• Title/Summary/Keyword: Temporal accuracy

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시간 해상도 변화에 따른 IMERG 정확도 평가 (Evaluation of the Accuracy of IMERG at Multiple Temporal Scales)

  • 김주훈;최윤석;김경탁
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.102-114
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    • 2017
  • 본 연구는 위성으로부터 유도된 강우자료 중 GPM IMERG의 정확도를 평가함으로써 미계측 혹은 비접근 지역에 대한 적용성을 판단하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상 유역은 한반도 전역에 대하여 6개 권역으로 구분하여 분석을 수행하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 기상청에서 생산하고 있는 ASOS의 강우량 자료와 IMERG 위성강우자료를 이용하였다. 1시간의 시간해상도에서 평균 0.46의 상관계수를 가지며 24시간 해상도의 상관분석에서는 0.69로 높은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. IMERG 강우량은 지상계측 강우량 보다 과소추정되는 것으로 분석되었으나, 시간 해상도가 낮아질수록 편이가 감소하는 것으로 분석되었다. 한편, 강우가 큰 기간의 사상 2개를 선정하여 분석한 결과 1시간 해상도의 상관계수는 0.68 및 0.69 값을 나타내었다. 또한 강우의 공간분포도 ASOS 및 IMERG 모두 유사한 분포를 보이는 것으로 분석되었다. 그러므로 IMERG 자료는 계측자료가 부족하거나 접근이 어려운 지역에서의 수문 기상 특성을 파악하는데 매우 유용할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 분석기간의 확장과 다양한 통계 분석 방법을 적용하여 위성강우의 정확도를 검증하는 연구를 수행할 계획이다.

기상드론 바람관측자료의 정확도 확보를 통한 대기하층 시공간 관측공백 해소 연구 (A Study on Filling the Spatio-temporal Observation Gaps in the Lower Atmosphere by Guaranteeing the Accuracy of Wind Observation Data from a Meteorological Drone)

  • 이승협;박미은;전혜림;박미르
    • 대기
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    • 제33권5호
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    • pp.441-456
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    • 2023
  • The mobile observation method, in which a meteorological drone observes while ascending, can observe the vertical profile of wind at 1 m-interval. In addition, since continuous flights are possible at time intervals of less than 30 minutes, high-resolution observation data can be obtained both spatially and temporally. In this study, we verify the accuracy of mobile observation data from meteorological drone (drone) and fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere. To verify the accuracy of mobile observation data observed by drone, it was compared with rawinsonde observation data. The correlation coefficients between two equipment for a wind speed and direction were 0.89 and 0.91, and the root mean square errors were 0.7 m s-1 and 20.93°. Therefore, it was judged that the drone was suitable for observing vertical profile of the wind using mobile observation method. In addition, we attempted to resolve the observation gaps in the lower atmosphere. First, the vertical observation gaps of the wind profiler between the ground and the 150 m altitude could be resolved by wind observation data using the drone. Secondly, the temporal observation gaps between 3-hour interval in the rawinsonde was resolved through a drone observation case conducted in Taean-gun, Chungcheongnam-do on October 13, 2022. In this case, the drone mobile observation data every 30-minute intervals could observe the low-level jet more detail than the rawinsonde observation data. These results show that the mobile observation data of the drone can be used to fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere.

시공간 분석 기반 연쇄 범죄 거점 위치 예측 알고리즘 (Base Location Prediction Algorithm of Serial Crimes based on the Spatio-Temporal Analysis)

  • 홍동숙;김정준;강홍구;이기영;서종수;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.63-79
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    • 2008
  • 고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

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시간적 계층을 이용한 교통사고 발생건수 예측 (Temporal hierarchical forecasting with an application to traffic accident counts)

  • 전관영;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제31권2호
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    • pp.229-239
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    • 2018
  • 본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.

인간의 주의시각에 기반한 시각정보 선택 방법 (Visual Information Selection Mechanism Based on Human Visual Attention)

  • 최경주;박민철
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.378-391
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    • 2011
  • 본 논문에서는 입력장치로 들어오는 수많은 시각정보 중 현 시점에서 가장 유용하다고 생각되는 정보를 인간의 상향식 주의시각에 기반하여 선택하는 시각정보 선택기법에 대해 소개한다. 제안하는 시스템은 색상, 명도, 방위, 형태 등 저수준의 공간특징 외에 시간특징으로서 움직임 정보와 3차원 정보인 깊이 정보를 추가적으로 사용함으로써 기존방법에 비해 정보 선택의 정확도를 높혔다. 움직임 정보 추출 시 발생할 수 있는 노이즈를 제거하기 위해 인간의 움직임 인지에 대한 연구결과를 이용하는 새로운 접근법을 사용하였으며, 입력 영상 내 객체들이 부분적으로 겹쳐있다거나 동일한 현저도를 가지고 있을 때에도 현저한 영역을 제대로 선택해낼 수 있도록 깊이 정보를 사용하여 유의미한 영역을 선별하고 우선순위를 부여하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 높은 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

단일 프레임 지도 시간적 행동 지역화에서 1D 합성곱 층의 커널 사이즈 변화 연구 (A Study on Kernel Size Variations in 1D Convolutional Layer for Single-Frame supervised Temporal Action Localization)

  • 조혜정;권희원;조선희;정찬호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.199-203
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    • 2024
  • 본 논문에서는 단일 프레임 지도 시간적 행동 지역화에서 1D 합성곱 층의 커널 사이즈 변화를 제안한다. 본 논문에서는 두 개의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 각각 3과 1을 사용하는 기존 방법을 기반으로, 각각의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 변화시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위하여 THUMOS'14 데이터셋을 활용하여 비교실험을 수행하였다. 또한 성능 평가를 위해 전체 비디오에 대한 분류 정확도(Accuracy), mAP(mean Average Precision) 그리고 Average mAP를 성능 지표로 사용하였다. 본 논문의 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 정확한 mAP와 Average mAP를 제공할 수 있음을 관찰하였다. 또한 커널 사이즈를 7과 1로 변화시킨 방법이 전체 비디오에 대한 분류 정확도에서 8.0% 개선된 것을 확인할 수 있었다.

Application of Multiple Threshold Values for Accuracy Improvement of an Automated Binary Change Detection Model

  • Yu, Byeong-Hyeok;Chi, Kwang-Hoon
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.271-285
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    • 2009
  • Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.

시공간 데이타베이스의 엔트로피 기반 동적 히스토그램 (Entropy-based Dynamic Histogram for Spatio-temporal Databases)

  • 박현규;손진현;김명호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권2호
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    • pp.176-183
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    • 2003
  • 질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.

연속하는 공간적 특징의 시간적 유사성 검출을 이용한 고속 동영상 검색 (Fast Video Detection Using Temporal Similarity Extraction of Successive Spatial Features)

  • 조아영;양원근;조주희;임예은;정동석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권11C호
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    • pp.929-939
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    • 2010
  • 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.

Extended Temporal Ordinal Measurement Using Spatially Normalized Mean for Video Copy Detection

  • Lee, Heung-Kyu;Kim, June
    • ETRI Journal
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    • 제32권3호
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    • pp.490-492
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    • 2010
  • This letter proposes a robust feature extraction method using a spatially normalized mean for temporal ordinal measurement. Before computing a rank matrix from the mean values of non-overlapped blocks, each block mean is normalized so that it obeys the invariance property against linear additive and subtractive noise effects and is insensitive against multiplied and divided noise effects. Then, the temporal ordinal measures of spatially normalized mean values are computed for the feature matching. The performance of the proposed method showed about 95% accuracy in both precision and recall rates on various distortion environments, which represents the 2.7% higher performance on average compared to the temporal ordinal measurement.