• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.23 no.4
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• pp.1006-1015
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• 1998

In general, attenuation at frequencies over 20GHz is mainly due to absorption by satmospheric gases, rain, and snow. Among this factors rain become an important limiting factor. Rain attenuation is highly influenced by rainfall-intensity and it varies over time and space. Thus it is requeired to obtain spatial and temporal data of rainfall-intensity for precise prediction of rainfall attenuation. In this paper, rainfall intensity of thiry-two measurement sites in South Korea excluding JeiJdo Islands over recent ten years is obtained and the regional relation between rainfall-intensity and percent of time is analyzed. Also we present the new method about rainfall-intensity cumulative distribution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.928-930
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• 2004

명령어간의 데이터 종속 관계는 동적으로 스케줄 되는 파이프라인 프로세서의 병렬 처리에 중요한 장애로 남아 있다. 마이크로프로세서의 데이터 종속에 기인한 파이프라인 대기 시간을 줄일 대표적인 두 가지 방법으로 생성 값의 지역성에 기초를 둔 데이터 값 예측과 공간 지역성에 기반으로 예측하는 주소 예측이 있다. 본 논문에서는 성능 개선을 위해 이 두 가지 기술을 독립적으로 수행하는 것 보다 혼합한 형태의 예측이 더 좋은 예측 정확성이 나타나는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.293-293
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• 2022

가뭄은 시간적 지속성이 타 재난에 비해 길고 공간적 피해의 범위와 편차가 크다는 점에서 지역적 특성과 가뭄대응역량에 맞는 적절한 대응과 대책 마련이 필수적이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 바 있는 지역적 가뭄복원력평가 방법론을 기준으로, 가뭄복원력 평가 인자의 민감도 분석을 실시하였다. 가뭄복원력평가 인자는 4Rs (Robustness, Redundancy, Resourcefulness, Rapidity)을 기준으로 총 18개의 지표로 구성되어 있으며, 18개 지표를 산출하는 과정에서 활용되는 세부자료는 정량자료 19개와 담당자 설문조사를 통해 산정되는 정성자료 8개를 포함하여 총 28개가 존재한다. 본 연구에서는 국내 지자체의 복원력 평가 결과 기준, 등급별 1-2개 지자체를 민감도 분석의 대상으로 설정하고, 19개 정량자료 각각의 비율적 변화에 따른 복원력 결과의 변동성을 정량화하여 도출하였다. 또한 19개 정량자료 중, 연관성 및 계층적 관계성이 존재하는 주요 자료 그룹을 구분하고, 대상 자료의 동시적, 연쇄적 변화에 따른 복원력 평가 결과의 영향도를 정성, 정량적으로 평가하였다. 분석 결과 가뭄 복원력에 기여하는 인자의 변화에 따라 가뭄 복원력의 증감 정도가 지자체 별도 상이하게 나타남을 확인할 수 있었다. 도출된 민감도 분석 결과는 지자체의 현재 가뭄대응역량지표를 기준으로, 가뭄 복원력을 증가시키기 위한 효율적 대책 및 계획 수립을 위한 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.53 no.1
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• pp.47-55
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• 2011

기후변화는 피할 수 없으며 다음 세기에도 계속될 것이다. 이는 생태계와 토지와 물과 같은 자연자원의 이용에도 영향을 미칠 것이다. 연구 결과에 의하면 아프리카는 낮은 경제수준과 지역적 다양성으로 인하여 기후변화에 가장 취약한 지역 중의 하나이다. 짐바브웨는 한계농지가 황폐화가 되는 등 농업분야가 특히 기후변화에 취약하다. 본 논문에서는 짐바브웨의 주요 옥수수 재배지역에 대하여 기후변화가 옥수수의 필요수량에 미치는 영향을 공간적 및 시간적으로 분석하였다. 미래 기후예측은 HadCM3 전지구 모형 결과에 change factor를 곱하여 추정하였다. 배출가스 시나리오는 A2b 및 B2a를 선정하였고, 시간대는 2020s, 2050s 및 2080s 각각 30년간에 대하여 분석하였다. 기준작물 증발산량은 Penman-Monteith 공식으로, 순관개량은 CROPWAT 모형을 이용하여 구하였다. 순관개량의 공간적인 분석은 GIS를 이용하였다. 분석 결과 대상지역은 강우량이 감소하고 관개의 필요성이 크게 증가할 것으로 나타났다. 2080s의 필요수량은 기준년도 (1961-1990)에 비하여 93 내지 115 % 증가할 것으로 예측되었다. 이 증가는 기온의 증가와 강우량의 감소에 기인한다. 대상 지역에 대한 기후변화 대응 전략 수립과 영향 저감대책에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 하겠다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.39 no.3
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• pp.321-343
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• 2004

In principal, the original form of Eupchi landscape in Naepo reflects a traditional idea regarding direction as a connection with one's fortune and naturalization strategy of power. In reality, the weight for the landscape inside the castle town was distinct by locality according to the conditions of natural geographies and main function of the castle town. In other words, the traditional Eupchi landscape was shaped under the fixed principles but it was simultaneously reflecting the local temporality and spatiality. As Chosun Dynasty went under the Japanese colonization, Eupchi in the traditional period started to evolve into a modem city. That is to say, the traditional Eupchi as a political place became to change into the center of capital accumulation, stronghold of economy and education, and center of town beyond the function as a place for government and administration. Therefore, the process of change from the landscape of Eupchi to a modem city was a kind of revolution in the form and function, and it was also a very rapid rearrangement of social space. The disparate element of landscape and double social space worked as a vital inertial element in the urban structure of Naepo area until the post independence and evolution of landscape.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.19 no.4
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• pp.697-711
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• 2013

Hwaseong serial murders are not now having any significant concern either with Hwaseong City or Dongtan New Town, a region in Hwaseong City, both spatial and temporal manners. However, despite that, people have come to see Hwaseong City with negative ideas as the mass media drove the people to do so. In this study, how films and newspaper articles have created those negative images of Hwaseong City was investigated and afterwards, residents and students living in Dongtan New Town had interviews on what they think about the negative regional images. The study, then, worked on a mental map and others based on what it learned from the interviews. Regional identity confusion is now being discovered out of the people's resistance against the negative images of the city and through such research process described before, the study discussed this regional identity confusion caused by living as residents in Hwaseong and living as residents in Dongtan New Town. In addition, the study revealed sense of place of Dongtan New Town and aspects of the regional identity confusion with this Dongtan New Town growing both with symbolic meanings as a place of murders, an awful crime, and spatial meanings as another place of dynamic developments and improvements.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.101-106
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• 1993

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.6
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• pp.111-117
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• 2023

There is a lot of research on using a combination of graph neural networks and recurrent neural networks as a way to account for both temporal and spatial dependencies. In particular, graph neural networks are an emerging area of research. Seoul's bicycle rental service (aka Daereungi) has rental stations all over the city of Seoul, and the rental information at each station is a time series that is faithfully recorded. The rental information of each rental station has temporal characteristics that show periodicity over time, and regional characteristics are also thought to have important effects on the rental status. Regional correlations can be well understood using graph neural networks. In this study, we reconstructed the time series data of Seoul's bicycle rental service into a graph and developed a rental prediction model that combines a graph neural network and a recurrent neural network. We considered temporal characteristics such as periodicity over time, regional characteristics, and the degree importance of each rental station.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.169-169
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• 2011

토양수분의 시공간적 분포는 수문 및 침식 모형 등에 중요한 근거를 제공하는 동시에 사면에서의 증발과 강우형성, 강우로 내려온 물이 침투나 하천 유입 등으로 인해 다시 해수로 들어가는물 순환 과정을 이해하기 위한 수문과정의 중요한 요소이다. 최근 들어 토양수분에 대한 많은 연구가 진행이 되고 있지만, 토양수분을 직접 측정하는 과정이 매우 어렵기에 통계적인 방법을 통해 예측을 하는 경우가 많다. 그렇기에 이번 연구에서는 설마천과 청미천 유역의 토양수분 자료를 이용하여 통계적 방법 중에 하나인 시간안정도 분석을 실시하여 시공간적 변동성에 대해 해석하였다. 토양수분 자료의 유의성을 검토해 본 결과, 연구지역에서의 토양수분의 공간적 분포는 Gumbel 분포가 적합하다는 결과가 나왔고, 이로 인해 연구지역의 토양이 비 균질함을 알 수 있었으며, 시간 안정도 분석을 통해 유역을 대표하는 지점을 찾을 수 있었다. 각 유역의 대표성을 띄는 지점을 찾음으로써, 모든 측정 지점에서 측정해보지 않더라도, 유역의 전체적인 토양수분 값의 분포를 예측해 볼 수 있다. 이는 토양수분 자료를 이용하는 향후 연구에 많은 경제성과 효율성을 제시할 수 있다. 외부적인 환경요인이 토양수분의 변동성에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 분석을 분산 분석과 Tukey's 분석으로 실시하였고, 점토질의 토양과 경사도가 토양수분 변동성에 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다. 경사도가 토양수분의 변동성에 영향을 미친다는 결과를 통해, 산지 지형이 많은 우리나라의 대표적인 지표 특성상 향후 연구에 기반이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.