Wetland conservation plan has been established to protect ecologically important wetlands based on vegetation integrity, spatial distribution of endangered species, but recently more demands are concentrated on the landscape ecological approaches such as topological relationship, neighboring area, spatial arrangements between wetlands at the broad scale. Landscape ecological analysis and graph theory are conducted to identify spatial characteristics related to core nodes and weak links of wetland networks in Nakdong basin. Regular planar model, which is selected for wetland networks, is applied in the Nakdong basin. The analysis indicates that 5 regional groups and 4 core wetlands are extracted with 15km threshold distance. The IIC and PC values based on the binary and probability models suggest that the wetland group C composed of main stream of Nakdong river and Geumho river is the most important area for wetland network. Wetland conservation plan, restoration projected of damaged and weak links between wetlands should be proposed through evaluating the node, links, and networks from wetlands at the local to the regional scale in Nakdong basin.
This article introduces Gaussian process regression and shows its application with time-course microarray gene expression data. Gene screening for yeast cell cycle microarray expression data is accomplished with a ratio of log marginal likelihood that uses Gaussian process regression with a squared exponential covariance kernel function. Gaussian process regression fitting with each gene is done and shown with the nine top ranking genes. With the screened data the Gaussian model-based clustering is done and its silhouette values are calculated for cluster validity.
Although many theoretical studies have tried to explain the volatility in financial markets using models of herd behavior, there have been few empirical studies on dynamic herding due to the technical difficulty of detecting herd behavior with time-series data. Thus, this paper theoretically extends a continuous beliefs system belonging to an agent based economic model by introducing a term representing agents'mutual dependence into each agent's utility function and derives a SV(stochastic volatility)-type econometric model. From this model the time-varying herding parameters are efficiently estimated by a Markov chain Monte Carlo method. Using monthly data of KOSPI and DOW, this paper provides some empirical evidences for stronger herding in the Korean stock market than in the U.S. stock market, and further stronger herding after the global financial crisis than before it. More interesting finding is that time-varying herd behavior has weak autocorrelation and the global financial crisis may increase its volatility significantly.
This study investigated the actual vegetation and plant community structure of Geumsun valley and Weonjeok valley of Naejangsan(Mt.) National Park to provide the data for park management. As a result of analysis of actual vegetation, Quercus variabilis community(47.3%) and Quercus serrata community(17.0%) are widely distributed but Carpinus tschonoskii community(7.5%) and Zelkova serrata community(6.9%) are distributed in valley forests. Plant communities were divided into 6 communities of Fraxinus mandshurica, Carpinus tschonoskii, Carpinus tschonoskii-Platycarya strobilacea-Zelkova serrata, Zelkova serrata, deciduous broad-leaved mixture(Zelkova serrata-Lindera erythrocarpa-Acer palmatum), and Lindera erythrocarpa-Cornus walteri according to the analysis of TWINSPAN of classification using 20 plots($400m^2$). Geumseon valley is composed of boulder stone area of average slope $20^{\circ}$, and there were distributed Fraxinus mandshurica community of 86 years old, Carpinus tschonoskii community in age from 56 to 79, and Carpinus tschonoskii-Platycarya strobilacea-Zelkova serrata community in age from 48 to 71. Weonjeok valley is composed of boulder stone area of average slope $11^{\circ}$, and there were distributed Zelkova serrata community in age from 52 to 71, deciduous broad-leaved mixture community in age from 49 to 70, and Lindera erythrocarpa-Cornus walteri community in age from 43 to 51. Ecological succession of each community was predicted to maintain same state. The Shannon's species diversity showed from 0.8220(Fraxinus mandshurica community) to 1.3850(Carpinus tschonoskii community) per unit area of $400m^2$.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.39
no.1
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pp.63-76
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2003
Species composition and seasonal variations of shrimp caught in the adjacent waters Geomundo, Korea were studied using the monthly catch of beam trawl fishery from November 1998 to October 1999. During in the study period, a total of 700,765 shrimps consisting 36 species, 27 genus and 11 families were collected. The community was dominated by Palaemon gravieri, Parapenaeopsis tenellus, Solenocela melantho and Plesionika izumiae. The peak abundance of shrimp occurred in summer, and low abundance in winter and spring. Major species occurred in area A, B and C was P. gravieri, and P. tenellus, and P. izumiae and S. melantho, respectively. The number of individual and abundance showed in July, and low in November. It was noted that values of species diversity, dominance and evenness indices were high in adjacent water Geomundo and lower in adjacent water Chodo and Chodo-Sonjukdo. Analysis of dendrogram of the clustering showed that there were two distinct groups; Geomundo group and Chodo-Sonjukdo group.
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계 간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 association, 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력 지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.
In pattern recognition field, there are many optimization problems having exponential search spaces. To solve of sequential search algorithms seeking sub-optimal solutions have been used. The algorithms have limitations of stopping at local optimums. Recently lots of researches attempt to solve the problems using genetic algorithms. This paper explains the huge search spaces of typical problems such as feature selection, classifier ensemble selection, neural network pruning, and clustering, and it reviews the genetic algorithms for solving them. Additionally we present several subjects worthy of noting as future researches.
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 연관성 (association), 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본 속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.
We propose a reproducibility (validity) assessment procedure of K-means cluster analysis by randomly partitioning the data set into three parts, of which two subsets are used for developing clustering rules and one subset for testing consistency of clustering rules. Also, as an alternative to Rand index and corrected Rand index, we propose an entropy-based consistency measure between two clustering rules, and apply it to determination of the number of clusters in K-means clustering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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