• 한국수자원학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.783-791
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• 2000

Waymire 등 (1984)에 의해 제안된 다차원 강우모형을 시공간 상에서 강우를 모의하기 위하여 사용하였다. 위 모형은 시공간 상에서 실제 중규모 호우의 기상학적인 특징을 잘 재현하면서 이동하는 호우를 모의한다. 영월 지역의 4개 지점에서 4년간의 7월 강우 시자료를 바탕으로 모형의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 사용하여 12년간의 7월 강우를 1시간 간격으로 모의 발생하였다. 모의 발생된 자료를 각 지점별로 재 구축한 후, 각 지점별 1, 2차 통계량의 계산을 통하여 Neyman-Scott 일차원 강우모형의 매개변수를 추정하는데 사용되었다. 실제 자료를 통한 Neyman-Scott모형의 매개변수와 비교결과, 다차원 강우모형을 통하여 발생된 자료는 일차원 강우모형의 매개변수를 우수하게 재현시킬 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.222-222
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• 2021

도시 내 하천 친수공간은 레저 및 여가를 위한 공간과 더불어 자연경관 및 생태체험 등의 다목적으로 활용되어 지역사회에 있어 중요한 공간으로 활용되고 있다. 과거 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하였다. 그 후 친수지구 중에서 이용도가 저조한 곳을 해제하였으며, 현재 297개의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있으나, 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구를 정확히 파악할 필요가 있다. 하천 친수공간에 대한 정보구축은 조사원 조사, 유지관리 기관 조사 등 인적 조사 방식을 통한 데이터 수집으로 많은 비용이 필요할 뿐만아니라 DB 갱신 부분에도 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 RS/GIS를 기반으로 친수시설에 대한 정보맵 작성 방안 연구와 친수시설 뿐만 아니라 유역조사 시 하천공간에서 수행할 수 있는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 연구대상지역은 대저생태공원과 삼락생태공원을 대상으로 선정하였다. 해당 지역 항공영상의 정합 및 전처리를 실시한 후 QGIS를 활용하여 LSMS(Large-Scale Mean Shift) 기법으로 시설물 분류를 실시하였다. 공원 내 친수시설 분류를 위해 공간 반경(Spatial radius)를 10 ~ 25까지 변화시키면서 최적 분류 결과를 도출하는 공간 반경을 찾았으며 친수시설 규모와 시설의 특성에 따라 공간 반경을 조절하여 친수시설 분류맵을 작성하였다. 친수지구 내 친수시설 분류맵과 친수지구 내 친수시설 현황 및 친수시설별 코드와, 위치정보(위도, 경도 및 표고), 면적 및 관리현황으로 분류하여 입력 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축한 친수시설 자동분류 알고리즘을 통해 전국 단위 통합 하천관리체계 구축 및 친수시설에 대한 정보맵을 작성할 수 있는 기반 마련이 가능할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6D호
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• pp.909-916
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• 2006

본 연구는 후지5호 관광객의 주유행동과 정보이용패턴에 관한 조사에 해당된다. 또한 관광객의 주유행동과 정보이용과의 관계에 초점을 두고 있고, 이러한 관계분석은 군집분석과 수량화 모형을 이용하여 분석하였다. 이 결과 (1) 90%이상의 관광객이 후지5호 관광을 위해 1회 이상 정보를 이용하고 있으며, 여행전, 여행중, 여행전후의 정보이용이 각각 80%, 70%, 60%로 나타났다. (2) 후지5호지역의 정보이용 패턴은 3개 패턴으로 구분되었고, (3) 시 공간적 주유행동 지표(주유행동개시 및 종료시각, 체재시간, 관광지점수 등)는 각 정보이용패턴에 따른 차이가 확인 되었고, (4) 수량화 모형에서는 관광객의 주유행동지표(관광지점수, 체재시간)에 대한 의사결정이 정보이용에 의존하고 있다는 것이 확인되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.735-740
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• 2008

고속철도역 환승센터에서 용량 및 서비스 수준(LOS)을 산정하기 위해 현재 인용하고 있는 설계지침은 도시철도역과 고속철도역간 동일하게 사용되고 있다. 하지만, 고속철도역의 이용자의 특성은 도시철도역의 이용자들과 현저하게 다르다. 대표적인 사례로, 고속철도 이용자들은 부피가 큰 소지품이나 교통약자를 동반하는 비율이 도시철도에 비해 높다. 이에 따라 고속철도역 환승시설의 규모는 도시철도역 환승시설의 규모보다 크게 책정되어야 한다. 고속철도역내 환승시설은 크게 보행이동시설과 환승편의시설로 대별할 수 있다. 고속철도역 이용자들의 특성을 반영하는 기법으로, 복합보행자, 복합대기자를 각각 캐리어 소지자, 백팩 소지자, 유아 동반자로 나누었다. 또한, 이들의 고유한 단순보행자 환산계수(PME : Pedestrian Moving Equivalent), 단순대기자 환산계수(PWE : Pedestrian Waiting Equivalent)를 개발 및 적용하여 고속철도역 환승시설의 새로운 용량 및 서비스 수준(LOS)을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2022

Only employing historical data limits the estimation of the full distribution of probable Tropical Cyclone (TC) risk due to the insufficiency of samples. Addressing this limitation, this study introduces a semi-physical TC rainfall model that produces spatially and temporally resolved TC rainfall data to improve TC risk assessments. The model combines a statistical-based track model based on the Markov renewal process to produce synthetic TC tracks, with a physics-based model that considers the interaction between TC and the atmospheric environment to estimate TC rainfall. The simulated data from the combined model are then fitted to a probability distribution function to compute the spatially heterogeneous risk brought by landfalling TCs. The methodology is employed in South Korea as a case study to be able to implement a country-scale-based vulnerability inspection from damaging TC impacts. Results show that the proposed model can produce TC tracks that do not only follow the spatial distribution of past TCs but also reveal new paths that could be utilized to consider events outside of what has been historically observed. The model is also found to be suitable for properly estimating the total rainfall induced by landfalling TCs across various points of interest within the study area. The simulated TC rainfall data enable us to reliably estimate extreme rainfall from higher return periods that are often overlooked when only the historical data is employed. In addition, the model can properly describe the distribution of rainfall extremes that show a heterogeneous pattern throughout the study area and that vary per return period. Overall, results show that the proposed approach can be a valuable tool in providing sufficient TC rainfall samples that could be an aid in improving TC risk assessment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1577-1589
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• 2023

해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.151-160
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• 2023

Breast cancer is the most dangerous and deadly form of cancer. Initial detection of breast cancer can significantly improve treatment effectiveness. The second most common cancer among Indian women in rural areas. Early detection of symptoms and signs is the most important technique to effectively treat breast cancer, as it enhances the odds of receiving an earlier, more specialist care. As a result, it has the possible to significantly improve survival odds by delaying or entirely eliminating cancer. Mammography is a high-resolution radiography technique that is an important factor in avoiding and diagnosing cancer at an early stage. Automatic segmentation of the breast part using Mammography pictures can help reduce the area available for cancer search while also saving time and effort compared to manual segmentation. Autoencoder-like convolutional and deconvolutional neural networks (CN-DCNN) were utilised in previous studies to automatically segment the breast area in Mammography pictures. We present Automatic SegmenAN, a unique end-to-end adversarial neural network for the job of medical image segmentation, in this paper. Because image segmentation necessitates extensive, pixel-level labelling, a standard GAN's discriminator's single scalar real/fake output may be inefficient in providing steady and appropriate gradient feedback to the networks. Instead of utilising a fully convolutional neural network as the segmentor, we suggested a new adversarial critic network with a multi-scale L1 loss function to force the critic and segmentor to learn both global and local attributes that collect long- and short-range spatial relations among pixels. We demonstrate that an Automatic SegmenAN perspective is more up to date and reliable for segmentation tasks than the state-of-the-art U-net segmentation technique.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.551-562
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• 2024

본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.

• 토지주택연구
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• 제15권2호
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• pp.89-106
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• 2024

아파트는 주택 종류별 구성비에서 64%를 차지하며 주택 종류 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 또한, 이는 매년 비중이 증가하고 있다. 이러한 추세 속에 아파트 가격은 국가 경제와 국민생계에 큰 영향력을 미칠 가능성이 크다. 본 연구는 최근에 개통된 서대구역 개발이 주변 아파트 시장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 특히, 교육환경이 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 위해, 국토교통부 실거래가 데이터와 헤도닉 가격모형, 공간 회귀분석을 사용하여 실증 분석한다. 연구 결과, 첫째, 서대구역의 개발은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 서대구역으로부터 거리가 가까울수록 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 서대구역 교육환경의 발달은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 지방에 개발되는 광역교통시설 개발사업 공적관리 및 아파트 가격 동향 예측을 위한 기초자료로 활용되고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제25권4호
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• pp.178-183
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• 2006

수중음장의 공간적인 분포를 측정하거나 해양에서 음파의 도래방향을 탐지하기 위하여 수중청음기 배열을 사용하고 있다. 그런데 수중청음기 배열은 일반적으로 규모가 크고 가격도 고가이다. 그래서 수중청음기 배열을 다루기가 편리하지 못하고, 구입하기도 쉽지 않다. 수중청음기 배열을 간편하게 구성하여 수중음파를 수신하는 데 사용할 목적으로 수중청음기와 데이터 로거가 일체형인 수중청음기 로거를 개발하였다. 그리고 수중청음기 로거로 구성된 수중청음기 배열 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는 개발된 수중청음기 로거 및 수중청음기 배열 시스템의 구성에 대하여 보고한다. 또한 수중청음기 로거의 수조실험 결과 및 수중청음기 배열 시스템에 의한 해수중 주위잡음의 측정 예에 대하여 고찰한다. 그리고 이 수중청음기 배열 시스템을 사용할 때 편리한 점에 대해 기술한다.