• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.141-152
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• 2008

The 3D building modeling is one of crucial components in constructing 3D geospatial information. The existing methods for 3D building modeling depend mainly on manual photogrammetric processes, which indeed take great amount of time and efforts. In recent years, many researches on 3D building modeling using aerial LiDAR data have been actively performed to aim at overcoming the limitations of existing 3D building modeling methods. Either techniques with interpolated grid data or data fusion with digital map and images have been investigated in most of existing researches on 3D building modeling with aerial LiDAR data. The paper proposed a method of 3D building modeling with LiDAR data only. Firstly, octree-based segmentation is applied recursively to LiDAR data classified as buildings in 3D space until there are no more LiDAR points to be segmented. Once octree-based segmentation is completed, each segmented patch is thereafter merged together based on its geometric spatial characteristics. Secondly, building model components are created with merged patches. Finally, a 3D building model is generated and composed with building model components. The experimental results with real LiDAR data showed that the proposed method was capable of modeling various types of 3D buildings.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.40-40
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• 2022

기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.292-294
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• 1998

멀티미디어 데이터의 중요성과 활용도가 증가하면서, 멀티미디어 데이터를 데이터베이스에서 표현하고 처리하려는 연구가 이루어지고 있다. 하지만, 멀티미디어 데이터를 기존의 데이터베이스에서 처리할 때, 데이터를 분류할 명확한 기준이 없고, 또한 질의어에서 데이터를 표현하고 처리하는 능력이 없으므로 두 가지 사항을 고려해야 한다. 본 논문은 멀티미디어 데이터를 데이터베이스에서 처리하기 위해 필요한 데이터의 모델링 기법을 사용해서 멀티미디어 데이터의 객체를 분류하다. 다음으로, 분류된 멀티미디어 데이터를 SQL에서 지원하기 위해서, 객체간의 시간적, 공간적 관계를 표현할 수 있는 문법들을 제시하고 사용자 질의 결과를 어떻게 나타낼 것인가에 대한 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.119-120
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• 2007

센서 네트워크는 온도, 습도, 무게, 화학물질 밀도 등과 같이 공간적 시간적 상관관계가 있는 데이터를 실시간으로 수집하는 응용에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 1차원과 2차원의 센서 네트워크에서 센서 노드의 작동 확률을 고려한 경우에 데이터 왜곡을 모델링하는 수식을 제시하고 데이터 왜곡을 최소화할 수 있는 최적의 노드 개수에 대한 새로운 계산 결과를 제시한다 계산 결과는 최적의 노드 개수는 패킷의 hop 지연과 관련이 있다는 것을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.809-813
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• 2010

For the purpose of developing a modeling technique for reduced-order dynamics of thermoacoustic instability, we constructed an electrically heated Rijke tube and measured the pressure oscillation inside the tube. Analysing the measured pressure data showed that the instability generated three major oscillation modes, among which the first mode frequency quite well matches the result from a rough acoustic analysis. As a continuing research, a data-based modeling technique for the thermoacoustic instability will be developed in the near future.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.1
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• pp.55-63
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• 2019

In engineering problems, many random variables have correlation, and the correlation of input random variables has a great influence on reliability analysis results of the mechanical systems. However, correlated variables are often treated as independent variables or modeled by specific parametric joint distributions due to difficulty in modeling joint distributions. Especially, when there are insufficient correlated data, it becomes more difficult to correctly model the joint distribution. In this study, multivariate kernel density estimation with bounded data is proposed to estimate various types of joint distributions with highly nonlinearity. Since it combines given data with bounded data, which are generated from confidence intervals of uniform distribution parameters for given data, it is less sensitive to data quality and number of data. Thus, it yields conservative statistical modeling and reliability analysis results, and its performance is verified through statistical simulation and engineering examples.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.1 no.2
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• pp.116-126
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• 1998

I present a datuming scheme for poststack data that uses wavefield depth extrapolation. The method I have developed allows the use of any depth extrapolation technique, such as phase-shift, split-step, and finite-difference extrapolation. I derive the datuming algorithms by transposing and taking the complex conjugate (i.e. taking adjoint) of the corresponding forward modeling operator, which does upward extrapolation from a flat surface to an irregular surface. The exact adjoint relation between the forward modeling operator and the datuming operator is demonstrated algebraically. Testing the poststack datuming algorithms with synthetic data, using several depth extrapolation algorithms, has shown that the method works well.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.157-167
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• 2023

The use of big data for transportation often involves using data that includes personal information, such as the driver's driving routes and coordinates. This study explores the creation of a route choice prediction model using a large dataset from mobile navigation apps using federated learning. This privacy-focused method used distributed computing and individual device usage. This study established preprocessing and analysis methods for driver data that can be used in route choice modeling and compared the performance and characteristics of widely used learning methods with federated learning methods. The performance of the model through federated learning did not show significantly superior results compared to previous models, but there was no substantial difference in the prediction accuracy. In conclusion, federated learning-based prediction models can be utilized appropriately in areas sensitive to privacy without requiring relatively high predictive accuracy, such as a driver's preferred route choice.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.489-489
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• 2022

도시의 가로수들이 열악한 부지 조건과 적절하지 않은 가로수 관리로 인해 죽는 현상이 몇몇 도시에서 발생하고 있다. 열악한 부지 조건과 적절하지 않은 가로수 관리에는 생물학적·기상학적으로 많은 요소들이 있고, 그 밖에 도시 설계로 인한 요인들로 다양하다. 그중 연구지역인 춘천시에서는 가로수가 죽는 원인 중 토양수분이 가장 큰 원인일 것이라고 판단하였다. 토양수분 분포의 시간적 공간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이며, 토양수분 연구는 물순환과정의 특성을 이해하는데 있어서 필수적인 과정이다. 하지만 토양수분 분석은 중요성에 비해 활발한 연구가 이루어지지 않고 있으며, 특히 가로수 토양수분에 대해서는 연구가 없는 실정이다. 따라서 가로수 토양수분 모니터링을 실시하였고, 장기적인 가로수 관리를 위해 모델링을 하였다. 모델링 기초자료 확보를 위한 토양수분 모니터링은 춘천시의 가로수 중 세 군데를 선정해 각각 10, 20, 30 cm에 센서를 설치하였다. 이를 통해 약 1년간의 토양수분 함량 데이터를 수집하였고, 모니터링 지점의 토양을 샘플링 후 분석하여 물리, 화학, 생물성 데이터를 수집하였다. 모델링은 RZWQM(Root Zone Water Quality Model)을 이용하여 시나리오를 구성하였다. 모델링 결과를 활용해 가로수 및 도시 표토 기능을 위협하는 요인을 분석하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.6
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• pp.35-40
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• 2020

As we enter the society of the future, efforts to increase healthy living are a major area of concern for modern people. In particular, the development of technology for a healthy life that combines ICT technology with a competitive healthcare industry environment is becoming the next growth engine. Therefore, in this paper, artificial intelligence-based data analysis of the examination results was applied in the health examination process. Through this, a research was conducted to build a knowledge base modeling that can improve the reliability of the overall judgment. To this end, an algorithm was designed through deep learning analysis to calculate and verify the test result index. Then, the modeling that provides comprehensive examination information through judgment knowledge was studied. Through the application of the proposed modeling, it is possible to analyze and utilize big data on national health, so it can be expected to reduce medical expenses and increase health.