Ocean salinity affects ocean circulation on a global scale and low salinity water around coastal areas often has an impact on aquaculture and fisheries. Microwave satellite sensors (e.g., Soil Moisture Active Passive [SMAP]) have provided sea surface salinity (SSS) based on the dielectric characteristics of water associated with SSS and sea surface temperature (SST). In this study, a Light Gradient Boosting Machine (LGBM)-based model for generating high resolution SSS from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data was proposed, having machine learning-based improved SMAP SSS by Jang et al. (2022) as reference data (SMAP SSS (Jang)). Three schemes with different input variables were tested, and scheme 3 with all variables including Multi-scale Ultra-high Resolution SST yielded the best performance (coefficient of determination = 0.60, root mean square error = 0.91 psu). The proposed LGBM-based GOCI SSS had a similar spatiotemporal pattern with SMAP SSS (Jang), with much higher spatial resolution even in coastal areas, where SMAP SSS (Jang) was not available. In addition, when tested for the great flood occurred in Southern China in August 2020, GOCI SSS well simulated the spatial and temporal change of Changjiang Diluted Water. This research provided a potential that optical satellite data can be used to generate high resolution SSS associated with the improved microwave-based SSS especially in coastal areas.
최근 들어 국내에서도 홍수에 의한 재산과 인명피해를 최소화하기 위해 지역특성에 알맞은 홍수지도를 제작 중에 있으며, 주로 LiDAR를 이용하여 홍수지도 지형자료를 구축하고 있다. 그러나 이에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 이미 전국적으로 구축된 수치지형도를 이용한 홍수지도 지형자료 구축의 가능성과 타당성을 검증의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 수치지형도를 이용한 홍수지도제작시 가장 핵심이 되는 정확한 지형자료구축을 위해서 Breakline처리기법과 하천종횡단자료 연계방안을 중심으로 구리시 일부지역을 대상으로 DEM을 시범제작 하였다. 수치지형도와 LiDAR를 이용하여 구축한 DEM을 검수점을 통한 RMSE오차를 이용하여 수직위치정확도를 비교분석하였다. 분석을 위하여 선행연구(홍수지도제작, 2002)에서 검수점으로 사용한 9점과 제방부분의 실측한 9점을 본 연구의 검수점으로 사용하였다. 비교 결과 RMSE가 수치지형도 DEM의 경우 ${\pm}2.658m$이고, LiDAR DEM의 경우 ${\pm}3.430m$로 나타났다. 두 자료 모두 알려진 오차범위보다 훨씬 높은 오차가 발생함을 알 수 있었다. 향후 수치지형도를 이용한 효율적인 홍수지도 지형자료 구축을 위해서는 수치지형도의 신속하고 지속적인 갱신이 필요할 것이며, 현재 도시지역에만 구축되어 있는 1:1,000 수치지형도를 주변 하천지역까지 확대해서 구축해야 할 필요성이 있을 것으로 사료된다. 아울러 도입초기단계의 LiDAR 측량기술의 보급과 관련모델의 기술의 발달로 인하여 정확도 높은 DEM이 요구된다면 고밀도의 방대한 양의 LiDAR 자료로 DEM을 구축하는 것이 바람직하다고 사료된다.및 이용대책을 수립하는 데 활용될 수 있다., $1,000-2,000{\mu}g\;g^{-1}$), 나머지 177종 식물은 살초활성을 나타내지 않았다. 높은 살초활성을 나타낸 식물로부터 분리되는 천연활성물질들은 향후 새로운 제초제 개발을 위한 모화합물 제공, 상호대립억제 작용성을 갖는 작물 품종 개발 혹은 개량에의 활용, 그리고 친환경 유기농업용 잡초방제에의 활용이 기대된다.내(皮膚上皮組織內)의 Langerhans cell내(內)의 Birbeck granule에 비(比)해 수적(數的)으로 현저히 감소(減少)되어 있었다. 그러나 Thy-1 양성(陽性) dendritic cell에서 볼 수 있는 dense-core 과립(顆粒)은 별변화(別變化)없이 쉽게 관찰(觀察)될 수 있었다. 조직배양(組織培養)을 한 견(犬)의 keratinocyte에 대(對)해 사람 pemphigus vulgaris의 항체(抗體)로 반응(反應)시킨 후 protein-A gold(15 nm)로 표식(標識)시킨 바 제일 바깥 상층(上層)의 keratinocyte에 있어서 세포막표면(細胞膜表面)을 따라 표식(標識)되어 세포막항원(細胞膜抗元)을 나타내었으며, 이와 같은 소견(所見)으로 미루어 정상피부(正常皮膚) 중층편평상피세포(重層扁平上皮細胞)에서도 동일(同一)한 소견(所見)을 관찰(觀察)할 수 있다고 본다.al remnants, Resorption of fetus로 관찰된 것이다. Fetal death는 수정후 $14{\sim}18$일까지의 사망으로써 Maceration of fetus로 관찰되는 것이다. 통계학적 분석은 각 Group의 착상 을과 자궁 내 사망 율을 산출할 때에는 각 임신마우스에 따라 발생빈도가 크
Je-Seung WOO;Sun-Gi HONG;Sang-Kyoung YOO;Hoe Kyoung KIM
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.3
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pp.85-96
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2023
This study developed and evaluated a safe route guidance service for electric personal assistive mobility device used mainly by the mobility impaired people to improve their mobility. Thirteen underlying factors affecting the mobility of electric personal assistive mobility device have been derived through a survey with the mobility impaired people and employees in related organizations in Busan Metropolitan City. After assigning safety scores to individual factors and identifying the relevant factors along routes of interest with an object detection AI model, the safe route for electric personal assistive mobility device was provided through an optimal path-finding algorithm. As a result of comparing the general route of T-map and the recommended route of this study for the identical routes, the latter had relatively fewer obstacles and the gentler slope than the former, implicating that the recommended route is safer than the general one. As future works, it is necessary to enhance the function of a route guidance service based on the real-time location of users and to conduct spot investigations to evaluate and verify its social acceptability.
Recently, many interests in the economic contribution of performing arts for the city's tourist attractions have been increasing, and the policy projects supporting surtitle for foreign tourists are expanding. Therefore, the purpose of this study is to explore the acceptance process of subtitle systems using the TAM(Technical Acceptance Model) to understand the influential relations of factors affecting the viewing of the performance of subtitling service by foreign tourists. Data for empirical analysis were collected in a survey of foreign tourists who had experienced performance subtitles with smart pads in three languages. The results of this study are as follows. First, the higher the information system quality of the performance subtitles, the higher the perceived usefulness of the subtitles. Second, for Korean performances, the decreasing level of both the performance-based risk and the psychological risk has a positive influence on the viewing intent. But, the decreasing level of the financial risk has a negative influence on the viewing intent. Third, the decreasing level of performance risk has a positive influence on the perceived usefulness, while the decreasing level of psychological risk has a negative influence on the perceived usefulness. Finally, the psychological risk has the moderating effect of the viewing intention, which it has a negative influence on the perceived usefulness.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.2
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pp.156-172
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2014
This research measures and compares on-site net radiation energy, air temperature, wind speed, and surface temperature considering various spatial characteristics with a focus on land use types in urban areas in Changwon, Southern Gyeongsangnam-do, to analyze the accuracy of an ENVI-met model, which is an analysis program of microclimate. The on-site measurement was performed for three days in a mobile measurement: two days during the daytime and one day during the nighttime. The analysis using the ENVI-met model was also performed in the same time zone as the on-site measurement. The results indicated that the ENVI-met model showed higher net radiation than the on-site measurement by approximately $300Wm^{-2}$ during the daytime whereas the latter showed higher net radiation energy by approximately $200Wm^{-2}$ during the nighttime. The temperature was found to be much higher by approximately $2-6^{\circ}C$ in the on-site measurement during both the daytime and nighttime. The on-site measurement also showed higher surface temperature than the ENVI-met by approximately $7-13^{\circ}C$. In terms of the wind speed, there was a significant difference between the results of the ENVI-met model and on-site measurement. As for the correlation between the results of the ENVI-met model and on-site measurement, the temperature showed significantly high correlation whereas the correlations for the net radiation energy, surface temperature, and wind speed were very low. These results appear to be affected by excessive or under estimation of solar and terrestrial radiation and climatic conditions of the surrounding areas and characteristics of land cover. Hence, these factors should be considered when applying these findings in urban and environment planning for improving the microclimate in urban areas.
In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens' or commuters' convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4×4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5℃, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4×4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4×4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitoring of public transport facilities and emergency situation response services on the basis of congestion. However, the data have been collected by selecting one side of the entrances as the subject of analysis, and the data collected for a short period of time have been applied to the prediction. There exists the limitation that the verification of application in other environments needs to be carried out. In the future, it is expected that more reliability will be provided for the proposed model if experimental data is sufficiently collected in various environments or if learning data is further configured by measuring data in other sensors.
Kim, Yeonjoong;Kim, Taewoo;Kim, Dongkyum;Yoon, Jongsung
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.8
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pp.627-636
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2020
Debris flow disasters primarily occur in mountainous terrains far from cities. As such, they have been underestimated to cause relatively less damage compared with other natural disasters. However, owing to urbanization, several residential areas and major facilities have been built in mountainous regions, and the frequency of debris flow disasters is steadily increasing owing to the increase in rainfall with environmental and climate changes. Thus, the risk of debris flow is on the rise. However, only a few studies have explored the characteristics of flooding and reduction measures for debris flow in areas designated as steep slopes. In this regard, it is necessary to conduct research on securing independent disaster prevention technology, suitable for the environment in South Korea and reflective of the topographical characteristics thereof, and update and improve disaster prevention information. Accordingly, this study aimed to calculate the amount of debris flow, depending on disaster prevention performance targets for regions designated as steep slopes in South Korea, and develop an independent model to not only evaluate the impact of debris flow but also identify debris barriers that are optimal for mitigating damage. To validate the reliability of the two-dimensional debris flow model developed for the evaluation of debris barriers, the model's performance was compared with that of the hydraulic model. Furthermore, a 2-D debris model was constructed in consideration of the regional characteristics around the steep slopes to analyze the flow characteristics of the debris that directly reaches the damaged area. The flow characteristics of the debris delivered downstream were further analyzed, depending on the specifications (height) and installation locations of the debris barriers employed to reduce the damage. The experimental results showed that the reliability of the developed model is satisfactory; further, this study confirmed significant performance degradation of debris barriers in areas where the barriers were installed at a slope of 20° or more, which is the slope at which debris flows occur.
In this study, we coupled a computation fluid dynamics (CFD) model to the local data assimilation and prediction system (LDAPS), a current operational numerical weather prediction model of the Korea Meteorological Administration. We investigated the characteristics of fine particulate matter (PM2.5) distributions in a building-congested district. To analyze the effects of road emission on the PM2.5 concentrations, we calculated road emissions based on the monthly, daily, and hourly emission factors and the total amount of PM2.5 emissions established from the Clean Air Policy Support System (CAPSS) of the Ministry of Environment. We validated the simulated PM2.5 concentrations against those measured at the PKNU-AQ Sensor stations. In the cases of no road emission, the LDAPS-CFD model underestimated the PM2.5 concentrations measured at the PKNU-AQ Sensor stations. The LDAPS-CFD model improved the PM2.5 concentration predictions by considering road emission. At 07 and 19 LST on 22 June 2020, the southerly wind was dominant at the target area. The PM2.5 distribution at 07 LST were similar to that at 19 LST. The simulated PM2.5 concentrations were significantly affected by the road emissions at the roadside but not significantly at the building roof. In the road-emission case, the PM2.5 concentration was high at the north (wind speeds were weak) and west roads (a long street canyon). The PM2.5 concentration was low in the east road where the building density was relatively low.
Kim, Mi-Hui;Na, Hyun-Jung;Chae, Ki-Joon;Bang, Hyo-Chan;Na, Jung-Chan
Journal of KIISE:Information Networking
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v.32
no.3
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pp.279-290
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2005
Recently, as the serious damage caused by DDoS attacks increases, the rapid detection and the proper response mechanisms are urgent. However, existing security mechanisms do not effectively defend against these attacks, or the defense capability of some mechanisms is only limited to specific DDoS attacks. In this paper, we propose a detection architecture against DDoS attack using data mining technology that can classify the latest types of DDoS attack, and can detect the modification of existing attacks as well as the novel attacks. This architecture consists of a Misuse Detection Module modeling to classify the existing attacks, and an Anomaly Detection Module modeling to detect the novel attacks. And it utilizes the off-line generated models in order to detect the DDoS attack using the real-time traffic. We gathered the NetFlow data generated at an access router of our network in order to model the real network traffic and test it. The NetFlow provides the useful flow-based statistical information without tremendous preprocessing. Also, we mounted the well-known DDoS attack tools to gather the attack traffic. And then, our experimental results show that our approach can provide the outstanding performance against existing attacks, and provide the possibility of detection against the novel attack.
In this study, the changes of the sunshine environment due to the construction of buildings were analyzed by season. Using a geographic information system (GIS) data, the topography and the buildings were constructed around Pukyong National University (PKNU) in Busan. The numerical model was performed for a week in each season, before and after the construction of buildings. Even before the construction of the high-rise building complex, the area of sunshine block is wide due to the apartment complex located in the southeast of the PKNU campus and the mountain in the south. After the construction, the sunshine-blocked area became wider after the sunrise and before the sunset. The area of sunshine block after 1 hour at sunrise increased by 1.60%, 1.50%, 1.58% and 1.36% in the vernal equinox, summer solstice, autumnal equinox and winter solstice, respectively. The building complex in the east (south) of the PKNU campus made shadow in more than 1,000 m (750 m) toward the west (east) just before the sunrise (sunset). Especially, the sunshine duration in PKNU campus decreased by 46.61%, 22.75%, 58.56%, and 11.31% in the vernal equinox, summer solstice, autumnal equinox and winter solstice, respectively. The analysis of the sunshine duration for a dormitory building showed that the construction of the building complex in the south of the PKNU campus reduced the sunshine area of the western (southern) wall of the dormitory by 30.91% (49.45%) for a winter week.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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