본 논문에서는 고해상도 타일 가시화 시스템의 성능 향상을 위해 전 분류 기법과 후 분류 기법을 조합하여 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬을 제안하였다. 전 분류에서는 디스플레이 리스트와 시각 절두체 선별 기법을 이용하였으며, 후 분류에서는 선 탐색 부분 후 분류기법을 이용하였다. 벤치마킹 테스트를 통해 제안된 두 병렬-타일 가시화 기법의 성능을 고찰하였으며, 이 결과를 기반으로 제안된 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬 중에서 주어진 가시화 모델에 대해 더 효율적인 알고리듬을 선정하는 방안을 제시하였다.
전라남도의 해안에 방치된 염전에 생육하고 있는 식생에 대하여 군락 분류학적 연구와 토양의 특성에 대한 연구가 수행되었다. 본 연구는 종조성을 바탕으로 Mueller-Dombois와 Ellenberg 법에 따라 수행되었다. 본 연구의 목적은 전남 해안에 방치되어 있는 폐염전의 식물군락분류를 통한 식생형을 규정하고, 군락생태를 밝히는데 있다. 폐염전에 분포하는 일년생 초본 염생식물군락은 퉁퉁마디군락, 칠면초군락, 해홍나물군락, 가는갯능쟁이군락, 갯개미자리군락으로 밝혀졌다. 그리고 다년생 초본 염생식물군락으로는 갯개미취군락, 천일사초군락, 갈대군락으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 해안 습지 식생에 대한 군락분류 및 구성종에 대한 정보의 축적을 가능하게 하고, 아울러 해안 습지 생태계 보전을 위한 기초자료로 유용한 정보를 제공한다.
북한은 2000년 2권 8책의 <분류-검색어사전>을 개발하여 발표하였고, 이 문헌분류표는 북한 전역에서 현재 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 해방 이후 북한도서관의 문헌분류표 발전과정을 통시적으로 살펴보고 2000년에 발표되고 2014년에 개정된 <분류-검색어사전>의 내용, 구성, 원리를 파악해 보는 데 있다. 지금까지 북한의 문헌분류표에 대한 연구는 1964년 북한에서 발표된 <도서분류표>에 대한 논의가 전부이며, 이후 북한의 문헌분류표에 대한 연구는 없었다. <분류-검색어사전(2000)>의 제1권은 '분류기호-검색어', 제2권은 '검색어-분류기호'로 구성된다. 제1권은 1996년에 발표된 <도서 및 서지 분류표>에 기초하고 있으며 다섯 부문에 걸쳐 총 41개의 류문으로 전개된다. 혁명사상과 이론'에 1개(11/19) 류문, '자연과학'에 8개(20~27), '공학기술 및 응용과학'에 가장 많은 19개(30~60/69), '사회과학' 부문에 12개(70~85), 그리고 '총류'에 1개(90)의 류문을 배정하고 있다. 제2권은 주제명표목표와 유사하다. 북한의 <분류-검색어사전>은 국내에 처음 소개되는 문헌분류표이며, 본 연구는 향후 남북간 표준통일분류표 제정 연구를 위한 기초 연구에 활용될 수 있을 것이다.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 데이터 증강 기법 중 하나인 EDA를 적용하여 BERT 기반의 감성 분류 언어 모델을 만들고, 성능 개선 방법을 제안한다. EDA(Easy Data Augmentation) 기법은 테이터가 한정되어 있는 환경에서 SR(Synonym Replacement), RI(Random Insertion), RS(Random Swap), RD(Random Deletion) 총 4가지 세부 기법을 통해서 학습 데이터를 증강 시킬 수 있다. 이렇게 증강된 데이터를 학습 데이터로 이용해 구글의 BERT를 기본 모델로 한 전이학습을 진행하게 되면 감성 분류 모델을 생성해 낼 수 있다. 데이터 증강 기법 적용 후 전이 학습을 통해 생성한 감성 분류 모델의 성능을 증강 이전의 전이 학습 모델과 비교해 보면 정확도 측면에서 향상을 기대해 볼 수 있다.
전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.
본 연구는 대덕산·금대봉 생태계보전지역 내 분포하는 관속 식물상을 파악하여 식물분포를 밝히고, 향후 대덕산-금대봉 생태계보전지역의 주요 식물에 대한 효율적인 관리와 보전을 위해 수행하였다. 2017년 4월부터 2019년 10월까지 총 14회에 걸쳐 현지조사를 실시하였다. 대덕산-금대봉 생태계보전지역에 자생하는 관속식물상은 83과 245속 372종 4아종 45변종 8품종으로 총 428분류군이 조사되었다(Appendix 1). 이 중 한국특산식물은 키버들, 참개별꽃, 진범, 갈퀴현호색 등 19분류군이며, 환경부지정 희귀 및 멸종위기 식물은 개병풍, 가시오갈피, 대성쓴풀, 복주머니란으로 총 4분류군이 조사되었고, 산림청 지정 희귀식물은 19과 34속 34종 2변종 총 36분류군이 나타났다. 침입외래식물은 토끼풀, 달맞이꽃, 지느러미엉겅퀴 등 4과 8속 8종 총 8분류군으로 조사되었으며. 도시화지수(UI)는 2.5%, 귀화율(NI)은 1.9%로 나타났다. 본 조사지역의 양치식물은 7과 9속 7종 2변종으로 총 9분류군이 나타났고, 양치식물계수는 0.52로 나타났다. 대한약전 기준 약용자원식물은 16과 24속 24종 2변종 1품종 27분류군이 확인되었다. 민속식물은 772과 175속 216종 28변종 3품종 4아종 251분류군이 확인되었으며, 대덕산·금대봉에서 출현한 428분류군 중 58.6%가 민속식물로 나타났다. 민속식물을 분류 별로 보면 가장 많은 213분류군이 식용식물로 분류되었다. 약용식물은 161분류군이었으며, 향신용식물은 11분류군으로 나타났다. 환경부에서 멸종위기 식물로 지정된 대성쓴풀과 복주머니란 등의 희귀식물은 시급히 보호 및 보전에 필요한 대책을 마련해야 할 것으로 판단되며, 나도범의귀는 북방계식물로 남한 내 자생지가 검룡소 1곳이 보고되고 있어 자생지보호의 필요성이 있을 것으로 판단된다.
사슴은 전 세계적으로 다양한 서식지에서 살고 있는 동물이다. 사슴은 남극대륙을 제외한 전 대륙에 걸쳐 살고 있는 동물로 도시 근처의 평지에서 관찰되기도 하고, 넓은 초원과 산악 지역에서 살기도 한다. 사슴이라고 불리는 동물은 전 세계적으로 약 100여 종류가 있다. 하지만 정확한 분류에 의하면 사슴에 속한 무리는 17속 53종으로 분류하기도 한다. 소목(Artiodactyle) 사슴과(Cervidae)에 속하는 사슴 종류는 발톱 대신 휘어진 발굽을 가지고 있어 "유제류"라고 하며, 소, 양, 염소와 같이 먹이를 삼킨 뒤 일시적으로 보관하는 되새김위가 있어 "반추동물"이라고도 부른다. 사슴은 매우 온순한 성격을 가진 동물이다. 이런 이유 때문에 사람들 중 일부는 애완동물로 키우기도 하고, 고기와 사슴뿔을 얻기 위해 많은 농가에서 사육되기도 한다.
귀화식물의 급속한 증가는 지역 생태계 교란의 원인이 된다. 본 연구의 목적은 전라도 지역에 분포하는 귀화식물상을 밝히는 것이다. 2016년 현장조사를 통해 830개 지점이 조사되었다. 조사결과 38과 116속 6변종 2품종 181종 총 189분류군의 귀화식물이 확인되었다. 생태특성 분석결과 국화과가 47분류군으로 높은 수를 차지하며 벼과 32분류군, 콩과 19분류군 순으로 밝혀졌다. 원산지별 분석결과 유럽원산 75분류군, 북아메리카 59분류군이 확인되었다. 전라도 지역에서 나주시가 77분류군으로 가장 많은 귀화식물이 생육하며, 목포시 영광군 순으로 밝혀졌다. 선행문헌에 기재되어 있지 않은 37분류군(전라남도), 30분류군(전라북도)이 본 연구를 통해 새롭게 확인되었다. 선행문헌분석결과 귀화식물 정의에 부합되지 못하는 문제종들이 포함되어 있음이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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