋0.05544X$_1$-0.00161X$_2$,와 같은 파괴강도 방정식을 얻었다. 파괴강도 방정식의 확인을 위하여, 무작위로 선택된 참돔 13마리에 대하여 수분함량, 지질함량 그리고 파괴강도를 측정하였다 Rheo meter를 이용하여 파괴강도를 측정한 값과 파괴강도 방정식에 수분함량과 지질함량을 대입하여 얻어진 파괴강도를 비교했을 때, 측정된 파괴강도의 편차를 감안하면 파괴강도 방정식에서 얻어진 파괴강도와 비슷한 결과 값을 얻을 수 있었다. 즉 참돔의 수분함량과 지질함량을 통해서 파괴강도 방정식에 대입하여 계산된 파괴강도를 얻을 수 있었다. 건강상태의 지표인 AEC수치는 몇 마리의 개체를 제외하고 건강은 양호한 상태였다. 양식산 참돔에 있어서 파괴강도에 의한 등급은 1.4 kg이상은 상급. 1.2∼l.4 kg은 중급, 1.2 kg이하를 하급으로 선정하며, AEC 수치는 1.0∼0.8는 상급, 0.8이하를 중급으로 선정하여 등급화 하였다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제19권3호
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• pp.291-299
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• 2004

요크셔종과 버크셔종 교배 실험 집단을 활용하여 양적형질 유전자좌 (QTL)의 발현 특성 관련 유전 양식을 조사하였다. 총 512두의 F$_2$ 자손이 F$_1$간의 65교배 조합으로부터 생산되었으며 표현형 조사 기록은 일당증제량(ADG), 평균 등지방 두께(ABF), 10번째 등뼈 부위 등지방 두께(TRF) 및 등심단면적(LEA), 최후 척추부위 등지방 두께 (LRF)였다. 125종의 유전자 표지 (microsatellite)에 대한 3세대 개체별 유전자형이 분석되었으며 이들 정보를 통하여 최소자승 회귀 모형을 이용한 interval mapping 방법을 적용하였다. QTL의 유전양식 여부 검정에 대한 절차를 도식화하기 위해 귀무가설인 통상의 벤델리안 모형에 근거를 두고 수행하였다. 경험적 다중 검정 통계량에 대한 임계치는 단일 개개의 염색체 수준과 게놈 전반에 걸친 실험수준으로 유도하였으며, permutation에 의해 유도된 임계치의 유효성을 검증하기 위해 본 연구에 활용된 실험축 집단 구조와 유사한 simulation 집단 구조에 의해 산출된 결과들과 비교하여 유효성이 인정되었다. 본 연구에 활용된 실험축 집단구조와 Genome 전반에 걸친 QTL imprinting 여부를 조사한 결과 13종의 QTL 에 대한 imprinting이 확인되었으며 이들 중 9종의 QTL 유전 양식은 부계로부터 전달된 자손에게만 발현되는 것으로 추론되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.127-136
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• 2015

본 연구는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 열대원시림인 브루나이 지역의 지상부 생체량을 정량화하기 위하여 수행되었다. 25ha 크기의 연구대상지에 0.09ha ($30m{\times}30m$) 크기의 24개의 표본구 내에서 조사된 각 표본점 내 개체목의 흉고직경 및 위치자료를 활용하였다. 또한, 항공 LiDAR 자료를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model), 수치지형모델(Digital Terrain Model), 수고모델(Canopy Height Model)을 구축하였다. 수고모델을 표본구단위로 분할하고 총 12개의 LiDAR 높이변수를 구축하였다. 표본구별로 상대생장식을 이용하여 계산된 생체량과 LiDAR 자료로부터 추출된 변수간의 다중회귀분석을 통해 LiDAR 자료로부터 생체량을 추정할 수 있는 식을 도출하였다. 표본구의 생체량은 평균 366.48 Mg/ha였으며, 155.81 Mg/ha부터 597.21 Mg/ha까지 분포하였다. LiDAR로부터 생체량을 추정하는 식의 검증 결과, 결정계수 값은 0.84로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제28권5호
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• pp.555-562
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• 2018

Swine influenza virus (SIV)는 돼지 개체군에서 가장 흔한 질병을 일으키는 바이러스 중 하나이며 그 subtype은 hemagglutinin (HA)와 neuraminidase (NA)에 의해 결정됩니다. 최근 SIV subtype 진단 방법이 개발되고 있으나 SIV의 리보뉴클레오타이드 서열의 많은 변이로 인해 PCR 보다는 항원-항체 반응을 이용하는 방법이 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 SIV 하위 유형의 신속한 결정을 위하여 2008년 이후 국내에서 발생한 SIV의 다중염기서열 정렬을 통하여 10개의 subtype 진단 프라이머 세트를 개발하고 이를 이용한 one-step RT-PCR 반응을 최적화하였다. 또한 감염력이 높고 독성이 있는 인플루엔자 H1N1 (pH1N1)의 아형에서 확인된 독특한 M 유전자서열을 검출함으로써 pandemic SIV를 조기에 결정하도록 특이적 프라이머를 설계하였다. 2008년부터 2014년까지 한국에서 발생한 9종의 SIV RNA를 활용하여 SIV의 아형 및 pandemic 가능성을 결정하기 위해 시험 분석한 결과 모든 진단 프라이머 세트는 SIV 아형을 정확하게 결정하였으며 pandemic SIV를 검출할 수 있는 것으로 확인되었다. 결과적으로 이들 프라이머 세트를 이용한 최적화된 one-step RT-PCR 분석이 SIV 아형의 신속한 진단에 유용하다는 것이 확인하였다. 이러한 결과는 SIV 하위 유형 및 pandemic SIV가 확산되기 전에 조기 발견을 위한 키트로 개발될 수 있음을 시사한다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.201-214
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• 2020

본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.145-154
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.