• Journal of the Korean earth science society
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• v.43 no.3
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• pp.386-404
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• 2022

From April 29 to 30, 2011, under the influence of Asian dust originated from Mongolia, a high concentration of Asian dust was observed nationwide for 4 days in Korea. This study investigated the causes and characteristics of and weather conditions associated with Asian dust at high concentrations at its source in Mongolia. For analysis, Asian dust weather data, Asian dust monitoring tower data, satellite data, backward trajectory data, observation data (PM₁₀ and OPC data), and ECMWF reanalysis data were used. In the synoptic analysis, it was observed that the intervals of isobars were densely distributed in the central region of Mongolia and the pressure gradient force was strong. It could be inferenced that Asian dust occurred due to strong winds. The temperature was relatively high, above 10℃, just before the occurrence of Asian dust, and it decreased sharply at the onset of the dust. The relative humidity had a low value of less than approximately 40%. After the occurrence of Asian dust, it increased sharply to over 50% and then showed a tendency to decrease. In the aerosol index shown by the COMS satellite, a high concentration value of over 25 was detected in Inner Mongolia, and it was consistent with the observations made with naked eyes. In the 72-hour backward trajectory, the northwest airflow streamed into Korea, and on May 2, Heuksando showed the highest PM₁₀ concentration of 1,025 ㎍ m^-3(times the average). Especially, in kinematic vertical analysis, it was observed that low pressure on the ground was strengthened by cyclonic relative vorticity developed in the upper layer. Also, the vertical velocity development is considered to have played a major role in the occurrence of high concentration Asian dust.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.20 no.4
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• pp.226-231
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• 2017

Since microgravity survey aims to delineate subsurface density structures in small scale, it requires inversion method, which is able to resolve small scale structures. It can be achieved by adopting a stabilizing functional which separates density boundary distinctly, which is different concept from general inversion routines. We composed Matlab-based interactive two-dimensional microgravity data inversion package containing several kinds of inversion routines with different stabilizing functional, for handling various geologic conditions and survey purposes. Different kinds of inversion routines in the package were verified and examined with representative synthetic data sets generated by numerical modeling. In addition, we applied the developed package to a real microgravity survey data.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.2
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• pp.243-248
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• 2017

Sea ice which is an important component of the global climate system is being actively detected by satellite because it have been distributed to polar and high-latitude region. and the sea ice detection method using satellite uses reflectance and temperature data. the sea ice detection method of Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), which is a technique utilizing Ice Surface Temperature (IST) have been utilized by many studies. In this study, we propose a simple and effective method of sea ice detection using the dynamic threshold technique with no IST calculation process. In order to specify the dynamic threshold, pixels with freezing point of MODIS IST of 273.0 K or less were extracted. For the extracted pixels, we analyzed the relationship between MODIS IST, MODIS $11{\mu}m$ channel brightness temperature($T_{11{\mu}m}$) and Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$). As a result of the analysis, the relationship between the three values showed a linear characteristic and the threshold value was designated by using this. In the case ofsea ice detection, if $T_{11{\mu}m}$ is below the specified threshold value, it is detected as sea ice on clear sky. And in order to estimate the performance of the proposed sea ice detection method, the accuracy was analyzed using MODIS Sea ice extent and then validation accuracy was higher than 99% in Producer Accuracy (PA).

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.23 no.3
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• pp.263-274
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• 2020

In the Southeast Sea of Korea, a cold water mass is formed intensively in summer every year, causing frequent abnormal sea conditions. In order to analyze the spatial changes of sea surface temperature distribution in this area, ocean fields buoy data observed at Gori and Jeongja and reanalyzed sea surface temperature(SST) data from GHRSST Level 4 were used from June to September 2018. The buoy data were used to analyze the time-series water temperature changes at two stations, and the GHRSST data were used to calculate the daily SST variance and weighted mean center(WMC) across the study area. When the buoy's water temperature was lowered, the variance of SST in the study area trend to increase, but it did not appear consistently for the entire period. This is because GHRSST is a reanalysis data that does not reflect sensitive changes in water temperature along the coast. As such, there is a limit to grasping the local small-scale water temperature change in the coast or detecting the location and extent of the cold water zone only by the statistical variance representing the SST change in the entire sea area. Therefore, as a result of using WMC to quantitatively determine the spatial location of the cold water mass, when the cold water zone occurred, WMC was located in the northwest sea area from the mean center(MC) of the study area. This means that it is possible to quantitatively identify where and to what extent the distribution of cold surface water temperature appears through SST's WMC location information, and we could see the possibility of WMC's use in detecting the scale of cold water zones and the extent of regional spread in the future.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1643-1652
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• 2022

Deposited Marine Debris(DMD) can negatively affect marine ecosystems, fishery resources, and maritime safety and is mainly detected by sonar sensors, lifting frames, and divers. Considering the limitation of cost and time, recent efforts are being made by integrating underwater images and artificial intelligence (AI). We conducted a comparative study of You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) and You Only Look Once Version 7 (YOLOv7) models to detect DMD from underwater images for more accurate and efficient management of DMD. For the detection of the DMD objects such as glass, metal, fish traps, tires, wood, and plastic, the two models showed a performance of over 0.85 in terms of Mean Average Precision (mAP@0.5). A more objective evaluation and an improvement of the models are expected with the construction of an extensive image database.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.35 no.2
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• pp.71-88
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• 2010

A density-based outlier detection such as an LOF (Local Outlier Factor) tries to find an outlying observation by using density of its surrounding space. In spite of several advantages of a density-based outlier detection method, the computational complexity of outlier detection has been one of major barriers in its application. In this paper, we present an LOF algorithm that can reduce computation time of a density based outlier detection algorithm. A kd-tree indexing and approximated k-nearest neighbor search algorithm (ANN) are adopted in the proposed method. A set of experiments was conducted to examine performance of the proposed algorithm. The results show that the proposed method can effectively detect local outliers in reduced computation time.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.177-182
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• 2003

많은 경제 시계열 자료 중에서 주가는 국내외 경제상황은 물론 정부정책 등 시장 외적인 영향에 가장 민감하게 반응한다. 하지만, 지금까지의 주가예측에 있어서는 이러한 외부의 영향, 즉 개입(Intervention)이 발생했을 때 주가의 변동에 능동적으로 대처하는 모형이 부재하였다. 실제로 이러한 개입사실을 예측모형에 반영하지 않는다면, 주가예측 있어 그 예측력을 따진다는 것은 무의미하다고 판단된다. 따라서, 개입시점을 발견하고, 이 개입효과를 측정하여 이를 모형에 반영한다면 좋은 예측결과를 얻을 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이상점 탐지절차를 이용하여 개입 시점을 발견하고 개입의 효과가 개입시점에만 영향을 주는 모형과 효과가 일정기간 지속되는 모형으로 두 개의 개입시계열모형을 구축하고, 이러한 두 모형의 예측성과와 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 비교하였다. 초단기예측(개입 직후 예측)에 있어서 개입의 효과가 지속되는 경우에는 개입시계열이 인공신경망보다 좋을 결과 를 나타내긴 했지만 그 차이는 크지 않았으며, 개입의 효과가 시점에만 영향을 준 경우에는 인공신경망의 결과가 더 우수한 것으로 나타났다. 단기예측(개입 후 20 일후의 예측)에 있어서는 개입 효과의 지속여부에 상관없이 인공신경망이 개입시계열모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.112-115
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• 2003

쓰레기매립장의 침출수 누출 탐지를 위한 물리탐사법은 침출수의 전기전도도를 대상으로 한 전기탐사법이 주로 적용되어 왔다. 이 연구는 제주도에 위치한 비위생매립지를 대상으로 주변 수리지질환경 파악을 위한 전기비저항 탐사와 더불어 매립장 경계부와 토양층을 통한 침출수 누출 영역을 효율적으로 규명하기 위하여 다중주파수를 이용한 소형루프 전자탐사를 병행하여 수행하였으며, 아울러 오염지역의 천부 지하수 유동 방향을 추정하기 위하여 침출수의 유동에 의해 발생될 수 있는 자연전위를 모니터링 하였다. 전기비저항 탐사 및 자연전위 모니터링 결과 매립지 주변을 통한 침출수의 누출 가능성은 거의 없는 것으로 나타났으며, 이는 주변 하천에서 정기적으로 실시한 수질 분석 결과와 일치된다. 또한 소형루프 전자탐사 자료에 대하여 공간 필터링 및 1차원 역산법을 적용한 결과 매립장 경계부의 위치 및 매립장 내부의 심도별 매립물에 의한 저비저항 이상대를 효과적으로 도출 할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11a
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• pp.258-260
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• 2004

산업 발전과 정보화 사회로 인한 전력 수요의 급증으로 안정된 전기에너지 공급을 위해 전력계통은 고전압 대용량화되고 있다. 따라서 전력계통 현장에서 많이 사용되고 있는 GIS에 결함이 발생하면 치명적인 사고를 유발할 수 있다. 본 논문은 모의 GIS내 도전성 금속이물질 존재 시 발생되는 부분방전 신호를 절연진단 방법 중 하나인 UHF법을 이용하여 부분방전 시 방사되는 Narrow Band 방사전자파를 측정하여 $SF_6$ 가스의 절연 특성을 연구하였다. 이러한 연구는 GIS 및 전력기기에 사용되는 $SF_6$ 가스의 절연 이상으로 인한 사고를 미연에 방지하기 위한 부분방전 탐지에 중요한 기초 자료가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.450-450
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• 2023

인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.