• Journal of Information Management
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• v.42 no.3
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• pp.147-165
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• 2011

This paper presents a core meta-tag of OpenURL written in Key/Encoded-Value format in the field of observation research, to distribute the scientific data, produced in many experimentations and observations, on the OpenURL service architecture. So far, the OpenURL hasn't supplied a meta-tag represented scientific data because it has focused on circulation of scholarly and technological information extracted from thesis, proceedings, journals, literatures, etc. The DataCite consortium metadata were analyzed and compared with the Dublin Core metadata, OECD metadata, and Directory Interchange Format metadata to develop a core meta-tag in observation research.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.5_2
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• pp.773-779
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• 2019

We developed the automatic ground deformation monitoring system using Sentinel-1 satellites which is operating by European Space Agency (ESA) for the Korea Peninsula's ground disaster monitoring. Ground deformation occurring over a long-term period are difficult to monitoring because it occurred in a wide area and required a large amount of satellite data for analysis. With the development of satellites, the methods to regularly observe large areas has been developed. These accumulated satellite data are used for time series ground displacement analysis. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) established an automation system for all processes ranging from acquiring satellite observation data to analyzing ground displacement and expressing them. Based on the system developed in this research, ground displacement data on the Korean Peninsula can be updated periodically. In the future, more diverse ground displacement information could be provided if automated small regional analysis systems, multi-channel analysis method, and 3D analysis system techniques are developed with the existing system.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.30 no.2
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• pp.141-151
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• 2019

In this study, we propose a performance analysis of a quadrature-polarimetric(quad-pol) synthetic aperture radar(SAR) system for wide-swath operation mode and compare it with a single-pol system based on the operation mode. To achieve a shorter revisit time for an SAR satellite, we must observe a wide area, and two SAR operation modes exist for this purpose, which are called ScanSAR and SweepSAR. In general, a quad-pol SAR system can obtain a greater variety of information about a target than a single-pol system. Because this system affects system performance parameters, analyzing these effects is required. Based on a performance analysis of the wide-swath quad-pol SAR system, the system parameters and appropriate operation mode can be selected to satisfy the performance requirements.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.18 no.4
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• pp.131-144
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• 2015

This research proposes a prototype for visualizing radar rainfall data using the unity 3D engine. The mashup of radar data with topographic information is necessary for the 3D visualization of the radar data with high quality. However, the mashup of a huge amount of radar data and topographic data causes the overload of data processing and low quality of the visualization results. This research utilized the Unitiy 3D engine, a widely used engine in the game industry, for visualizing the 3D topographic data such as the satellite imagery/the DEM(Digital Elevation Model) and radar rainfall data. The satellite image segmentation technique and the image texture layer mashup technique are employed to construct the 3D visualization system prototype based on the topographic information. The developed protype will be applied to the disaster-prevention works by providing the radar rainfall data with the 3D visualization based on the topographic information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.593-593
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• 2016

최근 기후변화에 따른 국내 기상특성이 변화함에 따라 가뭄, 하천건천화, 홍수 등 물 관련 재해 발생 빈도 및 규모가 점점 커지고 있으며, 세계적으로 홍수 발생 빈도뿐만 아니라 태풍 및 가뭄 발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 광범위한 관측과 정확한 예측 및 즉각적 대처능력 확보를 위한 수재해 관리가 필요한 실정이다. 아울러 급격한 도시화에 따라 내수범람이 빈번하게 발생하기 때문에 재난발생 시 그 피해가 극대화로 직결되고 있어 도시에서 발생할 수 있는 내수범람을 정확하게 예 경보하기 위한 고해상도 실시간 강수관측이 필요하다. 또한, 유역차원의 홍수범람이 빈번하게 발생하고 있으며, 홍수기 홍수통제소의 댐수문 관리에 어려움이 따라 기상관련 재난이 발생할 수 있어, 유역 차원의 정확한 홍수량 예측과 예 경보 시스템 구축을 위해서는 고해상도의 실시간 강수관측을 통한 강수예측 기술이 중요하다. 이를 위해 위성, 레이더, AWS 등 각종 광역 관측 장비로부터 표출되는 데이터를 통합하고, 이를 종합적으로 분석하여 수리수문인자 및 기상인자로 전환할 수 있는 시스템을 개발 할 경우 가뭄, 하천 건천화, 홍수 등을 실시간으로 감시하고 평가 예측 할 수 있는 정보 생산이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 서비스를 위하여 전체적인 시스템을 개발하기에 앞서 가능성을 타진하고 검증할 필요가 있는 주요 구간을 시험하는 개발 기법인 프로토타입을 우선적으로 개발한다. 주요 항목으로는 (1) 지속 산출 격자 자료에 대한 OGC WxS 또는 LOD 서비스 자동 연계, (2) 격자 자료 ?춤형 제공(해상도, 좌표계 등), (3) 기초, 분석 정보 제공 시스템 등을 프로토타입 대상으로 설정하고 웹 기반 수재해 정보 플랫폼 인터페이스를 구현한다. 개발된 플랫폼은 수재해 예측정보의 정확도를 향상시키고 국지적 침수재해 평가 예측 및 지역 맞춤형 재해평가 체계를 실현함으로써 국가 물 관련 재해를 혁신할 수 있는 기술을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.44 no.6
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• pp.557-577
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• 2023

This study defines non-precipitation information as areas with weak precipitation or cloud particles that radar cannot detect due to weak returned signals, and suggests methods for its utilization in data assimilation. Previous studies have demonstrated that assimilating radar data from precipitation echoes can produce precipitation in model analysis and improve subsequent precipitation forecast. However, this study also recognizes the non-precipitation information as valuable observation and seeks to assimilate it to suppress spurious precipitation in the model analysis and forecast. To incorporate non-precipitation information into data assimilation, we propose observation operators that convert radar non-precipitation information into hydrometeor mixing ratios and relative humidity for the Weather Research and Forecasting Data Assimilation system (WRFDA). We also suggest a preprocessing method for radar non-precipitation information. A single-observation experiment indicates that assimilating non-precipitation information fosters an environment conducive to inhibiting convection by lowering temperature and humidity. Subsequently, we investigate the impact of assimilating non-precipitation information to a real case on July 23, 2013, by performing a subsequent 9-hour forecast. The experiment that assimilates radar non-precipitation information improves the model's precipitation forecasts by showing an increase in the Fractional Skill Score (FSS) and a decrease in the False Alarm Ratio (FAR) compared to experiments in which do not assimilate non-precipitation information.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.38 no.2
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• pp.161-171
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• 2017

Observed ground motions are composed of three factors such as, seismic source, attenuation, and site amplification effect. Among them, the site amplification characteristics should be considered significantly when estimating seismic source and attenuation characteristics with more confidence. The site effect is also necessary when estimating not only seismic hazard in seismic design engineering but also rock mechanical properties. This study uses the method of H/V spectral ratio of observed ground motion between target site and reference site called a reference site method. In addition to using the vertical Fourier spectrum of the reference site, we try out the horizontal Fourier spectrum as a new method in this study. We analyze H/V spectral ratio of six ground motions respectively, observed at four sites close to Yedang Reservoir. We then compare site amplification effects at each site using 3 kinds of seismic energies including S waves, Coda waves energy, and background noise. The results suggest that each site showed similar site amplification patterns in S waves and Coda waves energy. However, the site amplification of background noise shows much different characteristics from those of S waves and Coda wave energy, which suggests that the background noises at each site have their own developing mechanism. Each station shows its own characteristics of specific resonance frequency and site amplification properties in low, high and specific resonance frequency ranges. Comparison of the method used in this study to the others that used different methods can provide us with more information about the dynamic amplification of a site characteristics and site classification.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.580-582
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• 2015

본 프레임워크의 기본 방향은 [공공서비스를 제공하기 위한 재난안전 정보를 구현하기 위한 5단계로 피해지역에 설치된 정보수집 장치로부터 관측된 데이터와 현장에 대한 신고 정보를 취득함으로써 1단계 현장의 상황을 감시/관측하여 피해 현황을 인지할 수 있는 정보수집체계를 구축하고 수집된 데이터 중에서 오류 데이터를 정제하고 정보 모델링의 분류와 그룹핑을 통한 2단계 상황정보를 유형화한다. 그리고 유형화된 상황정보와 관련된 사건을 대상으로 일련의 규칙이나 상호관계를 파악하는 3단계 패턴 분석 과정을 통하여 4단계 공공서비스 매체별 특성을 고려하여 변환함으로써 대국민과 유관기관에게 재난안전 정보를 전달하는 5단계 공공서비스로 구현한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.74-79
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• 2017

The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world's first ocean color sensor operated in a geostationary orbit, can be utilized to mitigate damages by monitoring marine disasters in real time such as red tides, green algae, sargassum, cold pools, typhoons, and so on. In this paper, we described a methodology and procedure for processing GOCI data in order to maximize its utilization potential. The GOCI data processing procedure is divided into data reception, data processing, and data distribution. The kinds of GOCI data are classified as raw, level 1, and level 2. "Raw" refers to an unstructured data type immediately generated after reception by satellite communications. Level 1 is defined as a radiance data type of two dimensions, generated after radiometric and geometric corrections for raw data. Level 2 indicates an ocean color data type from level-1 data using ocean color algorithms.