• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.19-35
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• 2022

본 연구는 국토의 생태축이라고 할 수 있는 백두대간의 지속가능한 보전과 관리방안 수립에 기여하고자 실시되었으며, 식물사회학적 유형분류를 통해 종조성을 파악하고 식생단위별 군집 특성을 파악하였다. 백두대간(육십령-천왕봉 구간) 마루금 주변을 대상으로 2020년 5월부터 9월까지 총 373개소의 산림식생조사를 실시하였다. 식생유형분류 결과, 9개의 식생단위로 구분되었으며 정성적 식생유형분류를 정량적 DCA 분석을 통해 검증하였다. 중요치 분석 결과, 아고산지대에 자생하는 종조성으로 묶인 식생단위 1-5는 구상나무, 가문비나무, 잣나무, 사스래나무 등 아고산식생 위주로 중요치가 높게 나타났으며, 해발고도가 높지 않은 마루금에서는 능선 위주의 지형 특성상 소나무, 졸참나무 등의 중요치가 높게 나타났다. 종다양도 분석 결과, 평균해발고도가 상대적으로 높은 구상나무군락(식생단위 1-5)이 다른 식생단위에 비하여 상대적으로 종다양도가 높게 나타났다. NMS 결과 및 환경인자와의 상관분석 결과, 식생단위 1, 2, 4, 5와 해발고도와의 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구는 소나무군락, 비목군락의 저해발 지역 식생부터 구상나무군락, 가문비나무군과 같은 고해발 지역 식생까지 모두 포함되었고 습윤한 지역의 계곡부 식생이 포함되지 않은 백두대간의 능선 식생을 특성을 나타내었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제6권1호
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• pp.13-26
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• 2001

망간각의 조직 및 지화학적 특성과 코발트 연대측정법(Co-chronometry)을 이용하여, 망간각 형성 이후의 서태평양 지역 고해양환경 변화를 파악하기 위하여 마샬제도 배타적 경제수역 내 Lomilik과 Litakpooki 해저산에서 채취된 6개의 망간각을 분석하였다. 망간각은 조직과 지화학적 성분 차이에 의해, 치밀한 조직(층 1), 퇴적물이나 철산화물이 충진되어 있는 다공성 조직(층 2),그리고 탄산염불화 인회석(Carbonate Fluoapatite)이 충진 또는 치환하고 있는 흑색의 균질한 조직(층 3)의 3개 층으로 구분된다. 층 1은 층 2에 비해 Mn, Co, Ni, Mg의 함량이 높고, 층 2는 Fe, Al, Ti, Ba, Cu, Zn의 함량이 높다. 층 3은 Ca, p의 함량이 층 1과 층 2에 비해 현저히 높으며, Mn, Fe, Co, Ni등의 함량은 층 1과 층 2에 비해 낮다. 코발트 연대측정법 결과에 근거할 때, 연구지역의 망간각은 최소 56~31 Ma(초기 에오세${\sim}$올리고세)전에 형성되기 시작한 것으로 추정된다. 층 1과 층 2, 층 2와 층 3의 경계면은 7${\sim}$3 Ma, 26${\sim}$14 Ma정도이다. 층 3은 층 2가 형성되기 이전의 인산화 작용으로 Ca와 P의 함량이 높으며, 미세조직들이 잘 보존되어 있는 것으로 보아 층 3의 철${\cdot}$망간산화물들이 아산화(suboxic)환경에서 재결정되었다고 보기는 힘들다. 또한 층 3에서 Mn에 비해 상대적으로 더 낮은 Co 함량 등을 고려할 때 과거 지질시대동안 Co 공급량이 일정치 않았을 가능성도 있다. 다공성 조직의 층 2는 약 26${\sim}$9 Ma 동안 형성되었다. 공극사이에 유공충을 포함한 생물기원퇴적물이 포함되어 있으며, Ba, Cu, Zn 등 수층 생물과 관련된 원소의 함량이 높은 것으로 보아 층 2는 고에너지환경에서 형성되었음을 시사한다. 또한 층 2에서 Al의 증가는 쇄설기원 물질의 유입에 의한 것으로 추정된다. 플라이오세 이후에 형성된 층 1은 치밀한 조직을 보이며, 형성 이후 속성작용을 받지 않았다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제5권4호
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• pp.305-319
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• 2000

동해 북동쪽에 위치한 홋카이도섬 서부해역에서 채취된 중력시추코아 GH98-1223의 45개 퇴적물 시료들로부터 휴면포자를 제외한 총 31속 50종 1아종의 규조류가 동정되었다. 최대 산출종은 Thalassionema nitzschioides로 전시료에서 29${\sim}$59%의 높은 산출빈도를 나타냈으며, 그 외에 비교적 개체 보존이 양호한 Denticulopsis seminae와 Pseudoeunotia doliolus를 비롯한 대부분의 종들은 평균 산출빈도가 5% 이내로 매우 낮게 나타났다 전 시료에서 한류종의 산출빈도가 난류종보다 상대적으로 우세하였으며, 수직분포는 각 종의 생태적 특성에 따라 차이가 있으나 대부분의 층준에서 난류종과 한류종의 산출빈도는 서로 상반되는 경향을 보였다. 대표적인 한류종인 D. seminae와 난류종으로 쿠로시오해류(Kuroshio Current)의 지류인 대마난류(Tsushima Warm Current)의 지시종인 P doliolus의 전체적인 변화양상은 뚜렷하게 상반되며, 이것은 규조온도지수(T$_d$)의 수직적인 변화와도 서로 일치한다. 규조온도지수는 150 cm깊이를 기준으로 코아의 상부에서는 평균 이상의 높은 수치를 나타내며 하부에서는 평균 이하의 낮은 수치를 나타내는데, 이러한 경향은 동해의 북부지역에 위치한 본 연구지역에 대마난류의 영향이 홀로세의 후빙기를 거치면서 점차적으로 증가된 것을 지시하고 있다. 또한, 하층부에서 규조온도지수는 지그재그형의 변화를 나타내는데 이는 규조류가 서식하는 해수의 환경이 불안정하였다는 것을 의미한다. 생산성과 용승의 정도를 지시하는 Chaetoceros resting spores는 5.3${\sim}$40% 정도의 산출빈도를 보이는데 , 최대값은 80 cm 보다 상층부에서 나타났다. 퇴적물의 생물 기원물질의 상대적인 양을 예측하는데 이용되는 Chaetoceros resting spores/Chaetoceroe vegetative cells도 80 cm 보다 상층에서는 높게 나타나 규조온도지수 분포와도 일치하는 경향을 보인다. 이상의 규조군집 분석 결과에 의하면, 홀로세의 후빙기동안 본 연구 지역인 동해 북동부에는 대마 난류의 유입이후 현재와 유사한 환경이 우세하게 발달했으나, 난류종 P. doliolus의 변화는 동해내에서 대마난류의 세기가 반복되었음을 지시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.