장미과 나도국수나무족(Neillieae)은 많은 분류학적 문제점을 안고 있는 나도국수나무속(Neillia), 국수나무속(Stephanandra), 산국수나무속(Physocarpus)의 3속에 속하는 약 18종으로 구성되어 있다. 나도국수나무족은 숙존하거나 조락하는 탁엽, 열편으로 갈리는 잎, 난형이고 광택이 있는 종자 및 풍부한 배유를 갖는 특징에 의해 장미과 내의 다른 족들과 뚜렷이 구분되며, 분자계통학적 연구 결과에서도 단계통군으로 강한 지지를 받는다. 그러나, 나도국수나무족 내의 종 간에 나타나는 복잡한 형태 변이 양상으로 인해 다양한 분류체계가 제시되어 있고 많은 종들이 기재되어 있으나, 전세계에 분포하는 나도국수나무족의 모든 종을 포함한 종합적인 분류학적 연구는 수행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 나도국수나무족의 종속지적 연구의 일환으로 기준표본을 포함한 표본 조사 및 야외 조사를 바탕으로 한 형태형질 분석 결과와 현재까지 밝혀진 분자계통학적 연구 결과를 토대로 산국수나무속의 분류를 제시하였다. 각 종에 대한 검색표, 모든 학명에 대한 자세한 명명법적인 검증 및 처리 그리고 나도국수나무족, 산국수나무속 및 각 종에 대한 기재, 분포도 및 조사한 표본의 목록을 제시하였다. 본 연구에서는 산국수나무속에 6종을 인식하였으며, 다음의 학명에 대한 선정기준표본을 지정하였다 (Opulaster pubescens, Opulaster ramaleyi, Spiraea opulifolia var. parvifolia, Spiraea opulifolia var. tomentella, Physocarpus michiganensis, Physocarpus missouriensis).
본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.
의사결정나무를 구성하여 강판튜브 비파괴평가에 사용하는 산업용 CR영상의 측정 패턴인식을 도모한다. 본래 비파괴평가는 기계학습기법에 의한 패턴식별과 그 분류에 적합한 분야이다. 의사결정나무의 속성들은 비파괴평가 테스트 절차로부터 취한다. 방사선조사 입사각, 경사도 및 거리 둥의 기하학적 특성들은 입력 영상 데이터 분석으로부터 추정한다. 이 요소들은 대상 입력을 의사결정나무에서 미리 정해진 분류에로 정확히 그리고 쉽게 분류가 이루어지도록 한다. 이 알고리즘은 비파괴평가 결과의 특성화를 간단히 하며 특성 결정을 간편하게 한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘의 유용성을 보였다.
한약재 천련자로 유통되는 중국 식물과 우리나라에도 분포하는 멀구슬나무의 연관성을 규명하기 위하여 중국남서부지역에서 천련자(Melia toosendan)로 채취하는 재료와 중국 남동부, 한국, 인도 등지에서 심고 있는 멀구슬나무(M. azadarach), 그리고 무환자나무과의 근연종들을 대상으로 핵 ITS, 엽록체 matK, rbcL, atpF-H, psbK-I, psbA-trnH 등 6개 마커의 염기서열을 비교분석하였다. 이들 염기서열 자료를 계통분석한 결과 한약재 천련자로 알려진 식물과 멀구슬나무는 동일종으로 판단된다. 이 두 종은 학자들에 따라서는 동일종 또는 이종으로 처리하던 것으로, 본 연구자들의 유전자 비교분석결과는 동일종으로 취급하는 것이 보다 타당함을 지지한다. 또한, 다양한 이명으로 세계 각지에서 기재된 멀구슬나무에 가장 가까운 종은 약재로 잘 알려진 님나무(Azadirachta indica)로, 이 종은 이전에 멀구슬나무속으로도 처리된 바 있다.
태백산맥의 태백산, 오대산, 설악산 일대에서 산지대 상부부터 분포하는 침엽수림 내의 임상 선태류군락에 대해 수리군락분류학적 수법 및 식물사회학적 방법에 의해 연구하였다. 그 결과 고등식물의 종조성과 관련하여 그에 대응하는 4개의 임상 선태류군락을 식별하였다. 짚빵나무-분비나무/설악눈주목-눈잣나무/수풀이끼-겉창발이끼군락은 조사지역 중 더 높은 해발에 분포하며 주극요소의 종군에 의해 식별되었고, 짚빵나무-분비나무군집 혹은 설악눈주목-눈잣나무군집의 분층군락을 이루었다. 반면에 조릿대-분비나무/등덩굴초롱이끼-긴몸초롱이끼군락, 전나무-분비나무/작은잎깃털이끼-꼬인아기초롱이끼군락, 벌깨덩굴-분비나무/아기호랑꼬리이끼-겹친주목이끼군락은 더 낮은 해발의 침광혼효림 영역에 분포하며, 물개암나무-신갈나무군집의 분층군락을 이루었다. 상기 군락의 조사구 및 종에 대해 집괴분석, 종간결합분석, 주성분분석의 수리군락분류학적 수법을 적용한 결과, 이들은 크게 두가지 형으로 분리되었으며, 각각 산지대와 아고산대의 임상 선태류군라을 특징지웠다. 끝으로 태백산맥에서 냉온대와 아한대의 삼림대적 접속관계를 식물사회학적 입장에서 재검토하였다.
산림식생은 분류방법에 따라 식생유형의 결과가 다를 수 있다. 본 연구의 목적은 세 종류의 식생분류 방법론을 적용하여 결과를 비교하기 위해 충남 오서산 산림식생을 대상으로 2016년 9월부터 10월까지 총 80개소의 식생조사를 수행하였다. 얻어진 자료를 토대로 상관우점종에 의한 군락유형분류, 종조성에 따른 군락유형분류, 종간연관 분석을 실시하였다. 상관우점종에 의한 군락유형분류를 실시한 결과, 소나무군락, 신갈나무군락, 느티나무군락, 상수리나무군락, 층층나무군락, 졸참나무군락, 일본잎갈나무군락, 리기다소나무군락, 밤나무군락, 백합나무군락의 총 10개의 군락유형으로 구분되었다. 종조성에 따른 유형분류를 실시한 결과, 총 4개의 식생단위와 8개의 종군 유형으로 분류되었다. 종조성 체계의 최상위 수준에서 비목나무군락군으로 대표되어졌으며, 비목나무군락군은 진달래군락(진달래전형군, 쪽동백나무군), 느티나무군락(일본잎갈나무군, 큰개별꽃군)으로 분류되어, 1개 군락군 2개 군락 2개 군의 분류체계를 나타냈다. 종간연관 분석 결과는 크게 두 개의 그룹으로 나누어졌으며, 종조성에 의한 군락유형과 종간연관에 의한 유형은 지형적인 영향이 크게 작용하는 것으로 판단되었다. 조사지의 산림식생은 상관우점종에 의해 10개의 군락유형, 종조성에 의해 8개의 종군단위와 4개의 식생단위, 종간연관에 의해 2개의 유형으로 분류되어, 상관우점종, 종조성(종군유형${\rightarrow}$식생단위), 종간연관 순으로 식생단위가 단순화되는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 산림식생은 분류방법론에 따라 다양한 식생유형이 분류되었고 또한 많은 환경요인들의 영향이 작용하고 있는 것으로 판단되었다.
본 연구는 다변량 통계 분석법을 이용하여 지리산 서부 천연림을 대상으로 산림 피복형을 분류하기 위해 실시하였다. 점표본법에 의한 식생자료를 바탕으로, 수종-표본점 곡선, 계층적 군집분석, 지표종분석, 다중판별분석 등의 다변량 통계 분석법을 이용하여 식생자료를 분석하였다. 수종-표본점 곡선에서는 산림 피복형 분류에서 전혀 영향력이 없는 수종들을 예외값으로 제거하였다. 예외값을 제외한 산림식생정보를 바탕으로 계층적 군집분석을 이용하여 연구대상지를 2~10개의 클러스터로 분류하였으며, 지표종분석을 통해 연구대상지의 적정 클러스터 수는 7개인 것으로 파악되었다. 이를 통계적으로 검증하기 위해 다중판별분석을 실시하였고, 91.3%가 정확하게 분류되어, 연구대상지 산림 피복형의 개수는 7개가 적당한 것으로 나타났다. 각 클러스터 상층의 우점수종 비율에 따라 신갈나무순림, 중생혼합림, 신갈나무-졸참나무림, 구상나무-신갈나무림, 들메나무림, 졸참나무림, 서어나무림으로 산림 피복형을 명명하였다.
사상의학은 체질에 따라 치료하는 방법을 달리하므로, 체질진단의 객관화가 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 맥파를 이용하여 사상체질을 객관적으로 진단함에 있어서, 정확도가 높으면서 실용적인 체질분류 방법을 탐색하는 것이 목적이다. 한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 2848명의 피험자를 대상으로 전문의가 진단한 체질, 체질량지수, 혈압, 맥파 자료를 입수하였다. 자료의 선별과정을 통하여 최종적으로 1635명의 자료를 분석에 사용하였다. 판별분석, 회귀분석, 의사결정나무, 신경망으로 체질을 예측하고 전문의가 진단한 결과와 비교하여 분류방법의 정확도를 비교하였다. 판별분석은 체질별로 공분산 행렬이 동일해야 한다는 가정을 만족시키기 어려웠으며, 체질량지수를 고려하지 않은 의사결정나무와 신경망 분석의 결과는 분석표본의 변동에 민감했다. 체질분류에 결정적인 영향을 미치는 변수인 체질량지수가 고려된 로지스틱 회귀분석 또는 의사결정나무 방법이 체질분류 방법으로 추천할 만하다.
본 연구는 경상북도 봉화군 구룡산 일대의 산림식생을 대상으로 2010년 7월부터 2010년 8월까지 72개의 방형구를 설치하여 Z-M 식물사회학적 방법으로 식생구조의 유형분류를 실시하였다. 최상위 단계에서 신갈나무군락군이 분류되었고, 군락단위에서는 금강소나무군락, 고로쇠나무군락, 신갈나무전형군락이 구분되었으며, 인공식재림은 일본잎갈나무군락, 잣나무군락으로 분류되었다. 금강소나무군락은 군단위에서 굴참나무군과 금강소나무전형군으로 세분되었으며, 고로쇠나무군락은 개벚지나무군과 물참대군의 2개 군으로 세분되어 총 7개의 식생단위로 분류되었다. 그리고 분류된 식생단위와 해발고와 지형의 환경요인이 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 층위별 상대우점치를 분석한 결과, 금강소나무군락(식생단위 1, 2)을 유지하기 위해서는 각 층위에 우점치가 높은 신갈나무, 굴참나무 등의 참나무류에 대한 지속적인 숲가꾸기가 필요할 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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