• 한국환경생태학회지
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• 제29권6호
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• pp.895-906
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• 2015

본 연구는 오대산국립공원 신성암에서 중대사 구간을 대상으로 식물군집구조를 밝히고 향후 전나무림 관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다. 조사구는 총 20개 조사구($400m^2$)를 설정하였다. 연구대상지 주변지역에 대한 현존식생 현황을 파악하였고, 군집분류는 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA에 의한 ordination 분석을 하였으며, 식물군집구조 분석은 상대우점치, 흉고직경급별 분포, 표본목 수령 및 생장량, 종다양도 분석 등을 실시하였다. 현존식생 유형은 총 14개 유형으로 구분되었으며, 해발고가 낮은 계곡부에는 전나무-신갈나무림과 낙엽활엽수림이, 해발고가 높은 사면부에는 신갈나무림이 주요 식생이었다. 군집분류 결과, 총 네 개의 군집으로 분류되었으며, 교목층에서는 네 개의 군집 모두 전나무가 우점하였고, 군집 IV를 제외한 3개 군집에서 전나무가 차대를 형성하고 있었다. 군집 I, II, III의 경우 전나무가 우점하는 현재의 군집이 지속적으로 유지되면서, 까치박달 등 낙엽활엽수의 세력이 확장될 것으로 판단되며, 군집 IV의 경우 장기적으로 전나무의 세력약화와 까치박달-낙엽활엽수 군집으로의 변화가 예상되었다. 전나무는 79~128년생, 잣나무는 75~87년생, 느릅나무는 190년생이었으며, 전나무의 생장은 시간이 지남에 따라 다소 둔화되었다. Shannon의 종다양도지수는 0.3889~1.3332이었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 식물분류학회지
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• 제34권1호
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• pp.43-61
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• 2004

한국산 제비꽃속 32분류군과 일본산 2집단 등 총 34집단에 대한 유연관계를 알아보기 위하여 RAPD(randomly amplified polymorphic DNA), ISSR(inter simple sequence repeat) 및 PCR-RFLP(restriction fragment length polymorphism) 분석을 실시하였다. RAPD 분석에서는 40개의 primer 중 6개가 분류군 전체에서 반응을 보였고 이로부터 총 70개(98.6%)의 다형화 밴드를 얻었으며, ISSR 분석에서는 4개의 primer로 부터 28개(96.6%)의 다형화밴드를 얻었다. 엽록체 DNA의 non-coding부분을 이용한 PCR-RFLP 분석에서는 반응이 일어난 4지역에서 증폭된 약 6.78 kb의 DNA 각각에 대하여 15가지 제한효소를 처리한 결과 총 80개의 restriction site를 얻었으며 그중 16 site는 polymorphic하게 나타나 20%의 다형화를 보였다. 본 연구에서 다룬 3가지 형질에 의한 유집분석 결과 각각의 형질에 의해서는 서로 일치하지 않는 유집형태를 보였지만 3가지 형질을 통합한 결과는 진정제비꽃절(sect. Nomimium)내 아절과 계열간 구분이 명확하게 나타났으며 무경종과 유경종도 구별이 가능하여 외부형태형질에 의한 기존의 분류체계와 일치하였다. 그러나 노랑제비꽃절(sect. Chamaemelanium)은 진정제비꽃절과 독립적인 군을 형성하지 않고 진정제비꽃절 내 무경종그룹인 Patellares아절과 Vaginatae아절 사이에 위치하여 나타났다. 형태적인 변이가 매우 심한 분류군으로 알려진 태백제비꽃군(V. albida complex)은 Patellares아절 내에서 하나의 군으로 유집되어 Pinnatae계열로 처리하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 본 연구에서 사용한 3가지 형질 중 RAPD 분석방법은 ISSR과 PCR-RFLP 분석보다 제비꽃속의 종간 유연관계를 밝히는데 더 유용한 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.582-591
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• 2009

피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지이다. 본 논문에서는 피라미드 그래프의 각 계층을 구성하고 있는 기반 그래프로서의 정방형 메쉬 그래프의 간선들을 두개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 메쉬 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층 내에서 서로 이웃하는 관계인지 아니면 공유하는 관계인지에 따라서 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라는 이름으로 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어질 수 있다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 숨김으로써 NPC-간선들에만 초점을 맞출 수 있도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 논문에서는 $2^n\times2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3*(2^{2n-2}-2^{n-1})$임을 분석한다. 이 결과를 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 n-차원 피라미드 내에서 헤밀톤 사이클에 포함가능한 NPC-간선의 최대 개수가 $4^{n-1}-3*2^{n-1}$-2n+7 임을 증명한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.43-58
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• 2014

최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.117-131
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• 2017

This study was conducted to draw vegetation landscape elements in the ancient literature, investigate plant community structure, understand vegetation structure, and suggest reasonal conservation management methods. As a result of analyzing ancient literature, geomorphological landscapes in Guryong valley were canyon landscape and valley surrounded in Mt. Chiak. Plant landscape factors were as followed. Rhododendron spp. spread around valley. Also, Pinus densiflora communities were distributed in Guryong valley around. Especially, the entrance zones of Guryong valley were described as covered with Pinus densiflora and Whangchangkumpyo(黃腸禁標). Therefore, it was estimated that entry of Guryong valley was covered with Pinus densiflora community landscape. As for current vegetation result, the main vegetation was divided into mixed deciduous broad-leaved trees community and Pinus densiflora community. As a result of analysis by TWINSPAN for community classification, five communities(Deciduous broadleaved trees, Pinus densiflora, Pinus densiflora-Abies holophylla, Abies holophylla, and Pinus koraiensis community) were classified. To maintain historic plant landscape and conserve crucial resources, Pinus densiflora community was classified as concentrated conservation management area($105,472m^2$). To maintain Pinus densiflora landscape which has high historical and cultural value of Guryong valley, it was considered that active density control of lower layer vegetation would be necessary. Accordingly, to conserve P. densiflora landscape, Whangchangkumpyo(?腸禁標), that area was separated into Pinus densiflora lower layer forest management area($84,029m^2$) and Pinus densiflora seedling conservation management area($21,443m^2$). In understory of Pinus densiflora lower layer flora, the target tree species for elimination and management were Quercus serrata and Quercus mongolica. They were $4{\sim}6trees/100m^2$ and their average diameter was 7.1cm. To preserve Pinus densiflora seedlings, areas with Sasa borealis, the ground vegetation of Pinus densiflora community, rate of 80% or more should be selected as priority management areas and concentrated elimination and management of Sasa borealis should be implemented. Likewise, traditional Pinus densiflora forest is a historically cultural heritage to preserve with sustainable interest and survey. Efficient management method through systematic monitoring system should be made.

• 기술혁신학회지
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• 제19권3호
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• pp.511-544
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• 2016

표준은 호환성 증진, 품질확보 및 안정성 증진, 정보제공 등의 긍정적인 기능과 함께 기술혁신을 유발하는 것으로 알려져 있다. 표준의 순기능이 어떤 특정 기업 집단의 기술혁신 활동이나 사업화에 영향을 주는지 밝히는 것은 표준관련 정책을 수요 집단에 맞춰 적절하게 기획하고 집행하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 연구는 표준 정책 수립과 집행에서 증거기반 정책이라는 측면에서 기여하고자 중소기업 중에서 연구개발 동기가 표준 대응인 기업과 기술사업화를 위해서 표준제도 도입이 필요한 기업을 프로파일링하여, 이런 특정 기업을 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 이를 위해, 본 연구는 의사결정나무 분석을 통해 표준 대응을 위해 연구개발을 하는 중소기업과 기술사업화를 위해 표준 규격이나 기술인증 정책을 필요로 하는 중소기업의 특징을 데이터마이닝을 통해 프로파일링 했다. 또한 판별분석을 활용하여 프로파일링된 두 가지 조건의 기업군을 몇 가지 변수로 판별할 수 있는 예측모형을 제시하였으며 판별식의 활용 가능성도 통계적으로 확인했다. 연구결과에 따르면 표준 및 규제 대응을 위해 연구개발을 수행하는 기업은 R&D기획 소요기간, 표준산업분류, 종업원 수, 기술의 신규성 등의 변수에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술사업화를 위한 표준정책지원 수요기업의 프로파일링 결과에 따르면 표준산업분류, 주거래처, 연구개발 소요기간, 시험검사 능력 등의 변수에서 차이가 있었다. 본 연구에서 프로파일링 결과와 판별분석을 통해 제시한 모형은 향후 표준관련 정책을 기획하거나 집행할 때 표준지원을 필요로 하는 기업에 대한 객관적인 정보를 제공하여 표준관련 사업 성공률을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1183-1193
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• 2010

피라미드 그래프는 병렬처리 분야에서 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 위상으로 잘 알려져 있다. 개선된 피라미드 그래프는 이러한 피라미드 그래프보다 성능을 향상시키기 위해 메쉬를 토러스로 대체시킨 구조를 말한다. 본 논문에서는 개선된 피라미드 그래프의 각 계층을 형성하고 있는 기반 부-그래프로서의 정방형 토러스 그래프의 간선들을 두 개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 토러스 그래프 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층에서 서로 인접하는지 아니면 공유하는 관계 인지에 따라 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어 고려한다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 은닉시킴으로써 NPC-간선들에 대해서만 초점을 맞추도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 토러스 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3{\cdot}2^{2n-2}$임을 분석한다. 이 결과를 개선된 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 개선된 n-차원 피라미드 그래프 내에서 헤밀톤 사이클에 포함할 수 있는 NPC-간선의 최대 개수는 $4^{n-1}$-2n+1 개임을 증명한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권3호
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• pp.2037-2042
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• 2013

Background: Different methods of diagnosis have been found to be inefficient in terms of screening and early diagnosis of lung cancer. Cancer cells produce proteins whose serum levels may be elevated during the early stages of cancer development. Therefore, those proteins may be recognized as potential cancer markers. The aim of this study was to differentiate healthy individuals and lung cancer cases by analyzing their serum protein profiles and evaluate the efficacy of this method in the early diagnosis of lung cancer. Materials and Methods: 170 patients with lung cancer, 53 under high risk of lung cancer, and 47 healthy people were included in our study. Proteomic analysis of the samples was performed with the SELDI-TOF-MS approach. Results: The most discriminatory peak of the high risk group was 8141. When tree classification analysis was performed between lung cancer and the healthy control group, 11547 was determined as the most discriminatory peak, with a sensitivity of 85.5%, a specificity of 89.4%, a positive predictive value (PPV) of 96.7% and a negative predictive value (NPV) of 62.7%. Conclusions: We determined three different protein peaks 11480, 11547 and 11679 were only present in the lung cancer group. The 8141 peak was found in the high-risk group, but not in the lung cancer and control groups. These peaks may prove to be markers of lung cancer which suggests that they may be used in the early diagnosis of lung cancer.