• Title/Summary/Keyword: 시공간 해상도

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Spatiotemporal Resolution Enhancement of PM10 Concentration Data Using Satellite Image and Sensor Data in Deep Learning (위성 영상과 관측 센서 데이터를 이용한 PM10농도 데이터의 시공간 해상도 향상 딥러닝 모델 설계)

  • Baek, Chang-Sun;Yom, Jae-Hong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.37 no.6
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    • pp.517-523
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    • 2019
  • PM10 concentration is a spatiotemporal phenomenta and capturing data for such continuous phenomena is a difficult task. This study designed a model that enhances spatiotemporal resolution of PM10 concentration levels using satellite imagery, atmospheric and meteorological sensor data, and multiple deep learning models. The designed deep learning model was trained using input data whose factors may affect concentration of PM10 such as meteorological conditions and land-use. Using this model, PM10 images having 15 minute temporal resolution and 30m×30m spatial resolution were produced with only atmospheric and meteorological data.

Stereo Video Coding with Spatio-Temporal Scalability for Heterogeneous Collaboration Environments (이질적인 협업환경을 위한 시공간적 계위를 이용한 스테레오 비디오 압축)

  • Oh Sehchan;Lee Youngho;Woo Woontack
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.31 no.9
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    • pp.1150-1160
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    • 2004
  • In this paper, we propose a new 3D video coding method for heterogeneous display systems and network infrastructure over enhanced Access Grid (e-AG) using spatio-temporal scalability defined in MPEG-2. The proposed encoder produces several bit-streams for providing temporally and spatially scalable 3D video service. The generated bit-streams can be nelivered with proper spatio-temporal resolution according to network bandwidths and processing speeds, visualization capabilities of client systems. The functionality of proposed spatio-temporal scalability can be exploited for construction of highly scalable 3D video service in heterogeneous distributed environments.

Determination of the space-time resolution radar data for urban flood model (도시홍수모형을 위한 레이더 자료의 시공간 해상도 결정)

  • Ham, Dae Heon;Yoon, Jung Soo;Hwang, Seok Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.502-502
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    • 2015
  • 현재 기상레이더로부터 제공되고 있는 레이더 자료의 공간해상도는 $1^{\circ}{\times}250m$, 시간해상도는 10 분으로 보통 기상 및 수문분야에서는 10 분 이상의 $1km{\times}1km$의 격자 자료를 활용하고 있다. 그러나 이와 같은 크기의 해상도는 중규모 이상의 유역에서의 강우-유출 해석에 적합할지 모르나 이보다 고해상도의 자료를 요구하는 도시 유역과 같은 소규모 유역에서는 한계점이 있어왔다. 또한 너무 높은 해상도 자료를 강우-유출 과정에 입력하게 되면 레이더 강우 자료에 내포되어 있는 무작위 오차로 인해 강우-유출의 오차가 커지게 된다. 반면 너무 낮은 해상도 자료를 강우유출과정에 입력하게 되면 강우의 공간적인 특성이 평활화되고 이로 인해 레이더 강우 자료는 분포형 강우 자료로써의 기능을 잃게 된다. 이에 적절한 시공간 해상도 결정을 위해 공간 해상도에 따른 도시홍수모형의 입력 자료를 분석하였다.

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Assessing Forecast Accuracy of the UM numerical weather model for the Hydrological Application (수문학적 목적의 UM 수치예보자료의 예측정확성 평가)

  • Uranchimeg, Sumiya;Kwon, Hyun-Han;Kim, Kyung-Wook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.233-233
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    • 2017
  • 현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.

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해상교통망 구축을 위한 밀집분석과 GIS 알고리즘 적용에 관한 연구

  • 이정석;이철용;김학찬;조익순
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.59-60
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    • 2023
  • 현재 우리나라는 연안수역에 급증하는 해양시설물 설치사업에 따라 해상교통로를 보존하고 연안수역 해상교통망 수역을 기존에 구축된 지리정보 시스템(GIS)와 연계할 수 있는 방법을 연구중에 있다. 이에 따라 Postgres SQL 기반의 PostGIS를 활용하여 해상교통 밀집분석을 시공간 형태로 구축 하였으며 표출 방법에 따라 최적의 해상교통로를 선정하고자 한다. 표출 방법은 등도수 분할을 활용하여 10개의 등급으로 구분한 후 상위 1개 등급을 우선적으로 선정하였으며, 이를 기반으로 GIS에서 제공하는 다양한 알고리즘을 활용하여 좌표로 구축하고자 하였다. 수많은 격자 데이터와 벡터형태로 저장된 해상교통밀집 분석 결과는 폴리곤 결합, 폴리곤 부분 제거, 폴리곤 스무싱, 폴리곤 단순화를 활용하여 해상교통망을 구축하였다.

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Applicability Evaluation of Spatio-Temporal Data Fusion Using Fine-scale Optical Satellite Image: A Study on Fusion of KOMPSAT-3A and Sentinel-2 Satellite Images (고해상도 광학 위성영상을 이용한 시공간 자료 융합의 적용성 평가: KOMPSAT-3A 및 Sentinel-2 위성영상의 융합 연구)

  • Kim, Yeseul;Lee, Kwang-Jae;Lee, Sun-Gu
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.37 no.6_3
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    • pp.1931-1942
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    • 2021
  • As the utility of an optical satellite image with a high spatial resolution (i.e., fine-scale) has been emphasized, recently, various studies of the land surface monitoring using those have been widely carried out. However, the usefulness of fine-scale satellite images is limited because those are acquired at a low temporal resolution. To compensate for this limitation, the spatiotemporal data fusion can be applied to generate a synthetic image with a high spatio-temporal resolution by fusing multiple satellite images with different spatial and temporal resolutions. Since the spatio-temporal data fusion models have been developed for mid or low spatial resolution satellite images in the previous studies, it is necessary to evaluate the applicability of the developed models to the satellite images with a high spatial resolution. For this, this study evaluated the applicability of the developed spatio-temporal fusion models for KOMPSAT-3A and Sentinel-2 images. Here, an Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Fusion Model (ESTARFM) and Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM), which use the different information for prediction, were applied. As a result of this study, it was found that the prediction performance of STGDFM, which combines temporally continuous reflectance values, was better than that of ESTARFM. Particularly, the prediction performance of STGDFM was significantly improved when it is difficult to simultaneously acquire KOMPSAT and Sentinel-2 images at a same date due to the low temporal resolution of KOMPSAT images. From the results of this study, it was confirmed that STGDFM, which has relatively better prediction performance by combining continuous temporal information, can compensate for the limitation to the low revisit time of fine-scale satellite images.

Spatiotemporal Analysis of Vessel Trajectory Data using Network Analysis (네트워크 분석 기법을 이용한 항적 데이터의 시공간적 특징 분석)

  • Oh, Jaeyong;Kim, Hye-Jin
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.26 no.7
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    • pp.759-766
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    • 2020
  • In recent years, the maritime traffic environment has been changing in various ways, and the traffic volume has been increasing constantly. Accordingly, the requirements for maritime traffic analysis have become diversified. To this end, traffic characteristics must first be analyzed using vessel trajectory data. However, as the conventional method is mostly manual, it requires a considerable amount of time and effort, and errors may occur during data processing. In addition, ensuring the reliability of the analysis results is difficult, because this method considers the subjective opinion of analysts. Therefore, in this paper, we propose an automated method of traffic network generation for maritime traffic analysis. In the experiment, spatiotemporal features are analyzed using data collected at Mokpo Harbor over six months. The proposed method can automatically generate a traffic network reflecting the traffic characteristics of the experimental area. In addition, it can be applied to a large amount of trajectory data. Finally, as the spatiotemporal characteristics can be analyzed using the traffic network, the proposed method is expected to be used in various maritime traffic analyses.

Joint Probability Approach to Bias Correction on Rainfall Forecasting Using Climate State Variables (결합확률모델 및 기상변량을 이용한 예측강수의 편의보정 기법)

  • Jung, Min-Kyu;Kim, Tae-Jeong;Hwang, Kyu-Nam;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.309-309
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    • 2019
  • 기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

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An Efficient Weather Radar Data Management and Compression Technique for Multi purposes and users (다중 사용자를 위한 효율적인 기상레이더자료 관리 및 압축 기법)

  • Jang, Bong-Joo;Lee, Keon-Haeng;Lee, Sanghun;Lee, Dong-Ryul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.9-9
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    • 2015
  • 레이더 기술의 발전으로 말미암아, 현재의 기상 레이더는 그 관측 범위와 정밀성 뿐 아니라, 시공간 해상도의 월등한 향상을 이룩하였으며, 특히 이중편파 기술을 이용한 기상 관측을 통해 기존의 단일편파 레이더로 해석할 수 없었던 다양한 대기현상 분석을 가능케 하였다. 이처럼 기상레이더 관측 기술의 발전은 광범위한 관측반경과 높은 시공간해상도로 관측 정확성을 향상시킨 반면, 해상도 증가에 따른 기본적인 자료량이 증가되었으며 이중편파를 활용한 자료해석기법의 다양화로 인해 레이더 자료의 용량 또한 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이러한 이유로 현재 도입이 진행중인 고성능의 기상레이더들로부터 광범위한 국토 범위에 대해 지속적으로 관측되는 방대한 양의 레이더 자료를 저장하고 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용이 요구될 것으로 우려된다. 그러한 문제점을 해결하기 위해 레이더 자료의 유통 특성을 분석한 바, 기상레이더 자료는 자료의 획득시부터, 신호처리, 품질관리, 기상분석 등의 단계를 거치며, 각 단계의 사용자에 의해 각각 처리되고 가공되는 특성이 있음을 확인하였다. 따라서 제안 기법은 각 레이더 자료의 특성을 재해석하는 방법으로 압축함으로써 용량을 최소화시키는 동시에, 레이더 자료의 각 유통 단계의 여러 사용자들에게 서비스 될 수 있는 생성, 가공 및 단순화된 형태의 자료를 모두 포함하면서 각 단계의 사용자들에 적합한 자료의 형태로 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과, 기상레이더 자료의 특성과 기상 에코의 분포를 이용한 내용 기반 손실 압축 기법을 통해 다양한 사용자들을 위한 적응적이고, 효율적인 압축을 수행할 수 있음을 확인하였다.

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