This study aims tried to present develop a management plan for about old and big trees and legally protected trees by investigating through the present the current status and the distribution of the legally protected trees and old and big tree that range in Gwangju, South Korea. The number of legally protected plants that distributed in Gwangju City is 68 individual trees from 9 species. The largest number was found in Gwangsan-gu (18 trees). The total number of the old and big trees that are distributed in Gwangju City was confirmed as 155 individual trees from 10 species. It must to be corrected to a correct plant species name that species name is written in review articles incorrectly. The average vitality rate of the legally protected plants was 1.2 and the status of ground was 1.7 on average. And the vitality rate of the old and big trees was 1.3 and the status of ground was 2.0 on average. Vitality are not significantly different between the legally protected trees and old and big trees. Ground status of old and big trees worse than legally protected trees. Gingko biloba (found in Gwangsan-gu Songdaedong Daechon village) was only legally protected plant that requires urgent management due to low vitality rate (between 3.2 and 4.0). Among old and big trees Salix glandulosa which is found in Gwangsan-gu Sansu-dong Gamdong village was only one that requires urgent care. The most important status for the old and big tree is securing minimal space for growth. Therefore, we conclude that the most urgent measure in the management and projection of old and big trees and legally protected plants is removal of asphalt or cement above the surface of root system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.65-75
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2005
Moving-objects databases should efficiently support database queries that refer to the trajectories and positions of continuously moving objects. To improve the performance of these queries. an efficient indexing scheme for continuously moving objects is required. To my knowledge, range queries on current positions cannot be handled by the 3D R-tree and the TB-tree. In order to handle range queries on current and past positions. I modified the original 3D R-tree to keep the now tags. Most of spatio-temporal index structures suffer from the fact that they cannot efficiently process range queries past positions of moving objects. To address this issue. we propose an access method, called the Tagged Adaptive 3DR-tree (or just TA3DR-tree), which is based on the original 3D R-tree method. The results of our extensive experiments show that the Tagged Adaptive 3DR-tree outperforms the original 3D R-tree and the TB-tree typically by a big margin.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.8
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pp.1055-1060
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2018
In the wake of the 4th Industrial Revolution, the problem of career education in schools has become a big issue. While various studies are being conducted on services or technologies to effectively handle artificial intelligence and big data, in the field of education, data on students is simply processed. Therefore, in this paper, we are going to design and present career prediction programs for students using artificial intelligence and big data. Using observational data from students at the institute, the decision tree is constructed with the C4.5 algorithm known to be most intelligent and effective in the decision tree and is used to predict students' path of hope. As a result, the coefficient of kappa exceeded 0.7 and showed a fairly low average error of 0.1 degrees. As shown in this study, a number of studies and data will be deployed to help guide students in their consultation and to provide them with classroom attitudes and directions.
As the need for the use of big data increases, various analysis activities using big data, including SNS data, are being carried out in individuals, companies, and countries. However, existing research on predicting technology market trends has been mainly conducted using expert-dependent or patent or literature research-based data, and objective technology prediction using big data is needed. Therefore, this study aims to present a model for predicting future technologies through decision tree analysis, visualization analysis, and percentage analysis with data from social network services (SNS). As a result of the study, percentage analysis was better able to predict positive techniques compared to other analysis results, and visualization analysis was better able to predict negative techniques compared to other analysis results. The decision tree analysis was also able to make meaningful predictions.
To offer basic data for restoration technology development of the evergreen broad-leaved forest, this researcher did monitoring on the restoration project of the evergreen broad-leaved forest implemented in Dadohaesang(Marine) National Park for three years starting the year 2005, As a result of the monitoring job of tree height and survival rate of the evergreen broad-leaved forest on the 5 model afforestation-testing sites subsequent to the slanting surface, size of island, and whether the pastured livestock exist or not, it was found that the tree height & survival rate of the evergreen broad-leaved trees planted on the ridge parts of the southwest slanting surface were in better condition than those of the evergreen broad-leaved trees planted on the ridge parts of the northeast slanting surface. The survival rate of the evergreen broad-leaved tree planted on a big island was revealed to be higher than that of the evergreen broad-leaved tree planted on a small island. In addition, the survival rate of the evergreen broad-leaved tree planted in a place where livestock was pastured was revealed to be much lower than that of the evergreen broad-leaved tree planted in a place where there was no livestock. Conclusively, there showed a good tree hight and survival rate of the evergreen broad-leaved tree planted on the ridge parts of the southwest slanting surface, on a big island, and at the place where there was no pastured livestock.
Recently, with the activation of the industry related to the big data, the global security companies have expanded their scopes from structured to unstructured data for the intelligent security threat monitoring and prevention, and they show the trend to utilize the technique of user's tendency analysis for security prevention. This is because the information scope that can be deducted from the existing structured data(Quantify existing available data) analysis is limited. This study is to utilize the analysis of security tendency(Items classified purpose distinction, positive, negative judgment, key analysis of keyword relevance) applying the machine learning algorithm($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori) in the big data environment. Upon the capability analysis, it was confirmed that the security items and specific indexes for the decision of security tendency could be extracted from structured and unstructured data.
A circular bark with a 30 cm width was artificially removed from the trunk of a 250-year-old zelkova tree (Zelkova serrata) heavily damaged by artificial girdling in Sunchang, Jeonbuk Province in March of 2005. The debarked area was cleaned approximately 10 days after artificial girdling and bark margins with 2 cm width above and below the girdled portion were cut off to promote wound callus formation. Nine pieces of fresh bark (width 8 cm, length 35 cm, thickness 0.5 cm) were then prepared from branches of neighbor zelkova trees broken by heavy snowfalls and pasted onto the girdled portion of the tree, after which a Vaseline dressing was applied to water-proof the area and rubber bars were used to hold the implants to the trunk. Two pieces of the implanted fresh barks were successfully grafted onto the girdled area and the damaged tree has been vigorously growing over 13 years. To our knowledge, this is the first case of successful bark implantation to cure a 250-year-old zelkova tree heavily damaged by artificial girdling. This bark implantation technique will be utilized for the conversation and management of heavily damaged big and old trees in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.827-833
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2020
In this paper, to reduce the unpaid rate of local governments, the internal data elements affecting the arrears in Water-INFOS are searched through interviews with meter readers in certain local governments. Candidate data affecting arrears from national statistical data were derived. The influence of the independent variable on the dependent variable was sampled by examining the disorder of the dependent variable in the data set called information gain. We also evaluated the higher prediction rates of decision tree and logistic regression using n-fold cross-validation. The results confirmed that the decision tree can find more accurate customer payment patterns than logistic regression. In the process of developing an analysis algorithm model using machine learning, the optimal values of two environmental variables, the minimum number of data and the maximum purity, which directly affect the complexity and accuracy of the decision tree, are derived to improve the accuracy of the algorithm.
This study was conducted in order to provide essential data and relevant management proposal to conserve and maintain big and old trees in a rational way. For the field survey, 77 big and old trees preserved by the laws in Chollabuk-do, Korea were investigated. The study results are summarized as follows : 1. To conserve and manage big and old trees, the valuable trees have been designated as natural monument trees and protection-needed trees. There are 141 individuals of 37 species designated as natural monuments and 10,049 individuals of 102 species designated as protection-needed trees. 2. Management budget for natural monument trees was devoted at 70% from the national expenditure, but that for protection-needed trees was devoted at 98% from the local expenditure. 3. Standardized sign boards and sign stones for natural monument trees were well placed and other protection facilities such as fences, branch supports and branch holdings were established. On the other hand, management of protection-needed trees was deficient overall. 4. Problems for designation process and management of protection-needed trees could include items such as insufficient management budget, various development activities, land ownership, misjudgement of tree age and species identification, unsatisfaction of sign board placement, insufficient surgery for damaged trees, pavement around tree root system and environmental pollution around the trees. 5. In order to improve the existing management methods of big and old trees, the following schemes were suggested : the development of practical criteria for natural monument and protection-needed trees, nationwide surveys of big and old tree resources, the security of national budget, securing sufficient spaces for the tree growth, specialization of management systems, extended practices of tree form management, establishment of permanent standard signs and consideration of opinions of village residents.
The purpose of this research is to draw out the factors affecting the residents' evaluation on valuable animal and vegetation and the naturality of vegetation seen near regional environment. With this purpose, Questionnaire research and vegetation survey focusing on area of types of vegetation and species of big trees were made in 30 points of midstream of Tama River, Tokyo, Japan. The questionnaire research was based on basin environment units in order to be reflective of regional natural environment. The vegetation was classified into 5 types according to its flora and observed the covering area of each points and types through the aerial photograph. In addition, the species of big trees in habitat were listed by the survey. Results as below came out by analyzing the outcome of the questionnaire research and vegetation survey by multiple regression. First, residents are most likely not to distinguish precisely between the quantitative and qualitative aspects of vegetation. Both of the researches are apt to be influenced by quantitative factors of vegetation. Second, residents are assumed to consider forest of big trees, inhabitant of groups of big trees, highly natural.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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