• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.16 no.6
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• pp.34-44
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• 2012

Many kind of sensors in the dam produce a lot of data associated with the maintenance and safety of the dam. So it is important to measure the reliability of the sensor (or measured data). In this paper, the new method using modified coherence function is proposed to measure the reliability of the sensor remotely. To verify feasibility of proposed method in the field, proposed method was applied to data of piezometer and earth pressure cell. Through field applications, the potential of the proposed method was verified.

• Journal of the KSME
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• v.16 no.4
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• pp.19-25
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• 1976

가동검사의 검사결과는 이미 전에 실시한 가동중검사 결과와 비교 검토하게 된다. 비교 검토한 결과, 변화가 일어나지 않았으면 그것으로 좋으나, 만일 변화가 일어났다면 그 검사 결과를 평가 하여 어떠한 조치를 취할 것인가를 결정하게 된다. 이 경우 조치라 함은 어떤 변화가 일어난 부 분을 수리, 대체하거나, 또는 다음 검사 기간까지는 구조적 건전성에 관계 없다는 것이 확실히 규 명될 경우, 방치하는 것 등을 말한다. 그러나, 가동중검사에는 이미 언급하였듯이 그전의 검사 결 과와 비교 검토하게 되는데, 그때에 기초가 될 자료가 필요하다. 그래서 발전소의 일차냉각계통에 대한 수압시험이 완료되면 가동전검사(Pre-Service-Inspection)-사용점검사라고도 한다-를 수행 하여 가동중검사에 대한 기초자료로 삼는다. 가동점검사는 가동중검사 때에 상호 비교검토할 기 초 자료를 취하는 것이 목적이므로, 가동전 검사시의 검사방법 및 기술 등을 포함한 검사조건은, 앞으로 시행될 가동검사때의 예측되는 검사조건과 될 수 있는대로 동일한 상태가 되도록하여 그 검사결과 치를 비교함에 있어, 일어난 변화는 진정으로 원자료를 가동함에 의해 일어났다는 것을 보증할 수 있도록 하여야 한다. 이에 따라 특히 가동에 따라 접근하여 검사할 수 없는, 방사능의 오염될 부분의 가동전 검사에서도 가동중 검사시에 사용될것으로 예상되는 종류의 원격조정장치 룰 사용하여 비파괴검사를 사용하고 그 기록을 유지보관하여야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.237-239
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• 2014

다수 사용자의 스마트폰 사용패턴을 협업적인 방법으로 분석할 경우 모바일 기기에 대한 선호도 분석, 과몰입 정도 판단 등 다양한 관련 연구에 활용될 수 있다. 본 연구는 스마트폰의 사용패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 개발을 위하여 로그데이터를 추출하여 서버에 저장하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 사용자의 스마트 폰 로그데이터를 수집하기 위하여 모바일앱을 개발하고 모바일앱을 통해서 추출된 로그데이터를 저장할 서버 DB 를 구축하고 유사성 분석을 위한 협업필터링 엔진을 개발하였다. 개발된 시스템의 성능 평가를 위하여 일부 사용자에 대한 사용패턴 데이터셋 구축 실험을 수행하였으며 후속 연구를 위한 실험 환경을 설계하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.31 no.3
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• pp.255-265
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• 2015

Very high resolution (VHR) satellite imagery provide valuable information on urban change monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Recently, there has been increased interest in the urban change detection technique using VHR Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging system, because it can take images regardless of solar illumination and weather condition. In this paper, we proposed a texture-based urban change detection method using the VHR SAR texture features generated from Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). In order to evaluate the efficiency of the proposed method, the result was compared, visually and quantitatively, with the result of Non-Coherent Change Detection (NCCD) which is widely used for the change detection of VHR SAR image. The experimental results showed the greater detection accuracy and the visually satisfactory result compared with the NCCD method. In conclusion, the proposed method has shown a great potential for the extraction of urban change information from VHR SAR imagery.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.155-155
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• 2017

최근 애플망고 스마트 농가에 에너지 사용량이 증가됨에 따라 에너지 절감을 위한 대책들과 화석연료를 대체하는 다양한 신재생에너지 도입에 대한 요구들이 늘고있다. 본 연구에서는 애플망고 스마트 농가에 여러 에너지원들을 혼합하여 사용할 수 있도록 실증시험 모델을 구축하고 운영함으로써 그 효용성을 검토하고자 하였다. 우선 애플망고 특성을 고려한 비닐온실의 최대 냉난방부하량과 에너지모델을 분석하여 신재생 에너지원들의 혼합 및 기존 공조설비와의 연계를 계산하였다. 애플망고 시험 농지로는 재배에 적합한 제주도 서귀포를 선정하였으며, 기존의 경유 난방기를 사용하는 비교시험 하우스, 기존의 경유와 태양광, 지하 공기 히트펌프 난방기를 혼합하여 사용하는 실증시험 하우스, 경유와 지하공기 히트펌프 난방기를 사용하는 대조시험 하우스를 10~11월 두 달간 운영하여 그 결과들을 평가하였다. 온실 내외부에 온도, 습도, CO2를 측정할 수 있는 6점의 센서부들을 설치하였고, 적산 전력계와 유량계를 설치하여 데이터를 수집하였으며, 모든 시험 데이터는 모바일 원격으로 제어 및 모니터링이 가능하도록 구성하였다. 시험 결과, 각 하우스들에서 수확한 과실의 수량과 품질은 유사하게 평가되었지만, 실증시험 하우스의 난방비가 비교시험 하우스보다 절감되었다. 하지만 실증시험 하우스의 경우 높은 시설유지비로 인해 이를 고려한 사용료는 비교시험 하우스보다 더 비싸게 평가되었다. 본 연구를 통해 생산된 잉여전력을 매전할 때 이로 인한 이용비는 비교시험 하우스보다 더 경제적임을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 경유와 지하공기 히트펌프 난방기를 혼합한 대조시험 하우스의 난방비용이 경제성에서 더 유리함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 애플망고 스마트 농가에 적합한 에너지-믹스 모델을 구축할 수 있었으며, 다양한 신재생에너지들의 효용성들을 검토할 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.6_1
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• pp.1367-1377
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• 2020

The purpose of this study is to assess the seismic vulnerability of buildings in Gyeongju city starting with the earthquake that occurred in the city on September 12, 2016, and produce a seismic vulnerability map. 11 influence factors related to geotechnical, physical, and structural indicators were selected to assess the seismic vulnerability, and these were applied as independent variables. For a dependent variable, location data of the buildings that were actually damaged in the 9.12 Gyeongju Earthquake was used. The assessment model was constructed based on random forest (RF) as a mechanic study method and support vector machine (SVM), and the training and test dataset were randomly selected with a ratio of 70:30. For accuracy verification, the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to select an optimum model, and the accuracy of each model appeared to be 1.000 for RF and 0.998 for SVM, respectively. In addition, the prediction accuracy was shown as 0.947 and 0.926 for RF and SVM, respectively. The prediction values of the entire buildings in Gyeongju were derived on the basis of the RF model, and these were graded and used to produce the seismic vulnerability map. As a result of reviewing the distribution of building classes as an administrative unit, Hwangnam, Wolseong, Seondo, and Naenam turned out to be highly vulnerable regions, and Yangbuk, Gangdong, Yangnam, and Gampo turned out to be relatively safer regions.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.2
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• pp.227-239
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• 2014

This study aims to evaluate performance of various image fusion methods based on the spectral responses of high-resolution optical satellite sensors such as KOMPSAT-2, QuickBird and WorldView-2. The image fusion methods used in this study are GIHS, GIHSA, GS1 and AIHS. A quality evaluation of each image fusion method was performed with both quantitative and visual analysis. The quantitative analysis was carried out using spectral angle mapper index (SAM), relative global dimensional error (spectral ERGAS) and image quality index (Q4). The results indicates that the GIHSA method is slightly better than other methods for KOMPSAT-2 images. On the other hand, the GS1 method is suitable for Quickbird and WorldView-2 images.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.4
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• pp.633-645
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• 2003

The techniques of GIS and remote sensing are being applied to hydrology, geomorphology and various field of studies are performed by many researcher, related those techniques. In this paper, curve number change detection is tested according to soil map and land cover in mountain area. Neural networks method is applied for land cover classification and GIS for curve number calculation. The first, sample area are selected and tested land cover classification, NN(84.1％) is superior to MLC(80.9％). So we selected NN with land cover classifier. The second, curve number from the land cover by neural network classifier(57) is compared with that(curve number) from the land cover by manual work(55). Two values are so similar. The third, curve number classified by NN in sample area was applied and tested to whole study area. As results of this study, it is shown that curve number is more exact and efficient by using NN and GIS technique than by (using) manual work.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.2
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• pp.170-179
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• 2003

In order to classify Land Use/Land Cover using multispectral images, we have to give consequence to defining proper classes and selecting training sample with higher class separability. The process of satellite hyperspectral image which has a lot of bands is difficult and time-consuming. Furthermore, classification result of hyperspectral image with noise is often worse than that of a multispectral image. When selecting training fields according to the signatures in the study area, it is difficult to calculate covariance matrix in some clusters with pixels less than the number of bands. Therefore in this paper we presented an overview of feature extraction methods for classification of Hyperion data and examined effectiveness of feature extraction through the accuracy assesment of classified image. Also we evaluated the classification accuracy of optimal meaningful features by class separation distance, which is also a method for band reduction. As a result, the classification accuracies of feature-extracted image and original image are similar regardless of classifiers. But the number of bands used and computing time were reduced. The classifiers such as MLC, SAM and ECHO were used.

• Spatial Information Research
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• v.14 no.1 s.36
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• pp.115-128
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• 2006

The aim of the study is to select and verify for development of groundwater resources using Geographic Information System(GIS). The water balance, land cover, forest, soil, elevation, slope, hydrogeology and lineament were analyzed. Using GIS, relationship between the data and groundwater yield data was analyzed and the groundwater resources potential map was made for selecting suitable area for groundwater development. Then groundwater resource potential map was verified using groundwater yield data. The verified result showed the good agreement between the potential map and groundwater yield data. The potential map can be used for groundwater management which is related to groundwater development.