• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.106 no.2
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• pp.169-185
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• 2017

The result of forest vegetation classification could be quite different and dependant on analysis methods. The purpose of this study was to compare the analyzed results for three kinds of methods (physiognomy dominant species, floristic composition and interspecific association) related to vegetation classification. Vegetation data were collected by the 80 quadrates in Mt. Oseo, Chungcheongnam-do from September to October in 2016. We carried out community type classification using above three methods. As a result, the vegetation according to physiognomy dominant species was classified into ten communities such as Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Zelkova serrata community, Quercus acutissima community, Cornus controversa community, Quercus serrata community, Larix kaempferi community, Pinus rigida community, Castanea crenata community and Liriodendron tulipifera community. The vegetation according to floristic composition was classified into 4 vegetation units. It was totally represented by Lindera erythrocarpa community group. And L. erythrocarpa community group was classified into the Rhododendron mucronulatum community (subdivided R. mucronulatum typical group and Styrax obassia group) and Zelkova serrata community (subdivided Larix kaempferi group and Pseudostellaria palibiniana group). As a result of interspecific association, forest vegetation was divided into two groups. And it was considered that the vegetation type by floristic composition and interspecific association significant could be affected by topography. There were lots of vegetation groups or units in the order like 10 types of communities by the physiognomy dominant species, 8 species group and 4 vegetation types by the floristic composition, and 2 types by the interspecific association. In conclusion, vegetation classification methods elicited diverse vegetation groups or units with lots of correlations of environmental factors.

• Korean Journal of Microbiology
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• v.33 no.2
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• pp.81-85
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• 1997

Candida속 효모 27종이 표준 균주를 대상으로 세포내 지방산 조성을 기체 크로마토그래피로 분석하여, 함유 지방산의 종류와 함량비를 근거로 27종이 균주를 3개의 분류군으로 나누었다. 이들 지방산 분석에 의한 분류군을 Candida속의 다른 분류학적 결과들인 coenzyme Q 분자종의 종류, DNA 염기함량 분석, ITS 부위의 제한효소 절단 다형질의 양상, 리보좀 소단위 RNA 유전자의 염기배열 보고와 비교 분석하였다. 그 결과 같은 분류군에 위치하는 균주들 사이의 연관 관계가 거의 일치하였다. 다라서 세포내 지방산 분석은 Candida속 규준들을 유전적 동질성을 갖는 균주들로 분류하는 수단으로 사용될 수 있으며, 유전적으로 매우 다양한 균주들의 집단으로 알려진 Candida속에 관한 분류적 고찰에 일차적으로 사용될 수 있는 유용한 수단임을 알 수 있었다.

• 건설안전세미나
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• s.6
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• pp.1-27
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• 1995

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.41 no.1
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• pp.10-15
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• 2011

Fifteen populations comprising three taxa and a putative hybrid of Fallopia sect. Reynoutria in Korea were examined for their leaf flavonoid constituents. Nineteen flavonoid compounds were isolated and identified; they were glycosylated derivatives of the flavonols quercetin and kaempferol, and of the flavones apigenin and luteolin. Among them, quercetin 3-O-galactoside and quercetin 3-O-glucoside were major flavonoid constituents, and present in all taxa. The flavonoid data appear to be very useful for taxon delimitation, and all taxa examined are readily distinguished by their flavonoid profiles. In addition, the flavonoid data suggest that the Nonsan population may be of hybrid origin involving F. japonica var. japonica, F. forbesii, and F. sachalinensis. In F. japonica var. japonica, there is no apparent correlation between their levels of polyploidy and flavonoid chemistry, but geographical variation of the flavonoid profiles among some populations was detected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.405-408
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• 2002

Microarray 기술의 발전으로 많은 양의 유전자 정보를 얻게 되어 암의 정확한 분류와 진단에 대한 기대가 커지고 있다. 암을 정확하게 분류하기 위해서는 추출된 유전자에 많은 잡음이 들어가기 때문에 암과 관련이 있는 유전자만을 추출할 필요가 있다. 본 논문에서는 여러 가지 유전자 추출방법과 다양한 분류기의 성능을 체계적으로 평가하기 위하여, 세 가지 벤치마크 암 데이터에 대하여 실험하여 보았다. 또한 분류 성능을 향상시키기 위하여 분류기를 적절하게 결합한 결과, 결합된 분류기의 성능을 확인해볼 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.18 no.2
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• pp.71-79
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• 2002

This research presents particulate distribution map of tidal flats of Hampyung bay using reflectance which extracted from satellite data and field survey data during same periods. The spectrum of particulate composition obtained from Landsat TM data was analysed and 7 scenes of satellite image were classified with ISODATA and K-MEANS methods. The results of unsupervised classification were estimated with in-situ data. The classification accuracy of ISODATA and K-MAMS methods were 84.3% and 85.7%. For validation of classified results of multi-temporal satellite images, TM image of May 1999(reference data), which was classified with field survey data was compared with classified results of multi-temporary satellite data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.301-303
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• 2002

컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 수없이 많은 정보가 디지털 형태로 생산되고 있다. 이러한 정보를 사람이 일일이 가공하고 분류하기에는 한계가 있으므로 자동으로 문서를 분류하고자 하는 연구가 대두되었다. 문서를 자동으로 분류하기 위해 기계학습 방법이 많이 이용되고 있다. 기계학습방법을 이용한 문서분류가 좋은 성능을 내기 위해서는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 학습데이터를 만들기 위해서는 사람이 일일이 분류해야 하므로, 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 적은양의 labeled 데이터로부터 시작하여, 점증적으로 unlabeled 데이터를 학습에 참여시킴으로써, 문서분류의 성능을 높이고자 한다. 실험을 통해 Unlabeled 문서데이터를 사용한 것이 좋은 성능을 보였음을 알 수 있다.

• Korean Architects
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• no.2 s.179
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• pp.44-47
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• 1984

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.1 no.2 s.2
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• pp.207-221
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• 1993

After characters of data were classified site planning and design, structure modelling was presented for computer system in site planning and design. Particularly, this study contributes to increase utilization site planning and design through result of estimation computer system in the land suitable analysis and soil design.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.202-204
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• 2004

앙상블은 다수의 분류기를 효과적으로 결합하여 분류의 성능을 향상시키는 대표적인 기술이다. 효과적인 앙상블을 위해서는 다양한 특성을 지닌 분류기를 확보하여야 한다. 기존의 앙상블은 개별 분류기의 결과를 바탕으로 분류기 사이의 의존성이나 유사성을 평가하여 분류기 결합을 시도하였다. 따라서 분류기 사이의 유사도의 정확한 측정에 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해서 다수의 산술연산자 기반 분류규칙을 유전자 프로그래밍을 이용하여 획득하고, 실제 표현형의 유사성을 측정한 후 이를 바탕으로 분류기를 결합한다. 생물정보학에서 많이 사용되는 유전자 데이터 중 하나인 림포마 암 데이터에 제안하는 방법을 적용하여 97% 수준의 높은 분류 성능과 해석 가능한 분류규칙을 획득하였다.