베이지안 네트워크 병합은 여러 개의 베이지안 네트워크를 하나의 네트워크로 합치는 것을 말한다. 일반적으로 사용되는 병합 알고리즘은 병합 순서에 따라 최종결과 네트워크의 복잡도가 달라지는 문제를 갖고 있고, 최종 병합 네트워크의 에지 수를 최소화하는 병합 순서를 찾는 것은 NP-hard라고 증명되었다. 본 논문에서는 최적의 병합 순서를 결정하기 위해 진화 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 해공간 분석을 통해 permutation index 표현방법이 해탐색에 유리함을 보이고 이를 이용한 진화 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 기존의 휴리스틱과 greedy 탐색 방법에 비해 제안한 방법이 우수한 성능을 보였다.
An impervious cover is one of most important factors which effect on a water body environment in a watershed. There are many researches on the impact of an impervious cover on water quality, quantity and ecosystem and most of these researches have been focused on an impervious rate or area in a watershed without considering structure features as like shape, edge, connection of impervious cover. In this study, we focused on a landscape structure which includes shape, density, contiguity, distance, aggregation of land cover type as well as area and rate. The calculation of a landscape indices made to analyse a landscape structure is conducted by applying Fragastats 3.3 program. Osan-cheon watershed where has rapidly urbanized is selected as a study field. Land information for 2002 and 2007 is from land classification maps provided by Ministry of Environment. The result shows that the increasing rate of an impervious cover is more conspicious in Kiheung dam watershed but the fragment of impervious cover areas is shown remarkably in the Osan sub-watershed. The trend of aggregation and connection of impervious covers is increasing. But it was very difficult to say that which type of landscape structure is more beneficial for a watershed management. The implication of this study is to find the need to come over the conventional ways to evaluate landscape structure of a watershed such as rates and areas of impervious cover, and define the importance of landscape feature as like connection, distance, edge density, fragment of impervious covers.
In this study, the design methodology of radial basis function neural networks based on incremental K-means clustering is introduced for learning and processing the big data. If there is a lot of dataset to be trained, general clustering may not learn dataset due to the lack of memory capacity. However, the on-line processing of big data could be effectively realized through the parameters operation of recursive least square estimation as well as the sequential operation of incremental clustering algorithm. Radial basis function neural networks consist of condition part, conclusion part and aggregation part. In the condition part, incremental K-means clustering algorithms is used tweights of the conclusion part are given as linear function and parameters are calculated using recursive least squareo get the center points of data and find the fitness using gaussian function as the activation function. Connection s estimation. In the aggregation part, a final output is obtained by center of gravity method. Using machine learning data, performance index are shown and compared with other models. Also, the performance of the incremental K-means clustering based-RBFNNs is carried out by using PSO. This study demonstrates that the proposed model shows the superiority of algorithmic design from the viewpoint of on-line processing for big data.
잣나부 인공조임지의 식생과 임상 토질에 서식하는 날개응애류의 군집지수를 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 종다양도의 Shannon-Wiener index와 균등도지수는 조임년수가 경과할수톡 낮아지는 경향이었으며 1월에 최고치를, 9月에 최저치를 나타냈다. 종풍부경지수는 6월에 최고치를 5月에 최저치를 나타냈다. 우점도지수는 조림연수가 경과할수록 증가하는 경향이고, 4월과 5월에 최고치를, 1월에 최저치를 나타냈다. 집중도지수는 평균 1.9로서 집중분포를 나타냈으며, 조림연수가 경과할수록 증가하는 경향이고, 4월과 8월에 최고치를 1월에 최저치를 나타냈다. 군집지수간의 상관관계에 있어서는 고도의 유의성이 인정되었으며 풍부도지수와 Shannon-Wiener, 균등도지수는 I정의 상관관계가 우점도, 집중도지수와 Shannon-Wiener, 균등도, 풍부도지수는 부의상관 관계가 인정되었다.
부산광역시 사하구 동백나무 네 집단과 강서구 가덕도의 동백나무 한 집단 분포지에 대한 지리적 거리에 의한 공간적 분포 양상을 연구하였다. 네 프롯(몰운대, 두도, 쥐섬, 가덕도)은 군집에서 균질한 분포 양상을 나타내었으나 한 플롯(암남동)은 응진 형태를 나타내었다. 모리시타 지수는 패치 지수와 유관하며 $20m{\times}20m$ 프롯보다 큰 $20m{\times}50m$ 프롯으로 값이 급격한 증가를 나타내었는데 이는 방형구가 커지면 응집의 정도가 유의하게 증가한다는 것을 의미한다. 반면 패치지수는 $5m{\times}10m$에서 $10m{\times}10m$까지는 큰 변화가 없었다. 공간적 상관관계 계수인 Moran's I에 의해 유의한 공간 구조를 정량화하였다. 유의한 개체간 유사도(76.9%)는 처음 4거리 등급(80 m)에서 유사성을 보였으며 100 m거리를 초과하면 비유사성 특성을 지닌 개체들의 쌍은 분리될 수 있다.
본 연구의 목적은 금강수계 하천의 생태적 건전성을 평가하는 체계를 구축하는 것이다. 연구대상 지역은 금강수계 14개 중권역으로 하였다. 평가지표의 투명성과 일관성을 확보하기 위하여, 건전성 지표 선정은 지표 간 내재적 가중치 변화 특성을 고려한 조정방법을 사용하여 선정하였다. 최종 통합지수에 미치는 영향이 가장 큰 지표는 수량, 수질, 수생태, 서식·수변환경 부문 중 수생태 부문의 지수로 파악되었다. 하천의 생태적 건전성 지수를 분석한 결과, 댐상류 유역(대청댐 기준)은 2014년까지 기준년도(2008)에 비해 상대적으로 좋은 상태로 평가되었으며 댐하류 유역은 좋지 않은 상태로 평가되었다. 년 단위 생태적 건전성 지수의 변화 추이는 다음과 같다. 용담댐, 용담댐하류, 보청천, 대청댐, 대청댐하류, 논산천의 경우는 시기별 차이는 있으나 건전성 지수의 저하가 진행되고 있다. 반면, 무주남대천, 영동천, 갑천의 경우는 건전성이 개선되고 있는 것으로 평가되었으며 초강, 대청댐상류, 미호천, 금강공주, 금강하구언은 건전성이 개선된 후 다시 저하되는 것으로 평가되었다.
지표를 활용한 대기오염 취약성 평가에서는 지표의 선정과 함께 지표별 가중치 결정이 중요한 문제이다. 본 연구는 전국 249개 시군구를 대상으로 엔트로피 가중치 산정법을 활용하여 오존을 중심으로 한 대기오염 취약성을 평가하고, 엔트로피 가중치 방법론의 활용가능성을 검토하였다. 연구방법은 대기오염 취약성 지표를 선정하고 이들을 표준화하고, 엔트로피를 이용한 가중치를 적용하여 취약성을 평가하는 방식을 활용하였다. 노출 지표는 기상요인과 대기오염요인을 고려하였고, 민감도는 취약대상과 취약환경요인을, 지자체별 적응능력은 지역의 사회 경제적 요소, 보건의료요인, 대기관리 요인을 적용하였다. 취약성 평가 결과는 단순합산의 경우 화성시, 광진구, 김포시, 광주시, 군포시 순으로 취약성이 높게 나타났으며, 취약성-탄력성 지표(VRI) 방식도 단순합산 결과와 유사한 취약지역 공간 분포 패턴을 나타내었다. 본 연구에서 제시한 엔트로피 가중치를 이용한 대기오염 취약성 평가는 자료에 기반한 객관적인 취약성 평가로 불확실성을 동반하는 기후변화와 대기오염 취약성 평가에 활용가치가 높을 것으로 보인다. 또한 취약성 평가결과는 지자체별 특성이 반영된 것으로 세부적인 분석을 통해 지역 맞춤형 정책수립에 활용될 수 있다.
지역 미세 환경의 패치는 식물의 공간적 분포에 일차적 요인이다. 식물의 공간적 양상을 결정한다는 귀무가설을 임의화 과정을 통해 검증하였다. 홀아비꽃대는 초본으로 홀아비꽃대과(Chloranthaceae) 홀아비꽃대속(Chloranthus)에 속한다. 홀아비꽃대의 공간적 양상을 여러 패치 지표로 분석하였고, 분산 지수에 따른 플롯 크기별 운집 분포, 균일분포, 공간적 상관관계를 분석하였다. 홀아비꽃대의 집단 밀도(D)는 0.356에서 2.270으로 평균은 1.527이었다. 아홉산 홀아비꽃대의 분산지표(C)는 작은 플롯($2m{\times}2m$, $2m{\times}4m$, $4m{\times}4m$, $4m{\times}8m$, $8m{\times}8m$, and $8m{\times}16m$)은 1보다 작았으며 큰 플롯($16m{\times}16m$ and $16m{\times}32m$)은 1보다 상회하였다. 따라서 홀아비꽃대의 운집지표(CI)는 작은 플롯에서 음의 값으로 균일한 분포를 이룬다. 큰 플롯의 운집지표는 양의 값으로 나타났으나 그 값은 높지 않았다. 평균 클라운딩($M^{\ast}$)과 패치지수(PAI)는 모든 플롯에서 양의 값을 보였다.
비래해충 개체군은 중국 남쪽에서 제트기류를 타고 한국으로 유입되는 해충이다. 애멸구(Laodelphax striatellus), 벼멸구(Nilaparvata lugens), 흰등멸구(Sogatella furcifera), 멸강나방(Mythimna separata), 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)은 주요 비래해충 5종으로 주요 작물인 벼에 피해를 주기에 중요하다. 이 연구는 2016년 7월 하순에서 9월 상순, 2017년 7월에서 8월까지 전라도의 벼논에서 하였다. 멸강나방과 혹명나방은 페로몬 트랩을 사용하여 채집하였고, 벼멸구, 흰등멸구, 애멸구는 육안 조사, 포충망 조사, 끈끈이 트랩을 사용하여 채집하였다. 비래해충을 분석하기 위해 공간통계학 중 SADIE (Spatial Analysis by Distance IndicEs)를 사용하였다. SADIE는 사용하여 공간분포 및 집중지수 $I_a$를 분석하였고, 클러스터지수 $V_i$, $V_j$를 사용하여 공간분포를 조사하였다. 또한, 클러스터지수는 red-blue plot를 사용하여 지도 위에 나타내었다. 멸강나방과 혹명나방은 SADIE 공간 집중 분석, red-blue plot 분석에서 다른 분포를 보였다. 애멸구와 다른 멸구의 초기 공간분포는 표본 추출 위치와 시간이 다르게 나타났다.
국지적 환경에서 패치 분포 형태는 일차적으로 식물의 공간적 양상으로 나타나고, 임의화 과정은 패치를 결정하는 공간적 가설을 입증하는데 이용된다. 주름조개풀(Oplismenus undulatifolius (Ard.) P. Beauv. var. undulatifolius)은 Poaceae과 Oplismenus 속에 속하는 초본류이다. 이 종은 온대, 아열대, 열대에 분포한다. 이 지역의 주름조개풀이 일정한 분포인지 응집하는 분포인지 여러 패치 지표를 사용하여 분석하였다. 한우산의 집단 밀도는 0.453에서 4.375였으며 평균은 2.387이였다. 소형과 중형 프롯($2m{\times}2m$, $2m{\times}4m$, $4m{\times}4m$, $4m{\times}8m$, and $8m{\times}8m$)에서 주름조개풀은 응집형태를 보였다. 반면에 대형 플롯($8m{\times}16m$, $16m{\times}16m$, and $16m{\times}32m$)에서는 일정한 분포 양상을 나타내었다. 평균 응집 계수(M*)와 패치 지표(PAI)는 양의 값을 보였다. 응집은 여러 환경적 요인에 기인하는데 등산객들에 의해 방해되고 있었다. 따라서 주름조개풀은 이 지역에서 본래의 기본 생태적 지위를 누리지 못하고 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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