• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.47 no.2
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• pp.137-153
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• 2017

Fruit and seed morphological characteristics were investigated in 36 taxa of 20 genera of Korean Ranunculaceae. As a result, fruits were classified as the achene, berry, or follicle type. In the taxa with achene, the presence of trichomes and stoma on the surface of the fruit and a feature in which the endocarp distinctively develops into a one-layer sclereid were considered as useful characteristics. Moreover, in the taxa with follicles, the composition of the seed coat (bitegmic vs. unitegmic), the cell shape of the seed coat, the presence of trichomes, and the type of seed coat were useful for taxonomic characteristics in Korean Ranunculaceae. Based on the fruit and seed characteristics, Adonis is likely to be classified into Helleboroideae rather than Ranunculoideae, as it has bitegmic ovules. In addition, Enemion is similar to Eranthis in unitegmic ovule and the seed coat structure which has non-sclereid exotesta; therefore, it is reasonable to be placed in Helleboroideae. According to the results of this study, more in-depth research is needed regarding the taxonomic positions of Callianthemum and Actaea, which has the only berry fruit type.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.11a
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• pp.59-64
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• 2003

열대 서태평양에서는 연평균27개 정도의 태풍이 발생하고, 그 중 75％ 이상이 6월부터 10월 사이에 발생한다(Ho et al. 2002). 태풍 활동은 해수면 온도가 26.5'c 이상, 약한 연직 바람 시어, 평균 이상의 대류권 중층의 습기, 조건 불안정한 대기, 하층 소용돌이도가 강한 환경 조건에서 활발해진다(Gray 1979; Frank 1987). 이러한 환경에서 발생한 태풍은 주변 대규모 순환과 해수면 온도, 그리고 그 내부적 요인이 복합적으로 작용하여 매우 다양한 진로 유형을 보이는데, 태풍의 진로를 유형별로 분류하기 위한 많은 노력이 기울여져 왔다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.359-361
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• 2003

정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2021.03a
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• pp.67-68
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• 2021

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.109 no.3
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• pp.249-258
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• 2020

The purpose of this study examined the succession by vegetation type after forest ecosystem restoration in the Baramjae area. Vegetation of the Baramjae area was classified using a survey of 81 sites from May to October 2019. The vegetation type was classified as Pinus densiflora community group with both Quercus mongolica community and P. densiflora typical community. The group unit was further classified as the Quercus dentata typical subgroup, Salix koreensis subgroup, and Q. mongolica typical subgroup. Such as Q. mongolica, Quercus variavilis in vegetation unit 1, Q. mongolica, Q. dentata in vegetation unit 2, P. densiflora in vegetation unit 3 and S. koreensis in vegetation unit 4 were shown a high importance value. The difference in species by vertical layer is explained by sere. Based on the vegetation type classification system, Detrended Correspondence Analysis was conducted to observe the trend of succession. Since restoration, vegetation unit 1 and vegetation unit 2 were considered to have developed the most extensive vegetation. In vegetation unit 2 and vegetation unit 4, many of the species found were in the early vegetation development in S. koreensis subgroup. Accordingly, vegetation in the Baramjae area can be categorized as a stepwise succession.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.12
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• pp.1124-1134
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• 2003

The development of microarray technology has supplied a large volume of data to many fields. In particular, it has been applied to prediction and diagnosis of cancer, so that it expectedly helps us to exactly predict and diagnose cancer. It is essential to efficiently analyze DNA microarray data because the amount of DNA microarray data is usually very large. Since accurate classification of cancer is very important issue for treatment of cancer, it is desirable to make a decision by combining the results of various expert classifiers rather than by depending on the result of only one classifier. Generally combining classifiers gives high performance and high confidence. In spite of many advantages of ensemble classifiers, ensemble with mutually error-correlated classifiers has a limit in the performance. In this paper, we propose the ensemble of neural network classifiers learned from negatively correlated features using three benchmark datasets to precisely classify cancer, and systematically evaluate the performances of the proposed method. Experimental results show that the ensemble classifier with negatively correlated features produces the best recognition rate on the three benchmark datasets.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.39 no.3
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• pp.369-386
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• 2008

The purpose of this study is investigate to compare with knowledge classification and library classification system of botany. First, the knowledge field of botany is mainly classified in morphology, physiology, ecology, taxonomy, genetics, evolution and others by the study object of plants. Second, the division of plants is treated in the field of taxonomy, that is, a lower subdivision study of botany, and Engler's classification is still prevalent in the taxonomy. Third, in library classification, KDC, NDC, UDC and CC adopted the Engler's classification, but DDC and LCC was taken of the Bentham & Hooker's classification. In the Engler's classification, plants are arranged by evolution's order, from lower vegetation to higher vegetation, but Bentham & Hooker's classification is arranged in the reverse order. Forth, it is desirable that every plants(482-489) of KDC' botany are subdivided by the attribute or structure of plants being treated in the general botany as if they are subdivided in the DDC or CC.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.04a
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• pp.46-46
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• 2018

본 연구는 봉화군 청옥산 산림유전자원보호구역에 분포하는 관속식물을 파악하고자 수행하였다. 청옥산 보호구역은 산림청에서 '희귀식물자생지' 유형으로 지정하여 관리하고 있으며, 면적은 약 2,051ha에 달하며 주로 신갈나무군락과 소나무군락이 우점하고있다. 현지조사는 2017년 3월부터 10월까지 계절별로 수행하였다. 조사결과, 보호구역내 관속식물은 86과 258속 390종 4아종 54변종 6품종으로 총 454분류군의 분포가 확인되었다. 이 중 한국특산식물은 가야물봉선, 처녀치마, 할미밀망, 키버들 등 11분류군이며, 산림청 지정 희귀식물은 취약종(VU)에 주목, 백작약, 꼬리진달래 3분류군, 약관심종(LC)에 등칡, 도깨비부채, 정향나무, 말나리, 나도개감채 등 14분류군이다. 식물구계학적 특정식물로는 IV등급인 회리바람꽃, 가지괭이눈, 산겨릅나무, 귀박쥐나물 등 10분류군, III등급인 애기감둥사초, 중나리, 토현삼, 선갈퀴, 금강제비꽃, 노랑갈퀴, 분비나무 등 23분류군, II등급 32분류군, I등급 30분류군이 확인되었다. 외래식물은 오리새, 털별꽃아재비, 왕포아풀, 주걱개망초, 지느러미엉겅퀴, 족제비싸리 등 18분류군이 임도 주변에서 확인되었다. 조사된 관속식물을 용도별로 구분하면 식용식물 181분류군, 섬유용식물 6분류군, 약용식물 143분류군, 관상용식물 52분류군, 사료용식물 172분류군, 염료용식물 9분류군, 목재용식물 22분류군으로 분석되었다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.36 no.4
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• pp.133-153
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• 2005

This study is to analyze and suggest the KDC's facet structure. KDC is using the Decimal Classification's facet structure. New suggestions are : Clearly use standard subdivisions and add instruction like 'Add to base number $\~$ notation $\~$ from table $\~$' : auxiliary tables contents are need to revise and expand to make a add table found in schedules and provide numbers to be added to designated schedules numbers are necessary.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.74-76
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• 2010

영동지방은 서쪽으로는 태백산맥이 남북으로 위치해 있고 동쪽으로 동해와 인접해 있는 지리적인 위치로 전 계절에 걸쳐 지역 특성에 따른 국지적인 기상 현상이 많이 발생하고 있다. 특히, 대설은 영동지방의 기후 특징 중 대표적이라 할 수 있다. 대설 일수가 많고 강설량이 많은 영동지방의 강릉과 속초, 그리고 울릉도는 연 강수량에서 겨울철(12월~2월) 강수량이 각각 약 10%와 20% 이상을 차지하고 있는데 이는 우리나라 다른 지역의 5% 내외에 비하면 매우 높은 것이다. 이 지역의 강설 특징은 좁은 지리적 범위에 국한되어 나타나는 좁고 강한 강수역과 지역적으로 커다란 변화를 보이는 적설량과 강설 일수이다. 해안선으로부터 산맥의 분수계까지의 거리가 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 복잡한 지역에서의 강설의 발생과 강설량의 분포를 이해하기 위해서는 강설의 패턴을 분류하여 연구하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 cP 확장 시 영동지방의 강설 패턴을 하층 대류권의 바람장에 따라 산악 강설 패턴, 한기-해안 강설 패턴, 난기-해안 강설 패턴으로 분류하였다. 또한, 각 강설 패턴에 대한 종관적인 대기구조의 특성을 파악한 후 3차원 분석시스템을 이용하여, 2008년 12월 21일부터 22일까지 영동지방에 내린 대설을 한기-해안 강설 패턴으로 분류하고 분석하였다.