• 한국음향학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-28
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• 1987

본 연구에서는 집단화 알고리즘을 이용하여 한국어 단독음의 표준 패턴을 설정하였다. Minimax기법을 이용하여 각 단독음에 대하여 최고 3개까지 표준패턴을 설정하여 인식하였다. 특징 파라미터는 선형예측계수와 자기 상관 계수를 이용하였으며 패턴들 간의 유사도 비교는 Itakura가 제안한 거리측정법을 이용하였다. 표준패턴을 1개만 설정하였을 때 $55.9\%$, 2개를 설정했을 때 $76.9\%$, 3개를 설정했을 경우는 $89.5\%$의 인식률을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.905-913
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• 1987

This paper presents a speaker dependent isolated digit recognition algorithm using the Mellin transform. Since the Mellin transform converts a scale information into a phase information, attempts have been made to utilize this scale invariance property of the Mellin transform in order to alleviate a time-normalization procedure required for a speech recognition. It has been found that good results can be obtained by taking the Mellin transform to the features such as a ZCR, log energy, normalized autocorrelation coefficients, first predictor coefficient and normalized prediction error. We employed a difference function for evaluating a similarity between two patterns. When the proposed algorithm was tested on Korean digit words, a recognition rate of 83.3% was obtained. The recognition accuracy is not compatible with the other technique such as LPC distance however, it is believed that the Mellin transform can effectively perform the time-normalization processing for the speech recognition.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권5D호
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• pp.507-517
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• 2012

본 연구는 경기도의 최근 피해 자료를 이용하여 수해지 특성분석과 이를 반영한 토지이용관리 방안제시에 그 목적을 두고 있다. 연구의 내용적 범위는 크게 네 가지로 첫째, 개괄적인 피해지의 공간적 분포 경향 분석, 둘째 공간자기상관성 분석, 셋째, 하천 이격거리분석, 넷째, 분석결과를 반영한 토지이용관리방안 제시로 설정하고 진행하였다. 연구방법으로는 수해지에 대한 탐색적 공간자료분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA)과 자기상관성(Local Indicator of Spatial Autocorrelation: LISA)분석을 통해 진행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 농경지피해는 집중강우에 민감하며, 둘째, 건물피해의 경우는 서울 인접지역을 중심으로 경기도 전역에 걸쳐 매우 넓게 분포하고 있으며, 셋째, 도로교량과 하천, 그리고 소하천 피해는 교외지역 비율이 높은 곳에서 보다 높은 피해가 발생하고 있다. 넷째, 경기도 주택침수의 경향은 하천변 저지대를 중심으로 발생하고 농경지 침수도 하천변 저지대 중심으로 발생하며 침수피해에 있어서 주택과 농경지는 서로 다른 공간 분포를 보이기 때문에 서로 다른 관리 접근이 필요하다는 것을 보여준다. 수해 피해지 분포특성의 토지이용관리 적용 방안은 다음과 같다. 첫째, 주택피해우려지역과 농경지피해 우려지역으로 구분 후, 경사도와 하천에서부터의 거리를 고려한 '하천변 토지이용 관리 우선지역'의 고려를 제안한다. 둘째, 경기 동부를 중심으로 북부와 남부 지역의 경우 도로교량, 하천, 소하천에 관리역량이 집중될 필요가 있을 것이다. 셋째, 사후대책이기는 하나 2009년 주택 및 농경지 각각의 피해군집 유역 및 행정동에 대한 재해대책 및 토지이용현황에 대한 검토를 해 볼 필요가 있을 것이다.

• 원예과학기술지
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• 제32권1호
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• pp.84-90
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• 2014

우리나라에서 먹넌출은 안면도 지역에서만 소나무 숲에서 제한적으로 분포하는 덩굴성 식물이다. 본 연구는 먹넌출 집단의 분포형태와 특성, 유전다양성 및 공간분포에 따른 유전구조를 파악하는데 있다. 선발된 8개 I-SSR primer에서 총 50개의 I-SSR 증폭산물을 얻었으며 37개의 단형성 증폭산물을 제외한 13개의 다형적 증폭산물을 분석에 이용하였다. 공간적 자기상관 분석을 위한 조사구 $90m{\times}70m$내에 총 39개체의 먹넌출이 자생하고 있었으며, 군집지수(aggregation index)는 0.706으로 집중분포(clumped distribution)하는 공간분포를 나타냈다. I-SSR 표지자 분석 결과 39개체 중 유전자형이 서로 다른 21개의 유성생식체(genet)가 식별되었으며, 유전자형 비율(G/N)은 53.8%, 유전자형 다양성(D)은 0.966, 유전자형 균등도(E)는 0.946으로 각각 나타났다. Shannon의 다양성지수(I = 0.598)는 적은 개체수와 제한적 분포에도 불구하고 다른 수종들에 비해 비교적 높은 유전다양성을 나타냈다. Tanimoto distance를 이용한 공간적 자기상관 분석 결과 안면도 먹넌출의 현지외 보존을 위한 표본 추출 전략은 6m 이상의 간격을 두고 개체를 선발하는 것이 타당한 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제25권4호
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• pp.516-525
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• 2011

본 연구는 두루미류의 공간적 분포 양상을 확인하고, 환경요인(잠자리, 도로, 인가)의 영향범위와 영향력을 평가한 것이다. 조사는 2007년 1월에서 2월까지 4회에 걸쳐 철원지역 두루미류의 분포를 거리측정기와 GPS를 이용하여 수집하였다. 두루미류의 서식이 가능한 것으로 조사된 지역은 총 $76.9km^2$였으며, 두루미 Grus japonensis 와 재두루미 Grus vipio 555개 무리의 분포위치를 수집한 후 환경요인과의 거리별 밀도를 분석하였다. 두루미류의 취식분포는 특정지역에 밀집한 분포를 보였으며, 인근지역에서 취식하는 두루미류 취식무리 간의 개체수는 공간적자기상관관계가 없는 것으로 나타났다. 두루미류의 취식무리수 밀도는 잠자리와의 거리에 따라 상관이 없었다. 하지만, 포장도로와 인가지역은 가까울수록 서식밀도가 낮은 경향을 보였다. 포장도로의 경우 1,500m 에서 밀도 변곡점을 보였으며, 인가지역으로 부터 취식밀도는 1,750m 에서 밀도 변곡점을 보였다. 잠자리와 취식지간의 거리별 밀도변화는 취식무리수 밀도에서만 확인할 수 없었다. 포장도로와의 거리가 멀어짐에 따라 두 종의 취식무리수 밀도는 증가하지 않았으나, 개체수밀도는 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 인가와의 거리가 늘어남에 따라 두루미와 재두루미 모두 취식무리 밀도와 개체수밀도 모두에서 유의한 증가양상을 나타내었다. 잠자리와의 거리가 멀어질수록, 두루미는 취식무리 밀도와 개체수밀도가 모두 감소하는 경향을 보였으나 재두루미의 경우 증감의 경향을 보이지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.17-24
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• 2014

본 논문에서는 저속으로 회전하는 유도 전동기의 베어링 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 히스토그램 모델링을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규화된 결함 신호가 구성하는 히스토그램의 포락선을 모델링하여, 부분 상관 계수와 DET(Distance Evaluation Technique) 기법을 이용하여 결함 유형별 고유한 특징을 추출 및 선택한다. 추출된 특징을 SVR(Support Vector Regression) 분류기의 입력으로 사용하여 베어링의 내륜, 외륜 및 롤러 결함을 분류한다. 최적의 분류 성능을 위해 SVR 커널함수의 매개변수를 0.01에서 1.0까지 변화시키고, 특징 개수는 2에서 150까지 변화시키면서 실험한 결과, 0.64-0.65의 매개변수와 75개의 특징 개수에서 제안한 방법은 약 91%의 분류 성능을 보였고, 또한 기존의 결함 분류 알고리즘보다 높은 분류 성능을 보였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제20권6호
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• pp.530-539
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• 2007

Genetic variation and structure of 9 subpopulations of Symplocarpus renifolius Schott ex Tzvelev on Mt. Cheonma, in Korea, were determined via starch-gel electrophoresis. The genetic diversity at 10 loci for 8 isozymes ($P_{99}=66%,\;A=2.26,\;H_o=0.212,\;H_e=0.230$) was found to be considerably higher than that seen in other long-lived perennial plants. On the whole, the genotype frequencies were in accordance with Hardy-Weinberg expectations. Approximately 5%($\theta=0.049$) of the total variability was among subpopulations. The high levels of observed genetic diversity in S. renifolius were attributed to a universal outcrossing system and other specific factors like differences in age classes and widely scattered individuals around the main distribution. Heterozygosity was highest at a mid-range of elevation($450m{\sim}600m$). The lowest heterozygosity at lower elevation was attributed to the possible origin of seeds transported by water from upstream regions during the monsoon season. Spatial structure in a subpopulation evidenced a strong autocorrelation between closer individuals within $3{\sim}4m$ of distance. This was assumed to be attributable to the restricted seed dispersal characteristics of S. renifolius. In accordance with the findings generated in this study, some implications regarding the conservation of S. renifolius at the Mt. Cheonma were also presented.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국자원식물학회지
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• 제25권4호
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• pp.407-415
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• 2012

눈잣나무는 동북아시아가 주 분포지로 남한에서는 설악산 고산지역에만 제한적으로 분포한다. 본 연구는 설악산 눈잣나무 집단의 분포형태와 특성, 유전다양성 및 공간분포에 따른 유전구조를 파악하였다. 선발된 9개 I-SSR primer에서 총 78개 I-SSR 증폭산물을 얻었으며, 30개의 단형성 증폭산물을 제외한 48개의 증폭산물을 분석에 이용하였다. 조사구(40 m ${\times}$ 70 m)에는 눈잣나무 65개체가 자생하고 있었으며, 채집한 눈잣나무의 위치자료를 바탕으로 군집지수를 계산한 결과 약하게 집중분포(Aggregation Index = 0.871)하고 있음을 확인하였다. 모든 개체에 대하여 I-SSR 유전자형을 비교한 결과, 65개체 중 유전자형이 서로 다른 40개의 genet이 식별되었다. 유전자형 비율(G/N)은 61.5%, 유전자형 다양성(D)은 0.977, 유전자형 균등도(E)는 0.909로 각각 나타났다. Shannon의 다양성지수(I = 0.567)는 적은 개체수와 제한적 분포에도 불구하고 다른 수종들에 비해 비교적 높은 유전다양성을 나타났다. 공간적 자기상관 분석을 실시한 결과 조사지역 내의 눈잣나무 집단은 12 m 이내에서 유전적으로 유사한 군락구조를 갖고 있는 것으로 나타났다. Mantel 검정 결과 유전적 거리와 지리적 거리간에 낮은 상관관계를 나타내 눈잣나무 집단이 초기에 여러 개의 모수에서 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구결과 설악산 눈잣나무 집단의 현지외 유전자 보존을 위한 표본추출 전략은 최소 12 m 이상의 거리를 두는 것이 효율적인 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제33권3호
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• pp.227-233
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• 2023

본 연구의 목적은 한국의 금정산 얼레지(Erythronium japonicum) 집단의 지리적 분포에 따른 공간적 분석을 기술한 것이다. 얼레지의 공간적 양상은 Neatest Neighbor Rule, 분산 척도에 의한 다양한 플롯 크기에 따른 집단 응집, 그리고 공간적 상관관계로 분석하였다. 교란된 프롯은 5 m × 5 m 내에서 응집되었다. 얼레지의 대부분 자연 플롯은 산림 군락에서 일정하게 분포되어 있었다. 얼레지의 이웃 패치는 평균 약 7.5 m 에서 10 m 사이에서 이격되어 있었다. 얼레지 자연집단이 인간의 활동으로 교란되었다면 7.5 m~10 m 거리보다 짧은 크기에서 발생한다. 패치 지표(patchiness index, PAI)에 근거한 모리시타 지표(Morisita index, IM)는 금정산 서쪽 사면은 2.5 m × 5 m 플롯이었고 남쪽사면은 5 m × 5 m 이내에 나타났다. 금정산의 서쪽에서 패치 크기가 2.5 m × 5 m 방형구일 때 클러스터는 식물이 가진 종의 특성과 환경적 요인에 의해 결정되었다. 금정산 얼레지 집단은 Moran's I 값의 비교에서 로지스트 회귀로 분석었고, 거리에 의한 격리가 각 개체의 분산에 높은 유의성을 가지고 설명되었다.