• 한국산림과학회지
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• 제88권3호
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• pp.379-388
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• 1999

우리 나라에 적용할 산림용 종자 산지구분(塵地區分)의 첫 단계로 임목집단의 유전생태적 분화에 영향이 큰 연평균 온도, 극한 최저온도, 생육기간중 상대습도, 일조량, 건조지수 등 기상인자를 척도로 수평적 산지를 구분하였다. 적용한 산지구분의 개념은 전형적인 산지구분 형태인 수종별 구분법보다는 전 수종을 포함한 생태지역 개념의 산지구분법에 따랐다. 산림대를 대구분 단위로 하여 산림대별(난대, 온대남부, 온대중부, 온대북부)로 기본구역을 설정하여 유집분석을 근거로 난대 3, 온대남부 6, 온대중부 8, 온대북부 2로 총 19개의 수평적 산지로 구분하였다. 적용한 6개의 척도중 연평균 온도, 극한 최저온도, 생장일수는 산림대별로 난대에서 온대북부 방향으로 일정한 경향을 보였으며 상대습도, 일조량 및 건조지수에서는 일정한 경향을 보이지는 않았으나 산지간에는 많은 차이를 보여 이들 인자는 미세 환경인자에 민감한 것으로 나타났다. 본 연구에 의해 구분된 산지는 구획 초기단계로 잠정적인 산지로 활용하면서 금후 생물기후도, 산지시험, 유전생태 자료 등이 축적되면 보완해 나갈 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.716-720
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• 2006

퍼지 이론을 이용하면 여러 정보를 통합 요약하기에 수월하여, 웹 상에서 사용자에게 제공할 정보를 가공하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 하지만 퍼지의 애매모호한 특성 때문에 사용자에게 맞게 퍼지 집합으로 표현된 같은 정보라 하여도 사용자마다 자신의 퍼지값 선호도에 따라 다른 선택을 할 수 있다. 따라서 애매한 퍼지값을 선택함에 있어 사용자의 퍼지값에 대한 선호도를 반영할 필요가 있다. 그러나 기존의 방법들은 정해진 기준을 획일적으로 적용하여, 사용자의 개인적인 선택 기준을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하여, 사용자의 선호도에 맞는 정보를 선택하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도를 학습하기 위해서 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터는 사용자에게 직접 물어 사용자의 선호도론 얻는데 사용된다. 이때, 사용자에게 너무 많은 데이터로 질문을 한다면, 사용자에게 부담을 줄 수 있고, 또 너무 적은 데이터를 사용한다면, 학습을 잘 못하는 경향이 생길 수 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 10개 정도의 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 두 퍼지값이 서로 겹칠 수 있는 모든 경우의 상대적 위치를 조사한 후 클러스터링을 이용하여 몇 가지 그룹으로 나누고, 나누어진 그룹을 이용하여 학습하였다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 애매하게 겹치는 퍼지값에 대해 사용자를 대신해 어느 것을 어느 정도 선호하는지 추론하게 된다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.28-41
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• 2017

본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제29권3호
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• pp.322-330
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• 2016

Understanding the genetic variation among landrace collections is important for crop improvement and utilization of valuable genetic resources. The present study was carried out to analyse the genetic diversity and associated population structure of 621 foxtail millet accessions of Korean landraces using 22 EST-SSR markers. A total of 121 alleles were detected from all accessions with an average of 5.5 alleles per microsatellite locus. The average values of gene diversity, polymorphism information content, and expected heterozygosity were 0.518, 0.594, and 0.034, respectively. Following the unweighted neighbor-joining method with arithmetic mean based clustering using binary data of polymorphic markers, the genotypes were grouped into 3 clusters, and population structure analysis also separated into 3 populations. Principal coordinate analysis (PCoA) explained a variation of 13.88% and 10.99% by first and second coordinates, respectively. However, in PCoA analysis, clear population-level clusters could not be found. This pattern of distribution might be the result of gene flow via germplasm exchanges in nearby regions. The results indicate that these Korean landraces of foxtail millet exhibit a moderate level of diversity. This study demonstrated that molecular marker strategies could contribute to a better understanding of the genetic structure in foxtail millet germplasm, and provides potentially useful information for developing conservation and breeding strategies.

• 한국수산과학회지
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• 제34권5호
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• pp.493-501
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• 2001

남해안에 위치한 가덕도 주변해역의 10개 정점에서 1998년 1월1부터 11월까지 격월로 대형저서동물을 채집하였다. 조사 결과 총 260종이 평균 1,729 개체/$m^2$의 밀도로 출현하였으며 생체량은 평균 $154.7 gwwt./m^2$이었다. 종수에서는 절지동물이 96종 ($37.0\%$ )으로 가장 많이 출현하였으며, 분포밀도에서는 환형동물이 1,263 개체/$m^2$ ($73.0\%$)의 높은 비중을 차지하였다. 생체량의 경우 연체동물이 $99.5 gwwt./m^2$로 전체의 $64.3\%$를 차지하고 있었다. 우점종으로는 분포밀도의 경우 이매패류인 Theora fragilis가 평균 194 개체/$m^2$로 가장 높게 출현하였으며, Ruditapes philippinarum은 평균 $45.6 gwwt./m^2$로 가장 높은 생체량을 보였다. 집괴분석에 의해 5개의 군집으로 나눌 수 있었으며, 주요 우점종 중에서 Sigambra tentaculata는 정점군 G1, Chaetozone setosa, Lumbrineris. longifolia, Sternaspis scutata는 정점군 G2, Theora fragilis는 정점 1, 4, 5에서 이들 군집에 영향을 미치는 특징적인 종으로 나타났다. 생물학적 자료와 환경적요인을 종합한 결과 가덕도 주변해역의 대형저서동 물군집은 주로 내만의 영향보다는 외해와 낙동강 하구역의 영향을 많이 받는 것으로 보인다. 특히 이들 군집은 퇴적상과 염분의 영향을 받는 것으로 보인다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권4호
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• pp.619-625
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• 2012

본 연구는 국내 분포하는 가침박달 집단의 열매, 종자 및 발아 특성에 대한 변이를 조사하였다. 5개 자연집단의 96개 개체목에서 열매를 채취하여 5가지 열매특성, 7가지 종자특성 및 3가지 발아특성을 분석하였다. 평균발아 일수를 제외한 14가지 특성들에서 집단간 및 집단내 개체간에 유의적인 차이가 인정되었다. 열매와 종자 특성은 대체적으로 전체 분산 가운데 집단이 차지하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 변이계수 값을 보면 열매특성은 열매무게 27.0%, 종자특성은 종자길이/두께 28.1%, 발아특성은 발아속도 52.5%로 가장 높은 값을 나타냈다. 가침박달 집단의 평균 발아특성은 발아율 62.9%, 평균발아일수 64.0일, 발아속도 0.40개/일로 나타났다. 상관분석결과 평균발아일수는 종자두께와 발아속도는 모수의 수고 및 위도와 각각 정의 상관관계를 나타냈다. 또한 위도가 높을수록 열매가 무겁게 나타나는 정의 상관관계를 나타냈다. 군집분석결과 집단의 분포에 따른 지리적인 경향은 나타나지 않았다. 주성분분석 결과 제1주성분의 기여도가 전체변이의 63%를 설명하였으며, 고유값(Eigenvalue)이 1 이상인 제3주성분까지의 기여도는 97%로 가침박달 열매, 종자 및 발아특성 분류에 중요한 정보를 주는 요인으로 나타났다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제27권10호
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• pp.1399-1405
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• 2014

The effective management of endangered animal genetic resources is one of the most important concerns of modern breeding. Evaluation of genetic diversity and relationship of local breeds is an important factor towards the identification of unique and valuable genetic resources. This study aimed to analyze the genetic diversity and population structure of six Korean native chicken breeds (n = 300), which were compared with three imported breeds in Korea (n = 150). For the analysis of genetic diversity, 30 microsatellite markers from FAO/ISAG recommended diversity panel or previously reported microsatellite markers were used. The number of alleles ranged from 2 to 15 per locus, with a mean of 8.13. The average observed heterozygosity within native breeds varied between 0.46 and 0.59. The overall heterozygote deficiency ($F_{IT}$) in native chicken was $0.234{\pm}0.025$. Over 30.7% of $F_{IT}$ was contributed by within-population deficiency ($F_{IS}$). Bayesian clustering analysis, using the STRUCTURE software suggested 9 clusters. This study may provide the background for future studies to identify the genetic uniqueness of the Korean native chicken breeds.

• International Journal of Oral Biology
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• 제43권2호
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• pp.101-111
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• 2018

Understanding the classification of malocclusion is a crucial issue in Orthodontics. It can also help us to diagnose, treat, and understand malocclusion to establish a standard for definite class of patients. Principal component analysis (PCA) and k-means algorithms have been emerging as data analytic methods for cephalometric measurements, due to their intuitive concepts and application potentials. This study analyzed the macro- and meso-scale classification structure and feature basis vectors of 1020 (415 male, 605 female; mean age, 25 years) orthodontic patients using statistical preprocessing, PCA, random matrix theory (RMT) and k-means algorithms. RMT results show that 7 principal components (PCs) are significant standard in the extraction of features. Using k-means algorithms, 3 and 6 clusters were identified and the axes of PC1~3 were determined to be significant for patient classification. Macro-scale classification denotes skeletal Class I, II, III and PC1 means anteroposterior discrepancy of the maxilla and mandible and mandibular position. PC2 and PC3 means vertical pattern and maxillary position respectively; they played significant roles in the meso-scale classification. In conclusion, the typical patient profile (TPP) of each class showed that the data-based classification corresponds with the clinical classification of orthodontic patients. This data-based study can provide insight into the development of new diagnostic classifications.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권3호
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• pp.189-198
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• 2020

다양한 생태계 서비스를 제공할 수 있는 습지는 지속가능한 수질 개선 및 기후변화로 인한 영향의 완충작용 등 중요한 자연기반해법기술로 간주되어 왔다. 특히 토지이용 변화, 기후 변화 및 수문 변화에 따른 영향 저감을 위한 습지 보전의 중요성은 부각되었으나 경관규모에서의 거시적 자연기반해법기술 가능성의 검토가 미비하였다. 이에 본 연구에서는 생태 네트워크 분석을 통한 공학적 솔루션 제공 가능성을 검토하기 위해 습지경관 가상 서식종의 이동모델을 기반으로 형성된 습지 생태네트워크를 이용하여 토지이용변화에 따른 생태네트워크의 구조적, 기능적 특성 (연결성, 이동 효율성 및 집단화 계수)이 어떻게 변화하는지 분석하였다. 이를 위해 습지 밀도가 다른 네 구역의 토지이용변화를 가정하여 두 가지의 초기 면적조건에 대한 각 구역의 동시다발적 토지이용변화를 통해 생태 네트워크 특성의 변화를 분석하였다. 모든 분석결과에서 습지밀도가 높은 구역이 파괴된 경우 생태네트워크의 평균 연결성과 이동 효율성이 크게 감소하였으며, 특히 허브 (매우 높은 연결성을 지니는 노드)가 포함된 구역의 습지가 제거될 때 급격한 감소가 발생하는 것을 확인하였다. 반면, 집단화 계수는 증가하는 것으로 관찰되었다. 이를 통해 토지이용변화에 따른 생태네트워크에 대한 영향을 평가할 수 있으며 특히 향후 매개중심성 분석을 추가하여 적합한 대체습지를 조성할 수 있는 자연기반의 공학적 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.33-41
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• 2022

본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.