이 연구는 명지산의 식물상을 파악하여 중부 이북 지역 식물상의 기초 자료를 제공하고 희귀 식물 분포 특성에 따라 명지산 지역의 희귀 식물 보존 전략 수립에 화용하기 위해 이루어졌다. 조사는 1991년부터 1997년 9월까지 21차례에 걸쳐 명지산 일대에서 이루어졌으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 명지산은 해발 600m 정도를 경계로 아래쪽은 잣나무 및 낙엽송 조림지로 구성되어 있으며, 그 위쪽으로는 신갈나무를 우점으로하여 다양한 수종들이 혼생하는 낙엽활엽수림을 이루고 있고, 바람꽃류 및 금낭화 대군락, 흰노루오줌, 흰도라지모싯대 등의 식물이 특징적인 종이었다. 2. 본 조사를 통해 확인된 명지산의 총 소산식물은 101과 359속 576종 90변종 11품종의 총 677종류로 나타났으며, 그 가운데 특산 식물은 19과 31속 32종류, 귀화식물의 27종류로 특히 귀화 식물의 67%는 최근 출현한 종들이었다. 3. 명지산에는 산림청 지정 희귀 및 멸종위기식물 가운데 총 26종류의 희귀 및 멸종위기식물이 나타났으며 특히 광릉요강꽃, 애기송이풀, 깽깽이풀, 개족도리 등의 분포는 특기할 만하였고, 따라서 이 지역 희귀식물에 대한 조합적인 보존 전략의 수립이 필요하다.
반응/미반응 목표변수를 갖는 모집단에서 관심 목표범주의 빈도가 극히 작을 경우, 즉 희귀할(rare) 경우, 모형 구축을 위한 데이터마트를 형성할 때 반응/미반응 범주 구성비는 구축된 모형의 성능에 영향을 준다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 반응/미반응 범주 구성비와 모형성능의 관련성을 모형평가 통계량에 기반하여 판단한다. 이로써 데이터마트 형성에 이상적인 반응/미반응 범주 구성비를 탐지하려는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 또한 일반적으로 목표범주의 빈도가 희귀할 경우, 분할 표본추출에 의하여 희귀사건(rare event)을 과대표본추출(oversampling)하는 것이 일반적이며, 이로부터 기인하는 사후확률에 대한 편향을 조정하게 된다. 본 연구에서는 사후확률 조정방법으로 오프셋(offset) 방법과 가중치 방법(sampling weights)을 적용하고 이를 비교하였다.
본 논문에서는 현행 우리나라의 희귀 및 멸종위기식물의 평가에 관한 몇 가지 문제점을 살피고, 이러한 문제점의 제시와 함께, 최근 I. U. C. N. 의 S. S. C. 에서 시안을 작성 중인 희귀 및 멸종위기식물에 대한 새로운 분류안에 대한 내용을 소개하였다. 본 시안에 의하면 멸종종, 자생지 멸종종. 멸종위기종, 위기종, 취약종, 민감종, 안전/저위험종, 자료 불충분종 및 미평가종 등 모두 9개 분류군으로 구분되어 있다. 본 시안이 더욱 다듬어지고 공식화되기 위해서는 앞으로 얼마간의 기간이 소요되리라 판단되며, 이 같은 움직임을 염두에 두고, 앞으로 우리나라의 희귀 및 멸종위기식물에 대하여 보다 구체적인 평가기준의 작성에 대해 관심을 가져야 할 것으로 믿는다. 아울러 새로이 도입된 몇 가지 용어의 우리말 번역에 대해서도 앞으로 충분한 검토를 거친 후에 통일을 기하는 것이 필요하다고 판단된다.
공간자료의 선형모형은 지역적 특성과 해당지역의 격자형태의 통계량을 처리하여 추정하는 방법을 제시하고, 이에 대한 사례연구를 통하여 공간모형을 추정하여, 희귀 분석방법과의 효율성을 비교 분석하였다. 공간정보의 모형추정은 최근에 국내 소개 되 었으며, 격자형 공간정보의 자기상관 여부는 Moran의 지수 및 이에 대한 Correlograms를 통하여 자료간의 인접성 유무를 식별할 수 있다. 따라서 공간 모형의 희귀추정에서 상관 계수 $ ho$의 최우추정방법은 많은 컴퓨터 시간 및 경비가 소요되어 eigenvalue에 의한 방법으로 개선하였다. 캘리포니아주의 해안선과 육지지역의 식물종수에 대한 공간정 보의 희귀모형을 추정하였다.
1997년 4월부터 1998년 4월까지 경상북도 내연산 일대의 관속식물상 조사를 실시한 결과, 관속식물은 100과, 350속, 538속, 1아종, 92변종, 10품종, 1교잡종 총 642종류(texa)를 확인하였으며, 이 중 211종류는 금번조사에서 새롭게 추가하였다. 특히 고란초, 부들, 창포, 꽃창포, 노랑무늬붓꽃, 산작약, 둥근잎꿩의 비름, 꿩의 바람꽃, 연잎꿩의다리, 참좁쌀풀 등의 희귀 및 멸종위기 식물을 확증표본과 함께 보고함으로써 본 지역 식물상 조사에 큰 의의가 있다고 판단된다. 본 조사에서 확인한 희귀 및 멸종위기 식물은 총 29종류로서, 환경부 법정보호식물이 3종류, 환경부에서 실시하고 있는 전국자연환경조사에서 제시한 특정식물종 중 정밀생태종은 27종류, 그리고 산림청 희귀 및 멸종위기 식물은 15종류로 나타났으며, 둥근잎꿔의 비름, 망개나무, 노랑무늬붓꽃 등의 분포 등에 대해 논하였다.
시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.
본 조사는 1999년 5월부터 10월까지 지리산 동부지역의 관속식물상을 조사한 결과 84과 245속 367종 1아종 57변종 6품종 431종류로 조사되었다. 현재 세석평전일원과 제석봉일대의 생태계 복원사업이 끝날때까지 지속적인 모니터링이 수행되어야 할 것으로 생각되며 현재 등산로 주위에 금강애기나리 땃두릅나무 금마타리 등의 다수의 희귀식물이 많이 산재하고 있으므로 여기에 대한 지속적인 관심과 보전이 필요하다.
이제까지 숙주세포로 이용하기 위한 효모균주이 개발은 제빵효모인 Saccharomyces cerevisiae를 주대상으로 수행되어 왔다. 그러나 최근에는 Hansenula속, Pichia속, Kluyveromyces속, Schizosaccharomyces속, Schwanniomyces속 및 Yarrowia속 등 특이한 성질을 갖는 희귀효모 균주를 숙주세포로 한 새로운 유전자 발현시스템의 개발이 활발히 추진되고 있다. 본고에서는 S. cerevisiae를 위시하여 이들 희귀효모로부터 생산되고 있는 재조합 단백질의 연구현황과 문제점 및 재조합 단백질의 효율적인 생산을 위해 고려해야 할 요인들에 대해 고찰해 보기로 한다.
거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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