• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.75-75
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• 2017

하천의 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 이러한 합류부에서는 흐름구조와 물의 물리 화학적인 특성이 지속적으로 변화할 수 있고, 침식과 퇴적으로 인한 하상변동과 같은 하도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 하천의 합류부는 두 지류가 만나 형성되는 지역으로 하천생태계에서 매우 중요한 역할을 하는 구간이다. 이러한 합류부 구간의 혼합 매커니즘을 이해하기 위해서는 지류의 다양한 유입조건에 따른 본류와의 수체혼합의 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측에 기반한 공간적인 수체혼합의 패턴 분석의 어려움으로 인해 수리 및 수질 수치모형에 의존하여, 실측자료에 기반하여 지류의 유입에 따른 수체혼합을 공간적으로 분석하는 연구는 매우 제한적이었다. 따라서, 본 연구에서는 ADCP를 활용하여 합류부의 혼합 현상을 규명하는 인자로 유속과 수심 등 기본적인 수리학적 인자들뿐만 아니라 최근 활발하게 연구되고 있는 ADCP의 초음파반사율을 활용하여 상이한 농도의 유사가 혼합되는 양상을 측정하여 합류부의 혼합 특성을 공간적으로 분석하고자 하였다. 초음파반사율은 부유사와 관련되는 인자로 SonTek ADCP 이동식으로 측정된 SNR자료를 확산, 물에 의한 흡수를 고려하여 보정한 후 3차원 혼합거동의 공간적인 분포를 도출하였다. 그리고 초음파반사율을 활용한 방식을 검증하고 지류와 본류의 유입 전후 입도분포를 확인하기 위해 LISST 측정을 수행하였고, 드론 영상을 활용하여 유입 유사의 2차원 공간적인 분포를 확보하여 초음파반사율을 활용한 방법과 비교하였다. ADCP, LISST, 드론의 계측자료는 낙동강과 남강 합류부에서 측정되었고, ADCP로부터 제공되는 유속, 수심자료의 공간적인 분포를 분석하여 합류부의 수리특성을 분석할 수 있었고, 초음파반사율을 유사 혼합의 공간적 특성을 규명하는 인자로 활용하여 본류와 지류의 유입량에 따른 다양한 유사 혼합의 3차원 공간적인 패턴을 분석할 수 있었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.2
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• pp.73-85
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• 2016

Systematic and efficient forestry management is required because of the long-term low profitability of timber production and forest products. In this situation, non-timber forest products can be the solution to secure stable sources of income for workers in the forestry field. However, the existing studies for non-timber forest products focus on effective production and economic analysis and provide plans for increasing the income and improving the marketing system. Therefore, this research intends to analyze the spatial distribution as well as quantitative concentration of non-timber forest production. To achieve this goal, this study examined the regional concentration and dispersion of non-timber forest production in 2001, 2007, and 2014 using the coefficient of localization(CL) and location quotient(LQ) and investigated the change in spatial distribution using spatial statistics. The production of chestnuts generally showed a concentrated pattern in 2014 based on the outputs of the CL and LQ, but the result of spatial autocorrelation indicated a decrease in the spatial concentration. In addition, astringent persimmon showed more concentration from the output of CL than oak mushroom, but Moran's I suggests the opposite. Therefore, it is necessary to examine the spatial distribution to understand and improve the marketing system and intensify the production of forest products.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.4-4
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• 2015

기압 분포의 공간 구조를 이해하고, 그것의 변동을 살펴보는 것은 풍속의 경향을 파악하는 것은 물론, 장기적인 측면에서는 기후변화를 예측하기 위한 기본 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 장기간에 걸쳐 공간적으로 연속적인 관찰이 가능한 20CR(20th Century Reanalysis) 원격탐사 재분석 자료의 지오포텐셜(geopotential) 값을 활용하여 동아시아 지역 기압의 공간 분포를 살펴보았다. 그 결과 특정 범위 내에서 계산되는 기압의 편차 값과 해당 범위를 정의하는 수평 거리 사이의 관계(변동도; variogram)가 멱함수를 따르는 것을 확인하였다. 흥미로운 점은 지난 반세기 동안 멱함수의 계수 값이 풍속과 동일한 패턴으로 변화하는 반면, 지수 값 (프랙탈 차원)은 일정하게 유지되고 있다는 사실이다. 또한, 2000년 이후로는 계절 별로 한랭한 기단 (겨울철)과 온난한 기단 (여름철)이 번갈아가며 동아시아 지역으로 세력을 확장하는 경향을 보였으며, 그로인해 전반적인 기압의 편차가 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.445-452
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• 2008

생태현상에 영향을 미치는 대표적인 환경인자로 방위, 경사, 고도 와 같은 지형인자를 들 수 있다. 따라서 생태현상의 파악 및 예측을 위해서는 이들 지형인자의 분석이 필요하다. 또한 지형인자 분석에 앞서 이용자료의 격자크기를 결정해야한다. 본 연구는 우리나라의 소나무 공간분포와 출현패턴을 생태학적으로 잘 설명하기 위한 DEM의 최적 격자크기를 제안하고, 궁극적으로는 생태적으로 중요한 최적의 공간구획방법을 찾고자하였다. 그 결과, 200m의 격자크기를 갖는 DEM은 주능선에 의해 방위를 동, 서, 남 또는 동, 남으로만 구분한 반면, 1m 격자크기의 DEM은 작은 주능선들에 의해 방위를 동, 서, 남, 북으로 구분하였다. 소나무는 일정규모 이하의 격자크기에서 모든 방위에 나타났지만, 격자크기가 증가함에 따라 북쪽과 남쪽 사면에서의 출현빈도는 점차 감소하였다. 또한, 200m 격자크기에서의 빈도분석은 육안분석에서처럼 소나무가 주로 서쪽과 동쪽 사면에 출현한다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.80-80
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• 2015

만곡부가 연속적으로 발생하는 사행하천은 만곡의 영향으로 2차류가 발생한다. 이러한 2차류의 영향은 하상변동, 제방침식 등의 문제를 발생시켜 사행수로의 흐름특성을 분석하기 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구들은 실규모 하천의 유속측정의 어려움, 측정이 가능한 시설 및 경제적 제한으로 인해 주로 실내실험에서 측정된 자료를 이용하여 분석을 수행하여 흐름조건이 상이한 실제 하천에서 적용성에 한계가 있어 왔다. 본 연구에서는 상세한 3차원 유속 측정이 가능한 최신 계측기기인 초음파도플러유속계(ADCP)를 활용하여 실제하천과 유사한 흐름 상태 및 지형을 재현한 한국건설기술연구원 안동하천실험센터의 사행도 1.2, 1.5, 1.7의 실규모 사행수로에서 횡단면 측정을 수행하였다. 또한 초음파지점유속계(ADV)를 사행도 1.2의 ADCP 측정 단면과 동일한 횡단면에서 측정하여 공간평균된 ADCP 유속자료를 이용한 흐름패턴 분석의 적용성을 검증하였다. 그 결과 공간평균된 ADCP 유속분포는 시간평균한 ADV 유속분포와 다소 크기의 차이는 발생하였지만 패턴은 매우 유사하게 나타났다. 따라서, 공간평균된 ADCP 유속분포를 이용하여 2차류에 의한 흐름패턴 분석을 수행하였다. 2차류 패턴은 만곡의 위치에 따라 매우 복잡한 형태로 나타났다. 2차류에 의한 최대유속선과 최대수심선의 발생위치를 분석한 결과, 만곡의 정점부를 기준으로 만곡 전인 유입부에서는 이격되고 만곡 후인 유출부에서는 유사한 경로를 나타내고 있었다. 이때의 2차류강도(Secondary Current Intensity; SCI)는 만곡의 정점부 부근에서 최대로 증가했다가 다시 감소하는 결과를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.137-142
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• 1995

코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.4
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• pp.78-83
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• 1999

This paper concerns a least square method for pattern optimization of a thinned sensor array in which the squared error between a desired pattern and a synthesized one is minimized. A weighting function is applied in the function with respect to the array visual range for a symmetric and asymmetric configuration for sensor spacing. An exponential weighting function is proposed to control the sidelobes efficiently around the mainbeam and to generate a uniform sidelobe. The resulting pattern may be employed to eliminate incoming interferences distributed uniformly around the array visual range.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.499-501
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• 2002

본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Environment and Ecology Conference
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• 2007.04a
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• pp.86-89
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• 2007

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.2
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• pp.63-79
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• 2008

With the recent development of advanced GIS and complex spatial analysis technologies, the more sophisticated technologies are being required to support the advanced knowledge for solving geographical or spatial problems in various decision support systems. In addition, necessity for research on scientific crime investigation and forensic science is increasing particularly at law enforcement agencies and investigation institutions for efficient investigation and the prevention of crimes. There are active researches on geographic profiling to predict the base location such as criminals' residence by analyzing the spatial patterns of serial crimes. However, as previous researches on geographic profiling use simply statistical methods for spatial pattern analysis and do not apply a variety of spatial and temporal analysis technologies on serial crimes, they have the low prediction accuracy. Therefore, this paper identifies the typology the spatio-temporal patterns of serial crimes according to spatial distribution of crime sites and temporal distribution on occurrence of crimes and proposes STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction) algorithm which predicts the base location of serial crimes more accurately based on the patterns. STA-BLP improves the prediction accuracy by considering of the anisotropic pattern of serial crimes committed by criminals who prefer specific directions on a crime trip and the learning effect of criminals through repeated movement along the same route. In addition, it can predict base location more accurately in the serial crimes from multiple bases with the local prediction for some crime sites included in a cluster and the global prediction for all crime sites. Through a variety of experiments, we proved the superiority of the STA-BLP by comparing it with previous algorithms in terms of prediction accuracy.