Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.50-50
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2020
하천, 강어귀 및 해안 지역의 점착성 유사는 흐름 내에 입자의 충돌에 의한 흡탈착으로 인해 다양한 크기의 플록을 형성한다. 이 플록은 오염물과도 군집을 형성하여 하상이 퇴적되는 경우가 많으며 홍수 등과 같은 외부 충격으로 인해 재부 되어 하천 환경 및 생태계에 악영향을 미친다. 군집의 형성은 화학적인 결합과 물리적인 응집으로 분류할 수 있는데, 미세 점착성 유사의 군집형성에 대한 연구는 주로 화학적인 결합에 대한 연구가 활발하다. 반대로 물리적인 결합 혹은 외부 충격에 대한 플록형성 매커니즘에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 교반기를 활용한 실험을 통하여 점착성 유사에 대한 물리적인 흡탈착 과정을 분석하였다. 유입된 점착성 유사를 교반기로 외부충격을 주어 흡착과 탈착하는 정도를 탁도와 농도를 통해 정량화하였다. 실험은 원통 수조에서 수행되었으며, 교반기의 RPM을 조절하면서 외부충격의 강도를 조절하였다. 초기 실험을 통해 탁도-농도의 관계를 제시하였고 이를 활용하여 교반강도와 점착성 유사의 농도를 분석하였다. 실험 결과 교반강도가 증가할수록 플록 형성이 활발하게 진행되었으나, 일정 교반강도 이상에서는 다른 흡착 과정을 보였다. 이를 토대로 점착성 유사의 흡탈착의 임계값을 제시하였다. 향후 본 연구결과와 유속 혹은 난류강도 등의 하천특성과 연관성을 분석한다면 하천 내 오염물 관리에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
In this study, the community structures of the ectomycorrhizal (ECM) fungi in the roots of Abies koreana and Taxus cuspidata were investigated at different altitudes of Mt. Halla. We identified the collected ECM root tips based on morphological characteristics and phylogenetic analysis through sequencing of the rDNA ITS regions. From the roots of A. koreana and T. cuspidata, 11 species and 12 species were identified, respectively. The Shannon's index and species evenness and abundance of the ECM fungi were higher in the higher than lower regions, regardless of host plant species, however, the number of ECM root tips showed the opposite pattern. The community similarity among the ECM fungi in A. koreana was significantly higher than that among the ECM fungi in T. cuspidata or than that between A. koreana and T. cuspidata (p < 0.05). These results could be useful for the conservation and management of the habitat of A. koreana, which is threatened with extinction due to increasing ambient air temperature.
Park, Seong-min;Park, Jeong-soo;Lee, Yoon-kyu;Chae, Woo-Joon;Shin, Moon-sun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.316-318
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2019
Recently, healthy life has become an issue in an aging society, and the number of people who have been interested in continuous health care for better life is increasing. In this paper, we implemented a personalized recommendation systm to provide convenient healthcare management for user. The PHR (Personal Health Record) of user could be stored in the server along with health related information such as lifestyle, disease, and physical condition. The users could be classified into similar clusters according to the PHR profile in order to provide healthcare contents to the users who had similar PHR profile. K-Means clustering was applied to generate clusters based on PHR profile and ACDT(Ant Colony Decision Tree) algorithm was used to provide personalised recommendation of health information stored in knowledge base. The app system developed in this paper is useful for users to perform healthcare themselves by providing information on serious diseases and lifestyle habits to be improved according to the clusters classified by PHR profile.
Taking account of the structural variation on species composition according to the different topographic positions and aspects, the forest community attributes such as species composition, species diversity index, and similarity coefficient were comparatively analyzed for the three topographic positions and the four aspects in the natural deciduous forest of Mt. Gari area. The results are as follows 1. The most dominant species in the overstory were Quercus mongolica in the mid-slope, the ridge, and all aspects areas, however, the stands of the topographic positions were less similar than the stands of the aspects in species composition, because of the appearance of the specific domonant species such as Juglans mandshurica in the valley area and Pinus densiflora in the ridge area. 2. Among the three topographic positions, the mid-slope area had greatest species diversity index in overstory, but the index of the valley had greater value than those of mid-slope and ridge in mid-story and understory. The north-east area among the aspects had greatest the index in all canopy layers. However, The stands of the aspects showed more smaller variation than the stands of the topographic positions. 3. The ridge area showed greatest similarity coefficient value with the mid-slope area, but showed least similarity coefficient value with the valley. However, similarity coefficient among the topographic positions had much smaller value than similarity coefficient among the aspects.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.277-279
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2002
웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.
The bimodal flocculation of cohesive sediments in water environments describes the aggregation and breakage process developing a bimodal floc size distribution with dense flocculi and floppy flocs. A two class population balance equation (TCPBE) was tested for simulating the bimodal flocculation by a model-data fitting analysis with two sets of experimental data (low and high turbulent flows) from 1-D flocculation-settling column tests. In contrast to the Single-Class PBE (SCPBE), the TCPBE could simulate interactions between flocculi and flocs and the flocculation mechanism by differential settling in a low turbulent flow. Also, the TCPBE could perform the same quality of simulation as the elaborate Multi-Class PBE (MCPBE), with a small number of floc size classes and differential equations. Thus, the TCPBE was proven to be the simplest model that is capable of simulating the bimodal flocculation of cohesive sediments in water environments and water, wastewater treatment systems.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.247-249
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2002
협력적 여과(collaborative filtering) 방법을 사용하는 추천 시스템에서 예측 정확도를 높이는 방법들 중 하나는 군집화(clustering)방법이 있다. 군집화 방법은 선호도가 유사한 사용자들을 미리 같은 군집으로 만들고, 군집 내에 속한 사용자들을 이웃으로 선정하여 예측을 수행하기 때문에 군집화의 결과가 예측의 정확도에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 군집화 결과의 향상을 위해 데이터를 전 처리하는 두 가지 방법과 군집화의 특성을 이용한 새로운 예측식을 제안하고, 기존 연구 방법과의 비교 실험을 통해 실험결과를 분석한다.
Clustering technology is used to deal efficiently with many searched documents in information retrieval system. But the accuracy of the clustering is satisfied to the requirement of only some domains. This paper proposes two methods to increase accuracy of the clustering. We define a common-word, that is frequently used but has low weight during clustering. We propose the method that automatically gathers the common-word and calculates its weight from the searched documents. From the experiments, the clustering error rates using the common-word is reduced to 34% compared with clustering using a stop-word. After generating first clusters using average link clustering from the searched documents, we propose the algorithm that reevaluates the similarity between document and clusters and reclassifies the document into more similar clusters. From the experiments using Naver JiSikIn category, the accuracy of reclassified clusters is increased to 1.81% compared with first clusters without reclassification.
To investigate soil bacterial diversity according to vegelalioo types, utilizing ability of sole carbon sources and restriction enzyme patterns of 16s rDNA were analyzed. From the both results; five kinds of soil microbial communities were grouped as forest soil (Quercus mongolica and Pinus densi&ra vegetation), grass-agricultured soil and microbial communities of naked soil. But, both soil microbial communities of directily exlracted from ths soil and indirectly extracted from heterotrophic bacteria that cultured soil in LB medium showed very different similarity.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.577-579
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2003
본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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