• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.37 no.2
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• pp.63-82
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• 2021

This study aims to explore how manufacturing start-up activities from 2000 to 2018 have changed spatially and to predict changes in distribution patterns of future start-up activities. For the analysis, the Census on Establishments microdata from 2000 to 2018 were used, and the manufacturing industry was classified into four detailed industrial groups according to the 40 manufacturing standards presented by the Korea Institute for Industrial Economics and Trade's ISTANS. According to the results, start-up activities in industries that require high technology levels are concentrated in southern Gyeonggi region, and other start-up activities are concentrated outside of the metropolitan area. When the distribution change from 2018 to 2036, extending the trend from 2000 to 2018, it was confirmed that there was a high possibility of a rise in the hierarchy in the future in regions adjacent to regions where start-up activities occur. This study aimed to provide implications for regional policies related to fostering start-ups and creating jobs by dynamically analyzing the location pattern of manufacturing start-ups, which is a major source of job creation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1419-1427
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• 2001

본 논문은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할하고 알고리즘을 제안하였다. Non-rigid object는 형태의 변화가 일정하기 않은 object로서 기존의 분할 알고리즘과는 다른 새로운 분할 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 특히 구름이나 연기와 같이 형태의 변화가 큰 non-rigid object를 자동으로 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 공간분할, 시간분할, 그리고 공간분할과 시간분할의 결합의 세 가지 단계로 구성되어 있다. 공간분할은 영상에서 픽셀의 intensity를 마코프 랜덤 필드로 가정하고 에너지 최소화를 통해 영상을 분할한다. 시간분할은 속도벡터를 기반으로 하여 움직임이 있는 영역만을 분할한다. 마지막으로 공간분할과 시간분할을 결합하여 non-rigid object의 최종적인 분할을 수행한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.474-486
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• 2010

In this paper, we propose a new method for detection moving object contour using spatial and temporal edge. In general, contour pixels of the moving object are likely present around pixels with high gradient value along the time axis and the spatial axis. Therefore, we can detect the contour of the moving objects by finding pixels which have high gradient value in the time axis and spatial axis. In this paper, we introduce a new computation method, termed as temporal edge, to compute an gradient value along the time axis for any pixel on an image. The temporal edge can be computed using two input gray images at time t and t-2 using the Sobel operator. Temporal edge is utilized to detect a candidate region of the moving object contour and then the detected candidate region is used to extract spatial edge information. The final contour of the moving object is detected using the combination of these two edge information, which are temporal edge and spatial edge, and then the post processing such as a morphological operation and a background edge removing procedure are applied to remove noise regions. The complexity of the proposed method is very low because it dose not use any background scene and high complex operation, therefore it can be applied to real-time applications. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional contour extraction methods in term of processing effort and a ghost effect which is occurred in the case of entropy method.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2D
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• pp.267-273
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• 2009

To predict the urban growth trend and to prevent the metropolitan problems, it is important to track the spatio-temporal changes in the urban spatial structure. Commuting is inevitable and regular activities emerging in the metropolitan region. Therefore, it can be a useful to examine the interregional interaction and the urban spatial change. The purpose of this study is to investigate the urban interaction between Seoul and cities around Seoul Metropolitan Region, and GIS functions helped analysis and visualized results. An analysis of current commuting data using the Gravity Model suggests that the interaction between Seoul and its peripheral cities has been intensified from 1990 to 2000 and that the urban interaction was closely related to the distance. And the southward distribution of the cities having a strong interaction with Seoul accounts for the imbalance in growing of Seoul Metropolitan Region.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.3 no.3
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• pp.171-176
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• 2001

25만 여종에 달하는 지구상의 식물은 생물권의 무수한 환경변화 속에서 종을 유지할 수 있도록 다양한 유전적인 진화를 통하여 지구상에 정착하였다. 이들 식물이 생육하고 있는 기상환경은 매우 다양하며, 생장과정에서 수많은 환경변화를 시간적ㆍ공간적으로 경험하게 된다. 생육 환경이 변화하면 식물의 형능적, 생리적, 생합성적 특성이 변화하는 반응이 나타난다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.73-73
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• 2011

일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.305-310
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• 1999

본 논문에서는 기존의 선형 견인 어레이 방법인 FFTSA기법에서의 여러 가지 환경적 요인에 대한 입사각 추정 성능의 변화에 대해서 고찰하여 보았다. 즉, 시간 및 공간적 코히어런스 주기 변화에 대한 추정 성능 변화와 견인 센서 어레이가 가져야 하는 직선 경로에서 주위의 환경적 요인으로 인해 직선 방향을 중심으로 이탈된 발진 경로, 또는 진동경로가 발생되는 시스템 에러주기 변화에 대한 추정 성능의 변화에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입사각 추정 성능의 변화를 살펴보았다. 또한 비선형 특성을 지니는 견인 배열 센서 어레이인 Conformal array를 FFTSA기법에 적용했을 경우 환경적 요인에 의한 입사각 추정 성능의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존의 FFTSA기법과 비교하여 보았다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.133-134
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• 2003

도시지역에서 관찰되는 대기오염현상은 거의 예외 없이 대단히 복잡한 양상을 띈다. 그 결과 모델링을 통하여 도시지역의 대기오염현상을 정확히 묘사하는 것은 매우 어렵다. 주가변동, 기상변화 등의 다양한 시간(/공간) 스케일을 지니는 복잡한 현상도 충분히 긴 시간(/ 공간)에 대해 평균을 칠할 경우 일반적으로 비교적 단순한 경향을 보인다. 1990년부터 2001년까지 서울지역에 대한 관측자료를 분석해본 결과, 대기오염현상 역시 예외는 아닌 것으로 나타났다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.354-354
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• 2011

금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.9 no.3
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• pp.155-164
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• 1997

A comprehensive and systematic field monitoring program was initiated since October 1989, in order to investigate the temporal and spatial variation of shoreline position at northern part of Pea Island, North Carolina. Aerial photographs were taken every two months on the shoreline extending from the US Coast Guard Station at the northern end of Pea Island to a point 6 miles to the south. Aerial photographs taken were digitized initially to obtain the shoreline position data. in which a wet-dry line visible on the beach was used to identify the position of shoreline. Since the wet-dry line does not represent the “true" shoreline .position but includes the errors due to the variations of wave run-up heights and tidal elevations at the time the photos taken, it is required to eliminate the tide and wave runup effects from the initially digitized shoreline .position data. Runup heights on the beach and tidal elevations at the time the aerial photographs taken were estimated using tide data collected at the end of the FRF pier and wave data measured from wave-rider gage installed at 4 km offshore, respectively A runup formula by Hunt (1957) was used to compute the run-up heights on the beach from the given deepwater wave conditions. With shoreline position data corrected for .wave runup and tide, both spatial and temporal variations of the shoreline positions for the monitoring shoreline were analyzed by examining local differences in shoreline movement and their time dependent variability. Six years data of one-mile-average shoreline indicated that there was an apparent seasonal variation of shoreline, that is, progradation of shoreline at summer (August) and recession at winter (February) at Pea Island. which was unclear with the uncorrected shoreline position data. Determination of shoreline position from aerial photograph, without regard to the effects of wave runup and tide, can lead to mis-interpretation for the temporal and spatial variation of shoreline changes.nges.