• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.2 no.3
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• pp.1-15
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• 1999

This study was carried out to find out the way to build a comprehensive wetland ecosystem database using the technique of remote sensing and geographic information system. A Landsat TM image taken in May 17, 1997 was used for the primary source for the image analysis. Field surveys were conducted March to September of 1998 to help image analysis and examine the results. An actual wetland vegetation map was created based on the field survey. A Landsat TM image was analyzed by unsupervised and supervised classification methods and finally categorized into such 5 classes as Phragmites australis community, mixed community, sand beach, Scirpus trigueter community and non-vegetation intertidal area. Wetland basemap was developed for the overall accuracy assesment in wetland mapping. Vegetation index map of wetland vegetation was developed using NDVI(normalized difference vegetation index). The map of wetland productivity was developed based on the productivity of Phragmites australis and the relationship to the proximity of adjacent water bodies. The map of potential vegetation succession map was also developed based on the experience and knowledge of the field biologists. Considering these results, it is possible to use the remote sensing and GIS techniques for producing wetland ecosystem database. This study indicated that these techniques are very effective for the development of the national wetland inventory in Korea.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.16 no.3
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• pp.157-168
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• 2014

From a complex systems perspective, ecohydrological systems in forests may be characterized with (1) large networks of components which give rise to complex collective behaviors, (2) sophisticated information processing, and (3) adaptation through self-organization and learning processes. In order to demonstrate such characteristics, we applied the recently proposed 'process networks' approach to a temperate deciduous forest in Gwangneung National Arboretum in Korea. The process network analysis clearly delineated the forest ecohydrological systems as the hierarchical networks of information flows and feedback loops with various time scales among different variables. Several subsystems were identified such as synoptic subsystem (SS), atmospheric boundary layer subsystem (ABLS), biophysical subsystem (BPS), and biophysicochemical subsystem (BPCS). These subsystems were assembled/disassembled through the couplings/decouplings of feedback loops to form/deform newly aggregated subsystems (e.g., regional subsystem) - an evidence for self-organizing processes of a complex system. Our results imply that, despite natural and human disturbances, ecosystems grow and develop through self-organization while maintaining dynamic equilibrium, thereby continuously adapting to environmental changes. Ecosystem integrity is preserved when the system's self-organizing processes are preserved, something that happens naturally if we maintain the context for self-organization. From this perspective, the process networks approach makes sense.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.12
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• pp.549-564
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• 2017

Not only services that are provided by a single system have been various with the development of the Internet of Things and autonomous software but also new services that are not possible before are provided through collaboration between systems. The collaboration between autonomous systems is similar to the ecosystem configuration in terms of biological viewpoints. Thus, it is called the IT Ecosystem, and this concept has arisen newly in recent years. The IT Ecosystem refers to a concept that achieves a mission of each of a number of heterogeneous systems rather than a single system utilizing their own autonomy as well as achieving the objectives of the overall system simultaneously in order to meet a single common goal. In our previous study, we proposed architecture of elementary level and as well as basic several meta-models to implement the IT Ecosystem. This paper proposes comprehensive reference architecture framework to implement the IT Ecosystem by cleansing the previous study. Among them, a utility function based on cost-benefit model is proposed to solve the dynamic re-configuration problem of system components. Furthermore, a measure of using genetic algorithm is proposed as a solution to reduce the dynamic re-configuration overhead that is increased exponentially according to the expansion of the number of entities of components in the IT Ecosystem. Finally, the utilization of the proposed orchestration framework is verified quantitatively through probable case studies on IT Ecosystem for unmanned forestry management.

• Information Systems Review
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• v.21 no.4
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• pp.125-141
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• 2019

With the advent of deep learning technology, which is represented by AlphaGo, artificial intelligence (A.I.) has quickly emerged as a key theme of digital transformation to secure competitive advantage for businesses. In order to understand the trends of A.I. based digital transformation, a clear comprehension of the A.I. business ecosystem should precede. Therefore, this study analyzed the A.I. business ecosystem from the multi-actor network perspective and identified the A.I. platform strategy type. Within internal three layers of A.I. business ecosystem (infrastructure & hardware, software & application, service & data layers), this study identified four types of A.I. platform strategy (Tech. vertical × Biz. horizontal, Tech. vertical × Biz. vertical, Tech. horizontal × Biz. horizontal, Tech. horizontal × Biz. vertical). Then, outside of A.I. platform, this study presented five actors (users, investors, policy makers, consortiums & innovators, CSOs/NGOs) and their roles to support sustainable A.I. business ecosystem in symbiosis with human. This study identified A.I. business ecosystem framework and platform strategy type. The roles of government and academia to create a sustainable A.I. business ecosystem were also suggested. These results will help to find proper strategy direction of A.I. business ecosystem and digital transformation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.839-841
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• 2018

인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.2
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• pp.129-142
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• 1999

생태도시계획의 핵심토대로서 UBM(Urban Biotope Mapping)과 BIS(Biotope Information System)는 총 5단계로 구성된다. 본 연구는 2단계의 연구로서 독일 도르트문트시를 사례지로 한 도시비오톱 유형분류방법을 규명해 보고 우리 나라 적용가능성을 타진해 보는 데 목적이 있었다. 유형분류결과 biotope group complex는 총 12개, biotope group은 총 67개, detail biotope은 총 1,120개로 나타났다. 면적점유율 및 분포현황의 분석결과 습지초원 및 반건초지 초원비오톱(전체 면적 0.8%)이 희귀비오톱으로 분류되었으며, 분구원지역비오톱(전체 면적의 2.8%)의 다양도가 가장 높게 나타났다. 또한 적용가능성이란 측면에서 볼 때 서로 다른 도시발전형태에 따른 토지이용패턴의 상이성보완이 필요하고, 더불어 기타 도시생태관련자료에서 지형(적)도(1 : 5,000) 및 적외선 칼라항공사진(1 : 5,000)은 최소한의 자료로 준비되어야 할 것으로 사료되었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.445-452
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• 2008

생태현상에 영향을 미치는 대표적인 환경인자로 방위, 경사, 고도 와 같은 지형인자를 들 수 있다. 따라서 생태현상의 파악 및 예측을 위해서는 이들 지형인자의 분석이 필요하다. 또한 지형인자 분석에 앞서 이용자료의 격자크기를 결정해야한다. 본 연구는 우리나라의 소나무 공간분포와 출현패턴을 생태학적으로 잘 설명하기 위한 DEM의 최적 격자크기를 제안하고, 궁극적으로는 생태적으로 중요한 최적의 공간구획방법을 찾고자하였다. 그 결과, 200m의 격자크기를 갖는 DEM은 주능선에 의해 방위를 동, 서, 남 또는 동, 남으로만 구분한 반면, 1m 격자크기의 DEM은 작은 주능선들에 의해 방위를 동, 서, 남, 북으로 구분하였다. 소나무는 일정규모 이하의 격자크기에서 모든 방위에 나타났지만, 격자크기가 증가함에 따라 북쪽과 남쪽 사면에서의 출현빈도는 점차 감소하였다. 또한, 200m 격자크기에서의 빈도분석은 육안분석에서처럼 소나무가 주로 서쪽과 동쪽 사면에 출현한다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1002-1005
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• 2014

아웃도어 열풍과 자연생태공원 조성 등으로 야외활동이 증가하고, 그에 따라 야생화를 접할 기회가 늘어나는 추세이다. 스마트 기기의 보유율이 증가하고 있는 현실을 반영하여, 스마트 기기를 이용한 등산 탐방로, 생태공원 등에 조성되어 있는 야생화를 판별해 줄 어플리케이션을 개발하고자 한다. 이 논문에서는 촬영한 야생화 이미지에서 배경과 대상을 분리하는 방법과 색상을 추출하는 방법을 분석하고 데이터베이스에서 검색하여 사용자에게 야생화 정보를 제공하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.290-293
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• 2009

바이오 칩 분석 시스템은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어진 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 유전자 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 방법으로 바이오 칩 분석 시스템이 각광받으면서 데이터의 양과 종류가 방대해지고 메모리의 효율적인 사용과 이에 따른 속도 개선을 위해 임베디드 시스템이 필요해지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 임베디드 시스템을 위한 PSO 기반의 군집화 알고리즘을 구현하였다. 방대한 양의 유전자 데이터를 분석하기 위해 생태계 모방 알고리즘인 Particle Swarm Optimization 알고리즘과 비슷한 유전자의 분류를 위한 기법으로 군집화를 사용하여 유전자 데이터의 통합 분석 시스템을 구현, 사용자에게 더욱 효율적으로 정보를 제공한다. 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization 을 이용하여 데이터들을 군집화하는 알고리즘을 임베디드 시스템을 위해 구현한 방법을 기술하고 있다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.5
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• pp.53-63
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• 2014

As recent interest in ecological resources increases, an effort in three-dimensional visualization of the ecological resources has increased for the restoration and preservation of the natural environment as well as the evaluation of the landscape. However, in the case of forest resources, information extraction has been active, but the effort in trying to apply that information into an effective visualization has not happened. In other words, the effort for effective visualization is lacking when it comes to the visualization of forest resources, and numerous cases are ether non-realistic or the simulation required for analysis is inappropriate. Therefore, this paper extracts information through the use of airborne LiDAR data, aerial photograph, and forest type maps to create a vegetation layer, and then uses Flora3D forest modeling tools and ArcGlobe to accurately visualize the vegetation layer into the three dimension. An effective application for restoration and preservation of ecological resources as well as analysis on the urban landscape can be considered as a result of intuitively and realistically enabling the user's awareness of forest information within the Geographic Information System.