• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.341-341
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• 2016

2차류는 주흐름 방향 유속에 비하여 작지만 유속을 재분포 시켜 흐름의 교란을 발생시키는 매우 중요한 인자이다(Woo, 2001). 2차류는 만곡부, 합류부, 분류부에서 흐름분리와 함께 나타나는 흐름특성 중 하나이지만 각 지점별로 2차류의 분포는 서로 상이하다. 하지만 국내에서는 만곡부에서의 2차류에 대한 영향에 대해서만 주로 연구가 이루어졌으며, 합류부와 분류부에 대해서는 연구가 아직 체계적으로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 합류부와 분류부에서 2차류 영향을 고려한 2차원 수치모형을 적용하여 흐름특성 변화를 수치모의 하였다. 2차류 흐름을 고려한 수치모의를 위해 TELEMAC-2D 수치모형을 이용하였으며, 2차류의 영향을 고려하지 않고 계산한 SUPG기법을 적용한 모의결과에 대하여 Bernard and Schneider(1992)가 제안한 경험계수를 적용 후 그 결과를 실험결과와 비교분석하였다. 합류부(confluence)에서는 본류와 지류의 유량비가 증가할수록 흐름분리구역 길이와 최대폭이 증가하지만, 분류부(Bifurcation)에서는 분류수로 유량비가 증가할수록 흐름분리구역 길이와 최대폭이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 2차류를 제외한 수치모의에서 실내시험에서 제시한 분류유량비와 수심 및 유속분포를 동시에 충족시키기 어렵다. 반면 2차류 영향을 고려시 분기수로내 통수능을 감소시키는 흐름분리구역과 2차류의 상호작용에 의한 흐름정체효과로 분류유량비가 감소하였으며, 2차류 영향을 고려하여 모의한 결과 분류부 수치모의의 안정성과 정확성을 향상되었다. 하지만 본 모형에서 적용한 2차류 흐름관련 매개변수는 흐름특성에 따라 시행착오법에 따라 산출해야 하는 특성 때문에 향후에 추가적인 연구가 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.249-265
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• 1995

본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.742-747
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• 2017

본 논문에서는 문장의 분류에 있어 성능이 입증된 word2vec을 활용한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 기반으로 하여 문서 분류에 적용 시 성능을 향상시키기 위해 doc2vec을 함께 CNN에 적용하고 기반 모델의 구조를 개선한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 토큰화 방법을 선정하기 위한 초보적인 실험을 통하여, 어절 단위, 형태소 분석, Word Piece Model(WPM) 적용의 3가지 방법 중 WPM이 분류율 79.5%를 산출하여 문서 분류에 유용함을 실증적으로 확인하였다. 다음으로 WPM을 활용하여 생성한 단어 및 문서의 벡터 표현을 기반 모델과 제안 모델에 입력하여 범주 10개의 한국어 신문 기사 분류에 적용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 모델이 분류율 89.88%를 산출하여 기반 모델의 분류율 86.89%보다 2.99% 향상되고 22.80%의 개선 효과를 보였다. 본 연구를 통하여, doc2vec이 동일한 범주에 속한 문서들에 대하여 유사한 문서 벡터 표현을 생성하기 때문에 문서의 분류에 doc2vec을 함께 활용하는 것이 효과적임을 검증하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제29권2호
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• pp.171-188
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• 2016

강원도 홍천군에 위치한 백암산(1,099 m) 일대의 관속식물상을 2014년 3월부터 2015년 7월까지 조사하였다. 그 결과 증거 표본에 의해 확인된 관속식물은 90과 293속 435종 5아종 58변종 8품종으로 총 506분류군이었다. 조사된 식물 중 한국특산식물은 14분류군, 희귀식물은 16분류군 그리고 식물구계학적 특정식물종은 80분류군(V등급 3분류군, IV등급 7분류군, III등급 22분류군, II등급 21분류군, I등급 27분류군)이 확인되었다. 귀화식물은 생태계 교란 야생식물 3분류군을 포함하여 총 36분류군이 조사되었으며, 도시화지수와 귀화율은 각각 11.2%와 7.1%로 산출되었다. 용도는 식용이 207분류군(40.9%)으로 가장 많았고, 목초용 200분류군(39.5%), 약용 146분류군(28.9%), 관상용 58분류군(11.5%), 그리고 목재용 15분류군(3.0%) 등의 순으로 확인되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권2호
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• pp.118-125
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• 2009

This paper reports the size classification of nanoparticles as well as electrical tuning techniques for the cut-off diameter and collection efficiency. Classifying particles < 100 nm in diameter is quite a technical challenge using a virtual impactor with the cut-off diameter being determined geometrically. However, the proposed virtual impactor can classify particles <100 nm and tune the cut-off diameter by electrically accelerating the particles. The cut-off diameter of the proposed device was tuned from 15 to 50nm.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.271-273
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• 2010

고해상도 위성영상을 이용하여 대상물을 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 분야이며, 위성영상 분류에 대한 주요 주제 중 하나는 분류정확도를 높이는 것이다. 본 연구에서는 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 SVM(Support Vector Machine)과 MLC(Maximum Likelihood Classification) 방법으로 감독분류를 수행하고 각 분류결과의 비교를 통해 분류방법에 따른 정확도를 평가하고자 하였다. 적은 수의 표본 데이터를 이용한 고해상도 위성영상의 분류결과 SVM이 MLC에 비해 양호한 분류결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.77-77
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• 2019

본 연구는 DMZ일원에서 생육하고 있는 자생식물에 대하여 우선순위를 설정하고, DMZ일원 종다양성의 지속적인 건강성 유지 및 보전을 위한 중장기 모니터링 기술을 개발하기 위하여 중점관리종을 선정하고자 하였다. 또한, 이를 토대로 DMZ지역과 북방계지역에 대한 생물자원을 연구할 수 있는 기본틀을 마련하고 생물권보전지역을 지정함으로써 국제교류 및 이해에 기여하는 연구를 수행하였다. 현재 DMZ일원의 관속식물상은 157과 754속 2,047종 12아종 340변종 105품종 총 2,504분류군이 생육하고 있다. 이 중 희귀식물은 총 285분류군, 특산식물은 총 124분류군, 침입외래식물은 130분류군이 분포하고 있다. 전체 2,504분류군 중 희귀식물, 특산식물, 침입외래식물을 대상으로 전국분포정보 및 DMZ일원 분포정보를 수집하였다. 이를 토대로 희귀 특산식물에 해당하는 보호종 선정을 위한 평가지표는 IUCN 적색목록기준 의 국내수준 및 DMZ일원의 희귀 특산식물의 등급을 CR종 3점, EN종 2점 VU종 1점으로 점수를 평가한 뒤 국내 분포 지역수(IUCN red list criteria B)에 대한 가중치를 적용하여 보호우선순위를(I$10,576.9km^2$) 대비 종 분포면적의 0~20% 1점, 21~40% 1.5점, 41~60% 2점, 61~80% 2.5점, 81~100% 3점으로 분포등급을 평가한 뒤 생태교란종(14분류군) 및 산림침입종(181분류군)에 대한 가중치를 적용하여 관리우선순위를(I

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제4권2호
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• pp.165-172
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• 1988

1987년 9월 30일부터 1988년 3월 26일까지의 조사기간과 조사기간 이전에 제주도의 10개 지소에서 채집된 표본들을 동정하고 문헌상의 기록들을 종합하여 제주도 새우류의 분류목록을 작성하였다. 이 분류목록에는 12과 26종( 또는 아종) 이 포함되어 있다. 이 중에서 Palaemon(Palaemon) gravieri 와 Pandalus danae는 제주도에서 처음 기록되는 종들이다. 제주도의 새우류 26종은 한국기지종 83종 (또는 아종) 의 31%에 해당되며 26종 중에서 6종 ( 4%)은 제주도에서만 기록되었다. 2종의 담수종을 제외한 24종의 해양종중에서 9종 (37.5%) 이 남방형이었다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제4권2호
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• pp.121-136
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• 1988

본 연구는 1969년 12월부터 1987년 10월까지 제주도의10개 지역 (제주항, 우도, 성산포, 표선, 서귀포, 숲섬, 화순, 가파도, 비양도, 한림)에서 채집된 표본들을 동정·분류한 결과(9과 31종)와 이미 발표된 종을 종합하여 제주도 연안의 유영목을 정리하였다. 그 결과 모두 11과 31속 45종이었다. 이들 중 4종 (Lepidasthenia berkeleyae, Brania clavata, Sphaerosyllis hirsuta 및 Ceratonereis singularis)은 한국미기록종이며, 13종은 제주도 연안에서만 발견되었다. 한국미기록종에 관하여는 그림을 그리고 기재하였다. 45종 중 난온수형이 22종 (48.89%)으로 가장 많았고, 범세계형이 10종(22.22%), 열대수형이 8종(17.78%), 냉온수형이 4f종(8.89%), 냉수형이 1종(2.22%) 의 순으로 나타났다. 난온수형이 가장 많이 나타난 현상은, 제주도가 위치하고 있는 해형, 즉 쿠로시오 난류의 영향을 크게 받고 있다는 사실과 부합된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-33
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.