• 한국환경생태학회지
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• 제33권5호
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• pp.552-564
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• 2019

본 연구는 낙엽활엽수와 상록활엽수가 혼효하는 곳으로 식물학적 가치가 높은 두륜산도립공원 일대의 상록활엽수림을 대상으로 식생 특성을 파악하고자 진행하였다. 식생 특성을 알아보기 위해 $100m^2$ 크기의 조사구 40개소를 설치하여 조사 분석하였다. 두륜산도립공원이 위치한 해남군은 난대림지역으로 40년간의 기상자료를 분석한 결과, 한랭지수 $-8^{\circ}C$ 월, 온량지수 $109.2^{\circ}C$ 월, 연평균강수량 1,310.5mm로 상록활엽수림의 분포적지라 할 수 있다. TWINSPAN에 의한 군락분류 결과, 붉가시나무군락-I, 붉가시나무군락-II, 참식나무-푸조나무군락 총3개 군락으로 분리되었다. 두륜산도립공원 내 상록활엽수림은 교목층에 우점하고 있는 붉가시나무가 아교목층에서도 세력을 넓혀가고 있으며, 붉가시나무 외에 교목성상의 상록활엽수인 참식나무와 생달나무 등이 전 층위에서 확인되고 있는 형태로 굴참나무, 졸참나무, 개서어나무 등의 낙엽활엽수가 도태되고 상록활엽수인 붉가시나무군락으로의 천이가 진행되고 있으며, 국지적으로 참식나무군락이 출현하고 있었다. 종다양도는 붉가시나무군락-I(1.3208), 붉가시나무군락-II(1.4916)에 비해 참식나무-푸조나무군락(1.0798)이 낮게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제87권4호
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• pp.631-641
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• 1998

이 연구의 목적은 강원도 평창군 중왕산 지역에 자라는 활엽수림중 신갈나무림을 대상으로 임분형을 구분하고 이에 따른 신갈나무의 형질을 비교 분석하며, 육림작업시 적용될 수 있는 적절한 미래목 본수 및 미래목들간의 간격을 결정하는 것이다. 연구대상지에 0.05ha 크기의 시험구 22개에 대한 자료조사를 통해 재적혼효율에 따른 임분형을 분류한 결과 중왕산 지역의 신갈나무림은 4개의 임분형(신갈나무 단순림, 신갈나무 - 기타활엽수림, 신갈나무 - 소나무림, 기타활엽수 - 신갈나무림)으로 구분되었다. 이중 신갈나무의 혼효율이 25% 이하인 기타활엽수 - 신갈나무림 임분형에서 신갈나무의 수간형질이 가장 우수하게 나타났으며, 신갈나무 단순림이나 신갈나무 - 소나무 혼효림 보다 신갈나무 - 기타활엽수 혼효림에서 신갈나무의 수간형질이 더 좋았다. 그러므로 신갈나무림에 대한 경영목표를 고품질의 목재생산에 둔다면 기타 활엽수와 적절한 혼효를 유지시키는 방향으로 신갈나무의 육림방향을 설정하는 것이 바람직하다고 판단된다. 신갈나무단순림에서의 미래목 본수는 122본/ha이며, 미래목간 간격은 9.15m가 적절한 것으로 나타났다. 그리고 임분형별 적절한 미래목 간격은 II형과 IV형 임분에서는 7.2m - 9.3m 정도가, III형 임분에서는 8.0m가 적절하며, 신갈나무가 혼효되지 않은 V형 임분에 대하여는 미래목 간격이 7.1m - 9.5m가 적절할 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제28권3호
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• pp.85-100
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• 2011

Objectives : The purpose of this thesis is to help the preparation of oriental medicine clinical guidelines for drawing up the standards of oriental medicine demonstration and diagnosis classification about the neck pain. Methods : Statistical analysis about Gyeonghangtong(頸項痛), Nakchim(落枕), Sagyeong(斜頸), Hanggang (項强) classified experts' opinions about neck pain patients by Delphi method is conducted by using oriental medicine diagnosis questionnaire. The result was classified by using linear discriminant analysis (LDA), diagonal linear discriminant analysis (DLDA), diagonal quadratic discriminant analysis (DQDA), K-nearest neighbor classification (KNN), classification and regression trees (CART), support vector machines (SVM). Results : The results are summarized as follows. 1. The result analyzed by using LDA has a hit rate of 84.47% in comparison with the original diagnosis. 2. High hit rate was shown when the test for three categories such as Gyeonghangtong and Hanggang category, Sagyeong caterogy and Nakchim caterogy was conducted. 3. The result analyzed by using DLDA has a hit rate of 58.25% in comparison with the original diagnosis. The result analyzed by using DQDA has a accuracy of 57.28% in comparison with the original diagnosis. 4. The result analyzed by using KNN has a hit rate of 69.90% in comparison with the original diagnosis. 5. The result analyzed by using CART has a hit rate of 69.60% in comparison with the original diagnosis. There was a hit rate of 70.87% When the test of selected 8 significant questions based on analysis of variance was performed. 6. The result analyzed by using SVM has a hit rate of 80.58% in comparison with the original diagnosis. Conclusions : Statistical analysis using oriental medicine diagnosis questionnaire on neck pain generally turned out to have a significant result.

• 대한한의학회지
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• 제32권1호
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• pp.12-35
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• 2011

Objectives: The two criteria to clarify the toxicity of a herbal diet are well known. Although mechanical analysis of effective ingredients, a western approach, is widely used, the toxicity presence classification through the herbal analysis from a viewpoint of a theory of the herbal medicine properties has been disregarded. This study is for the safe use of a herbal diet through classification and study of toxicity presence in the herbal diet from the view of a theory of herbal medicine properties, one of the methods of Oriental Medicine. Methods: We classified and studied the toxicity presence in four kinds of herbal diets, waters and grains, animals groups, fruits and vegetables, and herbs and trees, excluding mineral natural drugs, of 1,400 kinds of medicines in 16 chapters of Tang-aec-pyeon, Dong-ui-bo-gam, for which the herbal analysis from a viewpoint of the theory of the herbal medicine properties has been used. The criteria of the toxicity presence in the herbal diet have been largely classified into the toxicant and the non-toxicant, and the toxicant is in turn classified into the insignificant, the medium and the significant. The category to clarify herbal diet has been limited to simultaneous utilization of food and natural drugs. The main text is Dong-ui-bo-gam, although diverse other references have also been used. Results: There are toxicant diets: a kind of tortoise meat of animals groups; five kinds of grains part in fruits and vegetables: aengdo, peach, oyat, small apple and gingko nut; and 12 kinds of vegetables part in fruits and vegetables: ginger, oriental cabbage, lettuce, chongbaek, onion, garlic, leek, fern, houttuynia cordata (myeol), pyeongji, geundae, and spinach, which should be prohibited from long-term use both as food and medicine. Conclusion: If herbal diet is used as health food supplements or food, the toxicity presence should be considered on the grounds of an Oriental Medicine theory of the herbal medicine properties.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권2호
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• pp.173-183
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• 2008

본 연구는 오대산국립공원 월정사 일주문에서 금강교 사이에 분포하는 전나무 숲의 식생구조를 파악하기 위하여 진행되었다. 대상지내 흉고직경(DBH) 20cm이상 전나무는 총 977주이었으며, 2006년 조사당시 생육이 불량하거나 고사한 수목은 96주로 전체의 9.8%이었다. 전나무 수령은 $41\sim135$년(DBH $11\sim82cm$)이었으며, DBH 100cm이상 대경목은 8주이었고 가장 큰 전나무는 DBH 175cm, 수고 31m이었다. 전나무 밀도는 $400m^2(20\times20m)$당 6.1개체이었으며, DBH $20\sim70cm$까지의 개체가 $400m^2$당 5.1개체로 가장 많았다. TWINSPAN을 이용하여 식물군집구조를 분석한 결과 4개의 군집으로 분류되었고 소나무전나무군집은 전나무군집으로 변화가 예상되었으며 나머지 3개 군집은 전나무 군집으로써 피나무, 고로쇠나무 등 낙엽활엽수와의 경쟁이 예상되었다. 오대산국립공원 월정사 주변 전나무 숲은 지속 가능한 문화경관관광자원으로서 가치가 높기 때문에 보전 및 관리를 위해 전체 전나무 중 생육불량 수목과 고사목 발생 원인을 규명하고 대책을 마련해야 할 것이다 또한 전나무 숲 내 아교목층 또는 관목층에 출현하는 피나무, 고로쇠나무 등 낙엽활엽수는 전나무와 지속적으로 경쟁할 가능성이 높으므로 제거 등의 적극적 관리를 해야 하며, 발아 후 초기 생장이 매우 느려 주변 수목에 의한 피압 우려가 있는 전나무 치수는 지속적인 관리가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.223-232
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• 2023

고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제17권3호
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• pp.391-413
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• 1994

The northernmost type of the monogolian oak forests in the Russian Far East was studied in terma of syntaxonomy and synchorology. Hand-sorting method, computer program TWIN-SPAN, CANOCO and SYN-TAX III were engaged for the classification and data analysis. Correlation between plant communitie and environmental factors was analyzed by DCA (Detrended Correspondence Analysis) using NeCD (Net Contribution Degree) of species. Three plant communities were recognized: the Abieti holophyllae-Quercetum mongolicae, the Lespedezo-quercetum mongolicas and the Rosa ussuriensis-Quercus mongolica communit. They were included into the alliance Jeffersonio-Quercion monogolicae which is representative to the cool-Temperate forests mixed by conierous and broadleaved trees in southern Sikhote Alin. Human impact was signified as the most important factor to interpret the disjunction of plant communities of which DCA ordination yielded sharp contrasting objects (i.e. stands and species). In the amhi-Tonghae region, alaogous vegetation types such as the Jeffersonio-Quercion monogolicae of Russian Far East, the Quercion grosseserratae of Japanese Hokkaido and the Pino koraiensis-Quercion monogolicae of Koream peninusula were reviewed in terms of similarity of species composition and stratum structure. It is signified that the Jeffersonio-Quercion monogolicae was one of the continental types more similar to Korean alliance that to Japanese one.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.13-21
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• 1996

하이오더 신경망에 대한 필요성과 유용성에 대해서는 신경망 연구의 초기부터 잘 알려져 있다. 그러나 오더가 늘어남에 따라 항의 수가 급격히 증가하는 문제로 인하여 이러한 망을 설계하고 학습하는데 많은 어려움이 있었다. 본 논문에서는 문제에 적합한 하이오더 신경망 모델을 효율적으로 구성하기 위한 진화적 학습 방법을 제시한다. 이 방법에서는 시그마유닛과 파이유닛을 융합한 신경트리 표현을 사용한다. 또한 MDL기반의 적합도 분류 및 예측 문제에 있어서 제시된 방법의 유용성을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.47-61
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• 2001

사례기반 추론과 같은 사후학습 기법은 인공신경망이나 의사결정나무와 같은 사전학습 기법에 비해서 여러 장점을 가지고 있다. 하지만, 사후학습 기법은 사례 표현에 관련성이 적은 속성이 포함된 경우에는 성능이 저하되는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 속성 가중치 부여 방법들이 연구되었다. 기존의 속성 가중치 부여 방법들은 대부분 전역적으로 속성 가중치를 부여하는 것이었다. 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법인 CBDFW를 제안한다. CBDFW 기법은 무작위로 생성된 속성 가중치들의 분류 성공 여부를 저장하고 있다가, 새로운 사례가 주어졌을 때에 성공적인 분류 결과를 보인 가중치들을 검색하여 동적으로 새로운 가중치들을 생성해낸다. 신용평가 데이터로 CBDFW의 성능을 실험한 결과, 기존의 연구들에서 제시된 분류 적중률보다 우수한 성능을 보였다.