• 생명과학회지
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• 제18권10호
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• pp.1325-1330
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• 2008

키버들(Salix koriyanagi)은 관목으로 한국에 고유종이다. 전분 젤 전기영동을 사용하여 남강 상류 저습지에 분포하는 키버들 집단에서 유전적 다양성과 집단구조를 분석하기 위해 집단을 세분하였다. Moran's I값으로 세분화 된 1.0 m 간격별 구간 내 개체들의 대립유전자좌위에서 유의한 상관을 조사한 결과 약 6 m 간격 내 개체들의 뭉침이 나타났으며, 12 m 이상일 경우 유의한 차이가 나타났다. 따라서 키버들의 경우 집단구조가 12 m 이내에서 형성됨을 알 수 있었다. 대부분의 집단이 제한된 유전자 유동과 유효집단의 감소가 예상되며, 겨울철 가뭄과 여름철 홍수로 심한 병목을 유발하고, 주기적인 홍수와 배수로 인한 개체 수의 교란이 발생한 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제18권11호
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• pp.1465-1470
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• 2008

키버들(Salix koriyanagi)은 관목으로 한국에 고유종이다. 전분 젤 전기영동을 사용하여 남강 상류 저습지에 분포하는 키버들 집단에서 유전적 다양성과 집단구조를 분석하기 위해 집단을 세분하였다. Moran's I값으로 세분화된 1.0 m 간격별 구간 내 개체들의 대립유전자좌위에서 유의한 상관을 조사한 결과 약 6 m 간격 내 개체들의 뭉침이 나타났으며, 12 m 이상일 경우 유의한 차이가 나타났다. 따라서 키버들의 경우 집단구조가 12 m 이내에서 형성됨을 알 수 있었다. 대부분의 집단이 제한된 유전자 유동과 유효집단의 감소가 예상되며, 겨울철 가뭄과 여름철 홍수로 심한 병목을 유발하고, 주기적인 홍수와 배수로 인한 개체수의 교란이 발생한 것으로 판단된다.

• 한국공간구조학회지
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• 제18권1호
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• pp.22-29
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• 2018

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제30권1호
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• pp.91-100
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• 2014

This research was conducted on the conservation area of Baekdudaegan, Kangwondo under the purpose of evaluating bio-diversity according to the changes of spatial scale, using GIS data and spatial filtering method. The diversity index was calculated based on the information of species of The $5^{th}$ forest type map using Shannon-weaver index (H'), evenness index ($E_i$) and richness index ($R_i$). The diversity index was analyzed and compared according to the changes of 12 spatial scales from Kernel size $3{\times}3$ to $73{\times}73$ and basin unit. As for H' and $R_i$, spatial scale increased as diversity index decreased, while $E_i$ decreases gradually. H' and $R_i$ was highest; each 1.1 and 0.6, when the Kernel size was $73{\times}73$, while $E_i$ was 0.2, the lowest. When you look at according to the basin unit, for large basin unit, 'YeongDong' region shows higher diversity index than 'YeongSeo' region. For middle basin unit, 'Gangneung Namdaecheon' region, and for small basin unit, 'Gangneung Namdaecheon' and 'Gangneung Ohbongdaem' region shows high diversity index. When you look at the relationship between diversity index and Geographic factors, H' shows positive relation to curvature and sunshine factor while shows negative to elevation, slope, hillshade, and wetness index. Also $E_i$ was similar to the relationship between H' and Geographic factor. Meanwhile, $R_i$ shows positive relationship to curvature and sunshine factor, while negative to elevation, slope, hillshade, and wetness index. macro unit diversity index evaluation was possible through the GIS data and spatial filtering, and it can be a good source for local biosphere conservation policy making.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.3-10
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• 2010

The purpose of this study is to select and analyze words that represent various emotional states towards a spatial environment. Selecting appropriate words for the sensibility evaluation of a spatial environment is a process of constructing sensibility indicators, so that an accurate selection of sensibility words is very important. To collect basic words for this study, words for expressing sensation, emotional states, and sensibility regarding a spatial environment have been collected first via free association and a literature review of previous studies. In the second stage, the selected words are refined. Fifteen evaluators have participated in the first process of refining words, 140 college students participated in the second process, and than the final list of 277 refined words has been selected. During the third stage, 15 specialists were asked to evaluate the appropriateness of sensibility evaluation words, for that 7 point-scale has been applied. Then, 99 words with an average point of 4.55 or more and a standard deviation of 1.55 or lower were selected. After investigating the similarity in the meanings of the selected words, 55 pairs of contrasting words have been selected as a final list of sensibility evaluation words. During this last stage, 307 college students majoring in related fields were asked to evaluate the appropriateness of sensibility evaluation words for a spatial environment, and 7 point-scale was obtained. A factor analysis, cluster analysis, and multidimensional analysis have been conducted on the data obtained from these survey. According to the results of the factor analysis, the eight important factors are obtained from the sensibility evaluation criteria of a spatial environment(form, texture, function, value, comfort, aesthetics, atmosphere, and affinity). The factors obtained from this study can be used in the beginning stage of evaluating the sensibility factors of a spatial environment. In addition, the results of this study can be used as basic data when constructing a list of evaluation indicators to select various complex sensibility words for a space; or as general indicators when evaluating various spatial design factors.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.397-406
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• 2014

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제40권2호
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• pp.221-241
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• 2005

토지이용 및 지표피복변화 (Land Use and land Cover Changes, LUCC)는 지구환경변화의 원인으로 중요한 연구대상이 되고 있다. LUCC는 복잡한 사회적, 경제적, 정치적 상호작용속에서 다양한 시$\cdot$공간적 스케일에서 발생하게 된다. 따라서 LUCC를 모델화하기 위해서는 LUCC를 야기시키는 원인(driving forces)과 제한요인(constraints)들의 시$\cdot$공간적인 다양성을 이해하는 작업이 선행되어야 한다. 특히, 특정 지역에서 나타나는 LUCC의 동인을 파악하기 위해서는 스케일에 따른 그 특성의 변화를 이해하는 것이 급선무이다. 이 연구는 가나(Ghana) 북부지역의 사바나 지역을 대상으로 지난 15년간 나타난 지표피복변화의 공간적인 다양성을 파악한 뒤, 공간적 스케일을 달리하면서 나타나는 LUCC의 원인을 분석하였다. 이 과정을 통해 사바나 지역에서 LUCC 과정을 모형화하기 위한 최적의 공간적인 스케일을 규명하고자 하였다. 연구지역은 지난 15년간 인구증가의 결과로 농업생산활동이 급격하게 증가한 지역이다. 연구지역에서 나타나는 지표피복변화의 정도는 LANDSAT 위성영상에서 추출한 NDVI들을 다변량 통계분석기법을 이용하여 정량화하였다. 그리고 지표피복변화의 원인을 스케일별로 파악하기 위한 도구로 다축척 계층분석기법(multi-scale hierarchical adaptive model)을 개발$\cdot$제안하였다. 개발된 기법은 지표피복의 변화정도와 원인이 될 수 있는 공간변수들간의 상관성을 공간적인 스케일을 달리하면서 순차적으로 계산해낼 수 있는 기법이다. 이 연구에서 지표피복변화의 원인으로는 '도로에서부터의 거리', 하천으로부터의 거리', '지형특성' 의 세가지 변수를 사용하였다. 지표피복 변화정도와 위의 세가지 변수들간의 상관관계는 공간적인 범위가 10$\times$10km 이하인 경우에 높게 나타났다. 하지만 공간범위가 그 이상이 될 경우에는 그 내부에서 나타나는 다양성으로 인해 통계적인 상관성이 현격하게 낮아지는 것을 관찰할 수 있었다. 이러한 결과는 지역 및 국가 단위의 환경변화모델에서 모델의 공간적인 구성범위가 일정한 수준을 넘으면, 그 내부에서 발생하고 있는 다양성이 급격하게 증가하여 지표피복변화의 원인과 결과를 정확하게 파악하기 힘들게 된다는 것을 의미한다. 10$\times$10km의 공간적인 범위는 농업생산이 위주가 되는 사바나 지역에서는 주로 개별 마을이 차지하고 있는 공간적인 범위와 대체적으로 일치한다. 따라서 사바나 지역에서 나타나는 지표피복변화의 다양성을 고려하면서 보다 정확하게 모형화하기 위해서는 마을단위에서 나타나는 지표피복변화과정이 최소의 모델단위가 되어야 함을 시사한다.

• 대한지리학회지
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• 제45권5호
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• pp.628-646
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• 2010

본 연구는 다수의 사람과 상품이 반복적으로 국경을 넘어 왕래하는 한 중 소무역, 일명 보따리 무역을 대상으로, 소무역의 등장 배경 및 성장 과정에서 한 중 여객 항로의 역할을 설명하고, 소무역의 규모와 소무역상의 조직, 그리고 소무역상의 구성 등의 변화를 살펴봄으로써 한 중소무역의 내적 변화과정을 규명하고, 한 중소무역에서 거래 품목의 특성과수출입 과정 및 소무역 결절지의 특성을 고찰함으로써 한 중 소무역의 공간적 특성을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구는 위와 같은 연구 목적을 달성하기 위해, 한 중 소무역과 해운사의 관계를 논의했고, 한 중 소무역의 내적 변화를 소무역에 대한 규제 강화를 중심으로 고찰했으며, 한 중 소무역을 설명하기 위해 1980년대 말부터 소무역이 폭발적으로 증가한 구소련 및 중 동부 유럽의 소무역 현상에 관해 논의했다.

• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.227-240
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• 2003

본 연구는 2D 기반의 동적 공간모형(dynamic spatial landscape models)을 통해 지표 변화 과정을 이해하고 예측할 수 있는 방법론을 제시하는데 그 초점을 두고 있다. 동적 공간모형 에 기반한 연구는 크게 지표의 공간 패턴에 대한 모형화와 변화 과정에 관한 모형화 및 모의로 구성되어 있는데 지표 변화와 관련된 규칙은 변화 원인과 그 과정에 따라 다르게 정의될 수 있다. 이때 지표 패턴의 이질성은 변화와 밀접한 관계를 가지고 있기 때문에 연구 지역의 GIS 맵으로부터 공간 패턴의 특성을 모형화 하여 이를 기반으로 변화에 관한 동적 공간 모형이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 모형기반 접근법이 설명되어 있고 자연 화재로 인한 지표 변화 과정에 적용되어 동적 공간 모형이 개발되었다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제43권2호
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• pp.191-201
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• 2019

Macroecologists and biogeographers continue to predict the distribution of species across space based on the relationship between biotic processes and environmental variables. This approach uses data related to, for example, species abundance or presence/absence, climate, geomorphology, and soils. Researchers have acknowledged in their statistical analyses the importance of accounting for the effects of spatial autocorrelation (SAC), which indicates a degree of dependence between pairs of nearby observations. It has been agreed that residual spatial autocorrelation (rSAC) can have a substantial impact on modeling processes and inferences. However, more attention should be paid to the sources of rSAC and the degree to which rSAC becomes problematic. Here, we review previous studies to identify diverse factors that potentially induce the presence of rSAC in macroecological and biogeographical models. Furthermore, an emphasis is put on the quantification of rSAC by seeking to unveil the magnitude to which the presence of SAC in model residuals becomes detrimental to the modeling process. It turned out that five categories of factors can drive the presence of SAC in model residuals: ecological data and processes, scale and distance, missing variables, sampling design, and assumptions and methodological approaches. Additionally, we noted that more explicit and elaborated discussion of rSAC should be presented in species distribution modeling. Future investigations involving the quantification of rSAC are recommended in order to understand when rSAC can have an adverse effect on the modeling process.