Background: Genus Quercus is a successful group that has occupied the largest area of forest around the world including South Korea. The acorns are an important food source for both wild animals and humans. Although the reproductive characteristics of this genus are highly variable, it had been rarely studied in South Korea. Therefore, in Seoraksan and Odaesan National Parks (i) we measured the acorn production of Quercus mongolica, an overwhelmingly dominant species in South Korea, for 3 years (2017-2019), (ii) evaluated the spatial-temporal variation of acorn production, and (iii) analyzed the effects of oak- and site-related variables on the acorn production. Results: The annual acorn production of Q. mongolica increased 36 times from 1.2 g m-2 in 2017 to 43.2 g m-2 in 2018, and decreased to 16.7 g m-2 in 2019, resulting in an annual coefficient of variation of 104%. The coefficient of spatial variation was high and reached a maximum of 142%, and the tree size was the greatest influencing factor. That is, with an increase in tree size, acorn production increased significantly (2018 F = 16.3, p < 0.001; 2019 F = 8.2, p < 0.01). Elevation and slope also significantly affected the production in 2019. However, since elevation and tree size showed a positive correlation (r = 0.517, p < 0.001), the increase in acorn production with increasing elevation was possibly due to the effect of tree size. The acorn production of Odaesan for 3 years was 2.2 times greater than that of Seoraksan. This was presumed that there are more distribution of thick oak trees and more favorable site conditions such as deep soil A-layer depth, high organic matter, and slower slopes. Conclusion: As reported for other species of the genus Quercus, the acorn production of Q. mongolica showed large spatial and annual variations. The temporal variability was presumed to be a weather-influenced masting, while the spatial variability was mainly caused by oak tree size.
On the basis of vegetation data in the 9.12 ha (380 m ${\times}$ 240 m) permanent sample plot of the spruce-fir valley forest in Liangshui National Reserve of Xiaoxing'an Mountains, the study was conducted to evaluate spatial distribution pattern and spatial association by using point pattern analysis for living and dead trees of Larix gmelini by DBH size class. The number of L. gmelini were counted as 59 living stems/ha (6.42 $m^2$/ha of basal area) and 34 dead stems/ha (2.86 $m^2$/ha of basal area). The distributional curve of diameter class exhibited bimodal shape. The analysis of spatial distribution patterns of all living larch stems noted the clumped distribution on the whole. The size of larch aggregates of dead stems was decreased as diameter class was increased. The distribution of dead stems became gradually randomized with decreased clumped size as the scale increased. Living stems and dead stems of the larch had positive spatial association at most of scales, illustrating that the occurrence of mortality of the larch tree was closely related to the distribution pattern of living larch trees.
Sy, Pham-Van;Hwang, Jin Hwan;Nguyen, Thi Hoang Thao;Kim, Bo-ram
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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pp.253-253
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2015
This research evaluated the effect of two main sources on the results of the ocean regional circulation model (ORCMs) during downscaling and nesting the results from the coarse data. The two sources should be the domain size, and temporal and spatial resolution different between driving and driven data. The Big-Brother Experiment is applied to examine the impact of them on the results of the ORCMs separately. Within resolution of 3km grid point ORCMs applying in the Big-Brother Experiment framework, it showed that the simulation results of the ORCMs depend on the domain size and specially the spatial and temporal resolution of lateral boundary conditions (LBCs). The domain size can be selected at 9.5 times larger than the interest area, and the spatial resolution between driving data and driven model can be up to 3 of ratio resolution and updating frequency of the LBCs can be up to every 6 hours per day.
본 연구의 목적은 공간정보기업의 거래정보를 토대로 공간정보산업의 융·복합부문 탐색과 표면상무관회귀모형을 이용한 동 산업의 시장규모 전망이다. 공간정보산업조사 통계에서 확인할 수 없는 공간정보 융·복합부문은 한국기업데이터의 사업체DB(2010~2019년)를 이용하여 공간정보 관련 핵심키워드를 검색하여 상품별 구매 및 판매데이터를 확보하여 분석하였다. 공간정보사업체의 융·복합은 서울 특정구와 일부 경기도권역과의 가치사슬 간 거래관계에서 나타났다. 해당 융·복합 사업체는 가치사슬 2(활용·서비스)&3(융·복합)단계의 매출액이 가장 크고, 가치사슬 1(생산·구축)&2단계와 2&3단계의 융·복합은 2010년 대비 2019년 매출은 약 2배 가량 상승하였다. 2019년 통계청 기준 공간정보산업의 총매출액은 약 8조원으로 발표되었으나, 본 연구에서는 공간정보산업의 총매출액은 23~27조원, 융·복합 활동을 고려할 때 28~47조원으로 추정되었다. 마지막으로 공간정보산업 미래 시장규모예측을 위하여 표면상무관회귀(SUR: Seemingly Unrelated Regression)모형을 이용하여 2025년 및 2030년에 시나리오 1(인구증가율 0.38%, 2020~2024년), 0.07%(2026~2030년)을 적용할 경우, 공간정보산업 매출액은 -0.37% ~ 0.069% 감소하였다. 동 기간 시나리오 2(평균임금상승률 1.2%)를 적용하면 공간정보산업 매출액은 2.326% ~ 12.185% 증가하였다. 즉, 공간정보산업의 매출액은 노동, 총요소 생산성 및 자본 생산성의 함수이며, 특히 노동생산성과 연구개발 등의 총요소생산성을 제고하는 방향의 정책개발과 대안 수립 연구가 추가적으로 필요하다.
This paper discusses the spatial variability of the carbonation depth caused by the mesoscopic structure of the concrete and the influence of the spatial variability on the thickness of the concrete cover. To conduct the research, a method to generate the random aggregate structure (RAS) based on polygonal particles and a simplified numerical model of the concrete carbonation at meso-scale are firstly developed. Based on the method and model, the effect of the aggregate properties including shape, content and gradation on the spatial variability of the carbonation depth is comprehensively studied. The results show that a larger degree of the spatial variability will be obtained by using (1) the aggregates with a larger aspect ratio; (2) a larger aggregate content; (3) the gradation which has more large particles. The proper sample size and model size used in the analysis are also studied. Finally, a case study is conducted to demonstrate the influence of the spatial variability of the carbonation depth on the proper thickness of the concrete cover. The research in this paper not only provides suggestions on how to decrease the spatial variability, but also proposes the method to consider the effect of the spatial variability in designing the thickness of the concrete cover.
Some engineering materials are often known to have considerable spatial variation in their resisting strength and other properties. The objective of this study is to investigate the averaging effect and the applicability of extremal statistic for the statistical size effect. In the present study, it is assumed that the material property is a stationary random process in space. The theoretical autocorrelation function of the material strength are discussed for several correlation lengths. And, in order to investigate the statistical size effect, the material properties was simulated by using the non-Gaussian random process method. The material properties were plotted on the Weibull probability papers. The main results are summarized as follows: The autocorrelation function of the material properties are almost independent of the averaging length. The variance decreases with increasing the averaging length. As correlation length is smaller, the slope is larger. And also, it was found that Weibull statistics based on the weakest-link model could not explain the spatial variation of material properties with respect to the size effect satisfactory.
Kim, Hyunwook;Ulan-Kvitberg, Christopher;Daley, Claude
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권3호
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pp.578-597
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2014
Understanding of 'spatial' pressure distribution is required to determine design loads on local structures, such as plating and framing. However, obtaining a practical 'spatial' pressure distribution is a hard task due to the sensitivity of the data acquisition frequency and resolution. High-resolution Pessure-Idicating Flm (PIF) was applied to obtain pressure distribution and pressure magnitude using stepped crushing method. Different types of PIF were stacked at each test to creating a pressure distribution plot at specific time steps. Two different concepts of plotting 'spatial' pressure-area curve was introduced and evaluated. Diverse unit pixel size was chosen to investigate the effect of the resolution in data analysis. Activated area was not significantly affected by unit pixel size; however, total force was highly sensitive.
The purpose of this study is to find out the characteristics of area and spatial elements according to the building size and provide the guidelines for space planning of the child care center. This study used the content analysis method and analysis was made on the floor plans for 51 cases and the floor plans were converted to Autocad drawings to analyze the area. The results of this study were as follows; 1) Child care centers over 70% were single-attached building types which made it possible for creating outdoor environments for children. However, most small-size centers which had under 50 children did not have the facilities for outdoor activities. 2) In terms of spatial elements, the basic spaces of the small-size center were the classroom, bathroom, kitchen, office and reference room. The medium or large size centers had extra rooms for special activities and service spaces in addition to the basic spaces. 3) Classroom area per child was 2.65 m2 on average. Space composition ratio on average for care, staff, and service was programmed by 57%, 9%, 34% respectively. Small-size center had relatively more care space when compared to the others. In the case of large-size centers, there was a tendency that service space was increased, but care space was decreased.
Jo, Hyun-Woo;Kim, Ji-Won;Lim, Chul-Hee;Song, Chol-Ho;Lee, Woo-Kyun
대한원격탐사학회지
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제34권4호
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pp.661-670
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2018
This study aims to develop a methodology of convolutional neural networks (CNNs) to produce thematic maps from remote sensing data. Optimizing the image size for CNNs was studied, since the size of the image affects to accuracy, working as hyper-parameter. The selected study area is Mt. Ung, located in Dangjin-si, Chungcheongnam-do, South Korea, consisting of both coniferous forest and deciduous forest. Spatial structure analysis and the classification of forest type using CNNs was carried in the study area at a diverse range of scales. As a result of the spatial structure analysis, it was found that the local variance (LV) was high, in the range of 7.65 m to 18.87 m, meaning that the size of objects in the image is likely to be with in this range. As a result of the classification, the image measuring 15.81 m, belonging to the range with highest LV values, had the highest classification accuracy of 85.09%. Also, there was a positive correlation between LV and the accuracy in the range under 15.81 m, which was judged to be the optimal image size. Therefore, the trial and error selection of the optimum image size could be minimized by choosing the result of the spatial structure analysis as the starting point. This study estimated the optimal image size for CNNs using spatial structure analysis and found that this can be used to promote the application of deep-learning in remote sensing.
본 연구의 목적은 컴퓨터 방사선영상에서 X-선 초점 크기와 디지털영상후처리에 따른 공간분해능을 정량적으로 분석하고자 하였다. 초점의 크기는 소초점(0.6 mm)와 대초점(1.2 mm)을 이용하였다. 공간분해능의 정량적 분석은 엣지 측정법의 변조전달함수(MTF)를 이용하였다. 디지털영상후처리는 다단계 이미지 대비 증폭 알고리즘을 이용하여 경계면 증강과 대조도 증강에 따른 50%와 10%의 MTF를 평가하였다. 그 결과 모든 초점에서 MTF 50%의 공간분해능이 대조도 증강보다 경계면 증강에서 유의하게 높았다. 또한 대초점에서 획득된 영상은 디지털영상처리를 통해 공간분해능이 향상되었다. 결론적으로 이러한 결과는 컴퓨터 방사선영상에서 골격계 및 흉부영상과 같은 고 공간분해능 임상영상을 얻기 위한 기초자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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