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한경 곶자왈 산림유전자원보호구역의 식물상 (Flora of Hangyeong Gotjawall Forest Genetic Resource Reserve Area in Jeju-do)

  • 박지현;현화자;임은영;김창욱;정준호;강신호;송관필
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.61-61
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    • 2018
  • 한경 곶자왈 산림유전자원보호구역은 개가시나무와 백서향 등을 포함한 암괴지대의 상록활엽수림으로서 그 중요성이 인정되어 산림유전자원 생태보전지역으로 지정 관리되고 있다. 따라서 본 지역의 식물상을 조사하여 곶자왈의 분포식물을 파악하고자 실시하였다. 본 연구는 한라산 서쪽 곶자왈지역 중 곶자왈 산림유전자원 보호구역으로 지정된 지역을 2017년 6월부터 2017년 9월까지 20여 차례 현장조사를 통하여 표본을 수집하고 이를 기록 정리하였다. 조사지역의 식물은 총 83과 181속 236종 23변종 2품종 총 261종으로 조사결과 양치식물이 7과 18속 30종 2변종 32분류군, 나자식물이 1과 1속 2분류군, 피자식물은 74과 162속 204종 21변종 2품종 227분류군 이었다. 그 중 쌍자엽식물은 67과 139속 179종 16변종 1품종 196분류군이고, 단자엽식물이 7과 23속 25종 5변종 1품종 31분류군이었다. 조사에서 확인된 환경부 멸종위기야생식물은 개가시나무 1종 이었다. 식물 구계학적 특정식물로는 총 97분류군이 조사되었다. 등급별로는 V등급 검정개관중, 개가시나무로 2분류군, IV등급 백서향, 녹나무 등 12분류군, III등급 아왜나무, 호자나무 등 37분류군, II등급 올벚나무, 개산초 등 13분류군, I 등급 푸조나무, 자금우 등 33분류군으로 확인되었다. 한국의 적색목록 식물을 분석해보면 취약(VU)은 개가시나무, 섬다래 등 3분류군, 준위협(NT)은 백서향, 약난초로 2분류군, 관심대상종(LC)은 골고사리, 새우난초 등 9분류군, 미평가종(NE)은 빌레나무 1분류군으로 나타났다. 이 결과는 청수 저지 곶자왈 지역의 생태학적 자료로 제주도 내 곶자왈과 비교하였을 때 맹아가 발달한 종가시나무가 우점하는 지역으로 향후 상록수림 천이에 의해 상록수 아래에 자라는 식물로 낙엽활엽수가 대체될 것으로 추정되어 지속적인 조사가 요구된다.

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다중 등급 유해문서 분류를 위한 워크벤치 프로그램 구현 (Implementation of Workbench Program for Multi-Level Harmful Document Classification)

  • 이원휘;조윤정;정성종;안동언
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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    • pp.691-692
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    • 2008
  • 유해 문서를 분류하기 위한 고정된 등급에 의한 분류가 아닌 사용자의 필요에 의해 다양한 등급으로 분류할 수 있는 분류기를 구현하였다. 자질 생성을 위해 ${\chi}^2$, IG, DF, ICF를 이용하였으며, 분류를 위해 나이브 베이지언, C4.5, kNN, SVM을 이용하였다.

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백두대간(깃대배기봉~청화산)에 분포하는 관속식물상 (Vascular Plants Distributed in Baekdudaegan Mountains (Gitdaebaegibong~Mt. Cheonghwasan))

  • 오현경;유주한
    • 한국환경생태학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.1-22
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 백두대간 중 깃대배기봉부터 청화산까지 분포하는 관속식물상을 조사 및 분석하여 우리나라 산림생태계의 보전과 관리를 위한 기초자료 제공에 있으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 전체 조사구간의 식물상은 103과 379속 623종 4아종 121변종 23품종 등 771분류군이며, A구간은 377분류군, B구간은 395분류군, C구간은 278분류군, D구간은 325분류군, E구간은 534분류군, F구간은 406분류군이다. 희귀식물은 모데미풀, 도깨비부채, 꽃창포, 천마 등 32분류군이며, 멸종위기종(CR)은 1분류군, 위기종(EN)은 1분류군, 취약종(VU)은 11분류군, 약관심종(LC)은 18분류군, 자료부족종(DD)은 1분류군이다. 한국특산식물은 무늬족도리풀, 요강나물, 노랑갈퀴, 노각나무, 지리대사초, 두메꿩의밥 등 26분류군이다. 식물구계학적 특정식물은 총 143분류군이며, 이 중 V등급은 3분류군, IV등급은 12분류군, III등급은 41분류군, II등급은 42분류군, I등급은 45분류군이다. 귀화식물은 소리쟁이, 가죽나무, 붉은서나물, 개망초, 왕포아풀 등 41분류군이며, 생태계교란식물은 애기수영, 가시박, 돼지풀, 미국쑥부쟁이 등 4분류군이다. 기후변화 적응 대상식물은 43분류군이며, 특산식물계는 14분류군, 남방계 식물은 2분류군, 북방계 식물은 27분류군으로 나타났다.

실외형 증강현실 게임의 등급분류기준에 관한 연구 (A Study of Age Rating Criteria for Outdoor Augmented Reality Game)

  • 강주영;이환수
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권10호
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    • pp.439-447
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    • 2016
  • 최근 증강현실 게임인 Pokemon GO에 대한 사람들의 관심이 높아지기 시작하였다. 그러나 게임 특성으로 인해 다양한 직 간접적인 문제들이 부각되면서 우려 또한 증가하고 있다. 국내는 아직 정식으로 출시되지는 않았으나 국내의 게임 등급 분류기준은 이러한 실외형 증강현실 게임에 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 Pokemon GO와 관련하여 실제 발생한 문제 상황을 살펴보고 국내외의 게임물등급분류체계를 분석하여 국내 게임 이용자들의 안전한 게임이용을 위한 방안을 논의하고자 한다. 실외형 증강현실 게임의 문제점에 대한 사례들을 분석한 결과 이용자의 안전한 이용을 위해서는 기존의 게임등급분류체계에 '물리적 위험성'이라는 새로운 기준이 추가될 필요가 있는 것으로 나타났다. 정부의 게임 규제가 완화되어가고 있는 시점에서 가까운 미래에 증강현실 기술을 이용한 다양한 게임이 등장할 것으로 예측된다. 따라서 사전 안전장치로써 게임물등급분류체계에 대한 개선방향을 마련하는 것이 중요하며, 이는 안전한 게임 이용을 통해 게임 이용 및 산업 성장에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대한다.

월악산국립 공원의 식물구계학적 특성과 희귀 및 멸종위기식물종 (Floristic Characteristics and Rare and Endangered Plant Species in Woraksan National Park)

  • 임동옥;김용식;황인천
    • 한국환경생태학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.112-118
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    • 2005
  • 월악산국립공원지역에 분포하는 식물 중에서 환경부 지정의 식물구계학적 특정 식물 종은 I등급에 29분류군, II등급에 12분류군, III등급에 II분류군, IV등급에 9분류군 및 V등급에 6분류군 등 총 68분류군을 확인하였다. 환경부 지정 멸종위기 야생 동$\cdot$식물 II급종은 솔나리와 망개나무 2분류군을 확인하였다. 산림청 지정 희귀 및 멸종위기 식 물은 고란초, 솔나리, 망개나무, 땅나리 , 천마, 쥐방울덩굴, 모감주나무, 흰참꽃, 미치광이 풀, 개불알꽃, 백작약 및 백리향 등 12분류군이었다.

국민대학교 학술림의 식물상 (The Flora of Experiment Forest of Kookmin University)

  • 최임준;이종원;임원택;장준호;강신호
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.45-45
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    • 2019
  • 학술림은 학생, 교수, 산림 연구기관의 실험 실습 등의 연구 기능을 하는 숲이며, 경제적, 사회적 및 환경적으로 큰 의미가 있어, 학술연구 및 교육에 있어서 중요한 필수 자산이다. 국내에 분포하는 학술림의 전체면적은 약 34,941ha로 국내 전체 면적 6,335,000ha의 0.55%를 차지하고 있다. 국내 학술림을 행정적으로 남부, 중부 및 북부 세권역으로 나눠볼 수 있는데 중부권역에 속해있는 한 곳인 국민대학교 학술림의 자생식물을 조사하였다. 국민대학교 학술림이 위치한 경상북도 안동시 길안면 배방리 일대는 청송 유네스코 세계지질공원 및 주왕산국립공원과 인접함에도 불구하고 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서 확인된 관속식물은 97과 292속 518종 등 총 518분류군으로 조사되었으며, 산림청지정 희귀식물로는 댕댕이나무, 산분꽃나무, 시호, 솜양지꽃, 산마늘 등 10분류군이 확인되었고, 특산식물은 청괴불나무, 참배암차즈기, 고려엉겅퀴, 분취 등 9분류군이 확인되었다. 식물구계학적 특정식물은 I등급은 고려엉겅퀴, 백선, 뻐꾹채, 초롱꽃, 투구꽃 등 26분류군, II등급은 곰취, 구와취, 노랑제비꽃, 채고추나물, 호오리새 등 11분류군, III등급은 복자기, 시닥나무, 참조팝나무, 눈개승마, 다북떡쑥 등 24분류군, Ⅳ등급은 개아마, 뚝사초, 산마늘, 왜방풍, 참배암차즈기 등 8분류군, V등급은 산분꽃나무 1분류군으로 확인되었다.

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숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역의 식물상 (Flora of Sum-eunmulbaengdui Forest Genetic Resource Reserve Area in Jeju-do)

  • 정기수;현화자;정준호;문성필;이선령;송관필
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.54-54
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    • 2018
  • 숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역은 해발 950 m 이상 지역의 습지로서 오름으로 둘러싸인 넓은 웅덩이 형태로 환경부 멸종위기 2급 야생식물인 자주땅귀개를 비롯한 다양한 습지 식물과 이를 둘러싸고 있는 산림지역을 포함하여 산림청에서는 산림유전자원 보호구역으로 지정 관리되고 있다. 본 조사는 숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역을 대상으로 식물상을 조사하여 식물종 다양성을 보존하기 위한 기초자료를 만들기 위해 실시하였다. 본 연구는 2018년 7월 24일부터 8월 28일까지 총 4회에 걸쳐 현장조사를 통하여 표본을 채집하고 기록하여 정리하였다. 그 결과, 숨은물뱅듸에 자생중인 식물은 양치식물 8과 11속 17종 17분류군, 나자식물 2과 2속 2종 2분류군, 피자식물 56과 121속 167종 5변종 1품종 173분류군 총66과 134속 186종 5변종 1품종의 총 192분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 멸종위기야생식물은 자주땅귀개 1종이 확인되었고, 제주특산식물 6분류군, 한국특산식물 2분류군이 확인되었다. 식물구계학적특정식물은 총37분류군이며 V등급 5분류군, IV등급 5분류군, III등급 12분류군, II등급 5분류군, I 등급 10분류군이 확인되었다. 한국의 적색목록 식물은 위기(EN) 1분류군, 취약(VU) 1분류군, 준위협(NT) 1분류군, 관심대상(LC) 6분류군, 미평가(NE) 3분류군으로 나타났다. 조사된 식물들 대상으로 생활형을 분석해보면, 휴면형은 Ch 47분류군으로 가장 많이 나타났고, G(30분류군), MM(24분류군), HH(23분류군) 순으로 나타났다. 번식형은 R5가 101분류군, 산포기관형은 D4가 84분류군, 생육형은 e가 89분류군으로 가장 많이 나타났다. 반면, 외래식물 1분류군이 출현한 것으로 보아 숨은물뱅되는 아직까지 보전이 잘 되어 있고, 식물종다양성이 우수하며 식물학적으로 가치가 매우 높은 것으로 판단되었다.

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최정산(대구)의 관속식물상 연구 (Flora of Mt. Choejeong (Daegu))

  • 전민지;이은미;박선미;배종우;나명우;황유진;최수미;박선주
    • 한국자원식물학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.170-200
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    • 2019
  • 본 연구는 대구광역시 가창면 최정산의 관속식물을 연구하기 위해 수행되었다. 2017년 3월부터 2018년 10월까지 총 22회에 걸쳐 조사가 수행되었고, 조사된 관속식물은 총 104과, 297속, 495종, 4아종, 51변종, 11품종을 포함하여 560분류군으로 정리되었다. 특산식물 15분류군, 희귀식물 5분류군; 취약종(Vulnerable) 1분류군, 약관심종(Least concern) 4분류군, 적색목록식물 5분류군; 취약종(Vulnerable) 1분류군, 관심대상종(Least Concern) 3분류군, 미평가종(Not Evaluated) 1분류군, 식물구계학적 특정식물 54분류군; V등급종 1분류군, IV등급종 5분류군, III등급종 10분류군, II등급종 12분류군, I등급종 26분류군, 귀화식물 36분류군으로 나타났다. 귀화식물 36분류군으로 나타났으며 최정산 총 출현 종 수 대비 각 특이종의 비율은 앞의 표로 나타내었다(Table 3). 용도별 구성은 식용식물 246분류군(29.2%), 약용식물이 228분류군(27.1%), 관상용물 164분류군(19.5%), 목재용식물 61분류군(7.2%), 목초용식물 28분류군(3.3%), 공업용식물 13분류군(1.5%), 그리고 섬유용식물 8분류군(0.9%)으로 나타났다. Oh (1971)의 선행연구와 귀화식물 목록 비교 결과 28분류군이 추가적으로 확인되었다. 이는 산악자전거 도로 등으로 과거에 비해 사람들의 왕래가 잦아짐으로서 귀화식물의 유입이 더 잦아진 결과로 판단된다. 이러한 결과로 인해 현재 자생하고 있는 식물들의 서식지에 위협이 될 우려가 있다.

삼다수 숲길의 식물상 (Flora of Samdasoo traking course in Jeju-do)

  • 정준호;이선희;문성필;윤석진;김지영;송관필
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.55-55
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    • 2018
  • 한라산 동부지역에 위치한 삼다수 숲길은 삼나무, 편백나무, 곰솔림과 낙엽활엽수림으로 이루어진 숲이다. 현재 삼다수 숲길이 조성되어 관리되고 있으나 식물에 대한 정보가 거의 없는 실정으로 식물상을 조사하여 관리의 기초자료로 삼고자 수행하였다. 조사는 2018년 03월부터 2018년 08월까지 총 10회에 걸쳐 실시하였다. 조사 결과 삼다수 숲길에 생육하는 관속식물은 86과 183속 255종 11변종 4품종의 총 270분류군으로 조사되었다. 양치식물 12과 18속 30종 1변종 31분류군, 나자식물 2과 3속 3종 3분류군, 피자식물 72과 162속 222종 10변종 4품종으로 쌍자엽식물 64과 129속 176종 9변종 3품종 188분류군, 단자엽식물 8과 33속 46종 1변종 1품종 48분류군으로 구성되었다 이 중 한국특산식물은 5종, 제주특산식물 3종 외래식물이 13종 채집되었다. 식물구계학적특정식물은 5등급 3종, 4등급 11종, 3등급 23종, 2등급 12종, 1등급 26종 총 75종이 발견되었다. 국가 적색목록 식물은 위기(EN) 1분류군, 준위협(NT) 3분류군, 관심대상(LC) 4분류군, 미평가(NE) 2분류군이 조사되었다. 조사된 식물들의 휴면형은 H형이 62분류군으로 가장 많이 나타났고, MM형 40분류군, M형 31분류군, N형 29분류군, E형 3분류군, Ch형 22분류군, G형 51분류군, HH형 4분류군, Th형 28분류군으로 나타났다. 지하기관형은 R1 2분류군, R2 23분류군, R3 71분류군, R4 18분류군, R5 156분류군으로 R5가 57.85로 가장 높은 비율로 분포하였다. 산포기관형은 D4가 47.4%로 가장 높은 비율이였으며, 생육형(Growth form)은 직립형(e)이 53%로 가장 높은 비율로 분포 하였다.

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신경교종 등급 분류를 위한 심층신경망 기반 멀티모달 MRI 영상 분석 모델 (Multimodal MRI analysis model based on deep neural network for glioma grading classification)

  • 김종훈;박현진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.425-427
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    • 2022
  • 신경교종의 등급은 생존과 관련된 중요한 정보로 종양 진행을 평가하고 치료 계획을 세우기 위해 치료 전 신경교종의 등급을 분류하는 것이 중요하다. 신경교종 등급의 분류는 주로 고등급 신경교종과 저등급 신경교종으로 나누는 방식을 주로 사용한다. 본 연구에서는 심층신경망 모델을 활용하여 촬영된 MRI 영상을 분석하기 위해 이미지 전처리 기법을 적용하고 심층신경망 모델의 분류 성능을 평가한다. 가장 높은 성능의 EfficientNet-B6 모델은 5-fold 교차 검증에서 정확도 0.9046, 민감도 0.9570, 특이도 0.7976, AUC 0.8702, F1-Score 0.8152의 결과값을 보여준다.

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