• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.44 no.3
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• pp.240-246
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• 2016

The hottest news and achievements of space science and research in recent years may be NASA Curiosity rover's exploration (2013) of Mars, China Chang'e 3's exploration (2013) of Moon, ESA Rosetta's exploration (2014) of Comet 67P/Churyumov-Gerasimenko, and NASA New Horizons' exploration (2015) of Pluto, which are very astonishing achievement since such a deep space journey was possible with current technology. In contrast the wonderful cruise and navigation technologies evolution of explorer in deep space, there are no remarkable changes in deep space data communication, it is still in conservative area, of which much changes are reluctantly accepted so far. But there are some movements of deep space exploration in order to allow ground brilliant technologies to deep space. One of those experiments is internet, whose main topic of this paper. In this paper, we will present the analysis of effectiveness of solar system internet to deep space exploration.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.358-363
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• 2008

인터넷 웹사이트의 규모가 커지면서 그 안에 담고 있는 정보의 양과 종류가 많아지고 복잡해지고 있다. 이에 사용자는 같은 사이트 내에서도 정보를 찾는 것에 어려움을 느끼고 있다. 이에 대한 해결책으로써 웹사이트 안에 있는 각 페이지들의 하이퍼링크 정보로부터 얻어낸 연결 정보를 분석하여 그 안에서 관계성을 추출 하고 이를 관련 있는 페이지들끼리의 모임으로 분류해서 시각화 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 시각화 인터페이스로써 태양계의 행성들을 메타포로 이용하였다. 즉 웹사이트 안의 페이지는 하나의 행성의 모습으로 표현되고, 페이지들의 하이퍼링크에 의한 연결된 수는 중력으로써 다른 페이지를 끌어 당기는 힘으로 사용된다. 이때 행성의 모습으로 시각화된 모든 페이지들은 서로의 끌어당기는 힘에 악해 유기적으로 재배치되는 모습의 인터랙션을 제공한다. 서로 다른 사이트는 구성 페이지들의 연관관계에 따라서 서로 다른 태양계의 모습으로 표현될 것이다. 결국 이 연구는 사용자에게 웹사이트의 대략적인 성격을 파악하는 것에 도움을 주고 웹 사이트 안에서의 페이지 탐색 시, 관련 주제의 정보가 속해있는 비슷한 페이지 들을 알려 줌으로써 보다 효율적인 정보 검색을 돕는다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.45 no.1
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• pp.66.1-66.1
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• 2020

우리나라는 최초의 우주탐사선이자 달탐사선인 KPLO를 2022년 8월에 발사할 예정이다. KPLO에는 6기의 임무탑재체가 실리게 되며, 이중 4개의 탑재체는 국내의 대학과 정부출연연구소에서 개발하여 달 표면과 주변 우주환경에 대한 과학임무를 수행하게 된다. 이들 국내에서 개발된 과학탑재체가 달 궤도에서 획득한 Data, 즉 과학자료는 지상국에서 수신하여 이를 처리하여 과학연구 혹은 교육 목적으로 활용될 것으로 예상된다. 이러한 태양계 탐사 과학임무로 부터 획득된 과학자료는 과학의 공익성과 연구교류 활성화를 위해서 국제적으로 대중에게 공개하고 있다. 이에 KPDS도 일반 사용자들이 인터넷으로 이들 과학자료를 쉽게 검색하고 다운로드 받을 수 있도록 한국항공우주연구원에서는 KARI Planetary Data System(KPDS)를 구축하고 있으며, 일반에게 공개할 예정이다. KPDS는 단순히 과학자료를 제공하는 것에서 그치지 않고, 이들 과학자료가 NASA에서 개발한 PDS4 표준을 준수하고 있는지 검증함으로써 세계 각국의 타 우주관련 기관과 상호활용이 용이하도록 하여 활용성을 높은 과학자료로 관리하게 된다. 또한 이러한 PDS4 표준 준수여부를 검증함으로써 KPLO 이후 우리나라에서 수행하게 될 미래의 우주탐사 과학임무로부터 획득될 과학자료도 저장, 공개를 할 수 있도록 KPDS는 범용성을 고려하여 개발하고 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.55-63
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• 2019

Recently, the use of real-world image data has been increasing to express realistic virtual environments in various application fields such as education, manufacturing, and construction. In particular, with increasing interest in digital twins like smart cities, realistic 3D urban models are being built using real-world images, such as aerial images. However, the captured aerial image includes shadows from the sun, and the 3D city model including the shadows has a problem of distorting and expressing information to the user. Many studies have been conducted to remove the shadow, but it is recognized as a challenging problem that is still difficult to solve. In this paper, we construct a virtual environment dataset including the height map of buildings using 3D spatial information provided by VWorld, and We propose a new shadow detection method using height map and deep learning. According to the experimental results, We can observed that the shadow detection error rate is reduced when using the height map.