• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.551-554
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• 2006

House management is very important in water resource protection in order to provide sustainable drinking water for about four millions population in northern Taiwan. House management can be a simple job that can be done without any ingredient of remote sensing or geographic information systems. Remote sensing and GIS integration for house management can provide more efficient management prescription when land use enforcement, soil and water conservation, sewage management, garbage collection, and reforestation have to be managed simultaneously. The objective of this paper was to integrate remote sensing and GIS to manage houses in a water resource protection district. More than four thousand houses have been surveyed and created as a house data base. Site map of every single house and very detail information consisting of address, ownership, date of creation, building materials, acreages floor by floor, parcel information, and types of house condition. Some houses have their photos in different directions. One house has its own card consists these information and these attributes were created into a house data base. Site maps of all houses were created with the same coordinates system as parcel maps, topographic maps, sewage maps, and city planning maps. Visual Basic.NET, Visual C#.NET have been implemented to develop computer programs for house information inquiry and maps overlay among house maps and other GIS map layers. Remote sensing techniques have been implemented to generate the background information of a single house in the past 15 years. Digital orthophoto maps at a scale of 1:5000 overlay with house site maps are very useful in determination of a house was there or not for a given year. Satellite images if their resolutions good enough are also very useful in this type of daily government operations. The developed house management systems can work with commercial GIS software such as ArcView and ArcPad. Remote sensing provided image information of a single house whether it was there or not in a given year. GIS provided overlay and inquiry functions to automatically extract attributes of a given house by ownership, address, and so on when certain house management prescriptions have to be made by government agency. File format is the key component that makes remote sensing and GIS integration smoothly. The developed house management systems are user friendly and can be modified to meet needs encountered in a single task of a government technician.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.57-65
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• 2010

본 연구에서는 최근 활발하게 보급되고 있는 고해상도 영상과 GIS 기술을 활용하여 광역적 자연재해 피해 조사를 위한 피해조사시스템을 개발하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 집중호우로 인해 큰 피해가 발생한 경상북도 봉화군으로 선정하였으며, 시스템 시범적용을 위해 대상지역 중 가장 피해가 큰 춘양면 약 $60km^2$을 중심으로 GIS DB를 구축하였다. GIS DB는 춘양면 일대의 피해 전, 후 항공사진 및 위성 영상과 1:5,000 수치지형도, 1:1,300 연속지적도를 편집 가공하였다. 피해조사시스템은 VB.NET 2005와 공간 연산을 위해 ArcObject 컴포넌트를 이용하여 개발하였으며, MS-SQL을 사용하여 정보전송 및 동기화를 위한 방안을 마련하였다. 세부 프로세스는 피해 전, 후 항공 위성영상을 비교하여 피해지역을 파악하고, 제반 DB와 중첩분석을 통해 해당 피해항목의 피해규모와 피해추정액을 자동으로 산출되도록 하였다. 고해상도 영상기반의 자연재해 피해조사시스템은 광역적 피해지역에 대하여 객관적이고 정확한 피해정보를 소수의 전문 인력을 통해 신속하게 산출할 수 있으며, 이에 따른 복구예산의 조기편성 및 응급대응책 마련에 효율적이다. 또한 피해정보의 손쉬운 관리와 전산화된 데이터를 통해 피해예방계획 수립에 있어서도 활용 가능 할 것이라 생각되며, 궁극적으로 IT 기반의 유비쿼터스 방재시스템 개발에 효율적으로 활용 가능할 것이라 사료된다. 추후 더욱 효율적인 시스템 운영을 위해서 산출된 피해정보의 전자재해대장 연계를 통한 지속적인 방재 DB 구축 방안 마련이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한방재활의학과학회지
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• 제19권1호
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• pp.135-143
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• 2009

목적 : 요통은 임상에서 가장 흔하게 접할 수 있는 질환이며, 동시에 통증으로 인한 근무 결손도나 생활 불편감이 높은 질병이다. 그래서, 많은 연구들이 요통을 일으키는 원인 혹은 악화시키는 유발 인자를 밝혀내려는데 초점이 맞추어져 있다. 이번 연구의 목적은 편측 요통을 호소하는 환자에 있어서 MRI에서 조사된 척추 주위 근육의 지방량과 통증과의 관계에 대해서 알아보는데 있다. 방법 : 2007년 11월부터 2008년 4월까지 본원에 요통으로 내원한 환자를 대상으로, 편측 요통을 호소하며, 체질량 지수가 $25kg/m^2$ 이하이며, 만 20세이상 40세미만인 환자 24명을 대상으로 연구를 진행하였다. MRI에서 조사되어진 L4-5 디스크 레벨의 척추 주위 근육의 지방량을 객관적인 pseudocoloring technique을 이용해 측정하고, paired t-test로 결과를 분석하여 요통이 유발된 측과 지방량의 관계에 대해서 연구하였다. 결과 : 요통이 있는 측의 지방량과 요통이 없는 측의 지방량을 측정하여 데이터를 분석하였다. 양측의 지방량과 통증의 유무에 대한 관계는 통계적으로 유의한 수치를 나타냈다(P <0.05). 요통이 있는 측과 없는 측과의 성별, 나이, BMI의 통계적인 차이는 없었으며, 지방량 측정시 남자들이 여자들에 비해 지방량이 더 높게 측정되었다(남자 $8.5{\pm}5.1%$, 여자 $6.5{\pm}3.6%$). 결론 : 이 연구를 통해 척추 주위 근육의 지방량과 요통에 대한 상관성의 증거를 제시하였다. 잘 선별되어진 환자의 MRI를 통해 객관적인 방법으로 지방량을 체크를 하였으며, 추후 더 많은 개체수를 이용해 보다 더 정확한 관련성을 파악하고, 나아가 지방량에 따른 통증 강도의 상관성에 대해서 연구가 필요하리라 생각된다.