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- 저자 : 우희성 ( Heesung Woo ) (검색결과 4 건)
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사예진,우희성,김준순,Sa, Yejin,Woo, Heesung,Kim, Joonsoon 한국산림과학회 2022 한국산림과학회지 Vol.111 No.1
To raise awareness of carbon reduction in climate change, the Korea Forest Service has developed and adopted a forest carbon offset program, which aims to reduce carbon levels based on forest management. However, to maintain the forest carbon offset program, challenges such as the lack of a forest monitoring system to manage and maintain the program, must be faced. In this context, we investigated the limitations of conducting forest carbon offset programs using a number of interview techniques, including in-depth interview and questionnaire survey methods. The questionnaire surveys were developed based on the results of a literature review along with a preinterview and in-depth survey of the people in charge of the forest carbon offset program. The Irving Seidman technique was adopted for the in-depth interviews. Additionally, descriptive and frequency analyses were conducted to identify the characteristics of perception. Lastly, logistic regression was used to identify the limiting factors that affect the willingness to perform forest carbon offset monitoring activity. Results showed that the project managers or people in charge of the forest carbon offset program lacked expertise in forest carbon offset programs, which negatively affected their willingness to perform monitoring activity. Additionally, the study revealed a number of limiting factors that hindered the monitoring of forest carbon offset projects. Improving understanding using the approaches presented in this study may contribute to increasing the benefits associated with the forest carbon offset program in South Korea.
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데이터 수집방법에 따른 딥러닝 기반 산림수종 자동분류 정확도 변화에 관한 연구
김보미 ( Bomi Kim ),우희성 ( Heesung Woo ),박주원 ( Joowon Park ) 한국산림과학회(구 한국임학회) 2020 한국산림과학회지 Vol.109 No.1
최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다. The use of increased computing power, machine learning, and deep learning techniques have dramatically increased in various sectors. In particular, image detection algorithms are broadly used in forestry and remote sensing areas to identify forest types and tree species. However, in South Korea, machine learning has rarely, if ever, been applied in forestry image detection, especially to classify tree species. This study integrates the application of machine learning and forest image detection; specifically, we compared the ability of two machine learning data collection methods, namely image data captured by forest experts (D1) and web-crawling (D2), to automate the classification of five trees species. In addition, two methods of characterization to train/test the system were investigated. The results indicated a significant difference in classification accuracy between D1 and D2: the classification accuracy of D1 was higher than that of D2. In order to increase the classification accuracy of D2, additional data filtering techniques were required to reduce the noise of uncensored image data.
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AHP를 이용한 숲가꾸기 사업종별 평가지표 중요도 산정
박주원 ( Joowon Park ),조승완 ( Seungwan Cho ),정건휘 ( Geonhwi Jung ),김보미 ( Bomi Kim ),우희성 ( Heesung Woo ),이요한 ( Yohan Lee ) 한국산림과학회(구 한국임학회) 2020 한국산림과학회지 Vol.109 No.3
본 연구는 효율적인 숲가꾸기 사업 모니터링을 위해 숲가꾸기 사업의 작업종별 평가지표의 중요도를 선정하고 이를 적용한 숲가꾸기 사업 평가지표 개발 연구이다. 숲가꾸기 사업의 작업종별 중요도를 산정하기 위하여 Delphi와 AHP를 이용한 전문가 합의를 총 3차례에 걸쳐 진행하였으며, 선정된 사업추진 프로세스 4개 항목(계획 및 설계, 관리·감독, 감리, 작업품질)과 평가 항목 10개를 선정하여 중요도를 산정하였다. 분석결과, 사업추진 프로세스에서는 계획 및 설계가 가장 중요한 숲가꾸기 평가인자로 선정되었으며 관리·감독, 감리, 작업 품질 순으로 중요도가 산정되었다. 최종 종합 가중치 산정결과, 평가 항목별 우선순위에서는 “산림경영계획서 작성의 적절성” 이 가장 중요도가 높은 것으로 사료되었다. 또한 숲가꾸기 사업과 어린나무 가꾸기 사업에서는 “설계서 작성의 적정성”, 조림지 가꾸기와 큰나무 가꾸기 사업에서는 “작업 품질”이 숲가꾸기 평가에 있어 중요한 인자로 나타났다. 본 연구 결과에 따르면, 숲가꾸기 계획 및 설계, 산림경영계획서 작성, 설계서 작성의 적정성 등 숲가꾸기 사업을 위한 설계 및 계획단계에서의 성과가 숲가꾸기 사업의 평가에 있어 많은 영향을 미치는 것으로 사료된다. The purpose of this study was to identify and prioritize the key indicators and drivers of forest thinning. The research for this study was designed in two-phases: 1) sequential, exploratory, mixed methods research that was initiated with a qualitative phase (Delphi technique), and 2) the quantitative phase (Analytic Hierarchy Process technique). Results indicated that management and planning were the most important factors in the first level of criteria among the “management and planning,” “directing and monitoring,” “supervision,” and “quality of thinning work.” On thesub-criteria level, “the quality of forest management planning” was indicated as the most important factor among the ten sub-criteria. Our results have shown that the developed forest thinning evaluation factors were a well-represented characteristic for a variety of forest thinning work in Korea.
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비용 효율적 표준지 조사를 위한 표본추출방법 비교 사례연구: 임의추출법, 계통추출법, 선상추출법을 중심으로
박주원 ( Joowon Park ),조승완 ( Seungwan Cho ),김동근 ( Dong-geun Kim ),정건휘 ( Geonhwi Jung ),김보미 ( Bomi Kim ),우희성 ( Heesung Woo ) 한국산림과학회(구 한국임학회) 2020 한국산림과학회지 Vol.109 No.3
본 연구는 경상북도 봉화군 춘양면 애당리 수확 벌채 지역을 대상으로 다양한 표본추출방법을 적용하여 재적을 산출한 후 실제 벌채량 및 설계서상의 재적 값과의 비교를 통해 보다 정확하고 비용 효율적인 표본추출방법을 제시하고자 수행하였다. 연구에 사용된 표본추출방법으로는 1) 임의추출법, 2) 계통추출법, 3) 선상추출법을 적용하였으며, 각 표본추출방법별로 이동시간, 추정된 재적평균의 표본 오차율, 조사시간, 조사원 규모, 시간당 임금, 표본점 개수 등을 이용하여 표본추출방법에 대한 산림조사의 비용 효율성을 분석하였다. 각 표본추출방법별로 10개의 표본점을 추출하였으며, Bootstrap 기법을 이용하여 표본 강도의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 선상추출법이 임의 및 계통추출법보다 실측된 재적 값과의 재적 편차가 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났고, 산림 조사 비용 측면에서는 목표 표준오차율에 상관없이 임의추출법을 활용한 산림조사가 조사비용이 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 선상추출법과 임의추출법을 통한 산림조사 방법이 계통추출법을 이용한 방법보다 비용 효율적이며 재적의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 사례 연구의 특성상, 연구에서 분석된 결과의 일반화에는 한계가 있어, 향후 국내의 다양한 지역을 대상으로 동일한 방법의 연구가 진행된다면, 국내 산림의 환경적 특성을 반영한 표본추출방법이 제시될 것으로 기대된다. The purpose of this study was to propose the most cost-effective sampling method, by analyzing the cost of forest resource investigation per sampling method for the planned harvesting area of in Chunyang-myeon, Byeonghwa-gun, Gyeongsangbuk-do, Korea. For this study, three sampling methods were selected: random sampling method, systematic sampling method, and line transect method. For each method, sample size, hourly wage, number of sample points, survey time, travel time, the sample error rate of the estimated average volume, and the desired sampling error rate were used to calculate the cost of forest resource inventories. Thus, 10 sampling points were extracted for each sampling method, and the factors required for cost analysis were calculated via a field survey. As a result, the field survey cost per ha using the random sampling method was found to be have the lowest cost, regardless of the desired sampling error rate, followed by the systematic sampling method, and the line transect method.
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