• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.

• Spatial Information Research
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• v.2 no.2
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• pp.175-188
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• 1994

A competitive learning network was proposed as unsupervised training method of remote sensing data, Its performance and computational re¬quirements were compared with conventional clustering techniques such as Se¬quential and K - Means. An airborne remote sensing data set was used to study the performance of these classifiers. The proposed algorithm required a little more computational time than the conventional techniques. However, the perform¬ance of competitive learning network algorithm was found to be slightly more than those of Sequential and K - Means clustering techniques.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.30 no.6
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• pp.270-285
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• 2018

The behavior of wave-induced pore water pressure inside the rubble mound and seabed, and the resultant structure failure are investigated, which are used in design of the composite breakwater representing the coastal and harbor structures. Numerical simulation techniques have been widely used to assess these behaviors through linear and nonlinear methods in many researches. While the combination of strongly nonlinear analytical method and turbulence model have not been applied yet, which can simulate these characteristics more accurately. In this study, olaFlow model considering the wave-breaking and turbulent phenomena is applied through VOF and LES methods, which gives more exact solution by using the multiphase flow analytical method. The verification of olaFlow model is demonstrated by comparing the experimental and numerical results for the interactions of regular waves-seabed and regular waves-composite breakwater-seabed. The characteristics of the spatial distributions of horizontal wave pressure, excess-pore-water pressure, mean flow velocity and mean vorticity on the upright caisson, and inside the rubble mound and seabed are discussed, as well as the relation between the mean distribution of vorticity size and mean turbulent kinetic energy. And the stability of composite breakwater are also discussed.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.19 no.5
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• pp.467-475
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• 2007

This study compared the sea surface wind pattern between model results from KMA operational model (RDAPS) and observational results from QuikSCAT in the 2005-2006 year. The mean spatial distributions of sea surface wind show the prominent seasonal patterns of summer and winter season adjacent to Korean Peninsular. The statistical analysis also shows well seasonal variation of sea surface wind patterns between model and observation results. The BIAS value represents less than -0.5 m/s and -1 m/s in summer and winter seasons, respectively. The spatially averaged correlation coefficient shows larger than 0.7 and 0.8 in summer and winter seasons, respectively. The correlation coefficient of winter season shows higher value than that of summer season in the comparison between model and observation. This results show that the RDAPS model simulate well strong sea surface wind in winter season rather than weak sea surface wind in summer season.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.9 no.1 s.17
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• pp.19-25
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• 2001

Satellite remote sensing, with its synoptic coverage, is used to evaluate the trophic state of large reservoir for agriculture in Kum River basin. The prediction model for chlorophyll-${\alpha}$ which was derived from Daecheong reservoir was applied to four LANDSAT TM imageries to generate a distribution map of trophic state. The chlorophyll-${\alpha}$ model was found to be reasonably reliable predictors for average trophic state value of reservoir. LANDSAT TM imagery data appears to have great utility in assessing trophic state of reservoir.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39A no.8
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• pp.437-444
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• 2014

In this paper, we propose a path loss model with the multiple antennas and doppler shift for high speed railroad communication. Path loss model is very important in order to design consider diverse characteristic in high-speed train communication. Currently wireless communication systems use the multiple antennas in order to improve the channel capacity or diversity gain. However, until recently, many researches on path loss model only consider geographical environment between the transmitter and the receiver. There is no study about path loss model considering diversity effect and doppler shift. In order to make average residuals considering doppler shift we use tuned free space path loss model which is utilized for measurement results at high speed railroad. The environment of high speed rail is mostly at viaduct and flatland over than 50 percent. And in order to make average residuals considering multiple antenna we use theoretical estimation of diversity gain with MRC scheme. proposed model predict loss of received signal by estimating average residuals between diversity effect and doppler shift.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.37 no.11
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• pp.32-41
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• 2000

A new anatomical head model was implemented based on the MR and CT images of the head of a volunteer whose head shape is close to the domestic standard. In order to compare SARs (specific absorption rates) of heads with different shapes, we calculated SARs in the two anatomical head models. The one is the new model and the other is that of the black race and was made at National Library Medicine in USA. The head model and a phone model were arranged in the computational space to be the touch or cheek position of CENELEC (European Committee for Electrotechnical Standardisation) and FCC guidelines. From the obtained results, we can see that the smaller head produces the higher whole head-averaged SAR. However, it seems that the localized SAR averaged over 1 g or 10 g is more dependent on the shape of the auricle rather than that of the head size.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.430-430
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• 2017

본 연구에서는 유역모델링 시 오염원 산정의 공간적 범위를 합리적으로 고려하기 위해서, 유역모델링을 위한 소유역 구분간의 공간해상도를 유역의 오염부하량 산정을 위한 공간단위 수준으로 설정하여 새만금호 유역수질모델링을 실시하였다. 모형 구축은 HSPF (Hydrological Simulation Program - Fortran)를 이용하였으며, 오염부하량 산정단위인 리 동의 행정경계, 수치표고모델(DEM), 농경지 배수로 등 구조물들을 고려하여 새만금 유역을 대상으로 804개의 소유역을 구분 적용하였다. 소유역 세분화에 따른 계산량을 고려하여 효과적인 모델 구동을 위해 만경유역 7개, 동진유역 7개, 연안유역 3개 (총 17개)의 서브모델로 모의시스템을 구성하여 상류에서 하류로 서브모델을 순차적으로 보 검정 및 모의하도록 구현하였다. 유량 보 검정은 14개소 수문측정자료(2009~2013)와 자동보정기법을 적용하여 수행하였다. 유량보 검정결과 NSE (Nash-Sutcliffe coefficient)가 0.66~0.97, PBIAS가 -31~16.5%, $R^2$는 0.75~0.98의 범위를 보여 모형의 적용성을 확인할 수 있었다. 한편, 수질 보 검정의 경우 29개소 수질측점을 대상으로 온도, DO, BOD, TN, TP의 항목에 대해 유량보정과 같은 기간에 대해 수동보정을 실시하였다. 수질결과는 일부 상류유역에서 갈수기시 모의값이 다소 불안정한 부분이 발견되나 대체로 각 측점의 수질에 대한 시간적 변동 패턴과 평균적 수질은 합리적으로 모의하는 것으로 나타났다. 공간세분화에 따른 모델링결과를 선행연구들과 비교한 결과, 유량부문에서 우수성을 보였으나 수질부문은 비슷한 수준으로 나타났다. 본 연구는 향후 유역 오염원, 수자원 운영 등에 관한 정밀 자료 확보 시 이를 고려하는 고도화된 수문 수질 모델링 개발 및 구축에 적용될 수 있는 시스템으로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.411-411
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• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_1
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• pp.1573-1587
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• 2021

A Drone image is an ultra-high-resolution image that is several or tens of times higher in spatial resolution than a satellite or aerial image. Therefore, drone image-based remote sensing is different from traditional remote sensing in terms of the level of object to be extracted from the image and the amount of data to be processed. In addition, the optimal scale and size of data used for model training is different depending on the characteristics of the applied deep learning model. However, moststudies do not consider the size of the object to be found in the image, the spatial resolution of the image that reflects the scale, and in many cases, the data specification used in the model is applied as it is before. In this study, the effect ofspatial resolution and image size of drone image on the accuracy and training time of the semantic segmentation deep learning model of six wintering vegetables was quantitatively analyzed through experiments. As a result of the experiment, it was found that the average accuracy of dividing six wintering vegetablesincreases asthe spatial resolution increases, but the increase rate and convergence section are different for each crop, and there is a big difference in accuracy and time depending on the size of the image at the same resolution. In particular, it wasfound that the optimal resolution and image size were different from each crop. The research results can be utilized as data for getting the efficiency of drone images acquisition and production of training data when developing a winter vegetable segmentation model using drone images.