Recently, the necessity of predicting changes for monitoring ocean is widely recognized. In this study, we performed a time series prediction of remote-sensing reflectance (Rrs), which can indicate changes in the ocean, using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. Using GOCI-I data, we trained a multi-scale Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) which is proposed in this study. Validation was conducted using GOCI-II data acquired at different periods from GOCI-I. We compared model performance with the existing ConvLSTM models. The results showed that the proposed model, which considers both spatial and temporal features, outperformed other models in predicting temporal trends of Rrs. We checked the temporal trends of Rrs learned by the model through long-term prediction results. Consequently, we anticipate that it would be available in periodic change detection.
Journal of the korean veterinary medical association
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v.34
no.10
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pp.682-685
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1998
보통미래를 예측하는 사람들은 현재의 사회학, 지정학 그리고 과학기술과 같은 실체들의 정황과 과거의 성과들을 심사숙고 하여 평가함으로써 미래를 예측한다. 이러한 정황증거에 기인하기에 일들의 미래에 대한 예측은 독창성이나 대담성도 요구되지 않고, 실질적으로 상상력이 풍부한 것도 아니며, 분명한 현실의 범주에서 벗어나는 확신할 수 있는 가능성을 많이 가지고 있는 것도 아니다. 그러므로 나는 수의학의 미래에 대한 특별한 청사진을 제시하려 하는 것은 아니다. 다만, 나는 다음 세기에 접근하고 있는 이때에 연구, 교육, 그리고 전문적 직업 서비스 분야에의 수의직능에 적용 가능한 몇 가지 과제와 기회에 관하여 기술하고자 한다.
This study focuses on the sustainable development and intelligence information society, analyzing the results of science and technology forecasts from Korea and Japan for 2040-2050. Future geological environment and disaster technologies are presented, such as base geology, geophysical geological disaster, weather adjustment, $CO_2$ reduction, environmental disaster, and smart ecocity developments. For the future technologies in energy and resources technology, space resources development and nuclear fusion will be realized by 2040 and 2050. Moreover, new material and resource technologies will be applied to replace existing energy and mineral resources by 2040. Japan has introduced intelligent information viewpoints and presented new technologies.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.370-373
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2022
본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.
유망 첨단 기술/제품의 수요 전망 시리즈
본고는 유망 첨단 기술에 관한 기술 수요 및 관련 제품의 시장 수요 전망 자료로서 우리 나라의 기술 수준과 기술 개발 현황을 파악하고, 연구 개발의 타당성을 점검하고자 STEPI가 특정
연구 개발 사업으로 수행한 연구 결과의 일부이다. 앞으로 총 10회에 걸쳐 다음과 같은 테마를 연재할 예정이다. (편집자 주)
1. 화합물 반도체(GaAs)
2. 통합 생산 자동화(CIM) 기술
3. 생명 공학 기술을 이용한 의약품
4. 반도체 제조 장비
5. 레이저 기술
6. 지능형 컴퓨터
7. 중급 항공기
8. 파인 세라믹 소재
9. 신고분자 소재
10. 신금속 소재
Korean Federation of Science and Technology Societies
The Science & Technology
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v.35
no.12
s.403
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pp.6-9
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2002
명왕성 밖에서 거대한 얼음-돌 천체 발견/남공 상공 오존층 작아져/가장 아름다운 물리학 실험 10가지/곤충으로 박테리아 퇴치/인공의 뇌운으로 산불 끈다/전기자동차용 리튬이온전지 개발/박테리아 위성 발사로 생명체 기원 실험/대용량 원자 메모리 기술 개발/세계에서 가장 높은 발전 타워/원자파 레이저로 화산폭발 예측/새 치아를 생물학적으로 자라게 한다/강하고 견고한 에어로겔 제조/유리 속의 분자도 구조를 가졌다
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.201-202
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2018
본 논문에서는 국내에서는 처음으로 이용 고객의 변화를 3년간 추적하여 이용행태를 인지하고 대비하기 위해 적용한 방법으로서, 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. KISTI의 해외과학기술자네트워크(KOSEN : The Global Network of Korean Scientists & Engineers)의 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여명의 의사결정자를 대상으로 해외과학기술자네트워크 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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