• The Korean Journal of Ecology
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• 제20권2호
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• pp.145-151
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• 1997

A census of the forest vegetation of Mt. Kaya National Park was taken with respect to the medthods of ordination and classification. Eight groups were classified by cluster analysis : Quercus mongolica, Q. mongolica-Sasa borealis, Q. serrata, Q. variabilis, Carpinus laxiflora, Cornus controversa, Fraxinus mandshurica and Pinus densiflora. Among them, the Q. mongolica group and Q. mongolica-S. borealis group, the F. mandshurica group and C. controversa group showed similar floristic compositions to each other. The interrelationship between the floristic compositon of the vegetation and soil environment was analyzed by PCA, the Q. mongolica group and the Q. mongolica-S. borealis group were distributed in areas of high CEC and total nitrogen content, while the Q. serrata. Q. variabilis. C. laxiflora and Pinus densiflora groups formed their communities in the more moderate areas of pH, soil moisture and soil organic matter. F. mandshurica and C. controversa groups were distributed in the areas of high soil moisture, soil organic matter, pH and available phosphate.

• 농업과학연구
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• 제37권3호
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• pp.413-433
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• 2010

South Dakota is an important agricultural state in the United States with annual cash receipts from agricultural products exceeding $9 billion dollars. This production is possible because of large areas of productive soils. This publication describes the general characteristics and qualities of the major soil groups recognized in South Dakota. The soil forming factors are briefly described, soil classification is introduced, and the genesis of typical Udalf and Ustoll soils are discussed. Soil management issues impacting the use of SD soils are considered. Long-term (>70 yrs) cultivation has significantly reduced surface soil organic carbon levels (>30% reduction) when compared to non-cultivated soil. Soil test phosphorus levels significantly increased in cultivated fields due to commercial P fertilization. The major long-term production problems for SD soils are conservation of soil moisture, organic matter and nitrogen losses, fertility management, and wind and water erosion control.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제18권7호
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• pp.41-53
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• 2013

The study is to propose the optimal separation technique of heavy metals (Pb and Zn) contaminated in soil for improving the removal efficiency by various applicable techniques. The heavy metal contaminated soil samples near abandoned mine X-1 and X-2 were used for the study. Firstly, the wet classification process was shown more than 80% of removal efficiency for lead and zinc. Meanwhile, the magnetic separation process was shown low removal efficiency for lead and zincs because those heavy metals were non-magnetic materials. For the next step, the flotation separation process was shown approximately 24.4% of removal efficiency for zinc, while the gravity concentration process was shown approximately 57% of removal efficiency for lead, and 19.9% of removal efficiency for zinc, respectively. Therefore, zinc contaminated in soil would be effectively treated by the combination technique of the wet classification and the flotation technique. Meanwhile, lead contaminated in soil would be effectively treated by the combination technique of the wet classification process and the flotation process. Furthermore, the extraction of organic matter was shown more effective with aeration, 3% of hydrogen peroxide and 3% of lime such as calcium hydroxide.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.5-17
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• 2023

본 연구에서는 국내 국지성 호우의 증가로 인한 피해의 보호효과가 탁월한 지반개량제를 표층개량공법에 활용하기 위해 붕괴된 15개소의 현장토를 대상으로 흙의 분류 및 일축압축시험을 진행하여 토질별 최적배합비를 제안하는 연구를 진행하였다. 현장토에 대해 Casagrande법과 원추관입시험법을 실시하여 액·소성한계값의 비교, 흙의 분류 및 서로의 상관관계에 대한 관계식을 유도하였다. 각각의 흙의 분류에 대해 일축압축강도를 이용하여 지반개량제의 최적 배합비를 도출한 결과, Casagrande법으로 분류한 경우 실험자의 숙련도 차이와 시험의 오차에 의해 세립토의 분류가 명확하지 않았지만, 원추관입시험법으로 분류하였을 때 명확한 최적 배합비를 제안할 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권5호
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• pp.475-498
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• 2024

The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (V_s) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and V_s-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower G_mean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F₇₅) for SPT and V_s data and normalized average cone tip resistance (q_c) and peak horizontal ground acceleration (a_max) for CPT data. It was also observed that the addition of V_s measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.1-12
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• 2023

국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권3호
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• pp.247-258
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• 2022

A field velocity resistivity probe (FVRP) can measure compressional waves, shear waves and electrical resistivity in boreholes. The objective of this study is to perform the soil classification through a machine learning technique through elastic wave velocity and electrical resistivity measured by FVRP. Field and laboratory tests are performed, and the measured values are used as input variables to classify silt sand, sand, silty clay, and clay-sand mixture layers. The accuracy of k-nearest neighbors (KNN), naive Bayes (NB), random forest (RF), and support vector machine (SVM), selected to perform classification and optimize the hyperparameters, is evaluated. The accuracies are calculated as 0.76, 0.91, 0.94, and 0.88 for KNN, NB, RF, and SVM algorithms, respectively. To increase the amount of data at each soil layer, the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) are applied to overcome imbalance in the dataset. The CTGAN provides improved accuracy in the KNN, NB, RF and SVM algorithms. The results demonstrate that the measured values by FVRP can classify soil layers through three kinds of data with machine learning algorithms.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1C호
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• pp.63-74
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• 2008

본 논문에서는 국내 125개 지반에 대한 지층 구성, 전단파속도 주상도, 기반암 깊이 등을 기존 자료의 수집 및 부분 시험 수행을 통해 확보하여 지진응답해석을 수행하였고, 이를 바탕으로 기반암이 얕아 대부분의 지반조사가 기반암까지 이루어지는 국내 지반조건에 적합하도록 기반암 깊이와 토층 평균 전단파속도를 동시에 고려하는 2-매개변수 지반분류 방법을 새롭게 제안하였다. 우선, 기반암 깊이(H)에 대해 10m와 20m를 경계 값으로 설정하여 $H_1$ 지반(H<10m), $H_2$ 지반($10m{\leq}H<20m$) 그리고 $H_3$ 지반($H{\geq}20m$)으로 분류하고 이후, 토층 평균 전단파속도($V_{s,soil}$)를 추가 변수로 하여 총 7개의 지반그룹으로 세분화 하였다. 또한 각 지반그룹에 대하여, 지진응답해석 결과로부터 획득한 지반 증폭계수의 경향성과 그 분산정도를 분석하여 새로운 지반분류 방법의 타당성을 입증하고, 각 지반그룹별 대표 지반 증폭계수 및 설계응답스펙트럼도 함께 제안하였다. 제안된 지반 증폭계수와 이를 대표하는 추세선은 암반노두 가속도의 변화에 따른 지반의 비선형성을 일정한 경향성과 함께 효율적으로 표현하고 있다. 또한 지진응답해석으로부터 획득한 스펙트럴 가속도의 평균값과 제안된 설계응답스펙트럼을 비교한 결과, 일부 지반그룹에서 차이가 발생하였고, 추후 지반 증폭계수 계산을 위한 적분구간을 국내 지반조건에 적합하도록 개선할 필요가 있음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제16권1호
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• pp.1-15
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• 1993

Ordination and classification techiques were used to analyze the forest communities and to examine the integration problem of community-to-ecological species group in mt. moak provincial park of korea. phytosociological classiication based on floristic composition produced seven commuities of zelkova serrata, carpinus densiflora. These seven communities were well discriminated in the two-dimensional analyses of soil moisture, soil organic matter content and temperature(elevation), eciprocally, and in three-dimensional space of the three environmental factors also. They corresponded to seven ecological groups derived from the distribution pattern analysis of species populations in this mountain.

• 대한지리학회지
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• 제45권1호
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• pp.95-118
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• 2010

이 연구에서는 현재 한국에서 사용되고 있는 구분류법에 근거한 대토양군과 신분류법에 근거한 대군의 공간적 분포를 살펴보고, 토양형성과 관련된 각종 환경요인들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 토대로 의사결정나무기법을 이용하여 토양분포의 예측가능성을 평가하였다. 대토양군의 경우에는 분포를 보다 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있지만, 환경요인을 이용한 예측가능성면에서는 대군에 뒤지는 결과를 보여주었다. 토양분포를 결정하는 요인들로는 산지와 평탄지가 뚜렷하게 구분되는 한국의 지형특성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며 부차적으로 기후특성, 그리고 사변을 따라 나타나는 토양연속성이 제시되었다. 의사결정나무기법을 이용한 토양의 예측가능성 평가에서는 예측변수의 수와 종류에 따라 35%에서 75%의 분류정확도를 보여주었다. 신분류법의 경우에는 지형요인이 가장 중요한 예측변수로 평가된 반면, 구분류법의 경우에는 기후변수가 중요한 예측변수로 평가되어 대조를 보였다.