• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.3 no.2
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• pp.55-61
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• 1984

농업(農業)은 동식물(動植物)을 대상으로 하는 응용생태학(應用生態學)의 한 분야(分野)로 그의 발전과정(發展過程)은 환경(環境)과 밀접(密接)한 관계가 있다. 환경조건(環境條件)의 다양성(多樣性)은 대상생물(對象生物)의 종류(種類)를 풍부하게 하고 순화(馴化)된 생물(生物)의 사양(飼養) 과정에서 다양(多樣)한 농업형태(農業形態)를 발전시켰다. 생웅계(生熊系)는 자연(自然)의 한 단위로 구성요소(構成要素)들은 기능적(機能的)으로 통일성(統一性)을 유지하고 있다. 농생태계(農生態系)는 생산(生産)을 목표(目標)로 하는 동식물(動植物)을 중심(中心)으로 하는 생태계(生態系)로 자연생태계(自然生態系)와 기본적(基本的) 성질(性質)은 동일하나 인위적(人爲的) 요소(要素)가 크게 작용하고 있는 특리(特異)한 생태계(生態系)이다. 작물(作物)이나 가축(家畜)은 수천년에 걸친 생산력(生産力)의 증대(增大)를 목표(目標)로 인위적(人爲的)인 선발을 거친 것으로 자연조작하(自然條作下)에서 심한 경쟁(競爭)을 거치면서 진화(進化)한 야생생물(野生生物)들에 비하면 선천적(先天的) 포약성(胞弱性)을 갖고 있어 인간(人間)의 보호(保護)(에너지보조(補助))를 필요로 하고 있다. 농생태계(農生態系)는 공간적(空間的) 격리(隔離)와 구성종(構成種)의 단순화(單純化)로 공간적(空間的) 연쇄성(連鎖性)과 종다양도(種多樣度)가 큰 자연생태계(自然生態系)에 비하면 외적(外的) 충격에 대한 내부적(內部的) 완충능력(緩衝能力)이 약하다. 더우기 농생태계(農生態系)는 시간적(時間的) 연속성(連續性)이 없어 극상천이(極相遷移)단계에 달할 수 있는 시간적(時間的) 여유가 없어 생물상호간(生物相互間)의 관계는 초기(初期) 천이(遷移)단계의 특성(特性)인 종다양도(種多樣度)가 낮고 직선적(直線的)이고 단순(單純)한 먹이연쇄성(連鎖性)을 갖고 있다. 생물군집(生物群集)의 천이진행(遷移進行)에 따르는 종다양도(種多樣度)의 증가(增加)는 생물군집내(生物群集內) 현재량(現在量) 증가와 더부러 먹이 연쇄상(連鎖相)을 직선상(直線狀)에서 망상(網狀)으로 변화시키고 주된 물질(物質)${\cdot}$유전회로(流轉回路)를 포식(捕食)먹이 연소회로(連銷回路)에서 부식(腐食)먹이연쇄회로(連鎖回路)로 전환시켜 생태계(生態系)의 물질(物質)은 생태군집내(生態群集內)에 보존(保存)하는 능력(能力)을 증대(增大)시키고 토양(土壤)의 물리(物理) 화학적성질(化學的性質)을 개선하여 계내(系內) 물질(物質)의 유실(流失)을 억제하기도 한다. 농생태계(農生態系)는 생산성(生産性)의 증대(增大), 관리(管理)의 편의(便宜) 기타의 이유(理由)로 구성종수(構成種數)를 인위적으로 제한(制限)하고 관리(管理)를 통하여 발아(發芽), 생장(生長), 개화(開花)등 여러가지 생물학적(生物學的) 현상을 극도로 균질화(均質化)시키고 있어 어떤 생육단계(生育段階)의 생물(生物)이 넓은 면적(面積)에 동시에 존재하게 되는데 이것은 외적조건(外的條件)의 변동(變動)에 대한 감수성(感受性)을 증대시킨다. 이와 같은 자연생태계(自然生態系)와 농생태계(農生態系)의 생태학적(生態學的) 특성(特性)에 관한 이해(理解)와 인식(認識)은 농생태계(農生態系)의 생산성(生産性) 증대(增大)와 영구적(永久的) 유지(維持)를 위한 합리적(合理的) 관리(管理)를 위한 기본(基本)이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.46-46
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• 2017

지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.346-357
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• 2008

관상학(Physiognomy)이란 사람의 얼굴을 보고 그의 운명, 성격, 수명 따위를 판단하는 방법을 연구하는 학문을 말한다. 이 논문에서 언급하는 관상학은 동양에서 말하는 관상학, 특히 얼굴의 부분적 특성이나 전체적인 조화를 통해 성격과 운영을 예측하는 학문을 의미한다. 이 연구는 동양 관상학을 적용한 성격별 얼굴 설계 시스템 구축에 관한 것으로, 첫째, 보편적인 성격 분류를 위해 MBTI에서 다루는 성격 어휘 161개를 군집분석을 통해 39개의 대표 어휘로 추출하였다. 추출된 대표 성격 어휘의 의미상 거리를 나타내기 위하여 서베이를 통해 얻은 데이터를 다차원 척도법을 통해 2차원 공간상에 성격 어휘의 관계를 분석하였다. 둘째, 얼굴 시각화를 위해 먼저 얼굴의 형태적 특성을 결정짓는 요소를 크게 얼굴형, 눈, 코, 입, 이마, 눈썹으로 분류하고, 분류된 6가지 얼굴 형태의 29가지 하위요소 별 성격을 한국인의 얼굴 특성을 기준으로 관상학적 정리 및 숫자형식 코드화를 하였다. 추출된 대표 성격 어휘별 얼굴 요소의 형태를 앞서 정리된 코드에 따라 하나의 얼굴 형태로 조합하여 39가지 얼굴을 시각화 하여 마지막으로, 성격별 얼굴 설계 시스템 'FACE'를 제작하였다. 이 연구는 사람의 성격 특성에 따라 그에 맞는 얼굴 형태를 구현하는 시스템을 제작하여 일반 사용자 뿐 아니라 애니메이션 캐릭터 개발자에게 객관적인 도움을 줄 수 있으며 또한 예로부터 내려오는 관상학의 적용 범위를 넓힐 수 있는 가능성을 보여주었다고 할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.572-578
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• 2008

We analyze the search space considered by the previously proposed R-CORE method for learning Bayesian network structures of large scale. Experimental analysis on the search space of the method is also shown. The R-CORE method reduces the search space considered for Bayesian network structures by recursively clustering the random variables and restricting the orders between clusters. We show the R-CORE method has a similar search space with the previous method in the worst case but has a much less search space in the average case. By considering much less search space in the average case, the R-CORE method shows less tendency of overfitting in learning Bayesian network structures compared to the previous method.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.4
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• pp.80-96
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• 2023

The expansion of human activities and road development has led to the loss and fragmentation of ecological spaces, which is a negative factor for biodiversity. In particular, urban areas where land use and land cover have rapidly changed into urbanization zones are regions where ecological spaces are lost and isolated, making it difficult for wildlife to inhabit. Furthermore, the loss and fragmentation of ecological spaces due to urbanization can have a negative impact on ecosystem services. Therefore, to enhance biodiversity and ecosystem services in urban and national land, it is necessary to establish a practical ecological axis that reflects the current status of the city. Thus, this study analyzed the connectivity of ecological spaces and forest axis that can be used for spatial planning related to urban ecological axis of local governments in Daegu and Gyeongsangbuk-do. The ecological connectivity was analyzed by dividing the Daegu-Gyeongbuk region into 31 local government units, distinguishing between forests and natural areas using land cover data. Subsequently, the study area was divided into 20,483 hexagonal grids of 1 square kilometer each, and the restoration effects for ecological fragmentation within 100 meters were spatially clustered to visualize priority restoration areas. The forest axis was derived by considering regional conditions such as land cover, building area, slope, and others to connect 1,534 forests of 100 hectares or more. The research results are expected to be used as fundamental data for spatial planning, goal setting, and the selection of restoration areas for improving ecological connectivity.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.43 no.3
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• pp.399-416
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• 2009

In this study, clustering methods with related tags were discussed for improving search and exploration in the tag space. The experiments were performed on 10 Delicious tags and the strongly-related tags extracted by each 300 documents, and hierarchical and non-hierarchical clustering methods were carried out based on the tag co-occurrences. To evaluate the experimental results, cluster relevance was measured. Results showed that Ward's method with cosine coefficient, which shows good performance to term clustering, was best performed with consistent clustering tendency. Furthermore, it was analyzed that cluster membership among related tags is based on users' tagging purposes or interest and can disambiguate word sense. Therefore, tag clusters would be helpful for improving search and exploration in the tag space.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.735-742
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• 2003

In the information retrieval system, document clustering technique is to provide user convenience and visual effects by rearranging documents according to the specific topics from the retrieved ones. In this paper, we clustered documents using K-Means algorithm and present the effect of index terms weighting scheme on the document clustering. To verify the experiment, we applied Latent Semantic Indexing approach to illustrate the clustering results and analyzed the clustering results in 2-dimensional space. Experimental results showed that in case of applying local weighting, global weighting and normalization factor, the density of clustering is higher than those of similar or same weighting schemes in 2-dimensional space. Especially, the logarithm of local and global weighting is noticeable.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.17 no.6
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• pp.46-53
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• 2023

As urban traffic congestion and environmental pollution are becoming significant issues in major cities, Urban Air Mobility (UAM) is gaining attention as an efficient solution. In this study, we conducted a geographic information system (GIS)-based spatial analysis and clustering algorithm considering the actual data of the terrain and infrastructure in the Busan area, through which we were able to select the location of vertiports and corridors (flight routes) for the UAM operation. Based on the Gimhae International Airport, which is expected to be the center of the UAM infrastructure system in the Busan region, we judged that three vertiport locations in the target area were suitable. Subsequently, we used the A^* (A-star) algorithm considering Ground Risk to select a flight path that minimized both risk and distance. Through this, we confirmed a risk reduction effect of 80.168% compared to the minimum distance route.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1501-1514
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• 2008

The face shape extracted by the depth values has different appearance as the most important facial information. The face images decomposed into frequency subband are signified personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by multiple frequency domains for each depth image using the modified fuzzy c-mean algorithm. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area. And the second step takes into consideration of the orientated frontal posture to normalize. Multiple contour line areas which have a different shape for each person are extracted by the depth threshold values from the reference point, nose tip. And then, the frequency component extracted from the wavelet subband can be adopted as feature information for the authentication problems. The third step of approach concerns the application of eigenface to reduce the dimension. And the linear discriminant analysis (LDA) method to improve the classification ability between the similar features is adapted. In the last step, the individual classifiers using the modified fuzzy c-mean method based on the K-NN to initialize the membership degree is explained for extracted coefficient at each resolution level. In the experimental results, using the depth threshold value 60 (DT60) showed the highest recognition rate among the extracted regions, and the proposed classification method achieved 98.3% recognition rate, incase of fuzzy cluster.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.141-156
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• 2023

This study aims to improve understanding of freight movement, crucial for logistics facility investment and policy making. It addresses the limitations of traditional freight truck traffic data, aggregated only at city and county levels, by developing a new methodology. This method uses trip chain data for more detailed, facility-level analysis of freight truck movements. It employs DTG (Digital Tachograph) data to identify individual truck visit locations and creates H3 system-based polygons to represent these visits spatially. The study also involves an algorithm to dynamically determine the optimal spatial resolution of these polygons. Tested nationally, the approach resulted in polygons with 81.26% spatial fit and 14.8% error rate, offering insights into freight characteristics and enabling clustering based on traffic chain characteristics of freight trucks and visited facility types.