• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.66-66
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• 2022

속성수로 활용되는 버드나무속 식물들은 생식기관과 영양기관의 성장 시기가 달라 형태적 특성 평가를 위해 수년간의 조사 기간이 요구된다. 따라서 바이오매스 우수 버드나무속 교잡종 육성의 성공 여부를 조기 판별하기 위한 식별 기술이 필요하다. DNA 마커는 식물의 생장단계와 관련 없이 탐색할 수 있으며 환경에 영향을 받지 않는 장점이 있다. 식물의 계통 분류 시 주로 사용되는 엽록체 DNA는 유전자 염기서열의 변이가 비교적 크지 않은 장점이 있으나 대부분의 활엽수에서 모계를 통해 유전되는 특징이 있다. 하지만 종간 교잡종의 식별은 각각의 부모종과 구분할 수 있어야 하므로 본 연구는 엽록체 DNA가 아닌 핵 DNA를 대상으로 분석하였다. 본 연구의 목적은 호랑버들을 암나무로 갯버들을 수나무로 인공교배하여 육성된 종간 교잡종을 식별하는 핵 DNA 마커를 탐색하는 것이다. 이를 위해 버드나무속에서 개발된 총 35개의 nSSR (nuclear Simple Sequence Repeat) 마커를 대상으로 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종의 식별 가능성을 평가하였다. 분석 결과 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종 간 차이를 나타내는 2개의 핵 DNA 마커를 선발하였다. 따라서 선발된 핵 DNA 마커를 활용하여 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종의 조기 식별에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.346-361
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• 2022

독성 식물로 인한 식중독 사고는 매년 발생하고 있으며, 일부 독성 식물은 식용 식물로 오인 섭취되어 식중독을 유발하기 때문에 독성 식물의 정확한 종 식별이 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라 감정기관에서는 독성 식물의 종 식별에 적합한 DNA 바코드를 찾아 신속하고 정확한 종 식별에 활용할 수 있는 데이터베이스를 구축하는 것이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 다양한 독성 식물에서 DNA 바코드 구간의 염기서열을 확보하고, 각각에 적합한 DNA 바코드를 확인하여 데이터베이스를 구축하고자 하였으며, 기초 연구로써 제주도에 자생하는 독성식물 19종을 선정하여 7개의 DNA 바코드 (trnH-psbA, trnL-trnF, trnL intron, rbcL, matK, ITS1-ITS4, 18S rRNA)를 이용한 종식별을 수행하였다. 종 식별 결과 trnL-trnF 바코드와 ITS1-ITS4 바코드가 PCR 증폭 및 염기서열 획득에 가장 용이하였으며, 두 개의 바코드를 조합하여 사용하면 19종 중 18종의 식물에서 단일 종 식별이 가능하였다. 따라서 미지의 독성 식물에 대한 감정이 의뢰되었을 때 trnL-trnF 바코드와 ITS1-ITS4 바코드를 조합하여 사용하면 신속한 종 식별에 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서 제시된 독성식물 19종의 염기서열 및 DNA 바코드 데이터베이스는 더욱 신속하고 정확한 독성 식물의 종 식별 감정에 도움이 될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제44권2호
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• pp.70-82
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• 2016

국립공원 공원문화유산지구의 식생비오톱 특성을 알아보기 위하여 오대산국립공원을 대상으로 52개의 방형구를 토지이용유형별로 설치하여 식생구조를 조사하였다. 군락분류결과, 6개 군락으로 분류되었으며, 2개 군락의 식별종은 서양민들레, 개망초, 왕포아풀로 도시화지역, 본 조사에서는 사찰지 내에 분포하는 식물이었다. 1개 군락의 식별종은 양지꽃으로 숲 가장자리에 주로 분포하는 종이었으며, 3개 군락의 식별종은 조릿대와 신갈나무로 산림지역 분포식물이었다. TWINSPAN에 의한 군락분류와 DCA 기법을 활용한 서열분석을 통하여 공원문화유산지구는 사찰비오톱, 사면벌채지비오톱, 산림비오톱으로 구분할 수 있었으며 유형별 종수, 귀화식물, 상대우점치, 유사성에서 차이를 확인하였다. 사찰비오톱 우점종은 왕포아풀과 쑥이었으며, 사면벌채지비오톱은 미역줄나무, 산림비오톱은 신갈나무, 전나무, 느릅나무였다. 사면벌채지비오톱은 다른 비오톱에 비하여 출현 종수가 많았으며, 사찰비오톱은 귀화식물 출현 종수가 많았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.175-187
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• 2011

곤충 종은 환경생태학적 종 다양성 보존과 국가적 생물자원 활용전략 관점에서 중요한 역할을 하기 때문에 생태계의 주요 구성요소로 인식되고 있다. 곤충 종 보존과 육성을 위해서는 곤충전문가는 물론 곤충비전문가인 일반인과 학생들도 곤충에 관심을 가질 수 있는 곤충관찰학습 환경이 요구된다. 그러므로, 곤충식별은 관찰학습에 있어서 주요학습의 동기유발 요인이 된다. 현재 서비스하고 있는 온라인 곤충 종 분류검색시스템은 시간 소모적이며, 곤충 종에 대한 지식이 부족한 일반인들이 곤충식별의 도구로 사용하기에는 많은 노력을 요구하기 때문에 비효율적이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 일반인들이 자연 생태계에서 관찰한 내용을 바탕으로 곤충식별을 도와주는 스마트폰 기반의 유러닝시스템인 곤충 종 식별추론 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 곤충관찰정보와 생물학적 곤충특성과의 유사도에 기반하여 추론검색을 수행한다. 이를 위해, 생물학적 곤충특성을 목, 과, 종 단위의 27개 항목으로 분류하고, 관찰 단계별 유사도 지표를 제안하였다. 또한, 본 연구의 유용성을 보이기 위하여 추론검색 프로토타입시스템을 개발하고, 기존의 분류검색시스템과의 곤충식별 비교테스트를 하였다. 실험결과, 본 연구의 추론검색 방법이 곤충식별의 효과성에 있어 더 우수함을 보였고, 검색시간에 있어서도 보다 효율적인 시스템이 될 수 있음을 보였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권3호
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• pp.220-233
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• 1999

본 연구는 서열법(교호평균법)과 ZM학파의 식물사회학적 연구방법에 의해 대구, 구미, 김천 근처의 팔공산, 금오산, 황악산 일대의 참나무류 삼림을 분류하고 그 환경조건을 해석할 목적으로 실시되었다 교호평균법에서 추출된 stand의 제 1축상의 종의 배열은 식물사회학적 군락분류의 표징종이나 식별종의 후보 종군을 추출하는데 매우 효과적이었다. 이결과와 타지역과 본 연구지역의 낙엽수림의 조성을 비교 검토한 결과 이하의 2군집, 1군락, 2아군집을 식별하였다. 너도밤나무군강(Fagetea crenatae Miyawaki et al. 1968) ; 당단풍-신갈나무목(Acero-Quercetalia mongolicae Song 1988); 조록싸리-졸참나무군단(Lespedezo-Quercion ser-1-1 때죽나무아군집(Styracetosum japonicae subassoc. nov) 1-2 전형아군집(typicum subassoc. ) (Ainsliaeo-Quercetum mongolicae assoc. nov.) 3. 신갈나무-시닥나무군락(Quercus mongolica-Acer teschonoskii var, rubripes community) 본연구에서 식별된 군단은 우리나라의 냉온대 낙엽활엽수림의 북부형과 남부형에 대응하는 것으로 해석되었다. 서열법에 의해 계산된 제 1축과 제2축상에의 stand의 배열은 인위와 해발과 같은 환경경도상의 계열을 나타내었다. 이상의 연구와 함께 본 연구와 관련되는 사항으로 우리나라의 냉온대림의 군락분류학적 문제점을 종조성론의 입장에서 논하였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.15-29
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• 2004

정보통신 및 인터넷의 급속한 발전으로 기존의 불리적인 저작물이 디지털 콘텐츠로 급속히 전환되면서 디지털 콘텐츠 자원에 대한 접근 및 서비스 방식과 기존의 식별기호로는 디지털 콘벤츠의 특성을 충족시키는 석별이 미흡하고 한계가 있다 또한, URN 명세를 만족하는 DOl 식별체계도 저널, 회의자료와 같은 학술잡지형태에만 활용되고 있어 다양한 형대의 비학술잡지에 적용할 식별체계가 필요하다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식멸체계 활용사례와 KISTI에서 소장하고 있는 학술잡저 형태 2종, 비 학술잡지 형태 3 종 등 5종을 분석하여 학술잡지뿐만 아니라 비학술잡지에도 적용할 수 있는 고유 식별기 호를 개발하고, 고유 식별기호 기반의 전자원문 연계시스템을 설계 및 구현하고자 한다.

• 생명과학회지
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• 제17권10호
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• pp.1441-1446
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• 2007

본 연구는 서로 다른 상염색체에 위치하고 있는 초위성체유전 표지를 활용하여 제주마 집단의 타 품종과의 차별적 유전특성분석과 제주마 집단에서 활용할 수 있는 효율적인 개체 식별 시스템 설정을 위해 수행되었다. 공시재료로서는 5품종에서 총 191두가 사용되었으며 13종의 좌위에 대한 개체별 유전자형을 분석하였다. 이들 13종에서 출현된 총 대립 유전자수는 제주마의 경우 155종이 나타났다. 한국 제주마 집단에서 나타난 평균 이형접합도는 0.317-0.902였으며 marker 다형성 정보량은 0.498-0.799로 나타났다. 제주마 집단에서 나타난 대립 유전자 발현 특성은 다른 외래 품종 집단과 매우 상이한 결과를 나타냈다. ATH4 좌위의 경우 제주마 집단에서는 5종의 대립 유전자가 고른 분포를 나타낸 반면 QUA종의 경우와 THO종집단에서 특정 좌위의 극단적 발현 빈도를 나타냈다. 품종특이성을 나타내는 분자표지의 대립유전자 발현양상이 확인되었으며 이러한 품종특이성 발현 분자표지는 집단 내 개체에 대한 품종식별 유전자표지로 활용이 가능한 것으로 나타났다. 9종의 초위성체 유전 표지를 활용할 경우 누적 개체 식별력은 99.9%를 나타냈으며 두 마리의 서로 다른 개체가 서로 같은 유전자형을 가질 짝확률은 $0.60\;{\times}\;10^{10}$으로 추정되었다. 따라서 9종의 선정된 유전표지는 제주마 품종 집단에서 적정 신뢰도를 제공할 수 있는 개체 식별 시스템을 설정할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.456-461
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• 2008

클래스별 원형상(prototype)의 분포가 선형분리 불가능하고 동시에 분산이 서로 다르고 희박한 분포의 원형상에 있어서 입력패턴에 대한 고정밀도의 식별을 행하기 위해 클래스별 최근방 원형상과 그 k 근방 원형상에 있어서 노름(norm) 평균에 기초한 최근방 결정법에 의한 패턴식별방법을 제안한다. 제안하는 방법의 유효성을 평가하기위해 인공적인 패턴과 실제 패턴에 대해 일반적인 k-NN법, 매해라노비스 거리(maharanobis distance), CAP, kCAP, SVM의 각각에 기초한 방법과 제안하는 방법을 적용하여 식별률에 의한 평가를 행하였다. 그 결과 특히, 원형상의 분포가 희박한 경우 제안하는 방법이 다른 방법들에 비해 높은 식별률을 나타냈다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.264-265
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• 2014

불법적으로 생성된 디지털 콘텐츠의 저작권의 보호를 위하여 콘텐츠 식별 작업이 필요하다. 스캔된 불법 만화 도서의 경우 콘텐츠 식별을 위하여 이를 위해 특별히 제작된 핑거프린트가 필요하다. 핑거프린트를 통한 저작물의 식별률을 높이기 위해서 는 스캔 만화 이미지의 전처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는 종이 만화도서가 스캐너를 통해 이미지로 전환되는 과정에서 스캐너에 의해 일어나는 광도 왜곡을 최소화하여 만화 도서의 식별률을 높이고자 하였다. 실험을 통해 약 27%의 식별율의 개선을 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.7-13
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• 2022

RF-Fingerprint 기술은 전송된 파형에서 송신기의 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안 분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 논문은 무선 단말기의 In-phase(I)와 Quadrature(Q) 값을 입력으로 동종 무선 단말기 및 이기종 무선 단말기를 식별할 수 있는 fingerprint 특징을 추출하고 이를 식별할 수 있는 딥러닝 구조를 제안한다. 동종/이기종 무선 단말기를 식별하기 위한 특징으로 I/Q를 극좌표로 변환한 후 크기 값을 시간축으로 배열한 데이터를 무선 단말기의 fingerprinting 특징으로 제안하고 이를 식별하기 위해서 수정된 1차원 ResNet 모델을 제안한다. 실험을 위해서 동일 모델 10대의 두 종류 무선 단말기를 대상으로 제안한 딥러닝 구조의 성능을 분석한다. 제안한 딥러닝 구조 및 fingerprint 특징의 성능 검증을 위해서 4000개의 데이터셋 중에서 20%인 800개 데이터셋을 이용하여 성능 분석한 결과 약 99.5%의 식별 성능을 보였다.