• 제목/요약/키워드: big tree

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광주광역시 노거수의 분포 및 생육현황 (Distribution and Growth Status of Legally Protected Old and Big Trees in Gwangju, Korea)

  • 임동옥;제갈은기
    • 한국환경생태학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.736-746
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    • 2011
  • 본 연구는 광주광역시에 분포하는 보호수 및 노거수의 분포 및 생육현황을 조사하여 보호수와 노거수 관리방안을 제시하고자 시도하였다. 광주광역시에 분포하는 보호수는 9종 68개체로 이 중 광산구가 18개체로 가장 많았으며, 노거수는 10종 155개체로 확인되었다. 기존문헌에 잘못 기록된 종명은 정확한 식물명으로 수정되어야 한다. 보호수의 활력도 평균은 1.2였으며 지면상태 평균은 1.7이었고 노거수의 활력도 평균은 1.3, 지면상태 평균은 2.0으로 활력도는 큰 차이가 없었고 지면 상태는 노거수가 조금 더 좋지 못한 것으로 나타났다. 활력도가 3.2~4.0범위를 보여 절대관리가 필요한 보호수는 광산구 송대동 대촌마을 은행나무 1개체 이었고, 노거수는 광산구 산수동 감동마을의 왕버들 1개체로 나타났다. 보호수 및 노거수의 관리방안에서 제일 중요한 것은 기본적으로 노거수가 자랄 수 있는 최소한의 생육공간을 확보하는 것으로 보호수와 노거수 근계 위의 아스팔트나 시멘트 포장을 제거해 주어야 한다고 판단된다.

3차원 R-트리를 이용한 이동체 색인에 관한 연구 (A Study on Indexing Moving Objects using the 3D R-tree)

  • 전봉기
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.65-75
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    • 2005
  • 이동체 데이터베이스는 연속적으로 이동하는 이동체의 위치와 궤적을 검색하기 위한 데이터베이스 질의를 효과적으로 처리해야 한다. 질의 처리의 성능 향상을 위하여, 연속적으로 이동하는 이동체를 위한 효과적인 색인 기법이 필요하다. 3D R-tree와 TB-tree는 현재 위치에 대한 영역 질의를 처리할 수 없다. 현재와 과거 위치에 대한 영역 질의를 처리하기 위하여, 기존의 3D R-tree를 태그 now를 가지도록 수정하였다. 대부분의 시공간 색인 구조들은 이동체의 과거 위치에 대한 영역 질의를 효과적으로 처리할 수 없다. 이와 같은 쟁점을 설명하기 위하여 기존의 3D R-tree를 기반으로 하는 TA3DR-tree이라 불리는 색인 방법을 제안한다. TA3DR-tree는 기존의 3D R-tree와 TB-tree와의 성능 평가의 우수한 성능 결과를 보였다.

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진로교육을 위한 희망진로 예측프로그램 설계 (Design of a Hopeful Career Forecasting Program for the Career Education)

  • 김근호;김의정
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권8호
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    • pp.1055-1060
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    • 2018
  • 4차 산업혁명을 맞이하여 학교 교육에 있어서 진로교육의 문제가 크게 대두되고 있다. 일선 현장에서도 인공지능 및 빅 데이터들을 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있으나, 교육분야에 있어서는 학생들에 대한 데이터들을 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 이에 본 논문에서는 인공지능 및 빅데이터를 활용한 학생들의 진로교육을 위한 진로 예측 프로그램을 설계 제시하고자 한다. 영재교육원 학생들의 관찰데이터를 이용하여 의사결정 트리중 가장 인공지능에 가깝고 효과적이라고 알려진 C4.5알고리즘으로 의사결정 트리를 구성하고 학생들의 희망 진로를 예측하는 것이다. 판별결과 카파계수는 0.7을 넘어 상당한 일치도를 보였고 평균절대오차도 0.1정도로 상당히 낮은 수치를 보였다. 이에 따라서 본 연구에서 보이듯이 많은 연구 및 데이터를 구축하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 수업태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

빅데이터를 이용한 기술 시장동향 예측 (Forecasting Market trends of technologies using Bigdata)

  • 최미선;조용확;김진화
    • 산업융합연구
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    • 제21권10호
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    • pp.21-28
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    • 2023
  • 오늘날 빅데이터 활용의 필요성이 증가하면서 개인, 기업, 국가 등에서 SNS 데이터를 포함해 빅데이터를 이용한 다양한 분석 활동들이 이루어지고 있다. 그러나 기존 기술 시장 동향 예측연구는 전문가에 의존적이거나 특허나 문헌 연구 기반 데이터를 이용한 연구가 주로 진행되어 왔으며 빅데이터를 활용한 객관적인 기술 예측이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)의 데이터로 의사결정나무 분석, 시각화 분석, 백분율 분석을 통해 미래 기술을 예측하는 모델을 제시하고자 한다. 연구 결과 백분율 분석은 다른 분석 결과에 비해 긍정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었고, 시각화 분석은 다른 분석 결과에 비해 부정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었다. 의사결정나무 분석도 의미 있는 예측은 가능하였다.

다도해해상국립공원 상록활엽수림 복원 모니터링 (Monitoring on Evergreen Broad-Leaved Forest Restoration in Dadohaehaesang National Park)

  • 오구균;최우경
    • 한국환경생태학회지
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    • 제21권5호
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    • pp.449-455
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    • 2007
  • 상록활엽수림의 복원 사업에 대한 모니터링을 시행하여 상록활엽수림 복원기술개발을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 다도해해상국립공원에서 시행한 상록활엽수림 복원 사업을 2005년부터 3년간 모니터링하였다. 5개 시범녹화시험지에서 사면, 섬 크기, 방사가축의 유 무에 따른 생장량과 활착률을 모니터링하였다. 남서사면 능선부에 식재한 상록활엽수의 수고 생장량과 활착률이 북동사면 능선부에 식재한 상록활엽수보다 더 양호하였다. 큰 섬에서 상록활엽수의 활착률이 작은섬보다 높게 나타났다. 방사가축이 있는 곳의 상록활엽수 활착률이 방사가축이 없는 곳보다 매우 낮게 나타났다. 남서사면능선부, 큰섬, 방사가축이 없는 곳에서 상록활엽수림의 생장량과 활착률이 높게 나타났다.

빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘 응용을 통한 보안 성향 분석 기법 (Security tendency analysis techniques through machine learning algorithms applications in big data environments)

  • 최도현;박중오
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권9호
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    • pp.269-276
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    • 2015
  • 최근 빅데이터 관련 산업 활성화에 따라 글로벌 보안 업체들은 지능적인 보안 위협 모니터링과 예방을 위해 분석 데이터의 범위를 정형/비정형 데이터로 확대하고, 보안 예방을 목적으로 사용자의 성향 분석 기법을 활용하려는 추세이다. 이는 기존 정형 데이터(기존 수치화 가능한 자료)의 분석 결과에서 추론할 수 있는 정보의 범위가 한정적이기 때문이다. 본 논문은 빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori)을 효율적으로 응용하여 보안 성향(목적 별 항목 분류, 긍정 부정 판단, 핵심 키워드 연관성 분석)을 분석하는데 활용한다. 성능 분석 결과 보안 성향 판단을 위한 보안항목 및 특정 지표를 정형/비정형 데이터에서 추출할 수 있음을 확인하였다.

The First Case of Successful Bark Implantation of a 250-year-old Zelkova Tree Heavily Damaged by Artificial Girdling

  • Ryu, Seong Ho;Kim, Gyoung Hee;Koh, Young Jin
    • 식물병연구
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    • 제24권3호
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    • pp.237-241
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    • 2018
  • A circular bark with a 30 cm width was artificially removed from the trunk of a 250-year-old zelkova tree (Zelkova serrata) heavily damaged by artificial girdling in Sunchang, Jeonbuk Province in March of 2005. The debarked area was cleaned approximately 10 days after artificial girdling and bark margins with 2 cm width above and below the girdled portion were cut off to promote wound callus formation. Nine pieces of fresh bark (width 8 cm, length 35 cm, thickness 0.5 cm) were then prepared from branches of neighbor zelkova trees broken by heavy snowfalls and pasted onto the girdled portion of the tree, after which a Vaseline dressing was applied to water-proof the area and rubber bars were used to hold the implants to the trunk. Two pieces of the implanted fresh barks were successfully grafted onto the girdled area and the damaged tree has been vigorously growing over 13 years. To our knowledge, this is the first case of successful bark implantation to cure a 250-year-old zelkova tree heavily damaged by artificial girdling. This bark implantation technique will be utilized for the conversation and management of heavily damaged big and old trees in the future.

빅 데이터 기반의 체납 수용가 예측 모델 (Prediction Model for Unpaid Customers Using Big Data)

  • 정재안;이규환;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권7호
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    • pp.827-833
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    • 2020
  • 본 논문에서는 지자체의 요금 체납을 줄이기 위해 특정 지자체를 대상으로 검침원의 면담 등을 통해 지방상수도 통합정보시스템에서 체납에 영향을 미치는 내부 데이터 요소를 찾았다. 또한 국가 통계 데이터 중에서 체납에 영향을 미치는 후보 데이터를 도출하였다. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향도는 정보이득이라는 데이터 집합에서 종속변수에 대한 무질서도를 조사하여 표본 데이터를 수집하였다. 그리고 빅 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리와 로지스틱 회귀기법 중 어느 알고리즘이 더 높은 예측율을 나타내는지 n-fold cross-validation 방법을 사용하여 평가하였다. 이를 통해 지자체의 데이터를 기초로 알고리즘의 성능을 비교한 결과 의사결정트리가 로지스틱회귀보다 더 정확한 수용가 납부 패턴을 찾을 수 있음을 확인하였다. 머신러닝을 이용한 분석 알고리즘 모델 개발의 과정에서는 알고리즘의 정확성 향상을 위해 의사결정트리의 복잡성과 정확성에 직접적인 영향을 주는 최소 데이터 개수와 최대 순도라는 두 개의 환경변수의 최적값을 도출하였다.

우리 나라의 노거수자원(老巨樹資源) 보호관리실태(保護管理室態) 및 개선방안(改善方案) (Improved Preservation Methods for Big and Old Tress in South Korea)

  • 박종민;서병수;이정택
    • 한국산림과학회지
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    • 제89권3호
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    • pp.440-451
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    • 2000
  • 본 연구는 노거수 자원을 합리적으로 보호관리하는 데에 필요한 자료를 제공하기 위하여 보호관리실태와 문제점들을 조사분석하고 개선방안을 제시하고자 수행하였다. 조사방법은 자료조사, 현장조사, 면담 및 설문 등을 병행하였다. 현장조사는 전라북도 내의 천연기념물 노거수 14그루와 보호수 63그루를 대상으로 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 노거수 자원을 보호관리하는 유형은 문화재보호법에 의한 천연기념물(天然記念物)과 산림법에 의한 보호수(保護樹)로 대별된다. 천연기념물은 명확한 지정기준이 없는 반면에, 보호수는 수종별(樹種別)로 수령(樹齡), 수고(樹高), 흉고직경(胸高直徑)의 기준을 정하고 있다. 1999년 현재 38종 141그루의 노거수가 천연기념물로 지정되어 있고, 102종 10,049그루가 보호수로 지정되어 있다. 2. 재원별 관리예산은 천연기념물은 국비 70%, 지방비 30%인데 비해 보호수는 지방비가 98%를 차지하고 있다. 전국의 연평균 보호수 관리예산은 지방자치단체의 녹지(산림)행정 총예산의 평균 1.1%에 해당한다. 보호수 1그루당 관리비는 지역별로 차이가 많았으며, 전반적으로 보호수의 수량과 관리예산과는 일정한 경향이 없었다. 3. 보호수의 관리내용은 표지판 설치, 외과수술, 보호시설 설치 등의 순서인데 예산 투자는 외과수술, 보호시설 설치, 표지판 설치 등의 순서이었다. 4. 천연기념물은 표준 안내표지판과 표지석이 비교적 잘 설치되어 있고 기타 보호시설로서 울타리, 가지 지지대, 가지조임, 화단 등이 설치되어 있었다. 보호수는 표준화되지 않은 안내표식이 1/3에만 설치되어 있고, 전반적으로 관리가 소홀한 편이었다. 5. 보호수 지정 및 관리상의 문제점은 수령(樹齡)과 수종의 오류, 안내표식 설치 미흡, 훼손부위 처치 및 외과수술 미흡, 근권(根圈)의 포장, 주변의 오염, 관리예산의 부족, 각종 개발행위, 토지소유 형태 등이었다. 6. 천연기념물의 경우는 명확한 지정기준 설정, 경상관리예산 편성, 사유 토지 매입, 관리 부서에 전문 직원 배치 또는 업무이관 등의 개선이 요구된다. 보호수의 경우는 지정기준의 합리화, 전국적인 노거수 자원조사, 관리예산(특히 국비예산)의 확보, 관리체계의 전문화, 관계법규 강화, 수종 수령의 오류 보완, 생육공간의 확보, 생장 및 수형관리의 확대실시, 영구적인 표준 안내표식 설치, 노거수자원에 대한 주민의식 제고 방안 모색 등의 개선이 요구된다.

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자연환경에 대한 주민의 평가와 평가 요인에 관한 연구 (A Study of Resident's Evaluation on Natural Environment and the Evaluation Factors)

  • 이동근
    • 환경영향평가
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    • 제6권1호
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    • pp.67-76
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    • 1997
  • The purpose of this research is to draw out the factors affecting the residents' evaluation on valuable animal and vegetation and the naturality of vegetation seen near regional environment. With this purpose, Questionnaire research and vegetation survey focusing on area of types of vegetation and species of big trees were made in 30 points of midstream of Tama River, Tokyo, Japan. The questionnaire research was based on basin environment units in order to be reflective of regional natural environment. The vegetation was classified into 5 types according to its flora and observed the covering area of each points and types through the aerial photograph. In addition, the species of big trees in habitat were listed by the survey. Results as below came out by analyzing the outcome of the questionnaire research and vegetation survey by multiple regression. First, residents are most likely not to distinguish precisely between the quantitative and qualitative aspects of vegetation. Both of the researches are apt to be influenced by quantitative factors of vegetation. Second, residents are assumed to consider forest of big trees, inhabitant of groups of big trees, highly natural.

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