• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.341-341
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• 2016

2차류는 주흐름 방향 유속에 비하여 작지만 유속을 재분포 시켜 흐름의 교란을 발생시키는 매우 중요한 인자이다(Woo, 2001). 2차류는 만곡부, 합류부, 분류부에서 흐름분리와 함께 나타나는 흐름특성 중 하나이지만 각 지점별로 2차류의 분포는 서로 상이하다. 하지만 국내에서는 만곡부에서의 2차류에 대한 영향에 대해서만 주로 연구가 이루어졌으며, 합류부와 분류부에 대해서는 연구가 아직 체계적으로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 합류부와 분류부에서 2차류 영향을 고려한 2차원 수치모형을 적용하여 흐름특성 변화를 수치모의 하였다. 2차류 흐름을 고려한 수치모의를 위해 TELEMAC-2D 수치모형을 이용하였으며, 2차류의 영향을 고려하지 않고 계산한 SUPG기법을 적용한 모의결과에 대하여 Bernard and Schneider(1992)가 제안한 경험계수를 적용 후 그 결과를 실험결과와 비교분석하였다. 합류부(confluence)에서는 본류와 지류의 유량비가 증가할수록 흐름분리구역 길이와 최대폭이 증가하지만, 분류부(Bifurcation)에서는 분류수로 유량비가 증가할수록 흐름분리구역 길이와 최대폭이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 2차류를 제외한 수치모의에서 실내시험에서 제시한 분류유량비와 수심 및 유속분포를 동시에 충족시키기 어렵다. 반면 2차류 영향을 고려시 분기수로내 통수능을 감소시키는 흐름분리구역과 2차류의 상호작용에 의한 흐름정체효과로 분류유량비가 감소하였으며, 2차류 영향을 고려하여 모의한 결과 분류부 수치모의의 안정성과 정확성을 향상되었다. 하지만 본 모형에서 적용한 2차류 흐름관련 매개변수는 흐름특성에 따라 시행착오법에 따라 산출해야 하는 특성 때문에 향후에 추가적인 연구가 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.2
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• pp.249-265
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• 1995

본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.7
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• pp.742-747
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• 2017

In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of the Convolutional Neural Network(CNN) word embedding model on top of word2vec with the result of performing like doc2vec in conducting a document classification task. The Word Piece Model(WPM) is empirically proven to outperform other tokenization methods such as the phrase unit, a part-of-speech tagger with substantial experimental evidence (classification rate: 79.5%). Further, we conducted an experiment to classify ten categories of news articles written in Korean by feeding words and document vectors generated by an application of WPM to the baseline and the proposed model. From the results of the experiment, we report the model we proposed showed a higher classification rate (89.88%) than its counterpart model (86.89%), achieving a 22.80% improvement. Throughout this research, it is demonstrated that applying doc2vec in the document classification task yields more effective results because doc2vec generates similar document vector representation for documents belonging to the same category.

• Korean Journal of Plant Resources
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• v.29 no.2
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• pp.171-188
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• 2016

This study was carried out to investigate the flora of Mt. Baegam (1,099 m) from March, 2014 to July, 2015. The vascular plants were summarized as 506 taxa, including 90 families, 293 genera, 435 species, 5 subspecies, 58 varieties and 8 forms. Among the investigated 506 taxa, 14 Korean endemic, 16 rare plants and 80 specially designated plants (V degree: 3 taxa, IV degree: 7 taxa, III degree: 22 taxa, II degree: 21 taxa, I degree: 27 taxa) by the Ministry of Environment were also included. The naturalized plants were 36 taxa including 3 ecosystem disturbance wild plant. The urbanization index and percent of naturalized plants species were estimated as 11.2% and 7.1%, respectively. Useful plants of 506 taxa listed consists of 207 taxa (40.9%) of edible plants, 200 taxa (39.5%) of pasture plants, 146 taxa (28.9%) of medicinal plants, 58 taxa (11.5%) of ornamental plants and 15 taxa (3.0%) of timber plants, respectively.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.118-125
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• 2009

This paper reports the size classification of nanoparticles as well as electrical tuning techniques for the cut-off diameter and collection efficiency. Classifying particles < 100 nm in diameter is quite a technical challenge using a virtual impactor with the cut-off diameter being determined geometrically. However, the proposed virtual impactor can classify particles <100 nm and tune the cut-off diameter by electrically accelerating the particles. The cut-off diameter of the proposed device was tuned from 15 to 50nm.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2010.04a
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• pp.271-273
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• 2010

고해상도 위성영상을 이용하여 대상물을 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 분야이며, 위성영상 분류에 대한 주요 주제 중 하나는 분류정확도를 높이는 것이다. 본 연구에서는 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 SVM(Support Vector Machine)과 MLC(Maximum Likelihood Classification) 방법으로 감독분류를 수행하고 각 분류결과의 비교를 통해 분류방법에 따른 정확도를 평가하고자 하였다. 적은 수의 표본 데이터를 이용한 고해상도 위성영상의 분류결과 SVM이 MLC에 비해 양호한 분류결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2019.04a
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• pp.77-77
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• 2019

본 연구는 DMZ일원에서 생육하고 있는 자생식물에 대하여 우선순위를 설정하고, DMZ일원 종다양성의 지속적인 건강성 유지 및 보전을 위한 중장기 모니터링 기술을 개발하기 위하여 중점관리종을 선정하고자 하였다. 또한, 이를 토대로 DMZ지역과 북방계지역에 대한 생물자원을 연구할 수 있는 기본틀을 마련하고 생물권보전지역을 지정함으로써 국제교류 및 이해에 기여하는 연구를 수행하였다. 현재 DMZ일원의 관속식물상은 157과 754속 2,047종 12아종 340변종 105품종 총 2,504분류군이 생육하고 있다. 이 중 희귀식물은 총 285분류군, 특산식물은 총 124분류군, 침입외래식물은 130분류군이 분포하고 있다. 전체 2,504분류군 중 희귀식물, 특산식물, 침입외래식물을 대상으로 전국분포정보 및 DMZ일원 분포정보를 수집하였다. 이를 토대로 희귀 특산식물에 해당하는 보호종 선정을 위한 평가지표는 IUCN 적색목록기준 의 국내수준 및 DMZ일원의 희귀 특산식물의 등급을 CR종 3점, EN종 2점 VU종 1점으로 점수를 평가한 뒤 국내 분포 지역수(IUCN red list criteria B)에 대한 가중치를 적용하여 보호우선순위를(I$10,576.9km^2$) 대비 종 분포면적의 0~20% 1점, 21~40% 1.5점, 41~60% 2점, 61~80% 2.5점, 81~100% 3점으로 분포등급을 평가한 뒤 생태교란종(14분류군) 및 산림침입종(181분류군)에 대한 가중치를 적용하여 관리우선순위를(I

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• v.4 no.2
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• pp.165-172
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• 1988

1987년 9월 30일부터 1988년 3월 26일까지의 조사기간과 조사기간 이전에 제주도의 10개 지소에서 채집된 표본들을 동정하고 문헌상의 기록들을 종합하여 제주도 새우류의 분류목록을 작성하였다. 이 분류목록에는 12과 26종( 또는 아종) 이 포함되어 있다. 이 중에서 Palaemon(Palaemon) gravieri 와 Pandalus danae는 제주도에서 처음 기록되는 종들이다. 제주도의 새우류 26종은 한국기지종 83종 (또는 아종) 의 31%에 해당되며 26종 중에서 6종 ( 4%)은 제주도에서만 기록되었다. 2종의 담수종을 제외한 24종의 해양종중에서 9종 (37.5%) 이 남방형이었다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• v.4 no.2
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• pp.121-136
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• 1988

본 연구는 1969년 12월부터 1987년 10월까지 제주도의10개 지역 (제주항, 우도, 성산포, 표선, 서귀포, 숲섬, 화순, 가파도, 비양도, 한림)에서 채집된 표본들을 동정·분류한 결과(9과 31종)와 이미 발표된 종을 종합하여 제주도 연안의 유영목을 정리하였다. 그 결과 모두 11과 31속 45종이었다. 이들 중 4종 (Lepidasthenia berkeleyae, Brania clavata, Sphaerosyllis hirsuta 및 Ceratonereis singularis)은 한국미기록종이며, 13종은 제주도 연안에서만 발견되었다. 한국미기록종에 관하여는 그림을 그리고 기재하였다. 45종 중 난온수형이 22종 (48.89%)으로 가장 많았고, 범세계형이 10종(22.22%), 열대수형이 8종(17.78%), 냉온수형이 4f종(8.89%), 냉수형이 1종(2.22%) 의 순으로 나타났다. 난온수형이 가장 많이 나타난 현상은, 제주도가 위치하고 있는 해형, 즉 쿠로시오 난류의 영향을 크게 받고 있다는 사실과 부합된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.8 no.2 s.16
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• pp.23-33
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• 2000

On this study, Among the classification methods of land cover using satellite imagery, we compared the classification accuracy of Neural Network Classifier and that of Maximum Likelihood Classifier which has the characteristics of parametric and non-parametric classification method. In the assessment of classification accuracy, we analyzed the classification accuracy about testing area as well as training area that many analysts use generally when assess the classification accuracy. As a result, Neural Network Classifier is superior to Maximum Likelihood Classifier as much as 3% in the classification of training data. When ground reference data is used, we could get poor result from both of classification methods, but we could reach conclusion that the classification result of Neural Network Classifier is superior to the classification result of Maximum Likelihood Classifier as much as 10%.