A systematic review for Korean Liliopsida was carried out with rbcL and atpB sequence data. Congruent phylogenetic trees were obtained from two different data sets. Korean Liliopsida consists of the three orders, Asparagales, Liliales, and Dioscoreales sensu Dahlgren et al. Members of Dioscoreales were used as an outgroup for inferring relationships among Asparagales and Liliales in the molecular studies. Iridaceae showed close relationship to Asparagales both in the rbcL and atpB sequence trees rather than to Liliales. Family Nartheciaceae (previously included within Melanthiaceae s. lat.) appeared as a paraphyletic assemblage basal within Liliales, but did not show relationships to other orders. Genera of Ruscaceae (previously Convallariaceae) like Disporum, Clintonia, and Streptopus had to be transferred to Colchicaceae, Liliaceae, and Calochortaceae, respectively. A revised list of families for Korean members of Liliopsida is suggested.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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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.
This paper presents efficient models for bridge structures using CART-ANFIS (classification and regression tree-adaptive neuro fuzzy inference system). A fuzzy decision tree partitions the input space of a data set into mutually exclusive regions, each region is assigned a label, a value, or an action to characterize its data points. Fuzzy decision trees used for classification problems are often called fuzzy classification trees, and each terminal node contains a label that indicates the predicted class of a given feature vector. In the same vein, decision trees used for regression problems are often called fuzzy regression trees, and the terminal node labels may be constants or equations that specify the predicted output value of a given input vector. Note that CART can select relevant inputs and do tree partitioning of the input space, while ANFIS refines the regression and makes it continuous and smooth everywhere. Thus it can be seen that CART and ANFIS are complementary and their combination constitutes a solid approach to fuzzy modeling.
Seven known species of Dorylaimida from Korea were newly reported; redescribed and illustrated viz., Dorylaimus helveticus Steiner, 1919, Opisthodorylaimus cavalcantii(Lordello, 1955) Carbonel and Coomans, 1985, Thonus circulifer(T. & S. 1936) Thorne, 1974, Paralongidrus strelitziae (Heyns, 1966) Aboul-Eid, 1970, Oxydirus oxycephaloides (de Man, 1921) Thorne, 1939, Dorylaimoides (Digidorylaimoides) leptus Husain and Khan, 1968 andD.(D.) micoletzki(de Man, 1921) Thorne and Swanger, 1936. The species of Dorylaimida from Korea were arranged systematically.
Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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2000.05a
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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)
Pine wilt disease is one of the reasons that results in huge damage on pine trees in east Asia including Korea, Japan, and China, and early finding and removing the diseased trees is an efficient way to prevent the forest from wide spreading. This paper proposes a searching method of the damaged pine trees from wilt disease in ortho-images corrected from RGB images, which are captured by unmanned aviation vehicles. The proposed method constructs patch-based classifier using ResNet18 backbone network, classifies the RGB ortho-image patches, and make the results as a heat map. The heat map can be used to find the distribution of diseased pine trees, to show the trend of spreading disease, and to extract the RGB distribution of the diseased areas in the image. The classifier in the work shows 94.7% of accuracy.
Kim, Ki-Joong;Kim, Young-Dong;Kim, Joo-Hwan;Park, Seon-Joo;Park, Chong-Wook;Sun, Byung-Yun;Yoo, Ki-Oug;Choi, Byoung-Hee;Kim, Sang Tae
Korean Journal of Plant Taxonomy
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v.38
no.3
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pp.197-222
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2008
A recently published Korean Flora, "The genera of vascular plants of Korea (GFK)", includes the descriptions and keys for 217 families, 1,044 genera, and 3,209 species of Korean vascular plants. We reclassified these taxa according to the recent APG classification system, which resulted in 64 orders, 204 families, 1,044 genera and 3,209 species. Twenty-two families from the GFK were abandoned because of changes to the familial delimitations in the APG system. In contrast, the number of families in the Liliaceous group was increased. The Liliaceae in the GFK included 31 genera and 109 species. These taxa are now assigned to 10 families in four different orders including Liliales, Asparagales, Alismatales, and Dioscoreales because of the drastic changes to the monocot classification system in the past 20 years. In addition, the family name of the Aucubaceae was changed to Garryaceae. As a result, the number of families in the GFK has been reduced to 204. The results were summarized in four tables and two figures at the levels of unofficial higher taxonomic hierarchies, orders, families and genera. This new information can provide a guidelines for selecting the phylogenetic analysis unit for the Korean tree of life (KTOL) project. Futhermore, the updated classification system also provides an important summarization for the systematic community for placing the Korean flora in a modern phylogenetic context.
This study aimed to early detect damaged trees by pine wilt disease using the vegetation indices of UAV images. The location data of 193 pine wilt disease trees were constructed through field surveys and vegetation index analyses of NDVI, GNDVI, NDRE and SAVI were performed using multi-spectral UAV images at the same time. K-Means algorithm was adopted to classify damaged trees and confusion matrix was used to compare and analyze the classification accuracy. The results of the study are summarized as follows. First, the overall accuracy of the classification was analyzed in order of NDVI (88.04%, Kappa coefficient 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa coefficient 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa coefficient 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa coefficient 0.54) and showed the highest accuracy of NDVI. Second, K-Means unsupervised classification method using NDVI or GNDVI is possible to some extent to find out the damaged trees. In particular, this technique is to help early detection of damaged trees due to its intensive operation, low user intervention and relatively simple analysis process. In the future, it is expected that the utilization of time series images or the application of deep learning techniques will increase the accuracy of classification.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.45
no.4
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pp.207-229
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2014
The purpose of this study is to investigate the problems concerning the arrangement of 390 military science schedules in the sixth edition of KDC and to propose improvements of that problems. In this study, the theoretical knowledge background of military science is examined first. Then, the development of 390 military science schedules from first edition to the sixth edition of KDC were examined. And the expansion aspects and their problems of 390 military science of the sixth edition of KDC were analyzed and suggestions to solve that problems were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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