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Taxonomic Review of the Genus Hymenura Townes (Hymenoptera: Ichneumonidae: Ichneumoninae) in Korea
정종철,이종욱 한국응용곤충학회 2008 Journal of Asia-Pacific Entomology Vol.11 No.1
The genus and species, Hymenura nigra (Heinrich), are reported for the first time from Korea. Moreover, the male of the genus Hymenura Townes is described for the first time based on specimens of Hymenura nigra (Heinrich). Descriptions and photographs of the male and female are provided The genus and species, Hymenura nigra (Heinrich), are reported for the first time from Korea. Moreover, the male of the genus Hymenura Townes is described for the first time based on specimens of Hymenura nigra (Heinrich). Descriptions and photographs of the male and female are provided
Slope-Aspect 알고리즘을 활용한 강릉시 산불 피해지역 실표면적 산출 방법
정종철 한국국토정보공사 2022 지적과 국토정보 Vol.52 No.1
본 연구는 2019년 4월 4일 강릉시 옥계면에서 발생한 산불 피해지역의 정확한 면적을 구하는 것을 목적으로 한다. 우리나라의 산림은 경사도가 존재하고 있으므로 평면적이 아닌 경사를 고려한 표면적을 구해야 한다. 국토지리정보원에서 제공하고 있는 DEM과 산림청에서 제공하는 제5차 수치임상도를 사용하였다. DEM에서는 각 화소의 중심점을 생성하고 모든 점을 연결하였다. 이때 연결선의 길이는 화소의 공간해상력과 cosine값을 통해 결정되며 높이값과 함께 표면적을 구하며, 이를 Slope-Aspect 알고리즘이라 한다. 산림의 표면적과 평면적을 나무의 수종, 산림의 종류에 따라 나타냈으며 이들의 정량적인 수치 차이를 통해 본 연구의 유효성을 입증하였다.
정종철,이종욱,Seol Mae Lee 한국동물분류학회 2007 Animal Systematics, Evolution and Diversity Vol.23 No.2
We report four genera and species, Aoplus rufulus(Uchida, 1925), Bystra kusukusensis(Uchida, 1929), Setan-ta apicalis(Uchida, 1926), and Zanthojoppa speciosa(Uchida, 1926), of the subfamily Ichneumoninae for thefirst time in Korea. Photographs and descriptions are provided to aid their identification.
정종철,Jeong, Jong-Chul 한국국토정보공사 공간정보연구원 2021 지적과 국토정보 Vol.51 No.2
미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO<sub>2</sub>, CO, NO<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM<sub>10</sub>과 PM<sub>2.5</sub>로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM<sub>10</sub>과 PM<sub>2.5</sub>의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다. Fine dust is a substance that greatly affects human health, and various studies have been conducted in this regard. Due to the human influence of particulate matter, various studies are being conducted to predict particulate matter grade using past data measured in the monitoring network of Seoul city. In this paper, predictive model have focused on particulate matter concentration in May, 2019, Seoul. The air pollutant variables were used to training such as SO<sub>2</sub>, CO, NO<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>. The predictive model based on Adaboost, and training model was dividing PM<sub>10</sub> and PM<sub>2.5</sub>. As a result of the prediction performance comparison through confusion matrix, the Adaboost model was more conformable for predicting the particulate matter concentration grade. Although air pollutant variables have a higher correlation with PM2.5, training model need to train a lot of data and to use additional variables such as traffic volume to predict more effective PM<sub>10</sub> and PM<sub>2.5</sub> distribution grade.
SeaWiFS 자료를 이용한 황해와 동해의 생물광학 특성 비교
정종철 한국지리정보학회 2001 한국지리정보학회지 Vol.4 No.2
본 연구에서는 동해와 황해에서 36°N과 124°E, 132°E의 3개 라인으로부터 Lwn(normalized water leaving radiances)을 추출하였다. 이들 자료에 의해 OCTS 알고리듬과 SeaWiFS의 OC-2 알고리듬을 비교하였고, OCTS 알고리듬이 OC-2 알고리듬에 비해 엽록소 농도를 과대평가하고 있음을 알았다. 해색센서에 의해 동해와 황해의 해양환경변화를 장기적으로 모니터링하기 위해서는 황해의 부유사 영향을 제거할 수 있는 대기보정 방법이 제안되어야 하며, 용존유기물과 부유사 영향을 고려한 생물광학 알고리듬의 적용이 요구된다. Three lines from 36°N, 124°E, and 132°E of the East Sea and the Yellow Sea were chosen to extract spectra of normalized water leaving radiances. Comparative analysis of the OCTS algorithm and SeaWiFS (OC-2) algorithms was presented here. OCTS algorithm have more overestimate than SeaWiFS (OC-2 algorithm) for detecting chlorophyll concentration. Atmospheric correction algorithm that is excluded the effect of SS in the case 2 water need for long term ocean environmental monitoring of the East Sea and the Yellow Sea. And, considered the effect of CDOM and SS, bio-optical algorithm have to be developed in this research.