• Science of Emotion and Sensibility
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• v.21 no.2
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• pp.145-158
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• 2018

The purpose of this study was to investigate the visuo-spatial attention ability and the emotional perception ability of people across the normal range of the scores on the bipolar disorder scale. The Korean version of the Mood Disorder Questionnaire (K-MDQ) was used to measure the bipolar disorder tendency of normal people. A useful field of view (UFOV) task and an emotional perception task were used to measure visuo-spatial attention and emotional perception ability, respectively. The participants did not have any mental illness history or other medical problems. The participants were divided into three groups according to K-MDQ score (low, normal, and high), and their performances were compared. In the UFOV task, the high K-MDQ score group had lower level of performance than the other groups, suggesting that a high bipolar tendency is associated with reduction of visuo-spatial attention ability. In the emotional perception task, the group with the high K-MDQ score showed higher perception of negative emotion bias than the other groups, suggesting a high bipolar tendency to associate with reduction of emotional perception ability. These results suggest that visuo-spatial and emotional attention abilities are related with bipolar disorder tendency even in the normal population.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.164-164
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• 2018

강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.17 no.4
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• pp.432-442
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• 2011

Climatic variables such as temperature and precipitation tend to vary both in space and in time simultaneously. Thus, it is necessary to include space-time autocorrelation into conventional spatial interpolation methods for reliable time-series mapping. This paper introduces and applies space-time variogram modeling and space-time kriging to generate time-series temperature maps using hourly Automatic Weather System(AWS) temperature observation data for a one-month period. First, temperature observation data are decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. For trend component modeling, elevation data which have reasonable correlation with temperature are used as secondary information to generate trend component with topographic effects. Then, space-time variograms of residual components are estimated and modelled by using a product-sum space-time variogram model to account for not only autocorrelation both in space and in time, but also their interactions. From a case study, space-time kriging outperforms both conventional space only ordinary kriging and regression-kriging, which indicates the importance of using space-time autocorrelation information as well as elevation data. It is expected that space-time kriging would be a useful tool when a space-poor but time-rich dataset is analyzed.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.2
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• pp.135-142
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• 2016

Visual analysis of spatiotemporal data has focused on a variety of techniques for analyzing and exploring the data. The goal of these techniques is to explore the spatiotemporal data using time information, discover patterns in the data, and analyze spatiotemporal data. The overall trend flow patterns help users analyze geo-referenced temporal events. However, it is difficult to extract and visualize overall trend flow patterns using data that has no trajectory information for movements. In order to visualize overall trend flow patterns, in this paper, we estimate continuous distributions of discrete events over time using KDE, and we extract vector fields from the continuous distributions using the gravity model. We then apply our technique on twitter data to validate techniques.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1316-1320
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• 2009

최근 한반도지역의 시공간적 수문변화 및 지속시간 연최대강우 추세분석을 위하여 기상청에서 제공 되어지는 관측자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 서울, 인천, 속초, 부산, 군산등 전국적인 분포를 보이는 60개소의 일강수량, 일평균기온, 일최고 및 최저기온, 일평균풍속, 일습도 자료를 수집하였다. 더불어 지속시간별 연최대강우 추세분석을 위하여 동일기간에 대한 시간자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 일자료를 이용한 분석결과 분석기간의 년평균강수량은 1998년 이전 1342.2mm였으나, 1998년 이후는 1,511.6mm로서 최근의 강수량 증가를 확인할 수 있었다. 계절적으로는 비홍수기에 비하여 홍수기에 강수량 증가가 더욱 두드러졌으며, 수계별로는 낙동강과 섬진강의 경우가 한강과 금강등 기타 수계에 비하여 최근의 강수량 증가추세가 상대적으로 뚜렷한 것으로 분석되었다. 내륙과 해안지역의 분석결과에서는 해안지역의 년강수량이 내륙에 비하여 90mm 정도 높게 나타났으며, 지역별로는 동해안지역이 서해안과 남해안에 비하여 변화경향이 크게 나타났다. 일최고강수량 및 집중호우빈도 분석결과 수계별 분석의 경우 한강수계가 다른 수계에 비하여 상대적으로 큰 증가경향을 보였으며, 한편 섬진강수계는 다소 완만한 경향을 나타내고 있었다. 집중호우빈도 분석결과 역시 년강수량과 마찬가지로 동해안지역에서의 변화경향이 크게 나타나고 있었다. 무강수일수는 전국적으로 감소경향을 보이고 있어, 강수발생일당 강수량은 증가하는 경향을 보이고 있었다. 이러한 수문학적 변화경향을 세부적으로 살펴보기 위하여 수계별 대표지점을 선정하여 지속시간별(1hr, 2hr, 3hr, 4hr, 6hr, 12hr) 강우강도 추세분석을 실시하였다. 분석결과 지속시간에 따른 강우강도 역시 증가하는 경향을 나타내는 것을 확인하였으며 짧은 지속시간이 상대적으로 큰 증가경향을 나타내는 것으로 확인하였다. 하지만 정확한 분석을 위하여 보다 많은 관측소에 대한 추가분석이 필요할 것으로 판단되어 진다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.237-241
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• 2005

본 연구에서는 한국 남해해역의 해양환경 중 해수표면온도의 변화와 Cochlodinium polykrikoides 적조의 시공간 분포가 밀접한 관련성을 가지고 있음을 파악하였다. GIS와 원격탐사기술은 한국 중남부해역에 적용되었고, 이 지역은 매년 하계에 적조가 최초로 발생하는 지역이다. 해수표면온도를 포함한 적조의 이동 경향을 비교하기 위해 현장조사에 의한 적조 분포가 조사선에 의해 수집되어졌다. 또한, 적조의 위성영상과 해수표면수온 분포를 Landsat 위성자료를 통해 획득하였다. 위성자료에 의해 추정된 적조의 분포와 해수표면온도분포는 유사한 패턴을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 여름철에 한반도 남동부 연안해역에서 나타나는 적조의 분포와 이동경향은 이 지역의 해수온도 분포의 시공간적인 분포에 밀접한 관계가 있다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.195-195
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• 2016

• Journal of the Korean earth science society
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• v.32 no.3
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• pp.249-264
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• 2011

A multi-Gaussian kriging approach extended to space-time domain is presented for uncertainty modeling as well as time-series mapping of environmental variables. Within a multi-Gaussian framework, normal score transformed environmental variables are first decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. After local temporal trend models are constructed, the parameters of the models are estimated and interpolated in space. Space-time correlation structures of stationary residual components are quantified using a product-sum space-time variogram model. The ccdf is modeled at all grid locations using this space-time variogram model and space-time kriging. Finally, e-type estimates and conditional variances are computed from the ccdf models for spatial mapping and uncertainty analysis, respectively. The proposed approach is illustrated through a case of time-series Particulate Matter 10 ($PM_{10}$) concentration mapping in Incheon Metropolitan city using monthly $PM_{10}$ concentrations at 13 stations for 3 years. It is shown that the proposed approach would generate reliable time-series $PM_{10}$ concentration maps with less mean bias and better prediction capability, compared to conventional spatial-only ordinary kriging. It is also demonstrated that the conditional variances and the probability exceeding a certain thresholding value would be useful information sources for interpretation.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.11 no.3
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• pp.100-109
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• 2024

There are various methods in surface image velocimetry that can measure the flow velocity of a river surface using footage of a river surface. Among them, spatio-temporal image velocimetry (STIV) is widely used. This paper analyzed advantages and disadvantages of two STIV methods developed by the author, correlation-based STIV (C-STIV) and FFT-based STIV (F-STIV). This study also proposed a new method, hybrid STIV (H-STIV), that could supplement the advantages and disadvantages of the two existing methods by combining them. For the analyses, 20 cases of artificial spatio-temporal images, having image displacement ranging from 0.1 px/fr to 19.0 px/fr, were prepared. As a result, F-STIV was accurate with footage containing small image displacements and C-STIV was more accurate with footage containing large image displacements. For images with medium displacement, the two methods showed similar accuracies. Based on this result, H-STIV was proposed to adopt the result of F-STIV in displacements smaller than 2.0 px/fr (image strip slope 63.4°) and the result of C-STIV in larger displacements. As a result of applying the proposed method to argumentation, it was confirmed that H-STIV could calculate the flow velocity efficiently according to the situation.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.4
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• pp.3-12
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• 2011

Understanding of water sediment trends is an important part of water quality monitoring. Water quality variables change over time and space, and cannot be modeled or explained clearly by either temporal or spatial analysis alone. This research analysed the trends of temperature, pH levels and dissolved oxygen levels based on the sediment records and spatial data obtained in Lower Mekong Basin (LMB) during 1985-2005. Our aim is to evaluate spatio-temporal trends and graphical analyses using an Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation method. The main results from this research can be summarized as follows. The maximum temperature and pH have been stable during the study period and the maximum dissolved oxygen has been increasing gradually until 2002. The minimum pH and dissolved oxygen have been changing in an unsteady trend during the period. A spatial analysis shows that the water temperature in this region has been increasing over time. The pH trend shows that it is decreasing during 1993-2005. Dissolved oxygen concentration has been increasing from 1989 onwards and stays in that track.