• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.195-208
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• 2023

본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제8권2호
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• pp.99-107
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• 1985

Photosynthetically Active Radiation (PAR) affects the growth of plants as well as their photosynthetic rates. A mathematical model for intercepted solar radiation on the tilted leaf with any azimuth angle was established and the leaf orientation in which receives the maximum solar radiation was determined each month, during the growing season, and for an year. PAR was maximized at the leaf elevation of 50。~60。 in the winter, at that of 20。~40。. On the whole the leaves of tilt angle 0。~40。 received much radiation comparing with those of other tilt angles. The theoretical tendencies were compared with the distribution of leaf orientation measused practically. The average leaf elevation of maple tree was 17.0。$\pm$12.0。, and that of ginkgo was 29.8。$\pm$16.0。. Several results from other literatures support our suggestion that cumulative effevct of the relationships between surface normal vector and a vector pointing in the direction of the radiation determine the leaf orientation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.1-10
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• 2024

In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.

• 임산에너지
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• 제22권2호
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• pp.1-17
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• 2003

포플러는 생장이 빠르고 세대가 짧아 임목육종의 모델 수종으로 이용되어 왔을 뿐만 아니라 다른 어떤 수종보다 임목 육종성과가 많은 수종이다. 국내에서 개발된 신품종 포플러는 도입종으로 이태리포플러(p. eurmericana“I-214”,“I-476”), 이태리포플러 1, 2호(p. euramericana“Eco 28”, p. deltoides “Lux”), 교잡종으로 현사시 1, 2, 3, 4호(P. alba x p. glandulosa No. 1. 2. 3, 4), 양황철나무(P. nigra x P. maximowiczii), 수원포플러(P. koreana x P nigra var. italica) 등이 있으며, 신발육종으로 사시나무가 있다. 신품종으로 개발된 포플러류의 조림 실적은 지금까지 935,162 ha로 그 중 이태리포플러가 745,773ha, 현사시가 184,636 기타 신품종이 4,753ha가 조림되어 국토 녹화뿐만 아니라 농촌 경제에도 기여한 바 크다. 포플러와 관련되어 개발된 기술은 신품종 포플러의 적지판정, 교배가 불가능한 원연종간 교배, 무성증식법 등 수많은 기술을 개발 한 바 있다. 앞으로도 포플러는 용재수 및 가로수, 공원수 등 녹음수로서 뿐만 아니라 쓰레기 매립지 침출수, 축산폐수 등 각종 환경 오염물질 정화수로도 전망이 대단히 밝은 수종이다.

• 한국조경학회지
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• 제46권5호
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• pp.82-92
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• 2018

본 연구의 목적은 수목의 과밀생육으로 인한 수형 및 생육불량, 녹지의 기능 저하를 해결하기 위해 과밀식재지의 밀도관리 모델과 신규식재지의 배식설계 모델을 개발하는 것이다. 화성시 동탄신도시의 완충녹지는 도로와 아파트단지 사이에 8~15m 폭으로 조성되었다. 완충녹지에 38개의 조사구를 설정하여 조경수 식재패턴 및 생육밀도를 조사하였다. 완충녹지 가로변에는 산딸나무, 복자기, 왕벚나무 등 경관기능의 낙엽활엽수가 67.9% 식재되었다. 마운딩 중앙부에는 스트로브잣나무 71.3%, 상수리나무 9.5%, 아파트변에는 스트로브잣나무 65.9%, 메타세쿼이아 10.2% 등 완충기능의 수목이 주로 식재되었다. 수목의 과밀생육 수준을 효과적으로 평가하기 위해 수관중복률 지표를 개발하여 분석하였다. 과밀생육이 가장 심각한 수종은 스트로브잣나무로 평균 수목밀도 0.3주/$m^2$, 평균 수관중복률 35.6%로 매우 높았고, 45% 이상인 지역도 많았다. 수관중복률 지표를 45% 이상(Type A), 30~45%(Type B), 30% 이하(Type C) 등 3단계 척도로 표준화하여 밀도관리 기준을 설정하였다. 생장불량 수목을 우선적으로 관리하는 모델, 식재패턴을 고려하여 유사규격의 수목을 선택하여 관리하는 모델을 제시하였다. 밀도관리 대상수목에 대한 수형 경관성과 이식작업 용이성을 검토하여 이식, 간벌, 가지치기 방법으로 선택할 수 있는 관리방안 적용 체계를 작성하였다. 신규로 조성되는 완충녹지에는 스트로브잣나무의 식재밀도를 0.20~0.25주/$m^2$로 완화하는 대신에 관목의 식재밀도를 1.5~2.0주/$m^2$로 강화하여 하층을 최소한 30~40% 피복하는 배식설계 모델을 제안하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권2호
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• pp.267-273
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• 2017

본 연구는 중부지방소나무에 대하여 현실림을 반영한 수확표를 조제하기 위하여 수행되었다. 현재 사용하고 있는 수확표는 정상적인 생육 이상의 군락을 대상으로 조사 분석한 결과로 현실림보다 과대한 값을 제공하여 법정림 외에 적용하기는 다소 어려운 점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 침엽수 대표 수종인 소나무를 대상으로 현실림에 대한 임분 생장량을 추정하였다. 본 연구에 이용한 자료는 국가산림자원조사(National Forest Inventory) 자료 중 1,957개의 중부지방소나무 표본점 자료를 이용하였다. 분석절차는 직경분포의 추정, 적합, 예측의 단계를 거쳤으며, 직경분포모델은 Weibull 함수를 이용하였다. 생장모델 내 평균직경과 평균흉고단면적 추정 시 사용한 모델은 Weibull과 Schumacher였다. 기준임령 30년을 바탕으로 중부지방소나무의 지위지수 범위는 8-14에 있는 것으로 나타났다. 임분수확표 지위 12에 따르면, 30년생일때 연평균생장량(MAI)이 $4.42m^3/ha$로 나타났다. 기존 수확표와 비교하였을 때 본 연구결과의 연평균생장량이 더 낮은 것을 알 수 있으며, 이는 법정림과 현실림의 지위지수별 연령별 재적의 차를 쌍체 T-검정(paired t-test)한 결과, 0.001이하의 p-value를 가져 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 판단하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 중부지방소나무의 현실적인 산림 경영과 관리정책에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제14권1호
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• pp.89-104
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• 2011

This study was carried out to the development of ecological planting model to make up of coastal windbreak forest on the Suncheon-bay in Sucheon-si, Korea. Make up of coastal windbreak forest in this site was needed for appropriate bioresource, biodiversity and ecological structure, and for conservation of the eco-tour resource and protection of human life and property by the unforeseen disaster from the coast. Based on the plant-social principle, the planting model of windbreak forest was developed to facilitate growth of trees, considering planting locations. The ecological planting model for the coastal windbreak was composed of warm temperate evergreen and windbreak forest which is spreading around the inland area in Korea. The horizontal forest style was composed of forest edge community and inner forest community, and the vertical forest style was composed of upper, middle, low and ground planting class. The target of the present model was quasi-natural forest, and the species of tree were selected based on the adaptability to surroundings depending on a goal to create a forest and forest style. To achieve both functions of wind break forest and visual effect in short period of time, small trees and seedlings were planted with high-density of 40,000/ha in an expectation of easy natural maintenance in the future. The significance of the present study is a suggestion for a guideline to create ecological coastal windbreak forest in the Suncheon-bay in which the harmony of human life and the ecological conservation is of great importance. Also, the ecological coastal windbreak forest model should be developed further through the long term monitoring after construction of forest.

• 한국결정성장학회지
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• 제31권6호
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• pp.258-263
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• 2021

ZnO 바리스터는 다결정구조를 가지는 반도체 소자로 결정립과 입계의 미세구조 제어를 통해 비선형적인 전류/전압 특성을 가지기 때문에 서지(surge)전압으로부터 회로를 보호하는 역할을 한다. 이러한 ZnO 바리스터에서 원하는 전기적 물성을 얻기 위해서는 소결 공정에서 미세구조의 제어가 중요하다. 따라서 소결 공정에서 중요한 변수들과 소결체의 전기적 물성인 유전율로 구성된 데이터셋을 정의한 후 실험계획법 기반으로 데이터를 수집했다. 수집된 실험데이터셋을 기계학습 알고리즘에 학습하여 메타모델을 개발했고, 개발된 메타모델에 수치기반 최적화 알고리즘인 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 적용하여 최대 유전율을 가질 수 있는 공정조건을 도출했다. 이러한 메타모델 기반의 최적화를 다변수 시스템인 세라믹공정에 적용한다면 최소한의 실험만으로 최적 공정조건 탐색이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1400-1406
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• 2007

정보영재 교육의 핵심 내용은 프로그래밍을 위한 사고력 신장에 있다. 이 논문에서는 교육 프로그램 모형으로 4단계 - 문제이해, 시각화, 기호화, 알고리즘화 - 를 제안한다. 이 4단계의 모형은 트리 구조를 사용한 되부름의 추상적인 개념을 익히도록 하여 '하노이 타워'의 예를 통해 초등정보영재의 지적 호기심을 자극하고 사고력 신장에 크게 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한, 초등정보영재라는 교육대상자의 수준과 특성을 고려하고, 프로그램의 유형과 학습내용의 성격, 사고력의 하위 요소를 명확하게 하여 교육 프로그램을 제작함으로써 각각의 주제와 학습 활동에 따라 어떻게 지도해야 하는지를 보다 분명하게 할 수 있다. 학생들이 자기 평가하는 활동을 통해 학습 내용을 보다 심화 발전시킬 수 있으며, 사고력의 신장은 교사의 지도를 통해 보다 강화될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.480-502
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• 2022

This work assesses the degree of satisfaction tourists receive as final recipients in a tourism destination based on the fact that satisfied tourists can make a significant contribution to the growth and continuous improvement of a tourism business. The work considers Pokhara, the tourism capital of Nepal as a prefecture of study. A stratified sampling methodology with open-ended survey questions is used as a primary source of data for a sample size of 1019 for both international and domestic tourists. The data collected through a survey is processed using a data mining tool to perform multi-dimensional analysis to discover information patterns and visualize clusters. Further, supervised machine learning algorithms, kNN, Decision tree, Support vector machine, Random forest, Neural network, Naive Bayes, and Gradient boost are used to develop models for training and prediction purposes for the survey data. To find the best model for prediction purposes, different performance matrices are used to evaluate a model for performance, accuracy, and robustness. The best model is used in constructing a learning-enabled model for predicting tourists as satisfied, neutral, and unsatisfied visitors. This work is very important for tourism business personnel, government agencies, and tourism stakeholders to find information on tourist satisfaction and factors that influence it. Though this work was carried out for Pokhara city of Nepal, the study is equally relevant to any other tourism destination of similar nature.