• Ocean and Polar Research
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• 제30권3호
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• pp.313-324
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• 2008

In order to understand the variation of ENSO-related oceanic environments in the tropical and North Pacific Ocean, spatio-temporal variations of sea surface temperature anomaly (SSTA) and sea surface height anomaly (SSHA) are analyzed from distributions of complex empirical orthogonal functions (CEOF). Correlations among warm pool variation, southern oscillation index, and ocean surface currents were also examined with respect to interannual variability of the warm pool in western tropical Pacific. Spatio-temporal distributions of the first CEOF modes for SSTA and SSHA indicate that their variabilities are associated with ENSO events, which have a variance over 30% in the North Pacific. The primary reasons for their variabilities are different; SST is predominantly influenced by the change of barrier layer thickness, while SSH fluctuates with the same phase as propagation of an ENSO episode in the zonal direction. Horizontal boundary of warm pool area, which normally centered around $149^{\circ}E$ in the tropics, seemed to be expanded to the middle and eastern tropical regions by strong zonal currents through the mature phase of an ENSO episode.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권6호
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• pp.29-37
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• 2017

In this study, we analyzed the impacts of land surface characteristics on spatially and temporally distributed soil moisture values at the Yongdam and Soyang-river dam watersheds in 2014 and 2015. The soil moisture, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and temperature values at the spatio-temporal scales were estimated using satellite-based MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) products. Then the Pearson correlations between soil moisture and land surface characteristics (NDVI, temperature and DEM-digital elevation model) were estimated and analyzed, respectively. Overall, the monthly soil moisture values at the time step were highly influenced by the precipitation amounts. Also, the results showed that the soil moisture has the strong correlation with DEM while the temperature was inversely correlated with the soil moisture. However the monthly correlations between NDVI and soil moisture were highly varied along the time step. These findings indicated that water loss near the land surface are highly occurred by soil and plant activities as evapotranspiration and infiltration during the no/less precipitation period. But the high precipitation amounts reduce the impacts of land surface characteristics because of saturated condition of land surface. Thus these results demonstrated that soil moisture values are highly correlated with land surface characteristics. Our findings can be useful for water resources/environmental management, agricultural drought, etc.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.31-39
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• 2012

분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.253-254
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• 2007

We investigate error patterns in compressed multi-view videos and propose a multi-hypothesis algorithm, which is adaptive to the error patterns. Different from multi-hypothesis algorithms for mono-view sequences, the proposed algorithm exploits inter-view correlations in multi-view sequences as well as spatio-temporal correlations. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm effectively protects the quality of reconstructed videos against transmission errors.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권6호
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• pp.738-749
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• 2016

낙동강 상류지역 건설사업 이후, 식물플랑크톤의 시 공간 분포특성을 파악하기 위해 2013년 2월부터 2015년 12월까지 낙동강 하구둑에서 가덕도 동편에 이르는 수역에서 격월로 환경요인과 식물플랑크톤을 조사하였다. 환경요인은 연간 유의한 차이를 보이지 않았으나, 상 하부수역 및 계절적 차이가 나타났다. 상부수역은 돌말류, 녹조류, 남조류가 하부수역보다 높았고, 특히 담수돌말류와 남조류가 우점하였다. 반면 하부수역은 와편모류가 주로 출현하였다. 상관분석 결과, 상부수역은 Stephanodiscus spp., Asterionellopsis formosa, Microcystis spp.가 주로 담수방류에 의한 인위적인 유입과 관련성이 나타났다. 우점종과 상관관계가 나타난 환경요인은 수온, 풍속, DIP, DIN 등으로 나타났다. 하부수역에서 상위종으로 출현한 와편모류는 대부분 영양염류 및 바람과 상관성이 나타났다. 특히 하부수역에서 Prorocentrum donghaiense은 DIN, 풍속, 강풍발생 일수와 음의 상관성이 나타났고, 하계시기에 집중적으로 출현한다. 유사도와 PCA분석에서도 상부수역은 시기적인 구분이 뚜렷하지 않은 반면 하부수역에서는 계절적인 차이가 발생하였다. 하부수역은 2014년 일부시기를 제외하고, 크게 와편모류가 증가하는 6-8월과 돌말류가 우점하는 10-4월로 구분되었다. 이는 지리적 특성에 의한 담수 방류의 영향범위 차이가 담수종과 영양염류의 유입을 변화시켜 식물플랑크톤 군집특성에 영향을 미치고 있음을 의미한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.35-45
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• 2018

움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.79-98
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• 2018

이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권6호
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• pp.624-631
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• 2010

Effective traffic matrix estimation is the basis of efficient traffic engineering, and therefore, quality of service provision support in IP networks. In this study, traffic matrix estimation is investigated in IP networks and an Elman neural network-based traffic matrix inference (ENNTMI) method is proposed. In ENNTMI, the conventional Elman neural network is modified to capture the spatio-temporal correlations and the time-varying property, and certain side information is introduced to help estimate traffic matrix in a network accurately. The regular parameter is further introduced into the optimal equation. Thus, the highly ill-posed nature of traffic matrix estimation is overcome effectively and efficiently.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1142-1149
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• 2004

움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01～0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12～l.33 배의 속도 향상을 보였다.