One of the widely used applications of remote sensing studies is environmental change detection and biodiversity conservation. The study area Hustai Mountain is situated in the transition zone between the Siberian taiga forest and Central Mongolian arid steppe. Hustai National Park carries out one of several reintroduction programs of takhi (wild horse or Equus ferus przewalskii) from various zoos in the world and it represents one of a few textbook examples of successful reintroduction of an animal extinct in the wild. In this paper we describe the results of an analysis on the change of remaining forest area over the 7-year period since Hustai Mountain was designated as a protected area for reintroduction to wild horses. Today the forested area covers approximately 5% of the Hustai National Park, mostly the north-facing slopes above 1400 m altitude. Birch (Betula platyphylla) and aspen (Populus tremula) trees are predominant in the forest. We used Landsat ETM+ images from two different years and multi temporal MODIS NDVI data. Land types were determined by supervised classification methods (Maximum Likelihood algorithm) verified with ground-truthing data and the Land Change Modeler (LCM) which was developed by Clark Labs. Forested area was classified into three different land types, namely the forest land, mountain meadow and mountain steppe. The study results illustrate that the remaining birch forest has rapidly changed to fragmented forest land and to open areas. Underlying causes for such a rapid change during the 15-year period may be manifold. However, the responsible factors appear to be the drying off and outbreak of forest pest species (such as gypsy moth or Lymantria dispar) in the area.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.67-74
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2009
고품질 한우를 만들기 위해 여러 경제형질에 영향을 주는 유전자 즉 single nucleotide polymorphisms(SNPs)를 규명하려고 한다. 이미 Lee 등 (2008a)에 의해 SNP(19_1)$^*$SNP(28_2)가 등심단면적 (LMA: longissimus muscle dorsi area)에 주요한 유전자로 규명되었다. 여기에 추가로 도체중 (CWT: carcass cold weight)과 일당증체량 (ADG: average daily gain)을 선형 모형에 적용하였으며 또한 상호작용에 더 유리하고 연속형 데이터에도 사용할 수 있는 expanded multifactor dimensionality reduction (expanded MDR)을 이용하여 주요한 SNP를 파악하였다. Expanded MDR 적용결과 등심단면적과 같은 결과인 SNP(19_1)과 SNP(19_1)$^*$SNP(28_2)의 상호작용 형태가 가장 좋은 SNP로 선정되었으며, 최종적으로 SNP(19_1)*SNP(28_2) 마커가 한우의 여러 경제형질에 우수 유전자임을 규명하였다.
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.
본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.
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.
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.
제주도(濟州道)에 식재(植載)된 삼나무에 대(對)한 엽형(葉型)을 분류(分類)하고 생장특성(生長特性)을 조사(調査)함과 동시에 일본각지(日本各地)의 천연생(天然生) 삼나무와의 유사성(類似性)에 대(對)하여 비교검토(比較檢討)하였다. 제주도(濟州道) 삼나무의 엽형(葉型)은 총(總) 9개형(個型)으로 대별(大別)할 수 있으며, 각조사구(各調査區)에서 6개형(個型) 이상(以上)의 엽형출현(葉型出現)으로, 여러 계통(系統)이 혼재(混在)하고 있음을 알 수 있었다. 일본(日本)의 Ura(이(裏)) 계통(系統) 삼나무의 형태(形態)를 한 엽형(葉型), 즉 침엽각도(針葉角度) 중용이하(中庸以下), 만곡도(灣曲度), 침엽장(針葉長)이 작은 형(型)(각각(各各) $28^{\circ}$ 미만(未滿), 3.2~8.9, 7.3~12.8 mm)의 개체(個體)가 수고생장(樹高生長)에서 우세(優勢)함을 나타내었다. 이러한 개체(個體)를 지위(地位)가 좋은 곳에 조림육성(造林育成)할 경우 임지생산력(林地生産力)의 증대(增大)를 기대(期待)할 수 있다고 추찰(推察)되었다.
고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.
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.
치주질환은 상당수의 성인들이 가지고 있는 질환이지만 아직 분자적인 수준에서의 발생 기작과 치료 방법에 대해서는 많은 것이 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 치주질환 조직과 정상 조직에서 얻어진 유전자 발현 데이터를 이용하여 치주질환 조직과 정상 조직 사이에 분자적 차이가 있는지를 확인한다. 특히 기계학습 알고리즘을 이용하여 유전자 발현양 기반 치주질환 조직과 정상 조직의 분류가 가능한지를 확인하고, 각 조직에서 발현양 차이가 나는 유전자들이 주로 어떤 기능을 하는 것인지 살펴본다. t-SNE를 이용한 분석 결과 정상 조직과 치주질환 조직 샘플이 명확히 구분되어 군집화 될 수 있음이 확인되었다. 또한, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신을 이용한 분류 알고리즘을 적용한 결과 불균형 데이터임에도 높은 정확도와 민감도, 특이도를 보였으며, 염증 반응 및 면역 반응 관련 유전자들이 주로 두 집단 간에 차이를 보임이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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