• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.333-341
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• 2008

본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.1-9
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• 2024

본 연구는 대기외란 조건에서 비전센서를 활용하여 구조물의 동적 변위 측정을 위하여 멀티스케일 템플릿 매칭 기법 (TMI: Template Matching with Image pyramids)을 제안하고 제안기법의 변위 측정 성능을 조사하기 위해 진행되었다. 촬영거리에 따른 변위 측정 성능을 평가하기 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 준비하여 변위 계측에 사용하였다. 최초 촬영거리를 10m로 설정하였고, 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 변위 측정 실험을 진행하였다. 실내 조도 조건(450lux)에서 발열 기구를 활용하여 대기외란을 발생시켰으며, 대기외란으로 이미지를 왜곡시켰다. 사전실험을 통해 대기외란시 특징점 기반 변위 측정 방법과 제안기법의 변위 측정 타당성을 비교 검증하였으며, 검증 결과 제안기법의 낮은 측정 에러율을 나타냈다. 대기외란 환경에서 변위 측정 성능평가 결과, 인공 타겟을 활용한 TMI는 대기외란 유무에 따라 변위 측정 성능에 큰 차이가 없었다. 하지만 자연 타겟을 활용하였을 때, 20m 이상의 촬영거리에서 RMSE가 크게 상승하여 제안기법의 운용 한계를 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되며, 대기외란으로 인한 이미지 왜곡이 템플릿 이미지 추정에 오류가 발생 되어 변위 측정 오차가 높게 발생하는 경향을 나타냈다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.9-17
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• 2024

연약지반의 성토나 구조물 축조할 때, 지반의 침하와 안전에 대한 관리가 중요하다. 하지만 실제 지반의 거동과 설계 계획과는 현저한 차이를 보일때가 많다. 본 연구에서는 연약지반 설계시 이론식에 의해 추정되는 설계침하량과 시공시 게측되는 계측침하량의 차이를 통한 침하량 예측을 통하여 그 결과를 비교,분석하고자 하였다. 집중공 18개소에 대한 침하량 분석결과, 역해석 침하량은 계측침하량과 유사한 결괏값을 확인하였으나, 설계침하량의 경우 계측침하량 대비 높은 침하량 값을 확인하였다. 설계침하량의 경우 계측값을 통해 도출된 역해석 침하량과 실내침하량 보다 1.2~1.4배 이상 높은 값을 보였다. RMSE 분석결과, 설계침하량의 경우 0.6212m, 역해석침하량의 경우 0.1697m로 확인되었다. 역해석침하량과 계측침하량의 차이가 설계침하량과 계측침하량의 차이보다 70%이상 낮은 결과를 보였으며, 이는 역해석침하량 값이 설계침하량보다 더 낮은 오차율을 보인다는 것을 확인할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.661-676
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• 2017

본 연구에서는 남한영역에 대하여 1 km 고해상도의 계절예측 기온자료를 생산하고, 생산된 예측자료의 성능을 높이는 새로운 방법을 제안하였다. 이 새로운 방법은 총 4가지 단계의 실험으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계인 EXP1은 PNU CGCM에서 생산된 저해상도 계절예측 기온자료이며, EXP2는 EXP1의 결과에 역거리 가중법을 적용하여 생산된 남한영역의 1 km 고해상도 계절예측 기온자료이다. EXP3는 EXP2의 결과에서 위성고도자료인 ASTER GDEM을 이용하여 고도에 따른 기온변화를 추정한 후 이를 적용한 계절예측 기온자료이다. 마지막으로 EXP4는 EXP3의 결과에 유전자 알고리즘을 적용하여 모형의 예측결과 내 존재하는 계통적 오차를 보정한 결과이다. EXP1과 EXP2는 남한의 지형적 특성이 전혀 고려되지 않아 다른 실험에 비해 낮은 예측성을 보였으며, 특히 고도가 높은 관측지점에서 두 실험의 예측 성능이 더욱 낮았다. 반면, 위성에서 관측된 고해상도 고도자료가 적용된 EXP3와 EXP4는 고도가 증가함에 따라 기온이 감소하는 특징 등 지형적 특성을 효과적으로 표현하면서 높은 예측성능을 보였다. 특히, 유전자 알고리즘으로 예측값의 계통적 오차가 감소된 EXP4는 다른 실험과 비교하여 시간상관성, 관측으로 정규화된 표준편차, 정답률, 오답률 등 시간에 따른 변동성에 대해서 가장 높은 예측성능을 보였다. 이는 본 연구에서 제안한 새로운 방법을 통해 고해상도 격자의 질 높은 실시간 계절예보 자료를 효과적으로 생산할 수 있음을 의미한다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.269-282
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• 2017

이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수($R^2$)는 0.95 (p<.001)로 높게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적용 필요성이 제기된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-33
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• 1985

고자리파리 유충(幼蟲)에 의(依)한 양파의 피해(被害)를 $990m^2$ 포장(圃場)에서 1984년(年) 4월(月) 11일(日)부터 5월(月) 21일(日)까지 10일(日) 간격(間隔)으로 전주(全株) 조사(調査)를 하여 피해지도(被害地圖)를 작성(作成)하였다. 지도(地圖)를 양파 80주(株)를 하나의 단위(單位)로 하는 사각형(四角形)으로 구분(區分)하여 빈도분포표(頻度分布表)를 작성(作成)하고 Chi-square test에 의(依)하여 Poisson분포(分布)와 부(負)의 이항분포(二項分布)를 적용(適用)해 본 결과(結果) 부(負)의 이항분포(二項分布)가 전(全) 생육기간(生育期間)에 걸쳐서 적합(適合)하였다. 주변효과(周邊效果)는 지도(地圖)를 중앙부(中央部)와 주변부(周邊部)로 이분(二分)한 후(後) 피해주율(被害株率), 분산(分散)과 평균(平均)의 비(比)를 비교(比較)해 본 결과(結果) 주변부(周邊部)의 그것이 중앙부(中央部)보다 높게 나타났다. 지도(地圖)를 다시 비슷한 크기의 4개(個) 구(區)로 나누고 각(各) 구내(區內)의 표본단위(標本單位)(양파 80주(株)를 다시 4등분(等分)하여 2차단위(次單位)로 하였다. 시기별(時期別)로 각(各) 구(區)에서 5개(個)의 표본단위(標本單位)를 임의(任意)로 택(擇)하고 분산분석(分散分析)하였다. 그 결과(結果) 최적(最適) 표본수(標本數)는 2개(個)의 2차단위(次單位)를 택(擇)할 경우(境遇) 5%의 오차(誤差) 범위(範圍)에서는 $2{\sim}8$개(個), 10%의 오차(誤差) 범위(範圍)에서는 $1{\sim}2$개(個)의 표본단위(標本單位)를 택(擇)하는 것이 좋을 것으로 생각된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.120-128
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• 2002

목적: 자기공명영상과 자기이완분포 분석법을 통합적으로 이용하는 경우 기존의 자기이완시간 분석기법에서 제공할 수 없었던 자기이완 시간의 분포 및 해당 분포의 상대적인 물분자 함유량등의 추가적인 정보를 제공할 수 있음을 보이고자 하였다. 대상 및 방법: 자기이완분포 분석법(CONTIN)의 정확도 및 신뢰성을 검증 하기 위하여 먼저 자기이완시간이 일정한 분포를 가지도록 고안된 모의 자기이완 데이터를 사용하였다. 다음으로 지질의 함유량이 99% 이상인 식용유와 증류수를 일정비율(0, 10, 2 0, 30%)로 혼합한 실험 팬텀을 제작하고 inversion-recovery시퀀스 (TI: 40 -1160 msec, TR/TE=2200/20 msec)를 사용하여 MR 영상을 획득하여 CONTIN을 사용하여 분석하였다. 그 리고 사람의 뇌 영상에서 뇌척수액, 백질, 회백질에 관심영역을 설정하고 CONTIN을 사용하여 각 관심영역에서의 자기이완분포를 분석하였다. 결과: 신호대잡음비를 달리한 모의 자기이완 데이터의 분석결과 자기이완시간의 위치에 대한 오차는 신호대잡음비에 관계없이 긴 자기이완시간 ($T_1=600$ msec)에 비해 짧은 자기이완시간 ($T_1$=150 msec)에서 크게 나타났으며 반대로 자기이완시간 분포면적에 대해서는 긴 자기이완시간 ($T_1$=600 msec)의 면적 오차가 짧은 자기이완시간 ($T_1=150$ msec)에 비해 큰 것으로 나타났다. 실험 팬톰을 이용한 분석결과는 실제 오일대 증류수의 비율을 1:2:3으로 한 팬톰들에서 분석결과는 1:1.3:1.9으로 나타났다. 자원자의 뇌영상에서는 CSF의 경우에는 하나의 $T_1$ 자기이완시간만이 나타난 반면 백질과 회백질에서는 2개의 $T_1$ 자기이완분포를 가지는 것으로 분석되었다. CSF와 백질의 평균 자기이완시간은 기존의 보고된 값들과 잘 일치하였다. 결론: 자기공명영상과 자기이완분포 분석법을 통합적으로 이용하는 경우 기존의 자기이완시간 분석기법에서 제공 할 수 없었던 자기이완시간의 분포 및 해당 분포의 상대적인 물분자 함유량등의 추가적인 정보를 제공한다는 사실을 규명하였고 이러한 추가적인 정보들은 임상적 유용성이 있을 것으로 추정된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.507-520
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• 2007

인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권4호
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• pp.17-30
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• 2020

해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.415-431
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• 2019

본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.