• 미생물학회지
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• 제32권4호
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• pp.245-251
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• 1994

영지속(Ganoderma)에 속하는 7종 10균주에 대하여 미토콘드리아 DNA의 제한효소 분절양상 비교를 통한 계통분석을 수행하였다. 여러 가지 제한효소들 중 생산된 절편이 충분한 정보를 가지고 있으면서 서로 구별할 수 있는 6가지의 제한효소를 분석에 이용하였다. 절편양상을 설 비교하여 전체 절편중 공통된 절편의 개수를 구하고 이로부터 염기위치당 염기치환율을 구하였으며, 이를 균주간의 진화거리로 계산하여 PHYLIP package의 Neighbor-joining 방법에 이한 계통도를 얻고 그 결과를 고찰하였다. 특이한점은 G. lucidum의 3균주와 G. lobatum 이 유연관계가 많이 있다는 점이다. 이러한 결과는 G. lucidum과 G. lobatum은 종의 다양성으로 인하여 과거부터 복합종으로 취급되어 왔으며 고전적인 영지속의 분류에 문제점이 많이 있음을 시사해 주고 있다. 따라서 영지속의 분류가 진화경로에 바탕을 둔 자연분류가 되기 위해서는 형태분류 뿐만 아니라 배양 분류와 분자생물학적이 sqnstjr등 다양한 기준에 의해서 재고되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권1호
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• pp.100-109
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• 2017

본 연구는 세종특별자치시 소나무재선충병(PWN) 피해지의 선단지에 대해서 무인항공기를 이용하여 효율적인 예찰 및 방제사업 지원을 실시하기 위해 수행되었다. 선단지를 중심으로 2016년 2월 15일부터 약 2주간 6개 구역 총 2,284 ha의 면적에 대해 무인항공 촬영을 실시하여 GSD (Ground Sample Distance) 12 cm의 고품질 정사영상 6매를 제작하였다. 정사영상을 바탕으로 1차 피해 의심목 분류를 실시한 결과 총 423본이 분류되었다. 그러나 촬영시기의 계절적 특성, 임상의 다양성 등의 문제로 인해 적중률이 낮아짐에 따라 1차 분류 결과와 스냅사진, 비행정보 등을 활용하여 2차 재분류를 실시하였으며, 이를 통해 피해 의심목 423본 중 231본을 추출하였다. 추출된 231본에 대해 대상지별 주제도를 제작하고 GNSS 등을 이용하여 현장조사를 실시하였으며, 그 결과 총 23본의 피해 의심목을 추출하였다. 현장조사를 통해 추출된 23본에 대해 시료를 채취하여 관련기관에 검증을 의뢰한 결과 23본 모두 소나무재선충병에 감염된 것으로 나타났다. 소나무재선충병 피해목의 분포 특성을 분석한 결과 활엽수림 14본, 침엽수림 4본, 소나무림 3본, 리기다소나무림 2본 등 다양한 임상에서 피해목이 검출된 것으로 나타났다. 무인항공기를 활용하여 항공촬영에서부터 현장조사까지의 과정에 대해 효율성 분석을 실시한 결과 2.3인의 인력으로 6일에 걸쳐 수행한 것으로 분석되었다.

• 화훼연구
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• 제18권2호
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• pp.110-116
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• 2010

본 연구는 상관에 의한 종조성표의 불연속성인 분류법과 연속성인 배열법을 적용하여 한반도 도서지역 춘란 집단의 식물종조성 및 식생을 식물사회학적으로 분석하였다. 자생지 33개소는 평균 해발고도 65.9m이었고, 방향은 동남 사면이었으며, 경사는 평균 7.9%이었다. 조사구 $4m^2$ 면적의 춘란 피도는 4.5%이었다. 춘란과 동반 출현하는 식물은 총 102분류군이었다. 그 중 목본은 68분류군(66.7%)이었고, 초본은 34분류군(33.3%)이었으며, 상록식물은 36분류군(35.3%), 낙엽식물은 66분류군(64.7%)이었다. 춘란과 동반 출현하는 빈도가 가장 높은 식물은 사스레피나무(48.5%)이었으며, 다음으로 곰솔(45.5%), 청미래덩굴(36.4%), 그늘사초(33.3%), 송악(33.3%), 후박나무(30.0%), 때죽나무(30.3%), 소나무(27.3%) 순이었다. 춘란집단의 식물군락은 곰솔군락, 소나무군락, 구실잣밤나무군락, 굴참나무군락으로 구분되었으며, 춘란과 결합력이 강한 식물군락은 곰솔군락이었다. 춘란집단 식물군락의 유사성과 결합양상은 곰솔군락과 구실잣밤나무 군락이 가까웠고, 소나무군락은 굴참나무군락과 가까웠다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.115-123
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• 2019

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.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.155-170
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• 2018

기업의 금융 부도를 예측하는 것은 전통적으로 비즈니스 분석에서 가장 중요한 예측문제 중 하나이다. 선행연구에서 예측모델은 통계 및 기계학습 기반의 기법을 적용하거나 결합하는 방식으로 제안되었다. 본 논문에서는 잘 알려진 최적화기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링에 기반한 새로운 지능형 예측모델을 제안한다. 시뮬레이티드 어니일링은 유전자알고리즘과 유사한 최적화 성능을 가진 것으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 시뮬레이티드 어니일링을 사용한 비즈니스 의사결정 문제의 예측과 분류에 관한 연구가 거의 없었기 때문에, 비즈니스 분석에서의 유용성을 확인하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습의 결합 모델을 사용하여 부도예측모델의 입력 특징을 선정한다. 최적화 기법과 기계학습기법을 결합하는 대표적인 유형은 특징 선택, 특징 가중치 및 사례 선택이다. 이 연구에서는 선행연구에서 가장 많이 연구된 특징 선택을 위한 결합모델을 제안한다. 제안하는 모델의 우수성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 한국 기업의 실제 재무데이터를 이용하여 그 결과를 분석한다. 분석결과는 제안된 모델의 예측 정확도가 단순한 모델의 예측 정확성보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 기존의 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망, SVM 및 로지스틱 회귀분석에 비해 분류성능이 향상되었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제43권1호
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• pp.28-55
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• 2010

천연기념물의 명칭 부여 및 지정 물량을 포함한 현재의 천연기념물 관련 체계는 일제강점기에 도입된 '조선보물고적명승천연기념물보존령' (1934)을 기반으로 하고 있으며, 이에 따른 골격이 지금까지 그대로 통용되고 있다는 문제점이 지적되고 있다. 당산숲 비보숲은 우리나라 농어촌의 숲문화를 대표하는 전통문화자원이며 국가적 문화자산이다. 천연기념물을 포함한 당산숲 비보숲을 논할 때 천연기념물 등에서 사용하는 "명칭", "분류 체계" 등에 대해서 문화재청에서조차, '조선의임수(朝鮮の林藪)' (1938)라는 일제의 조사보고서에 실린 내용에 전적으로 의존하고 있다는 것이 근본적인 문제점이라고 할 수 있다. 즉, 일제가 1938년에 '완도 예송리 당산숲'을 '례송리상녹수림(禮松里常綠樹林)'이라고 이름을 붙인 후, 현재까지도 우리 농어촌의 당산숲 비보숲을 천연기념물 등으로 지정할 때, 해안가의 경우 대부분 일제가 한 방식대로 '~상록수림'이라는 명칭을 그대로 따르고 있다는 것이 대표적인 예이다. 본 논문의 목적은 천연기념물 제도의 출발점인 일제강점기의 '조선의임수(朝鮮の林藪)' 등 일본 자료에 대한 문제점을 고찰하고, '조선의임수(朝鮮の林藪)' 등의 논리를 우리의 당산숲 비보숲 등에 여과 없이 적용시키고 있는 현 상황을 개선하는 방안을 찾고자 하는 것이다. 이를 위해 천연기념물로 지정된 수림지, 노거수 중에서 당산제를 지내는 당산숲이 있는 18개소를 선정하여 조사, 분석하였다. 결과로서, 천연기념물로 지정된 많은 수림지, 노거수 중에서 그것이 당산숲, 당산나무라면 "~당산숲", "~당산숲과 비보숲", "~당산나무"라는 명칭을 일관성 있게 부여해야 할 필요가 있다는 것을 제안하고자 한다. 이러한 조치가 이루어지면 일제강점기에 도입된 천연기념물 제도의 한계를 극복하는 출발점이 시작될 수 있으며, 우리나라 전통조경 양식 및 문화경관으로서의 당산숲에 대한 위상이 제고될 수 있을 것이다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제44권4호
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• pp.275-285
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• 2020

Background: In Korea, Symplocos prunifolia Siebold. & Zucc. is only found on Jeju Island. Conservation of the species is difficult because little is known about its distribution and natural habitat. The lack of research and survey data on the characteristics of native vegetation and distribution of this species means that there is insufficient information to guide the management and conservation of this species and related vegetation. Therefore, this study aims to identify the distribution and vegetation associated with S. prunifolia. Results: As a result of field investigations, it was confirmed that the native S. prunifolia communities were distributed in 4 areas located on the southern side of Mt. Halla and within the evergreen broad-leaved forest zones. Furthermore, these evergreen broad-leaved forest zones are themselves located in the warm temperate zone which are distributed along the valley sides at elevations between 318 and 461 m. S. prunifolia was only found on the south side of Mt. Halla, and mainly on south-facing slopes; however, small communities were found to be growing on northwest-facing slopes. It has been confirmed that S. prunifolia trees are rare but an important constituent species in the evergreen broad-leaved forest of Jeju. The mean importance percentage of S. prunifolia community was 48.84 for Castanopsis sieboldii, 17.79 for Quercus acuta, and 12.12 for Pinus thunbergii; S. prunifolia was the ninth most important species (2.6). Conclusions: S. prunifolia can be found growing along the natural streams of Jeju, where there is little anthropogenic influence and where the streams have caused soil disturbance through natural processes of erosion and deposition of sediments. Currently, the native area of S. prunifolia is about 3300 ㎡, which contains a confirmed population of 180 individual plants. As a result of these low population sizes, it places it in the category of an extremely endangered plant in Korea. In some native sites, the canopy of evergreen broad-leaved forest formed, but the frequency and coverage of species were not high. Negative factors that contributed to the low distribution of this species were factors such as lacking in shade tolerance, low fruiting rates, small native areas, and special habitats as well as requiring adequate stream disturbance. Presently, due to changes in climate, it is unclear whether this species will see an increase in its population and habitat area or whether it will remain as an endangered species within Korea. What is clear, however, is that the preservation of the present native habitats and population is extremely important if the population is to be maintained and expanded. It is also meaningful in terms of the stable conservation of biodiversity in Korea. Therefore, based on the results of this study, it is judged that a systematic evaluation for the preservation and conservation of the habitat and vegetation management method of S. prunifolia should be conducted.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권3호
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• pp.345-356
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• 2022

욕지도는 한반도 남동부 남해안의 끝에 위치하고 있는 섬 크기 15 km²의 유인도서로 현존산림은 대부분 대상식생(substitutive vegetation)으로 구성되어 있다. 본 연구는 욕지도 산림식생의 생태적 보전과 관리에 필요한 기초정보 제공을 위하여 식물사회학적 방법을 적용하여 현존식생 유형을 구분하고 상관 우점종 중심의 현존식생도를 작성하여 공간적 분포특성을 파악하였다. 현존식생은 총 8개 유형으로 구분되었고, 2개 군락(community), 4개 아군락(subcommunity), 6개 변군락(variant), 그리고 2개 아변군락(subvariant)의 식생단위 체계로 구성되어 있었으며, 대개 인간간섭, 입지환경, 천이단계, 그리고 성립기간 등에 따라 종조성적 차이를 반영하고 있었다. 종다양성 지수는 현존식생 유형 간 모두 유의한 차이가 있었는데, 전반적으로 종풍부도, 종다양도, 그리고 종균재도는 해발고도가 높아짐에 따라 통계적으로 다소 유의한 증가 경향을 보였으며, 초본성 식물종이 가장 높은 정(+)의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 비교적 낮은 해발고도를 가진 산지에서는 중간영역효과(mid-domain effect, MDE)로 해발고도가 높아짐에 따라 종다양성이 증가한다는 McCain의 연구 결과와 일치하는 경향을 보였다. 욕지도 산림식생은 외부간섭이 없는 한 혼효림 도중 단계를 거쳐 잠재적으로 상록활엽수가 우점하는 산림으로 천이가 이루어질 것으로 판단되었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제26권1호
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• pp.20-31
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• 2022

Purpose: To assess conventional MRI features associated with residual soft-tissue sarcomas following unplanned excision (UPE), and to compare the diagnostic performance of conventional MRI only with that of MRI including diffusion-weighted imaging (DWI) for residual tumors after UPE. Materials and Methods: We included 103 consecutive patients who had received UPE of a soft-tissue sarcoma with wide excision of the tumor bed between December 2013 and December 2019 and who also underwent conventional MRI and DWI in this retrospective study. The presence of focal enhancement, soft-tissue edema, fascial enhancement, fluid collections, and hematoma on MRI including DWI was reviewed by two musculoskeletal radiologists. We used classification and regression tree (CART) analysis to identify the most significant MRI features. We compared the diagnostic performances of conventional MRI and added DWI using the McNemar test. Results: Residual tumors were present in 69 (66.9%) of 103 patients, whereas no tumors were found in 34 (33.1%) patients. CART showed focal enhancement to be the most significant predictor of residual tumors and correctly predicted residual tumors in 81.6% (84/103) and 78.6% (81/103) of patients for Reader 1 and Reader 2, respectively. Compared with conventional MRI only, the addition of DWI for Reader 1 improved specificity (32.8% vs. 56%, 33.3% vs. 63.0%, P < 0.05), decreased sensitivity (96.8% vs. 84.1%, 98.7% vs. 76.7%, P < 0.05), without a difference in diagnostic accuracy (76.7% vs. 74.8%, 72.9% vs. 71.4%) in total and in subgroups. For Reader 2, diagnostic performance was not significantly different between the sets of MRI (P > 0.05). Conclusion: After UPE of a soft-tissue sarcoma, the presence or absence of a focal enhancement was the most significant MRI finding predicting residual tumors. MRI provided good diagnostic accuracy for detecting residual tumors, and the addition of DWI to conventional MRI may increase specificity.