• 한국환경생태학회지
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• 제15권2호
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• pp.159-172
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• 2001

본 연구는 수도권 지역의 아까시나무림을 중심으로 식물군집의 식생구조적 특성을 분석함으로써 향후, 도시녹지의 자연성 복원을 위한 기초 자료로 제시하고자 하였다. 조사지역은 서울도심지역으로 중구 남산과 서대문구 안산, 서울외곽지역으로 은평구 봉산과 부천시, 성주산, 비도시지역으로 경기도 천마산을 선정하였다. 주요 연구분야는 생태적 특성과 복원모델로 구분하였가. 생태적 특성평가는 천이단계, 자연성 및 다층적 식생구조와 종다양성을 실시하였으며, 복원모델은 적정수종, 개체수, 흉고단면적, 수목간 최단거리를 선정하였다. 조사결과, 복원모델은 비도시지역 중 자연성이 높으며 다층구조를 이루고 있는 자생식물군집을 선정하였으며 적정식물은 교목성장 3종, 아교목성정 7종, 관목성장 16종, 주연부 수종 4종 초본식물 27종이 적절한 것으로 판단되었다. 향후, 아끼시나무림읜 자연성 복원을 위해서 자연림인 참나무류로의 천이를 유도할 수 있도록 자생종 중심의 생태적 복원방안의 모색이 이루어져할 것이다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제29권3호
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• pp.237-245
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• 2006

강원도 평창군 일대에서 화전 후 묵밭의 식생 천이에 따른 식물량, 순 일차 생산성 및 P/B 비의 변화를 조사하였다. 초본의 지상부 식물량은 5년차 묵밭에서 3.8 ton/ha로 가장 많았다. 낙엽 건중량은 50년차 묵밭까지 증가한 다음 감소하는 포물선형 변화를 나타내었다. 천이가 진행됨에 따라 흉고 단면적은 로그 함수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 교목의 목본 수는 15년차 묵밭까지 빠르게 증가하다가 경과 년 수에 따라 자가 솎음질 과정을 거쳐 감소하는 경향이었다. 80년차 묵밭에서 DBH 등급에 따른 목본의 분포는 역 J 자형을 나타내었고, 우점종은 신갈나무이었다. 식물 현조량은 천이 초기와 후기 단계에서 완만한 증가를 나타내었고, 중기 단계인 $10{\sim}50$년차 묵밭에서 빠르게 증가하였다. 5, 10, 20, 50 및 80년차 묵밭의 식물 현존량은 각각 5, 14, 75, 251 및 373 ton/ha로 추정되었다. 연간 순 생산성은 초기 35년간 점진적인 증가 후 감소하여 점차 안정화하는 경향을 나타내었다. 연간 순 일차 생산성의 증가 속도는 천이 중기 단계 보다 초기 단계에서 빠르게 증가하였다. 5, 10, 20, 35, 50 및 80년차 묵밭의 순 일차 생산성은 각각 8.6, 9.3, 12.9, 15.1, 13.7 및 3.6 ton/ha/yr이었다. P/B 비율은 천이가 진행됨에 따라 지수 함수적으로 감소하는 것으로 추정되었다. 5, 10, 20, 50 및 80년차 묵밭에서 추정된 P/B 비율은 각각 0.60, 0.39, 0.19, 0.06 및 0.01이었다. 이러한 결과는 Odum(1969)이 제시한 삼림천이 과정의 생물 에너지론과 잘 부합하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권4호
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• pp.46-63
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• 1995

본 논문에서는 시간지연신경망을 이용한 한국어 무제한 어휘 연결단어 인식 시스템에 대해 기술하였다. 인식단위로는 인접한 두음소의 천이과정을 포한하는 이음소 (diphone)를 사용하였으며 그 개수는 329개이다. 한국어 연결단어 인식과정은 음성신호의 특징 추출 과정, 이음소 인식과정과 후처리 과정의 세 단계로 구분된다. 특징 추출 단계에서는 입력 음성의 이음소 구간을 분리하여 16차의 필터밸크 (filter-bank) 계수를 구한다. 이음소 인식은 3단계의 계층적 구조로 이루어졌으며 총 30개의 시간지연신경망을 이용해 이음소를 인식한다. 특히, 사용된 시간지연신경망은 인식률을 높이기 위하여 기존의 시간 지연신경망 구조를 변경하였다. 후처리 단계는 음소 천이확률과 음소 혼동확률을 이용한 이음소 오인식 수정과정과 인식된 이음소를 결합하여 어절을 형성하는 과정으로 이루어진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.61-71
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• 2011

본 논문은 DCT계수와 천이지도 분석을 이용하여 영상 내 자막영역을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 기존 DCT계수 분석방법을 이용한 문자영역탐지 방법은 검출률은 높으나 오검출률이 매우 높은 단점이 있고, 천이지도를 이용한문자영역 탐지 방법은 임계값이 정적이기때문에 문자영역 검증단계에서 실제문자영역이 기각되는 일이 빈번히 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT계수 분석방법을 이용하여 유망문자영역맵을 작성하고 이를 천이지도를 이용한 문자영역탐지 방법에 적용하여 임계값을 단계별로 정한다. 그 결과로서 DCT계수 분석을 이용한 문자영역검출방법에 비해 오검출률이 크게 감소하였으며, 기존 천이지도를 이용한 문자영역검출 방법보다 검출률이 크게 향상되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제9권2호
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• pp.156-165
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• 1996

극상림의 군집구조를 분석하고 국립공원의 식생경관관리를 위한 기초자료를 마련하고자 오대산 국립공원의 노인봉지역에 12개 조사구를 선정하고 군집구조분석을 실시하였다. TWINSPAN 분석결과 군집은 서어나무-신갈나무군집(군집 1), 거제수나무-박달나무-서어나무군집(군집2)으로 분리되었다. 군집의 천이단계는 종조성, 유사도지수, 종다양성분석 결과 극상림단계 초기와 극상림으로 밝혀졌다. 종수 ？ 개체수분석에서는 100m$^{2}$당 평균 120~130개체, 17종이 조사되었다. 흉고단면적과 흉고직경급별 분석에서는 교목층에서 신갈나무를 대신하여 서어나무, 거제수나무, 박달나무 등이 극상수종이 될 것이며 아교목층에서는 당단풍이 우점종을 이룰 것으로 판단되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.331-338
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• 2022

차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.

• 한국습지학회지
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• 제17권1호
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• pp.91-100
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• 2015

본 연구의 목적은 남한강, 금강, 낙동강에 존재하는 세 개의 인공습지에 대하여 2012과 2013의 식생변화 모니터링 결과를 비교 분석하고자한다. 각각의 인공습지는 비내섬, 세도지구, 옥포지구로 식생 모니터링 결과를 비교 분석하여 보면, 비내섬 습지의 경우, 버드나무 군락과 물억새 군락이 우점하고 있으며, 수변부의 저지대를 따라 달뿌리풀 군락, 쑥-망초 군락, 환삼덩굴 군락 등이 분포하고 있는 것으로 조사되었다. 주요 식생의 변화를 알아보면 특히, 환삼덩굴 군락은 하절기에 버드나무군락의 임내와 임연부 및 키 낮은 초원을 중심으로 분포역이 크게 증가하는 것으로 조사되었다. 옥포지구 습지는 2012년에 없었던 마름이 2013년 수역에 분포하고 있으며, 정수식물 군락에 분포하고 있는 갈대 군락은 2012년에 비해 2013년 분포역이 축소하였으며, 갯버들 군락은 2012년과 2013년 모두 분포역이 변화하지 않고 서식하고 있는 것으로 조사되었다. 세도지구 습지는 2012년에 조사된 이차초지대는 고수부지에서 인위적 식재로 인해 비수리 군락으로 변화하였으며, 2012년의 대부분의 군락이 2013년에 망초군락이 번성하면서 망초 군락으로 천이되었다. 물억새 군락과 갈대군락은 2012년과 2013년 모두 분포역 변화 없이 서식하는 것으로 조사되었다. 비내섬 습지의 식생은 건성천이보다는 습성천이로 진행될 것으로 판단된다. 옥포지구 습지는 수변식생의 천이과정은 안정화단계에 도달할 때까지 오랜기간 지속적으로 변화될 것으로 예상된다. 세도지구 습지는 건성천이와 습성천이가 병존하고 있으며, 향후 갈대, 물억새와 버드나무군락으로 천이가 예상된다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제16권4호
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• pp.459-476
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• 1993

내륙지역(두륜산, 불갑산)과 서남해 섬지역(홍도, 진도)의 상록활엽수림과 주변 낙엽활엽수림을 대상으로 식생구조와 식생천이 계열을 분석, 추정하였다. 4개 지역의 상록활엽수림은 대부분 50여 년생 미만의 영급구조로서 처닝도중상의 군집구조를 나타내고 있었으며, 교목층에서의 우점종은 구실잣밤나무, 후박나무, 붉가시나무, 참식나무, 종가시나무, 참가시나무 등이었다. 상록활엽수림대의 식생은 낙엽활엽수종에서 상록활엽수종으로 식생천이가 진행중이었으며, 교목층에서는 후박나무, 참식나무 및 황칠나무가, 아교목층 및 관목층에서는 식나무와 센달나무가 극상단계의 수종으로 추정되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제10권2호
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• pp.283-296
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• 1997

계곡부 산림의 군집구조를 분석하여 국립공원 관리의 기초자료를 마련하고자 설악산 국립공원의 주전골계곡지역에 50개의 조사구를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료를 대상으로 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA ordination 기법을 적용하여 분석하였다. TWINSPAN과 DCA분석결과 군집은 신갈나무-굴참나무-소나무군집(군집 I), 소나무군집(군집 II), 서어나무군집(군집 III), 졸참나무군집(군집 IV)으로 분리되었다. 군집의 생태적 천이단계는 신갈나무-굴참나무-소나무군집과 소나무군집의 경우 소나무$\$\longrightarrow$ $신갈나무군집, 졸참나무군집의 경우 졸참나무$\$\longrightarrow$ $서어나무군집으로 추정되었으며, 서어나무군집은 계속 안정된 상태를 유지할 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1204-1215
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• 1998

이 논문에서 우리는 OARTS(Object based Approach for Real-Time Systems)를 위한 시나리오를 표현하는 방법과 명세언어 및 확인기법을 제안한다. 이 방법은 지금까지 방법론 차원의 시나리오를 다루지 않았기 때문에 일반적인 모델링기법(사건추적도)에 명세언어와 확인방법을 포함한다. 본 논문은 객체에 기초한 통신 인터페이스인 외부 모듈 천이의 동기를 중심으로 내부 액션 천이와 외부 사건들의 열의 표현에 중점을 둔다. 실제의 예를 통하여 제안된 방법이 분석 단계의 요구사항들을 잘 반영하였으며 개념적인 확인기를 통하여 그 표현의 정당성을 확인할 수 있었다. 또한 이 방법은 일반적인 실시간 시나리오를 표현하기 위한 분석 도구로도 이용될 수 있을 것이다.