• 식물분류학회지
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• 제32권4호
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• pp.449-465
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• 2002

분자생물학적 자료에 의한 한국산 백합강 식물에 대한 분류학적 재검토를 시도하였다. 2가지의 다른 자료, 즉 엽록체 DNA인 rbcL 및 atpB sequence 자료분석에서 대체적으로 일치하는 계통수를 얻었다. 즉, 한국산 백합강은 Dahlgren 등의 분류체계에 의한 비짜루목, 백합목, 마목의 3목으로 구분되었다. 이중 비짜루목과 백합목의 유연관계를 추론하는 분자생물학적 연구에서 마목의 분류군이 군외분류군으로 사용되었다. 두 엽록체 DNA인 rbcL 및 atpB sequence 분석에서 붓꽃과는 백합과 보다는 비짜루과에 더 가까운 유연관계를 보여주었다. 그러나, 넓은 의미의 Narthecaceae (종전의 Melanthiaceae [국명부재]에 속한 분류군)는 비짜루목이나 백합목에 속하는 분류군들과 가까운 유연관계를 보이지 않았다. 이전의 은방울꽃과 [Ruscaceae] 내에 취급되었던 애기나리속, 나도옥잠화속, 죽대아재비속 등은 각각 Colchiaceae, 백합과, Caloghortaceae로 이전 되어야 한다는 결론이 내려졌다. 마지막으로 한국산 백합강에 속하는 과의 체계에 대해서 토의하였다.

• 한국동물학회:뉴스레터
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• 제16권1호
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• pp.4-11
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• 1999

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.202-212
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• 2010

하천복원설계 절차에 따라 현상태의 유역통합관리 대안 적용 전후에 대한 수리학적 특성을 저수량과 평수량에 대해 HEC-RAS 모형과 RMA2 모형을 이용하여 분석하였으며, 기본적인 수리모형의 계산결과를 바탕으로 목감천 하천설계 구간 4.5 km에 대해 하천의 수리 수문학적 분석을 수행하였다. 그리고 목감천에서의 지배유량을 산정하여 Rosgen의 하천분류법에 의해 하천형태를 분류한 후 경험식에 의한 하천복원설계를 수행하였다. 즉, 하천형태의 분류에 따라 하도 평면형 결정 및 하상경사 예측, 경험식에 의한 하도 단면 및 하상경사의 결정, 사행파장에 의한 여울의 위치를 각각 결정하였다. 목감천 하천복원 설계를 위한 구체적인 상세설계안을 마련하기 위하여 하천복원설계에 필요한 하도 평면형, 하도 종단형, 하도 단면형을 결정하였으며, 상세 설계의 기초자료로 활용한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1022-1031
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• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제38권3호
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• pp.177-199
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• 1999

한국산 창선충목의 미기록 7조: Dorylaimus helveticus, Opisthodorylaimus cavalcantii, Thonus circulifer, Paralongidorus strelitziae, Oxydirus oxycephaloides, Dorylaimoides(D.) leptus, D.(D.)micoletzki을 재기재 하였으며, 한국에서 지금까지 발표 된 종을 계통적으로 분류하였다.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2000년도 춘계수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.467-468
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• 2000

우리 나라의 서해안과 남해안을 중심으로 분포하는 뱀장어 목(Anguilliformes) 어류는 현재 종 분포가 다양하게 알려져 있지는 않지만, 지금까지 5과 22종, 즉 Anguillidae과(2종), Muraenidae과(4종), Ophichthyidae과(6종), Congridae과(8종), Muraenesocidae과(2종)가 보고되어 왔다(정, 1977; 김과 김, 1997). 최근 Lee and Asano(1997)는 서해 갯벌지대에 서식하는 Ophichthus rotundus를 확인하여 신종으로 보고한 바 있으나, 지금까지 본 뱀장어 목 어류에 대해서는 분류학자들의 관심이 비교적 적었던 분류군에 해당된다. 이번에 전라북도 서해안에서 채집된 뱀장어 목 어류를 분류해 본 결과, 본 종은 현재까지 우리 나라에서 보고된 적이 없었던 Synaphobranchidae과 어류의 Dysomma anguillare로 동정되었기에 본 종의 분류학적인 주요 특징을 조사하여 보고하고자 한다. (중략)

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.46-51
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• 2020

소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.

• 식물분류학회지
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• 제38권3호
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• pp.197-222
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• 2008

최근 출판된 영문판 한국속식물지에서 다루어진 한국의 관속식물 217과 1,044속 3,209종 (종내 분류군 포함)을 최근의 APG 분류체계에 따라 재분류한 결과 64목 204과 1,044속 3,209종으로 평가되었다. 과의 한계에 대한 변화로 인하여 속식물지의 22개 과가 다른 근연 과로 통합되어 없어졌고, 1개 과는 전위에 따라 과명이 바뀌었다. 또한, 31속 109종으로 기록된 백합과(Liliaceae)는 최근 단자엽식물 분류체계가 크게 바뀐 APG 분류체계에 따라 재배열한 결과 백합목(Liliales), 비짜루목(Asparagales), 택사목(Alismatales), 마목(Dioscoreales) 등 4목 10과로 분산 분류되었다. 그 결과, 한국속식물지의 과의 수는 13개 감소하여 204개 과로 재분류되었다. 조사 결과는 목 이상의 비공식적 상위분류군, 목, 과, 속의 분류체계를 종합하여 3개의 표와 두 개의 그림으로 정리하였다. 이 자료는 국립생물자원관이 최근 추진하고 있는 우리나라 식물종의 계통연구를 수행하는데 분석 기본단위를 설정하는 기본 자료로 이용될 것이다. 나아가 우리나라 식물 종들의 과 이상에서의 계통유연관계를 손쉽게 비교하는 기본 자료로 활용될 것으로 예견된다.

• 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.

• 한국도서관정보학회지
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• 제45권4호
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• pp.207-229
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• 2014

본 연구의 목적은 한국십진분류법 제6판에서의 390 국방 군사학 분류전개의 분석을 통해 문제점을 파악, 다음판 분류전개의 토대를 마련하고자 개선방안을 제시한 것이다. 이를 위하여 군사학 지식체계에 대해 정리한 후, 한국십진분류법 초판부터 제6판까지의 390 국방 군사학 분류전개의 변천과정을 살펴보았다. 그리고 제6판의 국방 군사학 분류전개에 대해 목과 세목으로 구분하여 분석한 후 문제점을 확인하고, 이에 따른 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 목과 세목전개의 균형, 분류기호 사용을 위한 풍부한 주기, 적절한 조기표의 사용, 정확한 항목명 배정, 많은 이중표목 및 포함주의 정리, 색인의 누락 오류 인덴션의 보완 등이다.