• 농촌계획
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• 제11권2호
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• pp.59-69
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• 2005

Because of increasing numbers of cars many highways are being constructed lively, and the noise of passing cars has influenced surrounding areas. In consideration of this, some alternatives and researches for soundproof facilities are proceeding, but aesthetic approach hasn't been considered. Therefore, this research is focused on soundproof effects for each types, effectual simulation methods, visual assessment and estimation between the landscape before simulation and the landscape after. Soundproof facilities are divided largely by the soundproof barrier, the soundproof mounding, the soundproof grove. The soundproof grove has three main function. First, leaves and branches absorbs sound vibrations. Second, leaves absorbs sound, and branches obstruct sounds. Third, by means of sounds of shaking leaves, forest can offset noises. This research was proceeded by means of classification of soundproof grove types and investigation of visual simulation methods. We made visual simulation for each types, and estimated the landscape for each types.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권2호
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• pp.229-238
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• 2019

목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제78권3호
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• pp.263-273
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• 1989

우리나라 국토(國土)의 65%를 차지하는 삼림(森林)은 국민경제적(國民經濟的) 측면(側面)과 국토보전적(國土保全的) 측면(側面)에서 모두 중요하다. 따라서 삼림(森林)의 내용(內容)과 현황(現況)을 정확히 조사하여 평가(評價)하는 일은 큰 의미를 가지며, 그 목적(目的)을 위해서 항공사진(航空寫眞)이나 원격탐사기술(遠隔探査技術)이 효과적으로 이용(利用)된다. Landsat 4호(號)와 5호(號)에 탑재(搭載)되어 있는 TM은 지상해상능력(地上解像能力)이 뛰어나고 넓은 범위의 파장영역(波長領域)을 해석(解析)할 수 있는 능력이 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 Landsat-5에서 수신(受信)한 TM data를 사용하여 경상북도(慶尙北道)의 한 지역(地域)을 대상으로 하여 토지(土地)의 이용형태(利用形態)와 임상구분(林相區分)을 실시(實施)하였고, 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀)하여 제작(製作)한 임상도(林相圖)와 분류(分類) 결과(結果)를 비교하였다. 그 결과(結果) TM data는 전반적인 토지이용분류(土地利用分類)의 측면(側面)에서 효과가 높았으며, 임상구분(林相區分)은 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀) 결과(結果)와 비교하여 차이가 있었다. 복잡하고 변화(變化)가 심한 삼림지역(森林地域)의 계절(季節)에 따른 반사특성(反射特性)을 이해하고, 임상간(林相間) 분리도(分離度)를 크게 하는 band의 선정(選定)과 조합(調合) 방법(方法)이 앞으로 해결해야 한 문제점(問題點)으로 제기되었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제29권3호
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• pp.219-225
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• 2013

The correlation between disturbance intensity and stand development was evaluated on the basis of natural forest community type classification in areas of Baekhaksan (more disturbed area) and Hwangaksan (less disturbed area). The vegetation data were collected by point-centered quarter sampling method, and they were subjected to cluster analysis for classifying community types and to analysis of species composition and species diversity for reviewing ecological characteristics. By the method of cluster analysis, natural forests of Baekhaksan were classified into Quercus forest community, Pinus densiflora community, Q. variabilis community, and Q. mongolica community. Those of Hwangaksan were divided into P. densiflora community, Q. mongolica community, Q. forest community, and Mixed mesophytic community. It is presumed that more developed and less disturbed forest area shows multiple species community pattern and more diversified structure than less developed and more disturbed forest area. In Korean peninsula, the abundance of red pine may play an important indicator to estimate the developmental pattern of the forest after artificial disturbance. The overall evaluation indicated that less disturbed Hwangaksan area had more developed stand pattern with mixed mesophytic community, more complicated species composition, and higher species diversity than Baekhaksan area.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1399-1414
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• 2018

자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권12호
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• pp.1427-1436
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• 2009

The purpose of this study was to explain community structure for actual vegetation and their environment variables in Anmyeon Island. Samples were collected for 106 plots using ZM phytosociology method and coincidence method. Actual vegetation were classified into three vegetations types(forest vegetation type, maritime vegetation type, lake vegetation type) and eleven community units. Pourthiaea villosa community in forest vegetation type was divided into 5 groups such as Carpinus coreana group, Pinus rigida group, Chamaecyparis obtusa group, Castanea crenata group and Typical group. Maritime vegetation type was divided into 3 communities, such as Vitex rotundifolia community, Koelreuteria paniculata community and Suaeda japonica community. V. rotundifolia community was subdivided into 2 groups, Rosa rugosa group and Diodia teres group. K. paniculata community was subdivided into 2 groups, Grewia biloba var. parviflora group and Typical group. Lake vegetation type was divided into 1 community, Nelumbo nucifera community. And it was entirely classified into 11 community units.

• 농촌계획
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• 제17권3호
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• pp.27-41
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• 2011

This research The main focus of this research is to provide basic data for concrete recreation planning of future site by selecting Gwangmyeong-Siheung housing district, large residential development district focused on rural areas, by evaluation of recreation value and detailed biotope type classification. The main results of analysis are as follows. As a result of basic survey of the research area, total 79 family and 307 taxonomic groups are identified and also naturalization index and urbanization index were estimated 16.6 % and 17.6% respectively. Also, as a result of biotope type classification, it is divide into 12 biotope type gorups including forest biotope type group and its subordinate 53 biotop types. As a result of first value evaluation, there are total 13 biotope types such as vegetation-full artificial rivers in I grade. In addition it is analyzed as 9 types of II grade, 5 types of III grade, 8 types of IV grade, 18 types of V grade. Lastly, as a result of second evauation, it is analyzed that there are 21 special meaningful areas for recreation and natural experience(1a, 1b), and 50 meaningful areas for recreation and natural experience(2a, 2b, 2c). It is regarded that the results of biotope types classification and recreation value from this research play roles of analyzing the Suitable site for recreation area before development in terms of large residential development district, and then these results provide important basic data to secure recreational and natural experience area in development planning.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.213-219
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• 2020

본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 '2018년 스마트폰 과의존 실태조사'에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형 중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제5권1호
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• pp.35-50
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• 2002

This study aims to understand wetland distribution and type-specific classification features with a focus on Tumen River downstream in China by adjusting and improving the classification system used in Korea with a reference to international wetland classification systems and their criteria & methods. In this study, wetland types were determined based on hydrology, vegetation, and soil conditions, which are the most basic elements of wetlands. Also, topography analytical map, vegetation analytical map, and soil analytical map for wetland classification were developed and used based on currently available topography map, vegetation map, and soil map. In addition, codes were defined based on topography, location, hydrology, and vegetation. The result shows that, in the Tumen River downstream, wetlands are often found near natural revetment and terrace land & river-bed lakes. In the discovered wetlands, riverine, lacustrine, and inland wetlands were mostly found at system level. Riparian and human-made wetlands were also identified. At a sub-system level, perennial and seasonal wetlands were found to a similar degree. At a class level, perennial open water, herbal plants, and shrubs were mostly found and sandy plain, hydrophytes, and forest tree types were also observed. An overall detailed classification shows that a total of 17 wetland types were found and a large distribution of sand dunes and river-bed lakes, which are scarce in Northeast Asia, indicates that other rare wetland types such as palustrine seasonal sand plain wetland and lacustrine seasonal sand plain wetland may be discovered.

• 한국환경생태학회지
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• 제23권3호
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• pp.258-271
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• 2009

외부환경 변화와 천이의 영향으로 쇠퇴현상이 나타나고 있는 서울시 소나무림의 식생환경을 개선하고자 교목층 우점종의 경쟁관계, 하층식생내 경쟁종 출현 유무, 관리정도 등에 근거하여 유형을 구분하고 생태적 관리방안을 제안하였다. 서울시 소나무림을 생태적 특성에 따라 분류하면 소나무순림에 속하는 토지극상림(26.1%)과 소나무순림(21.5%), 소나무와 타 수종이 경쟁하는 소나무-신갈나무림(28.0%), 소나무-리기다소나무림(13.1%), 소나무-상수리나무림(4.2%)등으로 구분되었다. 이들 유형에 대한 정밀한 식생조사 결과, 토지극상, 답압피해, 식생관리로 인해 교목층과 하층에 경쟁종이 출현하지 않아 소나무림 유지가 가능한 4개 군집은 하층식생 보완 등 소극적인 관리가 필요하였다. 반면 교목층과 하층에 소나무와 경쟁수종인 낙엽성 참나무류와 외래종이 출현하는 4개 군집은 생태적 지위가 동일한 경쟁종관리, 하층식생 도입 등 적극적인 관리기법을 적용해야 소나무군집을 유지할 수 있을 것이다.