• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.89-99
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• 2018

Spatial downscaling is often applied to coarse scale satellite products with high temporal resolution for environmental monitoring at a finer scale. An area-to-point regression kriging (ATPRK) algorithm is regarded as effective in that it combines regression modeling and residual correction with area-to-point kriging. However, an open source tool or package for ATPRK has not yet been developed. This paper describes the development and code organization of an R-based spatial downscaling tool, named R4ATPRK, for the implementation of ATPRK. R4ATPRK was developed using the R language and several R packages. A look-up table search and batch processing for computation of ATP kriging weights are employed to improve computational efficiency. An experiment on spatial downscaling of coarse scale land surface temperature products demonstrated that this tool could generate downscaling results in which overall variations in input coarse scale data were preserved and local details were also well captured. If computational efficiency can be further improved, and the tool is extended to include certain advanced procedures, R4ATPRK would be an effective tool for spatial downscaling of coarse scale satellite products.

• ETRI Journal
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• 제29권6호
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• pp.826-828
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• 2007

Efficient downscaling in a transcoder is important when the output should be converted to a lower resolution video. In this letter, we suggest an efficient algorithm for transcoding from MPEG-4 SP (with simple profile) to H.264/AVC with spatial downscaling. First, target image blocks are classified into monotonous, complex, and very complex regions for fast mode decision. Second, adaptive search ranges are applied to these image classes for fast motion estimation in an H.264/AVC encoder with predicted motion vectors. Simulation results show that our transcoder considerably reduces transcoding time while video quality is kept almost optimal.

• Advances in environmental research
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• 제6권4호
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• pp.265-279
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• 2017

The climate change has made adverse effects on land surface temperature for many regions of the world. Several climatic studies focused on different downscaling techniques for climatological parameters of different regions. For statistical downscaling of any hydrological parameters, conventional Neural Network Models were used in common. However, it seems that in any modeling study, uncertainty is a vital aspect when making any predictions about the performance. In this paper, Gamma Test is performed to determine the data length selection for training to minimize the uncertainty in model development. Another measure to improve the data quality and model development are wavelet transforms. Hence, Gamma Test with Wavelet decomposed Feedforward Neural Network (GT-WNN) model is developed and tested for downscaled land surface temperature of Patna Urban, Bihar. The results of GT-WNN model are compared with GT-FFNN and conventional Feedforward Neural Network (FFNN) model. The effectiveness of the developed models is illustrated by Root Mean Square Error and Coefficient of Correlation. Results showed that GT-WNN outperformed the GT-FFNN and conventional FFNN in downscaling the land surface temperature. The land surface temperature is forecasted for a period of 2015-2044 with GT-WNN model for Patna Urban in Bihar. In addition, the significance of the probable changes in the land surface temperature is also found through Mann-Kendall (M-K) Test for Summer, Winter, Monsoon and Post Monsoon seasons. Results showed an increasing surface temperature trend for summer and winter seasons and no significant trend for monsoon and post monsoon season over the study area for the period between 2015 and 2044. Overall, the M-K test analysis for the annual data shows an increasing trend in the land surface temperature of Patna Urban.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.20-25
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• 2019

멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.327-327
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• 2019

The study will quantify the total uncertainties in streamflow and precipitation projections for Upper Awash River Basin located in central Ethiopia. Three hydrological models (GR4J, CAT, and HBV) will be used to simulate the streamflow considering two emission scenarios, six high-resolution GCMs, and two downscaling methods. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the three hydrological models and the potential evapotranspiration will be estimated using the Penman-Monteith Method. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the three hydrological models. The total uncertainty including the incremental uncertainty at each stage (emission scenarios and model) will be presented after assessing a total of 24 (=$2{\times}6{\times}2$) high-resolution precipitation projections and 72 (=$2{\times}6{\times}2{\times}3$) streamflow projections for the study basin. Finally, the primary causes that generate uncertainties in future climate change impact assessments will be identified and a conclusion will be made based on the finding of the study.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.404-414
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• 2023

본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.368-368
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• 2021

기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.258-262
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.419-431
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• 2021

최근 서울시의 강수특성이 변하고 있으며, 폭우의 발생빈도와 강도가 점차 증가 추세임이 확인되고 있다. 또한, 대부분의 지역이 도시화가 이루어져 불투수 비율이 높고 인구와 재산이 밀집되어 있어 폭우 발생 시 직접유출에 의한 홍수피해가 가중되고 있는 실정이다. 서울시는 이러한 홍수피해에 적극적으로 대응하기 위하여 침수취약지역 해소사업을 추친 중이며, 구조물적·비구조물적 다양한 대응책을 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 미래 기후변화영향을 고려한 수공구조물의 방재성능 목표 설정을 위하여 29개의 GCM의 강수량자료를 활용하여 자료 기간을 단기(2006-2040, P1), 중기(2041-2070, P2), 및 장기(2071-2100, P3)로 구분하여 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 대한 시공간적 상세화를 실시하였다. 공간상세화는 기상청에서 관리하는 서울관측소의 강우량을 기준으로 GCM의 일자료를 Quantile Mapping을 통하여 처리하였으며, 시간 상세화는 K-Nearest Neighbor Resampling 방법과 유전자알고리즘 방법을 이용한 비매개변수 시간상세화 기법을 통하여 일자료를 시간자료로 상세화하였다. 시간상세화를 통해 각 GCM 시나리오별로 100개의 상세화 시나리오가 산출되어 총 2,900개의 상세화 시나리오를 바탕으로 IDF 곡선을 산출하고 이를 평균하여 미래 극치 강우량의 변화를 산출하였다. 산정결과, 재현기간 100년 지속시간 1시간의 확률강우량은 RCP4.5 시나리오에서 8~16%의 증가 특성을 보이고 있음을 확인하였으며 RCP8.5 시나리오의 경우 7~26%의 증가가 이루어짐을 확인하였다. 본 연구결과는 서울시의 미래 기후변화를 대비한 설계강우량 산정 및 수준목표별 수방정책을 수립하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.157-157
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• 2012

본 연구에서는 충주댐유역($6,642km^2$)을 대상으로 미래 기후변화가 다목적댐의 이수운영에 따른 하류하천유량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해, 물리적 기반의 장기유출모형인 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 저수지의 홍수조절, 용수공급계획, 저수지 제약사항 조사 및 실시간 의사결정지원이 가능한 HEC-ResSim 모형을 적용하였다. 먼저, 미래 댐유입량 산정을 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 상세화(Downscaling) 과정을 통하여 미래 기후자료(2040s, 2080s)를 생산하였다. 그 결과, 미래 연평균 온도는 기준년도인 2010년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 기후변화에 따른 충주댐의 유입량 산정은 SWAT모형을 이용하여 수자원공사에서 제공하는 1995~2010년까지의 일별 댐유입량 자료를 제공받아 모형의 보정 및 검증을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 연평균 댐 유입량은 2080s에 39.8% 증가는 것으로 전망되었다. 이러한 댐유입량의 변화는 댐운영의 변화를 가져올 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 HEC-ResSim모형을 이용하여 충주댐의 월별 용수공급계획(생공용수, 발전용수, 관개용수, 하천유지용수) 및 저수지 운영룰(Rule)에 따른 이수운영모의를 통해 미래 댐유입량 시나리오별 저수위변화 및 방류량을 산정하고 하류 하천의 유황변화를 분석하였다.