• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.730-741
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• 2005

층위 구조 아키텍처는 프로그램을 일반성에 따라 분할하는 모듈 구성의 방법이다. 본 논문은 객체지향 프로그램으로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하고 아키텍처 문서와의 일치성을 검사하는 방법을 제시한다. 객체지향 프로그램에서의 층위구조 스타일 규칙을 기술하기 위해, 모듈 간 사용 관계에 기반한 모듈들의 부분 순서 집합을 구성하며, 재정의 관계를 통해 모듈 간 층위 관계를 정의한다. 또한, 층위 관계의 의미를 설계 패턴에서의 예를 통해 설명한다. 프로그램으로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하기 위한 절차를 기술하며, 복구를 위한 메타 모델을 제시한다. 이를 기반으로 공개 소스 프로젝트를 통해 개발된 소프트웨어의 소스코드들로부터 층위 구조 아키텍처를 복구하고, 복구된 아키텍처로부터 발견된 층위 관계의 의미와 아키텍처 문서와의 불일치 부분들에 대해 논의한다. 검사를 통해 아키텍처 문서와 일치하지 않는 부분들이 발견하였고, 이를 조사한 결과 이들이 층위 구조 아키텍처에서 허용 가능한 예외로 여겨지지만 아키텍트가 이들 부분에 대한 변경을 주의 깊게 관리할 필요가 있다는 것을 지적하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.229-239
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• 2019

모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권5호
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• pp.587-595
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• 2019

도심 산지형 공원 내 식생유형별 요인이 공기이온에 미치는 영향력을 파악하고자 충주시 탄금대 공원을 대상으로 수행하였다. 측정지점은 능선부 내 수종, 흉고직경, 울폐도, 층위구조에 따라 설정하였으며, 기상요소와 공기이온을 측정하였다. 공기이온 측정결과, 양이온 발생량은 평균 $610.90{\pm}50.27ea/cm^3$, 음이온 발생량은 평균 $723.58{\pm}64.25ea/cm^3$, 이온지수는 $1.19{\pm}0.10$이였다. 식생유형에 따른 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 공기이온은 수종, 흉고직경, 층위구조에 따라 차이가 발생하였으며, 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 둘째, 이온지수와 식생유형과의 관계에서 수종, 흉고직경, 울폐도, 층위구조 모두에서 정의 상관관계로 분석되었으며, 양이온의 경우 수종, 흉고직경, 울폐도와 부의 상관관계, 음이온의 경우 수종, 흉고직경, 울폐도, 층위구조에서 정의 상관관계로 분석되었다. 셋째, 능선부 내 이온지수의 영향요인은 기상요인과 식생유형을 비교한 결과 식생유형의 상관계수가 더 높았으며, 세부적으로는 수종 > 층위구조 > 울폐도 > 흉고직경의 순이었다. 본 연구에서는 능선부를 대상으로 공기이온을 평가한 한계점이 존재한다. 이에 향후 공기이온에 대한 연구에서 지형구조, 식생유형을 모두 고려한 분석이 이루어져야할 것이며, 계절에 따른 변화 비교연구가 필요할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.447-455
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• 2019

기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.

• 한국환경생태학회:학술대회논문집
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• 한국환경생태학회 2009년 학술대회 논문집 2호
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• pp.155-157
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• 2009

• 한국환경생태학회지
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• 제14권4호
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• pp.238-251
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• 2001

본 연구는 계룡산국립공원 동학사 계곡의 식물군집구조를 파악하기 위하여 실시되었으며, 10cm$\times$10m(100$\m^2$) 조사구를 52개 설정하여 식생조사를 실시하였다. 52개 조사구는 TWINSPAN에 의한 classifi-cation 분석과 DCA ordination 분석을 통하여 소나무군집(16개 조사구), 밤나무군집(4개 조사구), 신갈나무군집(5개 조사구), 졸참나무군집(13개 조사구), 느티나무군집(4개 군집), 서어나무군집(10개 조사구)으로 나누어졌다. 6개 군집의 천이경향을 살펴보면 소나무군집, 신갈나무군집, 졸참나무군집,느티나무군집은 각 층위별 안정된 층위구조로 현상태를 유지할 것이며, 밤나무구닙은 참나무류를 거쳐 서어나무로의 천이가 진행될 것으로 판단되었고, 서어나무군집은 졸참나무와 굴참나무군집으로 퇴행천이될 것이다. 6개 군집의 Shannon의 종다양도지수는 1.2732~1.4699이었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2004년도 제11회 학술대회 논문집
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• pp.209-212
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• 2004

이글은 인터넷기반 정보시스템에서 XML의 존재 층위를 나누고 각 층위에 적합한 XML과 RDB의 매핑 모델을 제안했다. 그리고 자료생성 층위에 주목하여 XML과 RDB의 매핑 모델을 설계하고 그 절차에 대해 논의했다. 이 연구에서 제안한 XML과 RDB 매핑 모델은 DTD 구조에 유연하며 플랫폼 독립적인 점에서 정보시스템 구축의 비용을 저렴하게 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권5호
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• pp.801-811
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• 2012

본 연구는 도시공원의 토지피복 및 식재구조에 따른 온도 영향요인을 규명하는데 목적이 있다. 성남시 분당구 중앙공원을 대상으로 전 지역에 대한 토지피복 및 식재현황을 파악하였으며 30개의 조사구를 설정하여 정밀 토지피복 및 식재구조를 파악하고 온도는 10회 반복 측정하였다. 온도 영향요인은 토지피복유형, 식재유형, 층위구조, 녹지량(녹피율, 녹지용적계수)을 선정하여 실측 온도와의 통계분석을 실시하였다. 토지피복유형, 식재유형, 층위구조와 실측 온도와의 분산분석 결과, 토지피복유형에서 목본 식재지는 저온역으로 초지와 포장지는 고온역으로 구분되었다. 식재유형은 침엽수 및 활엽수 식재지는 저온역으로, 초지와 포장지는 고온역으로 구분되었다. 층위구조는 교목층과 교목층+하부식재 유형은 저온역으로, 초지와 포장지는 고온역으로 구분되었다. 녹지량과 실측 온도와의 상관관계 분석 결과 녹피율과 녹지용적계수는 모두 실측 온도값과 고도의 음(-)의 상관관계가 인정되었다. 녹지량과 실측 온도와의 회귀모형에 의하면 녹피율은 1% 증가할 때마다 $-0.002^{\circ}C$, 녹지용적계수는 $1m^3/m^2$ 증가할 때마다 $-0.122^{\circ}C$의 온도저감 효과가 있을 것으로 예측되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.653-666
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• 2020

지속가능한 산림 발전을 위해 식생층위구조를 파악하는 것은 산림 자원 관리에 중요한 요소이다. 최근 기술의 발달로 드론, 딥러닝 등 신기술을 산림 부문에 접목한 활용이 늘어났으며, 이를 이용한 식생층위구조 추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 드론-광학 및 LiDAR 영상을 융합하여 공주, 삼척, 서귀포 지역에 대해 식생층위구조를 파악하였으며, 각 92.62%(Kappa value: 0.59), 91.57%(Kappa value: 0.53), 86.00%(Kappa value: 0.63)의 정확도를 확인하였다. 딥러닝을 활용한 식생층위구조 분석 기술은 광학 및 LiDAR의 정보량이 많아질수록 모델의 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 식생의 다양한 특성이 반영될 수 있는 복잡도 높은 모델과 충분한 샘플링을 통한 학습자료 구축이 동반되어 모델의 완성도가 높아진다면, 전국단위의 식생층위구조 지도를 구축하여 우리나라 정책·제도의 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권5호
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• pp.719-729
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• 2012

백두대간은 남한구간만 약 670km로 전체 지역에 대한 생태적 특성을 파악하기는 어려워 각 지역에 대한 상세한 연구가 지속적으로 수행되어야 한다. 이에 본 연구는 백두대간 구간 중 댓재에서 백봉령구간의 식생구조를 밝히고 향후 복원 및 관리계획 수립시 필요한 기초자료를 제시하고자 마루금을 중심으로 $10m{\times}10m(100m^2)$ 조사구 40개소를 설치하였다. TWINSPAN에 의한 군집분류 결과 구상나무군집, 소나무 우점군집, 신갈나무 우점군집, 일본잎갈나무 우점군집 등 8개로 유형화되었다. 구상나무군집과 소나무군집은 신갈나무와의 경쟁을 회피할 수 있는 능선부 또는 암반지대에 분포하였으나 낙엽활엽수와의 경쟁으로 쇠퇴할 가능성이 높아 보호의 필요성이 있었다. 단위면적당($400m^2$) 종다양도는 0.8046~1.1283이었으며 단일종 우점군집이 낮고 경쟁상태인 군집은 높은 것으로 나타났으며 대부분 층위구조가 형성된 보호가치가 있는 숲이었다.