• 한국환경생태학회지
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• 제25권2호
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• pp.175-188
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• 2011

내장산국립공원 금선계곡을 중심으로 식생구조를 파악하여 굴거리나무의 생태적 특성을 밝히고자 37개의 조사구(단위면적 $100m^2$)를 설치하여 조사를 실시하였다. Classification분석 중 TWINSPAN기법을 이용하여 군락분리를 시도한 결과, 군락 I과 군락 II는 서어나무군락, 군락 III은 낙엽활엽수군락, 군락 IV는 느티나무군락으로 최종 분리되었다. 식생구조 분석결과 내장산국립공원 내의 금선계곡지역의 굴거리나무는 교목층에서는 출현하지 않은 반면 아교목층과 관목층에서 주로 관찰되었으며, 추후에는 굴거리나무가 점차 세력을 확장하여 아교목층 및 관목층에서 주요종이 될 것으로 판단된다. 임령분석결과 금선계곡부에서 서어나무와 느티나무가 우점종인 산림은 약 50여년 내외인 것으로 밝혀졌으며, 굴거리나무는 20여년의 수령을 가진 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제5권1호
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• pp.32-41
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• 1991

지리산 노고단-임걸령재에 이르는 아고산대 (해발 1,360~1,410m)삼림의 식물군집 구조분석을 위하여 25개소에 조사구(1개 조사구당 20 $\times$25m 방형구 1개씩 설치)를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료에 대하여 TWINSPAN에 의한 classification 및 ordination의 찬 종류인 DCA기법을 적용하여 분석하였다. TWINSPAN에 의하여 5개의 군집으로 분리되어 물푸레나무-함박꽃나무군집, 신갈나무-철쭉군집, 신갈나무-물푸레나무-당단풍군집, 신갈나무-분비나무-철쭉군집, 분비나무-소나무-진달래군집으로 나뉘었다. 교목상층군에서의 천이계 열은 신갈나무 - 분비나무로 추정되었고, 종파양성에 의하면 분비나무가 우점중인 군집은 성숙단계인 안정상태이었다. 환경인자인 토양함수량과 토양산도는 조사구간에 차이가 없었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제6권1호
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• pp.25-43
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• 1992

한라산 어리목, 영실, 돈내코지역 삼림의 식물군집구조분석을 위하여 71개소에 조사구(1개 조사구당 500$m^2$ 면적)를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료에 대하여 TWINSPAN에 의한 classification 및 ordination의 한 종류인 DCA기법을 적용하여 분석하였다. 현존식생의 비율은 개서어나무 및 서어나무군집이 전체면적의 53.7%, 물창나무-졸참나무군집 25.8%, 소나무군집 8.3%, 구상난무군집 4.5%이고, 이상의 군집들이 전체의 92.2%이었다. 녹지자연도 등급 1~7까지는 존재하지 않았고, 등급 8이 전체면적의 64.5%, 극상림인 등급 9가 28.6%. 등급 10이 6.9%이었다. TWINSPAN과 DCA기법에 의해 7개의 군집으로 분리되었으며 나뉘어진 군집은 개서어나무군집, 개서어나무-졸참나무군집, 소나무-개서어나무군집, 소나무-서어나무군집, 서어나무군집, 서어나무-굴거리나무-사스레피나무군집, 소나무군집이었다. 종에 대한 두 기법분석에 의해 추정된 천이계열은 어리목과 영실지역에서는 소나무, 팥배나무$\longrightarrow$졸참나무, 솔비나무$\longrightarrow$개서어나무로, 돈내코지역은 소나무$\longrightarrow$서어나무로 천이가 진행될 것으로 추정된다. 환경인자인 토양양료와 DCA의 score에는 상관성이 인정되지 않았다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권6호
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• pp.573-588
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• 2020

본 연구는 공주대학교 학술림(석장리동 일대)을 대상으로 효율적인 경영과 이용 및 관리에 대한 정보를 제공하기 위하여 산림식생구조를 파악하였다. 2019년 8월에 식물사회학적으로 식생조사를 하였으며, 60개소의 방형구를 설정하여 상관식생유형분류와 중요치를 분석하고 현존식생도를 작성하였다. 상관식생유형분류 결과, 상수리나무군락, 소나무군락, 굴참나무군락, 리기다소나무군락, 졸참나무군락으로 구분되었으며, 평균상대중요치는 상수리나무군락에서 상수리나무 31.4%, 벚나무류 9.6%, 굴참나무 9.0% 순으로 나타났으며, 소나무군락은 소나무 24.9%, 상수리나무 12.4%, 졸참나무 11.5% 순으로 나타났다. 굴참나무군락은 굴참나무 25.3%, 벚나무류 9.8%, 상수리나무 8.5% 순으로 나타났으며, 리기다소나무군락은 리기다소나무 28.4%, 상수리나무 10.0%, 소나무 9.3% 순으로 나타났고, 졸참나무군락은 졸참나무 27.0%, 갈참나무 11.8%, 때죽나무 11.5% 순으로 나타났다. 산림식생의 공간분포 특성을 파악하기 위하여 상층 우점종에 의해 현존식생도를 작성한 결과, 자연식생이 87.5%로 대부분을 차지하고 있었으며, 현존식생은 87개의 패치로 구분되었고, 패치당 평균면적은 1.46ha로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제11권1호
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• pp.111-125
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• 1997

민주지산지역의 극상림 산림군집구조를 분석하고 생태계 기초자료를 구축하여 이 지역의 개발압력에 대응하는 생태고나광, 자연학습 등 친환경적 개발에 응용하고자 49개 조사구를 선정하고 군집구조조사를 실시하였다. TWINSPAN분석 결과 각 군집은 소나무-서어나무-졸참나무군집(군집 I), 신갈나무-졸참나무-굴피나무군집(군집 II), 신갈나무군집(군집 III), 들메나무-고로쇠나무군집(군집IV), 층층나무-들메나무군집(군집V), 들메나무-까치박달나무군집(군집 VI) 그리고 들메나무-서어나무군집(군집 VII)으로 분류되었다. 산림의 종조성, 유사도지수, 종다양성분석, 흉고직경분석을 실시한 결과 군집 I~III을 제외하고는 활엽수혼효극상림으로 밝혀졌다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제17권2호
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• pp.185-201
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• 1994

The Quercus mongolica forest vegetation of Mt. Myongji was classified into two communities including four subunit communities and one typical subunit community by the Z-M method as follows: Acer pseudo-sieboldianum-Quercus mongolica community group Quercus mongolica - Isodon excisus community Quercus mongolica - Styrax obassia community Quercus mongolica - Lespedeza bicolor subunit coummunity Quercus mongolica - Aconitum longecassidatum subunit community Quercus mongolica - Rhododendrom schlippenbachii subunit community Quercus mongolica - Cornus controversa subunit community Quercus mongolica - Styrax obassia typical subunit community Acer pseudo-sieboldianum - Quercus mongolica community group was distributed over the upper region of the altitude 400m, and the differential species in the community were Carex siderosticata, Sephanandra incisa, Tripterygium regelii, and Fraxinus rhynchophylla. The vegetation patterns for the slope and azimuth showed that the highest importance value for Quercus mongolica forest was observed on the broad subxeric area, and for Carpinus cordata and Acer pseudo-sieboldianum on the wet site, for Acer mono, Styrax obassia, Fraxinus rhynchophylla and Symplocos chinensis for. pilosa on the xeric site. The best habitat condition for Quercus mongolica was found at a subxeric site at the altitude of 700-900m on southern slope and that for Acer pseudo-sieboldianum at the 700-1100m on northern slope.

• ETRI Journal
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• 제21권4호
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• pp.41-51
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• 1999

This research is an attempt to obtain more accurate land cover information from LANDSAT images. Canonical correlation analysis, which has not been widely used in the image classification community, was applied to the classification of a LANDSAT images. It was found that it is easy to select training areas on the classification using canonical correlation analysis in comparison with the maximum likelihood classifier of $ERDAS^{(R)}$ software. In other words, the selected positions of training areas hardly affect the classification results using canonical correlation analysis. when the same training areas are used, the mapping accuracy of the canonical correlation classification results compared with the ground truth data is not lower than that of the maximum likelihood classifier. The kappa analysis for the canonical correlation classifier and the maximum likelihood classifier showed that the two methods are alike in classification accuracy. However, the canonical correlation classifier has better points than the maximum likelihood classifier in classification characteristics. Therefore, the classification using canonical correlation analysis applied in this research is effective for the extraction of land cover information from LANDSAT images and will be able to be put to practical use.

• 대한간호학회지
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• 제30권6호
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• pp.1411-1426
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• 2000

A nursing activity classification for hospitalized patients was performed based on an article review regarding nursing definition and nursing activity classification system. The study was conducted as follows: 1) Taxonomy was developed by the research team through the Delphi process and review article. The taxonomy consists of four nursing processes, (assessment, diagnosis, intervention and evaluation) and twelve nursing activity domains space (resperation, nutrition, elimination, exercise/alignment maintenance, comfort, hygiene, safety, spiritual support, counseling/ education, medication, communication, patient and information management). 2) First, nursing activities of the intervention process were listed and then classified by the nursing process of assessment, diagnosis, intervention and evaluation. The list consists of twelve nursing activity domains and 136 nursing activities. 3) A pilot study was conducted in two hospitals to verify validity and appropriateness of nursing activities. 4) The content validity index, which was calculated by 6 clinical practice experts, was 0.95. Also, a nursing activity classification system should also be developed in the department of community nursing and home health care nursing.

• 농촌지도와개발
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• 제16권3호
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• pp.557-586
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• 2009

The objective is to find the classification criteria between urban and rural, and to classify the urban and rural area all the country in Korea. For the research objectives, reviews of related literature and statistical yearbooks were used for finding criteria and analysing data. Through reviewing the literature, some indicators were selected in views of rurality and urbanity, and gathered the data from statistical yearbooks. And factor analysis was used to find first and second factor for classifying region. Six factors as a city surrounding(36%), non-farmer household population ratio(28.1%), cultivated acreage(12.48%), agricultural production surrounding (12.40%), the farm family number change(5.58%) and household number rise and fall(5.54%) were finding. And rurality factors were cultivated acreage, agricultural production surrounding, the farm family number change and household number rise and fall, and urbanity factors were city surrounding and non-farmer household population ratio. Based on the first and second factor loaded amount, four type regional classification was followed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.193-202
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• 2022

Semi-supervised learning has gained significant attention in recent applications. In this article, we provide a selective overview of popular semi-supervised methods and then propose a simple but effective algorithm for semi-supervised classification using support vector machines (SVM), one of the most popular binary classifiers in a machine learning community. The idea is simple as follows. First, we apply the dimension reduction to the unlabeled observations and cluster them to assign labels on the reduced space. SVM is then employed to the combined set of labeled and unlabeled observations to construct a classification rule. The use of SVM enables us to extend it to the nonlinear counterpart via kernel trick. Our numerical experiments under various scenarios demonstrate that the proposed method is promising in semi-supervised classification.