• 한국산림과학회지
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• 제84권4호
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• pp.447-455
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• 1995

강원도 점봉산(點鳳山) 북암령 일대(一帶)에 분포(分布)되어 있는 신갈나무림(林)에 $50m{\times}50m$, $20m{\times}400m$ 및 $20m{\times}200m$ 크기의 방형구(方形區)를 설치(設置)하여 신갈나무림(林)의 구조(構造)와 갱신(更新) 과정(過程)을 밝히고자 하였다. 이 지역(地域)의 삼림(森林)은 10m 이상(以上)의 상층(上層)에는 신갈나무가 우점하고 있으며, 특히 5-10m 사이의 중층(中層)과 하층(下層)에는 당단풍이 단연 우세하였다. 상층목(上層木)은 비교적 랜덤하게 분포(分布)하고 있으나, 일부의 중층목(中層木)과 하층목((下層木)들은 집중적으로 분포(分布)하는 경향이 보였다. 수령(樹齡)의 수평적(水平的)인 분포(分布)에 있어서는 수령폭(樹齡幅)이 10년(年) 내외(內外)의 동령적(同齡的)인 집단(集團)이 여러 곳에서 보여졌다. 상층목(上層木)과 중층(中層) 및 하층목(下層木)의 직경(直徑) 생장율(生長率)은 전체(全體) 생장(生長) 과정(過程)에 있어서는 중(中) 하층목(下層木)이 상층목(上層木)의 1/2 정도(程度) 불과하고 특히 초기(初期) 25년간(年間)의 생장율(生長率)은 상층목(上層木)의 2/3 이하(以下)에 불과하였다. 조사(調査) 지역(地域) 내(內)의 신갈나무림(林)은 주로 줄기절단과 가지절단에 의하여 Gap이 형성(形成)되고 있으며, 형성(形成)되어진 Gap은 실생(實生)의 정착(定着)에 의하여 갱신(更新)이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 이상(以上)의 결과(結果) 등으로부터 신갈나무림(林)의 갱신(更新) 양식(樣式)을 고찰(考察)하여 보면, 상층(上層)의 임관(林冠)이 트여져 Gap이 형성(形成)이 되면 그 밑에 신갈나무의 어린 개체(個體)들이 집중적(集中的)으로 발생(發生)하여 이들이 생장(生長)하게 됨에 따라 자기솎음과정에 의하여 전체로는 랜덤에 가까운 분포(分布)를 나타내게 되며, 이들 중의 몇 개체(個體)가 상층(上層)을 이루게 되는 것으로 추정(推定)된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.141-166
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• 2018

최근 디지털 인문학 (Digital humanities) 연구분야의 등장으로 정보기술을 활용하여 인문학 연구의 효율성 제고에 기여하고 있다. 특히 인문학 연구에서 특정한 인물 혹은 문서가 어떠한 사상 (idea)을 담고 있는지와 다른 사상과의 어떤 연결성을 가지는지를 자동적인 방법으로 분석하는 것은 지성사(intellectual history)를 파악하는 데 중요한 도전이 될 것이다. 본 연구의 목적은 책이나 논문, 기사와 같은 비정형 데이터 (unstructured data)에 포함된 주장을 파악하고 이를 다른 주장이나 사상과 어떠한 관련이 있는지를 자동으로 분석하는 방법을 제안하는 것이다. 특히 본 연구에서는 주장과 주장 사이의 영향관계를 밝히는 히스토리 마이닝 (History Mining)이라는 방법도 제안하였다. 이를 위해 딥러닝 기법 (deep learning method)을 포함한 분류알고리즘 기법 (classification algorithm)을 활용하였다. 본 연구가 제안하는 방법론의 성능을 검증하기 위하여 철학 사조 중에서 대표적으로 대비되는 경험주의와 합리주의 관련 철학자들을 선정하고 관련된 저서 혹은 인터넷 상의 글을 수집하였다. 분류 알고리즘의 성능은 Recall, Precision, F-Score 및 Elapsed Time으로 측정하였으며 DNN, Random Forest, 그리고 앙상블 등이 우수한 성능을 보였다. 선정된 분류 알고리즘으로 특정 철학자의 글에 대해 합리주의 혹은 경험주의로 분류하였으며, 그 철학자의 활동 연도를 고려하여 히스토리 맵을 생성할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.37-45
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• 2011

본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제33권2호
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• pp.53-63
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• 2024

생물다양성은 환경영향평가 제도의 목표에 중요한 부문으로, 개발대상지 입지 선정, 주변 환경 파악 및 교란으로 인한 생물종 영향 등에서 활용되고 있다. 환경영향평가 분야에서 새로운 기술과 모델을 활용하여 생물다양성을 보다 정확하게 평가하고 예측하는 방안에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 비록 현장, 문헌조사를 통한 데이터를 바탕으로 종 풍부도 지수를 평가하고 있으나, 현장 데이터는 시·공간적으로 미흡하므로 고해상도의 종 풍부도 매핑을 통한 기초자료를 활용함으로서, 모니터링 실효성 문제 해결이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 제4차 전국자연환경조사 데이터와 환경변수를 바탕으로 Random forest 모델을 활용하여 종 분포모형을 개발하였다. 해당 모델은 24종의 포유류 종 분포 매핑 결과를 species richness index를 활용하여 100m 해상도의 종 풍부도 매핑 결과를 도출하였다. 연구 결과, 종 분포모형은 평균 0.82의 AUC값으로 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 전국자연환경조사 데이터와 비교결과, 고 해상도의 종 풍부도 매핑 결과의 종 풍부도 분포는 정규분포의 형태를 가지고 있어 환경영향평가에서의 기초자료로 사용함에 있어 신뢰성이 높다. 본 연구의 분석결과는 추후 도시개발과 사업을 함에 있어 생물다양성 평가, 서식지 보전 등에 새로운 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권4호
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• pp.462-469
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• 2017

Objective: The aim of this study is to identify genomic regions or genes controlling growth traits in pigs. Methods: Using a panel of 54,148 single nucleotide polymorphisms (SNPs), we performed a genome-wide Association (GWA) study in 562 pure Yorshire pigs with four growth traits: average daily gain from 30 kg to 100 kg or 115 kg, and days to 100 kg or 115 kg. Fixed and random model Circulating Probability Unification method was used to identify the associations between 54,148 SNPs and these four traits. SNP annotations were performed through the Sus scrofa data set from Ensembl. Bioinformatics analysis, including gene ontology analysis, pathway analysis and network analysis, was used to identify the candidate genes. Results: We detected 6 significant and 12 suggestive SNPs, and identified 9 candidate genes in close proximity to them (suppressor of glucose by autophagy [SOGA1], R-Spondin 2 [RSPO2], mitogen activated protein kinase kinase 6 [MAP2K6], phospholipase C beta 1 [PLCB1], rho GTPASE activating protein 24 [ARHGAP24], cytoplasmic polyadenylation element binding protein 4 [CPEB4], GLI family zinc finger 2 [GLI2], neuronal tyrosine-phosphorylated phosphoinositide-3-kinase adaptor 2 [NYAP2], and zinc finger protein multitype 2 [ZFPM2]). Gene ontology analysis and literature mining indicated that the candidate genes are involved in bone, muscle, fat, and lung development. Pathway analysis revealed that PLCB1 and MAP2K6 participate in the gonadotropin signaling pathway and suggests that these two genes contribute to growth at the onset of puberty. Conclusion: Our results provide new clues for understanding the genetic mechanisms underlying growth traits, and may help improve these traits in future breeding programs.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제11권1호
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• pp.81-101
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• 1995

지표-형질의 상관은 우량 개체 선발과 유전획득량의 증대를 위해 임목 육종에서 해결되어야 할 중요한 과제 중의 하나로 최근 분자유전학적 수준에서의 임의 증폭 다형 디엔에이 (RAPD) 기술의 발달로 이의 해결이 눈 앞에 다가왔다. 호주 퀸즈랜드산림청과 퀸즈랜드대 임목생물공학연구소가 공동 연구하고 있는 슬래쉬소나무, 카리비아소나무 및 그 교잡종에 있어 이 기술을 이용한 수피 두께에 대한 연구 및 육종 계획 전략을 소개한다. 1대 잡종에서 186개의 지표를 포함한 총 길이 1641cM의 16개 연관군의 유전적 지도가 작성되었고, 이 연관군 지도에 수피 두께를 지배하는 6개의 유전자좌가 추정되었다. 또한, 유전적 지표를 이용한 조기 선발을 위해 먼저 중요 형질을 지배하는 유전자들에 대한 종 특성 유전적 지표를 결정하고, 다음 여러가지 대립유전자형에 대한 지표-대립유전자 상관을 구명하는 2단계 전략이 제시되었다. 소나무류는 발아시 양료로 쓰이는 자성배우체는 모수에서 유래하나, 접합자인 배는 양친수로부터 유래하므로 이러한 이질적 유전 조성을 갖인 종자의 발달을 이용한 RAPD 지표와 형질의 상관 연구는 배 단계에서도 우량 개체의 선발을 가능하게 하여 소나무류 육종의 장래를 밝게 하고 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.25-33
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• 2015

생태계 평가 연구는 대부분 토지피복 정보를 기반으로 하여 연구되며, 주로 전지구적인 범위로 이루어져 왔다. 그러나 이러한 결과들을 지역적 현안에 대한 의사결정 자료로 활용하기에는 범위와 스케일에 있어서 활용성이 떨어지는 측면이 있다. 지역적 스케일에 활용 가능한 토지피복 정보로는 환경부에서 제작된 토지피복도가 있지만 시각판독법(On Screen Digitizing Method)의 한계와 시기별, 지역별 차이로 인해 자료 활용에 제한이 있다. 본 연구는 객체기반 분류기법을 이용하여 UAV 영상의 중분류 토지피복도를 제작하는데 목적이 있다. 이를 위하여 고해상도 UAV 영상을 5m 공간해상도로 재배열한 후 영상분할을 수행한 결과 scale 20, merge 34가 최적의 가중치 값으로 나타났으며, RapidEye 영상 분할에서는 scale 30, merge 30이 중분류 수준에 적절한 가중치 값으로 나타났다. 토지피복도는 예제기반분류를 사용하여 제작하였고, 층화추출법을 사용하여 정확도 검증을 수행하였다. 그 결과, RapidEye 분류 영상은 90%, UAV 분류 영상은 91%로 양호한 토지피복분류 결과가 도출되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권5호
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• pp.323-328
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• 2004

대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.