전라남도 영남지역의 감나무 줄기로부터 다양한 식물병에 대해 방제 효과를 보이는 세균을 분리하였다. 분리균주는 16S rRNA sequencing의 방법을 이용하여 동정한 결과 B. subtilis로 동정되었으며, B. subtilis GDYA-1로 명명하였다. In vivo 생물검정에서 GDYA-1 액체 배양액은 벼 도열병, 토마토 역병 및 밀 붉은녹병에 항균 활성을 보였다. 액체 배양액으로부터 한 개의 항균물질을 분리하였으며, 질량분석과 핵자기공명분석을 통해 분리한 물질은 benzoic acid로 동정되었다. Benzoic acid는 M. oryzae, R. solani, S. sclerotiorum 및 P. capsici의 균사생육을 62.5-125 ${\mu}g/ml$에서 완전히 억제하였다. 또한 benzoic acid는 고추 역병을 효과적으로 방제하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 benzoic acid의 식물병원성곰팡이에 대한 항균활성을 처음으로 보고하는 바이다. Benzoic acid와 B. subtilis GDYA-1는 식물병원성곰팡이로부터 작물을 친환경적으로 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
K개의 인식기로부터 관찰된 K개 결정을 결합하는 결합 방법론 중의 하나인 BKS (Behavior-Knowledge Space) 방법은 아무런 가정 없이 이들 결정을 결합하지만, 관찰된 K개 결정을 저장하고 관리하려면 이론적으로 기하학적인 저장 공간을 만들어야 한다. 즉, K개의 인식기 결정을 결합하기 위하여 (K+1)차 확률 분포를 필요로 하는데, 작은 K라 할지라도 그 확률 분포를 저장하거나 평가하는 것이 어렵다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러한 문제점을 극복하기 위해서는 고차 확률 분포를 몇 개의 구성 분포로 나누고, 이들 구성 분포의 곱(product)으로 고차 확률 분포를 근사시켜야 한다. 그러한 이전 방법 중의 하나는 그 확률 분포에 조건부 독립 가정을 적용하는 것이고, 다른 방법으로는 [1]에서와 같이 그 확률 분포를 단지 트리 의존관계 또는 2차 구성 분포의 곱으로 근사하는 것이다. 본 논문에서는, 구성 분포의 곱으로 근사하는 방법에서, 2차 이상의 고차 구성 분포까지 고려하여 (K+1)차 확률 분포를 d차 ($1{\le}d{\le}K$) 의존관계에 의한 최적의 곱으로 근사하고, 베이지안 방법과 그 곱을 기반으로 다수 인식기의 결정을 결합하는 의존관계 기반의 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 표준 CENPARMI 데이타베이스로 실험되어 평가되었다.
광릉(光陵) 소리봉(蘇利峯)지역 삼림의 식물군집구조분석(植物群集構造分析)을 위하여 46개소에 조사지(1개조사지당 $10{\times}10m$ 방형구(方形區) 5개씩 설치)를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료에 대하여 TWINSPAN에 의한 classification방법과 4종류의 ordination(PO, PCA, RA, DCA) 방법을 적용하였다. Classification에 의하여 갈참나무-서어나무군집, 서어나무-갈참나무-소나무군집, 갈참나무-서어나무-까치박달나무군집, 까치박달-갈참나무군집 등 4개의 group으로 조사지가 분리되었다. Ordination에 의한 조사지분석에서는 DCA가 가장 효과적이었으며 4개의 group으로 분리되었다. 종에 대한 두 기법분석에 의해 추정된 천이과정(遷移過程)은 교목상층(喬木上層)에서 소나무${\rightarrow}$신갈나무, 졸참나무, 갈참나무, 서어나무, 팥배나무${\rightarrow}$까치박달나무, 물푸레나무, 층층나무의 순이었고, 교목하층(喬木下層) 및 관목층(灌木層)은 진달래, 개옻나무, 참싸리, 병꽃나무${\rightarrow}$참개암나무, 생강나무${\rightarrow}$고추나무, 작살나무, 괴불나무의 순이었다. 환경인자(環境因子)의 ordinationqnstjr에 의하면 소나무군집에서 까치박달나무군집으로 갈수록 토양산도, 유기물함량, 전질소함량, 치환성양이온함량등의 토양성질들이 양호하여졌다. 서어나무, 갈참나무, 신갈나무등은 까치박달나무, 층층나무와 상이한 niche에 존재함이 나타났다.
본 연구에서는 안면도 소나무 임지에 대해 임분 내 생장인자들간의 상관관계를 구명하고 이를 기초로 동적 임분생장모델을 구축하였다. 이를 위해 영급이 고루 분포되도록 96개의 표본점을 선정하였고, 각 표본점에서 입목의 흉고직경, 수고를 측정한 후 이를 분석하여 평균흉고직경, 평균수고, 우세목수고, ha당 본수, ha당 단면적, ha당 재적 등을 추정하였다. SAS의 비선형 회귀분석(NLIN) 및 단순선형분석(REG)을 통해 생장인자간의 함수식을 유도하였으며, 이 함수들을 이용하여 관리방법에 따라 임분의 생장 및 수확이 다양하게 예측될 수 있는 동적 임분생장모델을 구축하였다. 다양한 시업주기 및 강도를 적용해 임분의 생장을 예측한 결과, 본 연구에서 구축된 동적 임분생장모델은 일반적인 생장법칙을 잘 나타내고 있어 안면도 소나무임분의 생장 및 수확량 예측에 적합한 것으로 판단되었다. 이러한 동적 임분생장모델은 실제 산림경영에서 다양한 관리방법에 따른 임분의 생장예측을 위하여 이용될 수 있을 것이며, 산림경영계획에 있어 의사결정을 위한 도구로서 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 기후변화에 따른 난대상록수종인 황칠나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 수행하였다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적 질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 황칠나무의 적지예측 평가기준을 도출하였다. 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 황칠나무의 적지예측 분석 결과, 최적지 표고 401~500m, 경사도 $15^{\circ}$ 이하, 국소지형은 산복 계곡부위, 퇴적양식 붕행토, 방위가 남쪽인 요철사면으로 나타났다. 완도지역의 황칠나무 최적지 등급별 맵핑 면적은 I 등급 1,487.2ha(25.4%), II 등급 1,020.3ha (17.4%), III 등급 2,231.8ha(38.2%), IV 등급 1,110.5ha(19.0%)로 나타났다.
본 연구는 한려해상국립공원 특별보호구로 지정된 히어리군락의 생육상태와 향후 자생지의 지속적인 보전 및 관리를 위한 기초자료로 활용하고자 분석하였다. 히어리군락은 계곡부에 위치하고 있었으며, 암 및 자갈 노출도가 60%이상으로 식피율이 낮게 나타났고 계곡범람으로 조사구의 훼손과 교란현상이 나타나고 있었다. 히어리군락의 교목층은 졸참나무와 소나무가 우점하였으며, 아교목층은 히어리, 당단풍, 사람주나무, 편백, 산딸나무가 우점하였다. 관목층은 작살나무, 청미래덩굴 등이 우점하였으며, 초본층은 애기나리 등이 우점하였다. 계곡부에 위치한 히어리군락의 3년동안(2008~2010년) 생육기인 5~9월의 강수량 및 강우일수는 점차 증가하여 침식 및 훼손 등의 교란가능성이 높았으며 히어리가 주로 수광량이 높은 계곡부에 분포함으로서 성숙된 종자의 산포가 토양층이 얕은 계곡으로 분산되어 유묘 발생에 의한 개체군 증가가 빈약하였다.
하천과 호수에서 남조류의 이상 과잉증식 문제(이하 녹조문제)는 담수생태계의 생물다양성을 감소시키며, 음용수의 이취미 원인물질을 발생시켜 물 이용에 장해가 된다. 또한 독소를 생산하는 유해남조류가 대량 증식할 경우에는 가축이나 인간의 건강에 치명적 해를 끼치기도 한다. 그 동안 국내에서 녹조문제는 댐 저수지와 하구호와 같은 정체수역에서 간헐적으로 문제를 일으켰으나, 4대강사업(2010-2011)으로 16개의 보가 설치된 이후 낙동강, 금강, 영산강 등 대하천에서도 광범위하게 발생되고 있어 중요한 사회적 환경적 이슈로 대두되었다. 한편, 대하천에 설치된 보 구간에서 빈번히 발생하는 녹조현상의 원인에 대해서는 전 지구적 기온상승에 따른 기후변화의 영향이라는 주장과 유역으로부터 영양염류의 과도한 유입, 가뭄에 따른 유량감소, 보 설치에 따른 체류시간 증가 등 다양한 의견이 제시되고 있으나, 대상 유역과 수체의 특성에 따라 녹조 발생의 원인이 상이하거나 또는 다양한 요인이 복합적으로 작용하기 때문에 보편적 해석(universal interpretation)이 어려운 것이 현실이다. 따라서 각 수계별, 보별 녹조현상에 대한 정확한 원인분석과 효과적인 대책 마련을 위해서는 집중된 실험자료와 데이터마이닝 기법에 근거로 한 보다 과학적이고 객관적인 접근이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 2012년 보 설치 이후 남조류에 의한 녹조현상이 빈번히 발생하고 있는 낙동강 4개보(강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보)를 대상으로 집중적인 현장조사와 실험분석을 수행하고, 수집된 기상, 수문, 수질, 조류 자료에 대해 통계분석과 다양한 데이터모델링 기법을 적용하여 보별 남조류 우점 환경조건과 이를 제어하기 위한 주요 조절변수를 규명하는데 있다. 연구대상 보 별 수질과 식물플랑크톤의 정성 및 정량 실험은 2017년 5월부터 2018년 11월까지 2년에 걸쳐 실시하였으며, 남조류 세포수 밀도와 환경요인과의 상관성 분석을 실시하고, 단계적 다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regressions, SMLR), 랜덤포레스트(Random Forests, RF) 모델과 재귀적 변수 제거 기법(Recursive Feature Elimination using Random Forest, RFE-RF)을 이용한 변수중요도 평가, 의사결정나무(Decision Tree, DT), 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법 등 다양한 모수적 및 비모수적 데이터마이닝 결과를 바탕으로 각 보별 남 조류 우점 환경요인을 종합적으로 해석하였다.
본 연구는 의사결정나무 통계분석법을 톨해 국민건강영양조사 자료를 2차 분석하여 심혈관질환자의 재입원 위험 요인을 확인하는 기초자료를 마련하고자 하였다. 연구대상자는 국민건강영양조사 4-6기 자료대상자 총 65,973명 중 협심증이나 심근경색 진단 병력이 있는 총 1,037명의 성인이며, SPSS window 21 Program을 이용하여 분류 분석 중 CHAID 의사결정나무 방법으로 분석하였다. 뿌리 마디(Root node)는 경제활동상태((χ2=12.063, p=.001), 자식 마디(Child node)는 개인 소득수준(χ2=6.575, p=.031), 최근 1년간 체중 변화(χ2=12.758, p=.001), 거주지역(χ2=4.025, p=.045), 직접흡연(χ2=3.884, p=.049), 교육수준(χ2=9.630, p=.024)으로 확인되었다. 끝마디(Terminal node)는 고혈압(χ2=3.854, p=.050), 당뇨(χ2=6.056, p=.014), 직업형태(χ2=7.799, p=.037)로 분석되었다. 이를 통해 심혈관질환자의 재입원 관리를 위해 다양한 요인의 통합적 접근을 고려한 프로그램의 개발 및 운영이 필요함을 제언한다.
정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.
본 연구는 환경부에서 실시한 국가 장기 생태 연구를 위하여 구축된 지리산과 한라산의 구상나무림 1 ha(100 m×100 m)씩을 대상으로 흉고직경급 분포, 수간건강상태, 수관 계층구조, 중요치, 종다양도, DCA 분석을 통해 지리산과 한라산의 구상나무림 임분구조를 비교하기 위하여 실시하였다. 흉고직경급별 개체수 비교에서는 20 cm 미만에서는 한라산 구상나무의 개체수가 많았고 20 cm 이상에서는 지리산 구상나무의 개체수가 더 많이 나타났다. 구상나무 수간건강상태에서 곧게 서서 생육하는 개체(AS)의 비율이 지리산(72%)이 한라산(60.7) 보다 더 높게 나타났고 기울어 생육하는 개체(AL)의 비율은 한라산(10.2%)이 지리산(1.1%) 보다 더 높게 나타났다. 수관 계층구조를 살펴보면 지리산은 4개의 층위가 고르게 발달하고 각 층위의 구분이 명확히 구분되는 성숙한 임분의 형태를 보였지만 한라산은 10 m 미만의 아교목층을 제외한 3개의 층위로 발달하였다. 중요치 분석 결과 한라산 구상나무의 중요치(39.4)가 지리산 구상나무의 중요치(26.6) 보다 높게 나타났으며 종다양도는 지리산 구상나무림 종다양도(2.52)가 한라산 구상나무림의 종다양도(1.58) 보다 높게 나타났다. DCA 분석 결과 지리산과 한라산의 지소별 평균 거리가 비교적 명확히 구분되었고 지리산이 조사지간 종조성의 퍼져 있는 정도가 한라산에 비하여 상대적으로 조밀한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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