This study aims to investigate the characteristics of the vegetation structure in the sectin stretching between the Jilmoi wetlands and the Donghae Observatory and to set the criteria for the basic data for a management plan including restoration afterwards. 12 plots($10m{\times}40m$, $20m{\times}20m$) were set up to analyse the vegetation structure. The analysis of the classification by TWINSPAN and ordination by DCA, importance percentage and property, distribution of diameter of breast height, growth increments of major woody species, species diversity and the physicochemical properties of soil were all analyzed. Vegetation classes were divided into 3 communities, which are community I (Pinus densiflora community), community II (Quercus mongolica community) and community III (Quercus mongolica-Tilia amurensis community). The P. densiflora community declined when competing with Q. mongolica and Fraxinus rhynchophylla and Q. mongolica competed with T. amurensis on an understory layer in Q. mongolica community. Q. mongolica competed with T. amurensis on both canopy and understory layers in Q. mongolica-T. amurensis community. P. densiflora declined and it was assumed to succeed to F. rhynchophylla or T. amurensis through Q. mongolica based on the importance percentage and distribution of the diameter of the breast height of small and middle sized trees. The age of P. densiflora was between 47 to 51 years old and Q. mongolica was 61years old. T. amurensis was 61 years old and the growth of Q. mongolica slowed a little. As the result of Shannon's index of species diversity, community I ranged from 0.9578 to 1.1862, community II ranged from 0.7904 to 1.2286 and community III ranged from 0.8701 to 1.0323. The contents of organic matter and cation were low compared to uncultivated mountain soil and it were analysed to be inappropriate for tree growth.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.2
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pp.1-11
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2014
In this paper, travel speed patterns were deducted based on historical DSRC travel speed data using Decision Tree technique to improve availability of the massive amount of historical data. These patterns were designed to reflect spatio-temporal vicissitudes in reality by generating pattern units classified by months, time of day, and highway sections. The study area was from Seoul TG to Ansung IC sections on Gyung-bu highway where high peak time of day frequently occurs in South Korea. Decision Tree technique was applied to categorize travel speed according to day of week. As a result, five different pattern groups were generated: (Mon)(Tue Wed Thu)(Fri)(Sat)(Sun). Statistical verification was conducted to prove the validity of patterns on nine different highway sections, and the accuracy of fitting was found to be 93%. To reduce travel pattern errors against individual travel speed data, inclusion of four additional variables were also tested. Among those variables, 'traffic condition on previous month' variable improved the pattern grouping accuracy by reducing 50% of speed variance in the decision tree model developed.
Riverside forests make a river bank stable because trees of them hold together the stone and soil by roots and decrease the speed of running fluid by trunks. So they become known to have positive effects on flood prevention. So This study will be a basic study to preserve and restore of riverside forests. The goal of this study is to classify types of Han riverside forests between Yangpyeng and Yeoju gun. and find out sites of planting. Results of this study can be summarized as follows; The evaluation indicators were set up based on literature review and site survey. Two indicator categories were developed: natural environment and human environment. And they were divided into 5 sub-categories for calculating weights. As for the major indicator categories, the weighted index of natural environment is at 0.5. And the weighted index of human environment is at 0.5 followed by access at 0.15, the range of user at 0.15, cultivated land at 0.1 and legislation at 0.1. This study selected 53 sites for riverside forests planting. They were classified with types of bank(11), level-upped riverside(32), island(10). The amount of the length of 11 bank types is 23,050m, the area of 32 level-upped riverside types is $4,490,000m^2$ and the area of 10 island types is $4,590,000m^2$. After the evaluation of 53 riverside forests, this study selected 12 sites of riverside forests. They were two bank types, nine level-upped riverside types, and one island type. Rebuilding riverside forests are to accomplish the green network which links and divides region. It will be one of the best ecological methods to construct friendly environmental region.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.4
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pp.273-280
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2013
This paper presents novel OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) based on orientation of pixel gradient and image retrieval system based on BoF (Bag-of-Feature) and random forest classifier. Feature vectors extracted from training data are clustered into code book and each feature is transformed new BoF feature using code book. BoF features are applied to random forest for training and random forest having N classes is constructed by combining several decision trees. For testing, the same OCS-LBP feature is extracted from a query image and BoF is applied to trained random forest classifier. In contrast to conventional retrieval system, query image selects similar K-nearest neighbor (K-NN) classes after random forest is performed. Then, Top K similar images are retrieved from database images that are only labeled K-NN classes. Compared with other retrieval algorithms, the proposed method shows both fast processing time and improved retrieval performance.
Needle type and growth characteristics of Cryptomeria japonica planted in Cheju, Korea, were investigated and compared with those of the same species distributed in Japan. Needle types were classified into nine lines, and the stands were composed of more than six lines. The trees of the same needle type as Ura-Sugi (Cryptomeria japonica) in Japan showed the best growth in height.
High-resolution aerial color image offers great possibilities for geometric and semantic information for spatial data generation. However, shadow casts by buildings and trees in high-density urban areas obscure much of the information in the image giving rise to potentially inaccurate classification and inexact feature extraction. Though many researches have been implemented for solving shadow casts, few studies have been carried out about the extraction of features hindered by shadows from aerial color images in urban areas. This paper presents a asphalt road boundary extraction technique that combines information from aerial color image and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data. The following steps have been performed to remove shadow effects and to extract road boundary from the image. First, the shadow regions of the aerial color image are precisely located using LEAR DSM (Digital Surface Model) and solar positions. Second, shadow regions assumed as road are corrected by shadow path reconstruction algorithms. After that, asphalt road boundary extraction is implemented by segmentation and edge detection. Finally, asphalt road boundary lines are extracted as vector data by vectorization technique. The experimental results showed that this approach was effective and great potential advantages.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.24
no.2
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pp.1-17
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2021
As population concentration, high-rise, and high-density progresses amid rapid industrialization and urbanization in Korea, green areas in the city have decreased significantly and the natural environment has deteriorated day by day due to various development projects. In order to cope with these social changes, many studies related to park and green areas have been conducted, but in the case of Gwangju-si, only studies on green areas such as vegetation structures, street facilities, and recreation forests have been conducted on park green areas. The situation is not losing. Therefore, in this study, a survey was conducted on Gwangju citizens to understand the usage behavior and satisfaction of park green areas, and to provide basic data for future park development and reorganization. As a result, first, to induce a variety of static and dynamic activities in order to increase the park satisfaction of Gwangju citizens, it is possible to create a park that has not been formed as soon as possible, and by planning programs with various themes. Second, it is necessary to expand green space services in marginalized areas by creating water streams, flower pots, and rooftop greening around the lives of Gwangju citizens, and create park green spaces with themes using cultural and historical resources for each administrative district. Third, in order to solve the dry landscape in some urban areas, it is necessary to establish a three-dimensional landscape plan by creating a variety of green areas such as potted plants, green areas, and street trees, and by giving functions of park green areas such as expanding leisure and convenience facilities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.8
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pp.903-909
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2019
Periodontal disease is observed in many adult persons. However we has not clear know the molecular mechanism and how to treat the disease at the molecular levels. Here, we investigated the molecular differences between periodontal disease and normal controls using gene expression data. In particular, we checked whether the periodontal disease and normal tissues would be classified by machine learning algorithms using gene expression data. Moreover, we revealed the differentially expression genes and their function. As a result, we revealed that the periodontal disease and normal control samples were clearly clustered. In addition, by applying several classification algorithms, such as decision trees, random forests, support vector machines, the two samples were classified well with high accuracy, sensitivity and specificity, even though the dataset was imbalanced. Finally, we found that the genes which were related to inflammation and immune response, were usually have distinct patterns between the two classes.
Background and objective: This study was conducted to find out the status of plant utilization in the current textbooks by analyzing the plants by grade and subject in the national textbooks for all elementary school grades in the 2015 revised curriculum in Korea. Methods: The data collected was analyzed using Microsoft Office Excel to obtain the frequency and ratio of collected plant data and SPSS for Windows 26.0 to determine learning content areas by grade and the R program was used to visualize the learning content areas. Results: A total of 232 species of plants were presented 1,047 times in the national textbooks. Based on an analysis of the plants presented by grade, the species that continued to increase in the lower grades tended to decrease in the fifth and sixth grades, the upper grades of elementary school. As for the number and frequency of plant species by subject, Korean Language had the highest number and frequency of plant species. The types of presentation of plants in textbooks were mainly text, followed by illustrations and photos of plants, which were largely used in first grade textbooks. In addition, as for the area of learning contents in which plants are used, in the lower grades, plants were used in the linguistic domain, and in the upper grades, in the botanical and environmental domains of the natural sciences. Herbaceous plants were presented more than woody plants, and according to an analysis of the plants based on the classification of crops, horticultural crops were presented the most, followed by food crops. Out of horticultural crops, flowering plants were found the most diversity with 63 species, but the plants that appeared most frequently were fruit trees that are commonly encountered in real life. Conclusion: As a result of this study, various plant species were included in elementary school textbooks, but most of them were horticultural crops encountered in real life depending on their use. Nevertheless, plant species with high frequency have continued a similar trend of frequency from the previous curriculums. Therefore, in the next curriculum, plant learning materials should be reflected according to social changes and students' preference for plants.
Eum Han;Giok Park;Heejin Kang;Yoseph Lee;Ilsoo Yun
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.36-56
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2022
Traffic accidents occur in Korea are calculated with the 「Automobile Accident Negligence Ratio Certification Standard」 prepared by the 'General Insurance Association of Korea' and the insurance company's agreement or judgment is made. However, disputes are frequently occurring in calculating the negligence ratio. Therefore, it is thought that a more effective response would be possible if accident type according to the standard could be quickly identified using traffic accident information prepared by police. Therefore, this study aims to develop a model that learns the accident information prepared by the police and classifies it to match the accident type in the standard. In particular, through data mining, keywords necessary to classify the accident types of the standard were extracted from the accident data of the police. Then, models were developed to derive the types of accidents by learning the extracted keywords through decision trees and random forest models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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