• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.123-132
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• 2019

This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machine learning technique. Using the 3 years (2015~2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily Land Surface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (Rural Development Administration) 10 cm~30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For daily analysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observation data, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average, the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physical property for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.25-31
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• 2009

RGB 모델을 통한 정적인 추론 규칙을 적용한 기존의 색채 정보 인식 방법은 RGB 모델이 가지는 인간 시각과의 괴리감과 특정한 환경에서만 적용할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 HSI 모델을 적용하여 색채에 대한 인간 인식 과정과 유사한 형태의 추론 방식과, 사용자에 의해서 추론 규칙을 추가, 수정, 삭제 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 각각의 H, S, I 소속 구간에 대하여 H는 Sine, Cosine 함수를 사용하여 소속 구간을 설계하며, S, I는 삼각형 타입의 소속 함수로 설계한다. 설계된 각각의 소속 구간에 대하여 소속 구간 병합을 적용하여 소속도를 계산하고, 계산된 결과들은 미리 제시된 추론 규칙에 적용하여 색채를 추론한다. 제안된 두가지 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 비교적 직관적이며 효율적인 형태로 결론을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.113-130
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• 2002

본 연구에서는 Moving Cell theory에 기반한 DNL(Dynamic Network Loading) 모형을 개발하고 이를 이용해 혼잡이 존재하는 교통망에서 교통류가 갖는 동적 특성을 분석하였다. 제시된 모형에서는 동일 시간대에 링크에 진입하는 교통량을 하나의 Cell로 형성하고 Cell following rule에 따라 링크에서 진행시킨다. 기존의 DNL 모형들은 링크에서 발생하는 물리적인 패기행렬을 묘사하기 위해 연속성을 갖는 단일 링크를 주행구간과 대기행렬 구간으로 분리하여 링크에서 발생하는 동적 상태(state)를 주행과 대기로 간단히 묘사하는 방법을 사용하고 있다. 하지만, 이러한 기법은 교통류의 다양한 동적 특성을 묘사하는데 한계점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 오염물질 확산분석 등에 주로 이용되었던 Lagrangian method과 차량 추종모형을 결합한 Moving Cell theory를 개발하였다. Moving Cell theory하에서 차량군(platoon)은 Cell로 표현되며, 각 Cell들은 추종이론에 따라 진행하게 된다. 이러한 Moving Cell 기반의 시뮬레이선 모형은 이미 Cremer et al.(1999)에 의해 제시된 바 있으나 그 분석 대상이 고속도로 본선구간이었기 때문에 합류나 분류문제를 풀 수 있는 모형을 제시하지 못하였고, Cell이 포함 가능한 차량대수를 인위적으로 설정하는 등 기초적인 수준을 크게 벗어나지 못하였다. 본 연구에서는 위의 연구들이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 형태의 Moving Cell theory를 개발함으로서, 교통류의 연속적인 동적 특성 변화를 Cell의 이동과 상태 변화를 통해 재현하였다. 개발된 모형은 합류와 분류가 존재하는 간단한 가상교통망에서 실행되었고, 기존 DNL 모형에 비해 향상된 동적 교통류 묘사능력을 얻을 수 있었다.on constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.175-195
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• 1998

위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.