• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• v.1 no.1_2
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• pp.41-60
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• 1985

제주도산 게류상을 밝히고 이것들을 분류하기 위하여 미동정 기존 표본등과 1985년 1월-5월사이에 15개 지소에서 채집된 표본들을 동정하고 아울러 문헌상의 기록도 종합·정리하였다. 그 결과 16과 104종의 분류목록을 얻었다. 104종 중 제주도 미기록종이 8종이며, 이중 Pugettia minor, Menaelthius monoceros , Echinoecus pentagonus 등 3 종은 한국미기록종인 바 도판과 함께 Remarks 등을 기록했다. 제주도산 게류 104종은 한국 기지종 183종의 56.8%를 차지하며, 104종 중 41%(39.4%)은 한국에서는 제주도 해역에서만 발견된 것이고 62종은 남방형이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.67-71
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• 2016

본 논문에서는 word2vec과 doc2vec을 함께 CNN에 적용한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 어절, 형태소, WPM(Word Piece Model)을 각각 사용하여 생성한 토큰(token)으로 doc2vec을 활용하여 문서를 vector로 표현한 후, 초보적인 문서 분류에 적용한 결과 WPM이 분류율 79.5%가 되어 3가지 방법 중 최고 성능을 보였다. 다음으로 CNN의 입력자질로써 WPM을 이용하여 생성한 토큰을 활용한 word2vec을 범주 10개의 문서 분류에 사용한 실험과 doc2vec을 함께 사용한 실험을 수행하였다. 실험 결과 word2vec만을 활용하였을 때 86.89%의 분류율을 얻었고, doc2vec을 함께 적용한 결과 89.51%의 분류율을 얻었다. 따라서 제안한 모델을 통해서 분류율이 2.62% 향상됨을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.67-71
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• 2016

본 논문에서는 word2vec과 doc2vec을 함께 CNN에 적용한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 어절, 형태소, WPM(Word Piece Model)을 각각 사용하여 생성한 토큰(token)으로 doc2vec을 활용하여 문서를 vector로 표현한 후, 초보적인 문서 분류에 적용한 결과 WPM이 분류율 79.5%가 되어 3가지 방법 중 최고 성능을 보였다. 다음으로 CNN의 입력자질로써 WPM을 이용하여 생성한 토큰을 활용한 word2vec을 범주 10개의 문서 분류에 사용한 실험과 doc2vec을 함께 사용한 실험을 수행하였다. 실험 결과 word2vec만을 활용하였을 때 86.89%의 분류율을 얻었고, doc2vec을 함께 적용한 결과 89.51%의 분류율을 얻었다. 따라서 제안한 모델을 통해서 분류율이 2.62% 향상됨을 확인하였다.

• Korean Journal of Plant Resources
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• v.23 no.1
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• pp.60-78
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• 2010

To clarify the distribution of vascular plants and their usefulness in Heoninlleung, Ecological Landscape Conservation Areas of Seoul, we investigated it from April, 2006 to June, 2009. Total 313 taxa; 68 families, 191 genera, 264 species, 41 varieties and 8 forma were distributed in Heoninlleung. Among them, 37 taxa were highly abundant everywhere (3A), 16 taxa were highly abundant locally (3B), 70 taxa were moderately abundant everywhere (2A), 96 taxa were common in certain regions locally (2B), 9 taxa were rare but observed everywhere with low frequency (2A) and 85 taxa were rare and observed locally (1B). The economic plants were 293 taxa. There were 156 taxa of edible source, 223 taxa of medicinal source, 141 taxa of ornamental source, 69 taxa of pastoral source, 12 taxa of industrial, and 8 taxa of timber source. Twelve Korean endemic plants were collected. Based on the list of rare plants by the Korea National Arboretum and Ministry of Environment, 2 rare species were found. The specific species of I~V grades by phytogeography were 19 taxa. And twentyfour taxa of naturalized plant species were distributed. Naturalization Index was 7.7% and Urbanization Index was 8.4% in the investigated area.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.10a
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• pp.61-61
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• 2018

한경 곶자왈 산림유전자원보호구역은 개가시나무와 백서향 등을 포함한 암괴지대의 상록활엽수림으로서 그 중요성이 인정되어 산림유전자원 생태보전지역으로 지정 관리되고 있다. 따라서 본 지역의 식물상을 조사하여 곶자왈의 분포식물을 파악하고자 실시하였다. 본 연구는 한라산 서쪽 곶자왈지역 중 곶자왈 산림유전자원 보호구역으로 지정된 지역을 2017년 6월부터 2017년 9월까지 20여 차례 현장조사를 통하여 표본을 수집하고 이를 기록 정리하였다. 조사지역의 식물은 총 83과 181속 236종 23변종 2품종 총 261종으로 조사결과 양치식물이 7과 18속 30종 2변종 32분류군, 나자식물이 1과 1속 2분류군, 피자식물은 74과 162속 204종 21변종 2품종 227분류군 이었다. 그 중 쌍자엽식물은 67과 139속 179종 16변종 1품종 196분류군이고, 단자엽식물이 7과 23속 25종 5변종 1품종 31분류군이었다. 조사에서 확인된 환경부 멸종위기야생식물은 개가시나무 1종 이었다. 식물 구계학적 특정식물로는 총 97분류군이 조사되었다. 등급별로는 V등급 검정개관중, 개가시나무로 2분류군, IV등급 백서향, 녹나무 등 12분류군, III등급 아왜나무, 호자나무 등 37분류군, II등급 올벚나무, 개산초 등 13분류군, I 등급 푸조나무, 자금우 등 33분류군으로 확인되었다. 한국의 적색목록 식물을 분석해보면 취약(VU)은 개가시나무, 섬다래 등 3분류군, 준위협(NT)은 백서향, 약난초로 2분류군, 관심대상종(LC)은 골고사리, 새우난초 등 9분류군, 미평가종(NE)은 빌레나무 1분류군으로 나타났다. 이 결과는 청수 저지 곶자왈 지역의 생태학적 자료로 제주도 내 곶자왈과 비교하였을 때 맹아가 발달한 종가시나무가 우점하는 지역으로 향후 상록수림 천이에 의해 상록수 아래에 자라는 식물로 낙엽활엽수가 대체될 것으로 추정되어 지속적인 조사가 요구된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.6_2
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• pp.1567-1577
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• 2020

Urban land cover classification is role in urban planning and management. So, it's important to improve classification accuracy on urban location. In this paper, machine learning model, Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) are proposed for urban land cover classification based on high resolution satellite imagery (KOMPSAT-3A). Satellite image was trained based on 25 m rectangle grid to create training data, and training models used for classifying test area. During the validation process, we presented confusion matrix for each result with 250 Ground Truth Points (GTP). Of the four SVM kernels and the two activation functions ANN, the SVM Polynomial kernel model had the highest accuracy of 86%. In the process of comparing the SVM and ANN using GTP, the SVM model was more effective than the ANN model for KOMPSAT-3A classification. Among the four classes (building, road, vegetation, and bare-soil), building class showed the lowest classification accuracy due to the shadow caused by the high rise building.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.760-763
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• 2021

텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• v.3 no.2
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• pp.225-236
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• 1987

1986년 9월 30일부터 1987년 4월 24일까지의 조사기간에 제두도의 12개 지소에서 채집한 표본들과 조사기간 이전에 추자군도를 포함한 제두도 해역에서 채집된 미동정 표본들을 동정하고 문헌상의 기록들을 종합하여 제주도 해역 집게류의 분류목록을 작성하였다. 이 분류목록에는 9과 34종이 포함되어 있다. 이 중에서 제주도 해역 미기록종은 2종이었고 Dardanus pedunculatus(Herbst)는 한국 미기록종이므로 새로이 기재하고 그림도 작성하였다. 제주도 해역의 집게류 34종은 한국기지종 58종의 58.6%에 해당되며 34종 중에서 17종(50%)은 제주도 해역에서만 기록되었다. 34종 중 7종(20.6%)이 남방형이었고, 34종 중 서식처가 밝혀진 24종주에서 사질과 암석 바닥에 서식하는 종이 18종(75%)이었다. 이와 같은 사실들은 제주도 해역의 해황과 제주도 연안의 저질과 일치한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.10a
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• pp.54-54
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• 2018

숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역은 해발 950 m 이상 지역의 습지로서 오름으로 둘러싸인 넓은 웅덩이 형태로 환경부 멸종위기 2급 야생식물인 자주땅귀개를 비롯한 다양한 습지 식물과 이를 둘러싸고 있는 산림지역을 포함하여 산림청에서는 산림유전자원 보호구역으로 지정 관리되고 있다. 본 조사는 숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역을 대상으로 식물상을 조사하여 식물종 다양성을 보존하기 위한 기초자료를 만들기 위해 실시하였다. 본 연구는 2018년 7월 24일부터 8월 28일까지 총 4회에 걸쳐 현장조사를 통하여 표본을 채집하고 기록하여 정리하였다. 그 결과, 숨은물뱅듸에 자생중인 식물은 양치식물 8과 11속 17종 17분류군, 나자식물 2과 2속 2종 2분류군, 피자식물 56과 121속 167종 5변종 1품종 173분류군 총66과 134속 186종 5변종 1품종의 총 192분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 멸종위기야생식물은 자주땅귀개 1종이 확인되었고, 제주특산식물 6분류군, 한국특산식물 2분류군이 확인되었다. 식물구계학적특정식물은 총37분류군이며 V등급 5분류군, IV등급 5분류군, III등급 12분류군, II등급 5분류군, I 등급 10분류군이 확인되었다. 한국의 적색목록 식물은 위기(EN) 1분류군, 취약(VU) 1분류군, 준위협(NT) 1분류군, 관심대상(LC) 6분류군, 미평가(NE) 3분류군으로 나타났다. 조사된 식물들 대상으로 생활형을 분석해보면, 휴면형은 Ch 47분류군으로 가장 많이 나타났고, G(30분류군), MM(24분류군), HH(23분류군) 순으로 나타났다. 번식형은 R5가 101분류군, 산포기관형은 D4가 84분류군, 생육형은 e가 89분류군으로 가장 많이 나타났다. 반면, 외래식물 1분류군이 출현한 것으로 보아 숨은물뱅되는 아직까지 보전이 잘 되어 있고, 식물종다양성이 우수하며 식물학적으로 가치가 매우 높은 것으로 판단되었다.