• 한국환경복원기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.21-35
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• 2004

A questionnaire survey from 200 visitors and 100 residents was carried out to establish the management plan of the artificial structures constructed in valley within Bughansan National Park. According to the result of the survey respondents realized that the valley ecosystem could be damaged by artificial structures, but not pollutants of stream water. About 60 % of the respondents felt uncomfortable by artificial cement constructures and about 22 % was concerned about negative effect of valley ecosystem by the constructures. The results categorized by management body, management system and management cost indicate that the artificial constructures should be managed in terms of the safety and conservation of valley ecosystem.

• 국토계획
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• 제54권3호
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• pp.106-118
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• 2019

In order to develop pedestrian navigation service that provides optimal pedestrian routes based on pedestrian satisfaction levels, it is required to develop a prediction model that can estimate a pedestrian's satisfaction level given a certain condition. Thus, the aim of the present study is to develop a pedestrian satisfaction prediction model based on three machine learning algorithms: Logistic Regression, Random Forest, and Artificial Neural Network models. The 2009, 2012, 2013, 2014, and 2015 Pedestrian Satisfaction Survey Data in Seoul, Korea are used to train and test the machine learning models. As a result, the Random Forest model shows the best prediction performance among the three (Accuracy: 0.798, Recall: 0.906, Precision: 0.842, F1 Score: 0.873, AUC: 0.795). The performance of Artificial Neural Network is the second (Accuracy: 0.773, Recall: 0.917, Precision: 0.811, F1 Score: 0.868, AUC: 0.738) and Logistic Regression model's performance follows the second (Accuracy: 0.764, Recall: 1.000, Precision: 0.764, F1 Score: 0.868, AUC: 0.575). The precision score of the Random Forest model implies that approximately 84.2% of pedestrians may be satisfied if they walk the areas, suggested by the Random Forest model.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.212-220
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• 2024

When a typhoon or natural disaster occurs, a significant number of orchard fruits fall. This has a great impact on the income of farmers. In this paper, we introduce an AI-based method to enhance low-quality raw images. Specifically, we focus on apple images, which are being used as AI training data. In this paper, we utilize both a basic program and an artificial intelligence model to conduct a general image process that determines the number of apples in an apple tree image. Our objective is to evaluate high and low performance based on the close proximity of the result to the actual number. The artificial intelligence models utilized in this study include the Convolutional Neural Network (CNN), VGG16, and RandomForest models, as well as a model utilizing traditional image processing techniques. The study found that 49 red apple fruits out of a total of 87 were identified in the apple tree image, resulting in a 62% hit rate after the general image process. The VGG16 model identified 61, corresponding to 88%, while the RandomForest model identified 32, corresponding to 83%. The CNN model identified 54, resulting in a 95% confirmation rate. Therefore, we aim to select an artificial intelligence model with outstanding performance and use a real-time object separation method employing artificial function and image processing techniques to identify orchard fruits. This application can notably enhance the income and convenience of orchard farmers.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제15권5호
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• pp.155-163
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• 2012

This study was carried out to monitor reproductive responses of great tits in 17 urban forests in Daegu metropolitan city. The reproductive perspectives of great tits were surveyed by using 106 artificial bird nests, of which five or seven nests were set up in every urban forest. A ratio of artificial nests used by great tits for their reproduction was 27.4%. It was showing that forests, where the reproductive response was higher, was located at the edge of the city, or was known as having a good vegetation structure in the urban area. The laying date of a great tit was a little earlier in forests in the middle of the city. It might be dependent on the density of artificial land uses including a residential area and an industrial complex, which are able to increase an urban micro-temperature. Otherwise, natural forests or forest patches nearby natural forests located at the edge of the city were showing that the laying date of great tits was relatively later than the oneee in the forest in the middle of the city. There was a big difference of reproduction perspectives of great tit between the 1st and 2nd reproduction. In the 1st reproduction, a clutch size was larger, while an egg volume was so low. Otherwise, the clutch size was shown so smaller in the 2nd reproduction than in the 1st reproduction, while the egg volume was larger in the 2nd reproduction. It might be due to the survival strategy of a great tit to prepare the winter season for a juvenile. Many variables, regarding to the problem of climate changes, have been linked to the environment of urban area and the bird habitats. Finally, Monitoring a bird reproduction is a valuable work for managing an urban forest as well as for conserving a natural forest.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.347-354
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• 2022

4차 산업혁명 시대가 무르익으면서 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 전 산업 분야로 확대 중이다. 그러나 산림 수종을 분석하는 분야는 지금까지 인공지능의 활용이 미진하여 여전히 수작업으로 분석하고 있고 다수의 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 수도권의 항공사진과 모사 이미지 등을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수 등 산림 수종을 분석하기 위한 인공지능 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하였고 수종 구분 AI 모델도 함께 개발하였다. 이러한 연구는 우리나라의 산림 변화를 사전에 예측하여 변화에 신속한 대응이 가능하고 산림 주제도 제작 시 필요한 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무 생산성을 높일 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권2호
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• pp.305-308
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• 2012

회양목과 INSECTA F-II(Nihon Nosan Co., Ltd)를 3:7 비율로 섞은 인공사료를 이용하여 회양목명나방을 사육하면서 1~4세대까지의 발육특성을 조사하였다. 인공사료로 키운 회양목명나방의 유충기간은 기주식물인 회양목 잎을 이용하여 키웠을 때보다 더 길었다. 인공사료로 키운 세대 중 1세대와 나머지 세대 간에도 유충기간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 용화율은 4세대에서 가장 높았으며 다음으로 3, 2, 1세대 순이었다. 번데기 기간은 1세대와 3세대에서만 통계적으로 유의한 차이를보였다. 우화율은 4세대에서 가장 높았으며 3, 1, 2세대 순이었다. 암수 성충의 크기는 1세대와 4세대 간에 유의한 차이가 보였다. 본 실험에서는 인공사료를 이용하여 회양목명나방 사육이 연중 가능하다는 것을 보여주었고, 4세대에 가면 인공사료에 대한 적응이 완전히 이루어진다는 것을 알 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제27권1호
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• pp.113-126
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• 2013

본 연구는 골프장 잔존림내 식생현황을 파악하여 친환경 골프장으로서의 생태교육프로그램 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구대상지는 인천광역시 중구 운서동에 위치한 S골프장으로 전체면적 약 $3,298,428m^2$이었으나 잔존림 면적은 약 $225,143m^2$이었다. 잔존림을 대상으로 기존 토지이용, 지형구조, 식물상, 현존식생, 식물군집구조를 실시하였다. 잔존림은 기존 토지이용현황(1999)과 비교 분석한 결과, 산림지역(89.2%)과 나대지내 삼목토성을 포함한 주변지역(10.8%)에 존치되어 있는 것으로 나타났다. 잔존림이 분포하는 두 개 코스(오션, 하늘)의 식생현황으로 오션코스는 참나무류 혼효림, 상수리나무림과 같은 자연림, 암반지역내 곰솔 복원림, 삼목토성 인공림(가중나무-아까시나무림, 아까시나무림) 및 상수리나무-보리수나무 대경목지로 구분되었다. 하늘코스는 인공림인 리기다소나무림과 아까시나무림이 중심식생이었다. 본 식생유형별 조사구(단위면적 $100m^2$)내 참나무류 자연림에서는 26~28종, 곰솔복원지 3종, 하늘코스의 인공림은 5~7종으로 자연림, 복원림, 인공림에 있어 대조적인 양상의 식생종 분포현황을 나타내었다. 이러한 식생현황에 기초하여 오션코스는 참나무류 자생숲, 곰솔 복원숲, 삼목토성의 생태 이야기로 구분하여 공간별 생태적 테마를 구상하였다. 하늘코스는 아까시나무 및 리기다소나무 중심의 인공숲 관찰지와 아까시나무 향기숲 공간으로 구상하였다. 본 연구결과는 골프장 친환경인정제의 도입에 대한 논의가 이루어지는 시점에서 골프장 잔존림별 식생현황을 토대로 골프장 생태환경에 대한 인식향상 및 지역사회에 기여할 수 있는 프로그램 제공에도 주요한 자료로서 작용할 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제21권5_3호
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• pp.665-673
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• 1998

This study was conducted to clarified the relationship between bird community and forest structure and present the counterplan for protection and management of bird community from February 1993 to July 1995 at deciduous and coniferous forest within Mt. Nam area, Seoul, Korea. DBH distribution has not significant differences in each study site. Deciduous forest had more foliage coverage in all layers than coniferous forest. Total 41 species of birds, which were 16 species of resident, 14 species of summer visitor, 4 species of winter visitor, and 7 species of passage migrant were recrded in two study sites. Leaf use rate of birds was increased the increase of coverage. The number of breeding species and pairs, breeding density, and diversity index were greater in deciduous forest than coniferous forest. The number of species and pairs on bush-nesting and foraging guild were greater than other guilds. And the nuber of species and pairs on hole nesting guild were the fewest in nesting guild. Use rate of artificial nests for improvement of habitat quality was greater in coniferous forest than deciduous forest. Maintenance of bush layer, increase of coverage and leaf layer diversity, supply of artificial nests, management of large trees, and control of natural enemy were necessary for protection and management of bird community in Mt. nam area.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제34권3호
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• pp.229-235
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• 2007

음나무의 체세포배를 이용하여 인공종자를 조제하고 발아에 미치는 알진산 농도, 체세포배의 크기, 종피내 첨가물 그리고 인공상토 (펄라이트)에 파종시 입자의 크기 및 수용액 처리에 따른 발아율을 조사한 결과는 다음과 같이 요약 될 수 있다. 1. 알진산의 농도는 3%로 인공종피를 조제함이 차후 정상적인 발아에 좋은 것으로 나타났고, 알진산 농도가 증가할수록 발아율은 감소하는 경향이었다. 발아배지는 0.02% 활성탄이 첨가된 1/2 MS 배지에서 다소 양호하였다. 2. 체세포배의 크기에 따라서는 $1.5{\sim}5.0\;mm$의 체세포배를 사용하였을 때 인공종자의 발아에 크게 영향이 없었다. 따라서 인공종자화를 위한 체세포배의 크기는 배의 발달단계에 따라 다소 작거나 큰 체세포배를 사용해도 발아에 문제가 없음을 보여주었다. 3. 인공종자의 정상적인 발아를 위해서는 종피 조제시 첨가물이 중요하게 나타났다. 증류수를 첨가시에는 발아가 매우 저조하게 나타났으며, MS 배지 염류를 첨가시키는 것이 발아 및 차후 생장에 좋은 것으로 나타났다. 4. 인공종자의 발아율은 종피내 함유물이 발아에 크게 영향하여 양료배지를 첨가시에 발아에 양호하였다. 인공종자의 발아는 1% gelrite로 고형화 시킨 배지에서도 발아가 가능하지만 발아 후의 정상적인 생장은 억제되는 것으로 나타나 종피에 배지를 첨가하고, 발아배지 또한 양료 배지를 사용하는 것이 발아후의 식물체 생장에 중요한 요인으로 나타났다. 이 같은 결과는 음나무의 발아 및 유묘의 생장에는 양료의 요구도가 높다는 것을 시사한다. 5. 인공종자를 상토에 직접 파종하여 발아율을 조사한 결과 발아율은 3% sucrose 수용액 처리시 전체적인 발아율이 가장 양호하게 나타났고 증류수 처리시는 거의 발아되지 않았다. 상토입자의 크기에 따라서는 발아율에 현저한 차이를 보이지 않았다.

• 한국산림과학회지
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• 제98권2호
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• pp.133-141
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• 2009

This study was conducted to support for determining an efficient sampling design for forest resources assessments in South Korea with respect to statistical efficiency. For this objective, different systematic sampling designs were simulated and compared based on an artificial forest population that had been built from field sample data and satellite data in Yang-Pyeong County, Korea. Using the k-NN technique, two thematic maps (growing stock and forest cover type per pixel unit) across the test area were generated; field data (n=191) and Landsat ETM+ were used as source data. Four sampling designs (systematic sampling, systematic sampling for post-stratification, systematic cluster sampling, and stratified systematic sampling) were employed as optimum sampling design candidates. In order to compute error variance, the Monte Carlo simulation was used (k=1,000). Then, sampling error and relative efficiency were compared. When the objective of an inventory was to obtain estimations for the entire population, systematic cluster sampling was superior to the other sampling designs. If its objective is to obtain estimations for each sub-population, post-stratification gave a better estimation. In order to successfully perform this procedure, it requires clear definitions of strata of interest per field observation unit for efficient stratification.