In this study, the Standard Precipitation Index(SPI), meteorological drought index, was used to evaluate the temporal and spatial assessment of drought forecasting results for all cross Korea. For the drought forecasting, the Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network (MLP-ANN) was selected and the drought forecasting was performed according to different forecasting lead time for SPI (3) and SPI (6). The precipitation data observed in 59 gaging stations of Korea Meteorological Adminstration (KMA) from 1976~2015. For the performance evaluation of the drought forecasting, the binary classification confusion matrix, such as evaluating the status of drought occurrence based on threshold, was constituted. Then Receiver Operating Characteristics (ROC) score and F score according to conditional probability are computed. As a result of ROC analysis on forecasting performance, drought forecasting performance, of applying the MLP-ANN model, shows satisfactory forecasting results. Consequently, two-month and five-month leading forecasts were possible for SPI (3) and SPI (6), respectively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.11-21
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2011
An embedded sensor is significantly influenced by its spatial environment, such as barriers or distance, through low power and signal strength. Due to these causes, noise data frequently occur in an embedded sensor. Because the information acquired from the embedded sensor exists in a time series, it is hard to detect an error which continuously takes place in the time series information on a realtime basis. In this paper, we proposes an error detection method based on time-series prediction that detects error signals of embedded sensors in real time in consideration of the physical characteristics of embedded devices. The error detection method based on time-series prediction proposed in this paper determines errors in generated embedded device signals using a stable distance function. When detecting errors by monitoring signals from an embedded device, the stable distance function can detect error signals effectively by applying error weight to the latest signals. When detecting errors by monitoring signals from an embedded device, the stable distance function can detect error signals effectively by applying error weight to the latest signals.
Kim, Seoyeon;Jeong, Yemin;Youn, Youjeong;Cho, Subin;Kang, Jonggu;Kim, Geunah;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.3
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pp.543-557
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2021
Because aerosols have different spectral characteristics according to the size and composition of the particle and to the satellite sensors, a comparative analysis of aerosol products from various satellite sensors is required. In South Korea, however, a comprehensive study for the comparison of various official satellite AOD (Aerosol Optical Depth) products for a long period is not easily found. In this paper, we aimed to assess the performance of the AOD products from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, and Sentinel-3 by referring to the AERONET (Aerosol Robotic Network) sun photometer observations for the period between January 2015 and December 2019. Seasonal and geographical characteristics of the accuracy of satellite AOD were also analyzed. The MODIS products, which were accumulated for a long time and optimized by the new MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) algorithm, showed the best accuracy (CC=0.836) and were followed by the products from VIIRS and Himawari-8. On the other hand, Sentinel-3 AOD did not appear to have a good quality because it was recently launched and not sufficiently optimized yet, according to ESA (European Space Agency). The AOD of MODIS, VIIRS, and Himawari-8 did not show a significant difference in accuracy according to season and to urban vs. non-urban regions, but the mixed pixel problem was partly found in a few coastal regions. Because AOD is an essential component for atmospheric correction, the result of this study can be a reference to the future work for the atmospheric correction for the Korean CAS (Compact Advanced Satellite) series.
In this paper, we propose a GoogleNet transfer learning and CNN-LSTM combination method to improve the time-series prediction performance for crack detection using crack data captured inside the sewer pipes. LSTM can solve the long-term dependency problem of CNN, so spatial and temporal characteristics can be considered at the same time. The predictive performance of the proposed method is excellent in all test variables as a result of comparing the RMSE(Root Mean Square Error) for time series sections using the crack data inside the sewer pipe. In addition, as a result of examining the prediction performance at the time of data generation, the proposed method was verified that it is effective in predicting crack detection by comparing with the existing CNN-only model. If the proposed method and experimental results obtained through this study are utilized, it can be applied in various fields such as the environment and humanities where time series data occurs frequently as well as crack data of concrete structures.
Traditionally, a congestion charge based on first-best congestion pricing theory, namely, the theory of marginal cost pricing theory, is equal to the difference between marginal social cost and marginal private cost. It is charged on each link so as to derive a user equilibrium flow pattern to a system optimal one. Based on this theory this paper investigates on the characteristics of first-best congestion pricing of multiple user class on road with variable demand, and presents two methods for analysis of social and spatial equity. For these purposes, we study on the characteristics of first-best congestion pricing derived from system optimal in time and in monetary unit, and analyze equity from this congestion pricing with an example network.
In smart era, concept of User experience has been an important issue both in academic and practical areas in recent years. Interactive space became one of the major design paradigms. For elevating the interactive effect, we need user?centered design methodology which uses the influential factors on the interactivity. As, well developed information technology made a lot of changes to various fields of our society, interactive space with the concept of HCI became a big issue in environmental design field. In this interactive space, various types of informative factors of the given space are sent using sensor and computer networking technology to the main system. So, a user's movement in the space in more than just a movement itself-user's movement now forms a important spatial structure that leads the narrative of the space. in this research, I will come up with the problems that the interactive space has right now, and analyze what the public space must have, and combine them with interactive space by HCI theory. architecture space is not the old space adapting digital technology. In order to take the role as new space paradigm. environment and technology, it has to develop technology continuously and experimental space at the same time. It must have co-evolution of architecture space field and others through organic network. by that, the evolution of space will be in the way that combines space which is responded to human emotion and user centric human friendly.
This study explains the GIS database of flood inundation area developed for Samsung-1 Drainage Sector, Seoul, Korea. The XP-SWMM dual drainage model was developed for the study area, and the time series observed at the watershed outlet was used to obtain the watershed time of concentration and to calibrate the XP-SWMM model. The rainfall scenario was developed by dividing the 40 minute watershed time of concentration into two 20-minute time steps and then applying the gradually increasing 5 mm/hr interval rainfall intensity to each of the time step up to 200 mm/hr, which is the probable maximum precipitation of the study area. The developed rainfall scenarios was used as the input of the XP-SWMM model to obtain the database of the flood inundation area. The analysis on the developed GIS database revealed that: (1) For the same increment of the rainfall, the increase of the flooded area can be different, and this was caused by topographic characteristics and spatial formation of pipe network of the study area; (2) For the same flooded area, the spatial extent can be significantly different depending on the temporal distribution of rainfall; and (3) For the same amount of the design rainfall, the flood inundation area and the extent can be significantly different depending on the temporal distribution of rainfall.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.22
no.4
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pp.7-17
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2016
Purpose: As our population ages and becomes an elderly society the number of elderly care hospitals is rapidly increasing. Because physical functions and spatial perception in the elderly decrease with age, these hospitals require more systematic and intelligent space designs. The design of these spaces are even more complex because they must accommodate medical programs to treat various different diseases and ailments and also because there are many first time patients and irregular short term patients that seek out outpatient treatment services. Also by analyzing the spatial configuration systems and systematic relationships between each of the functional spaces of the outpatient treatment service departments for hospitals specialized in care for the elderly by focusing on the hallway and corridor systems of these hospitals, the according characteristics and trends were examined. Methods: Based on preceding research, the types of hallway and corridor systems of these hospitals were categorized into five types, including gallery corridors, middle corridors, hall-type, mixed type and cyclic type corridors, and into six types according to function including by medical diagnosis, patient registration, examination, administration and convenience and shared common space to derive any interconnecting relationships between the corridor systems. Also by comprehensively examining the types and combined utilization of the corridor types and the integration and the intelligibility of the space syntax, any trends within the corridor system were derived. The elderly care hospitals examined in this research study were twelve hospitals that opened after the year 2000 in Korea with more that 150 sick beds with areas larger than $1000m^2$ and with all outpatient medical service related rooms located entirely on a single floor of the hospital. Results: The following results could be confirmed based on this research study. 1) The spaces where medical diagnosis and examination occurred were adjacent, and the movement lines for first time patients and re-visiting patients were taken into consideration by separating the treatment space. 2) This research study confirmed that the larger the size of the hospital was, there were more detailed categorizations of treatment services and that there was a tendency for treatment areas to be separated and independent from examination areas. 3) There was a tendency for integration and intelligibility to decrease the more complex and diverse the combination of hall types designed into the corridor systems of these hospitals was. cyclic type corridors dramatically decreased the intelligibility of the corridor systems of these hospitals. 4) The priority rank of these spaces were confirmed to be highest in the order of registration, diagnosis, examination, treatment, administration and shared common spaces. However it was confirmed for the local integration that the diagnosis scope had the highest priority rank. Implications: There were exceptional cases confirmed where the number of unit spaces did not have an absolute effect on integration and intelligibility. These results can be interpreted to mean that this can be overcome through efficient architectural planning.
Cloud detection and removal from satellite images is an essential process for topographic observation and analysis. Threshold-based cloud detection techniques show stable performance because they detect using the physical characteristics of clouds, but they have the disadvantage of requiring all channels' images and long computational time. Cloud detection techniques using deep learning, which have been studied recently, show short computational time and excellent performance even using only four or less channel (RGB, NIR) images. In this paper, we confirm the performance dependence of the deep learning network according to the heterogeneous learning dataset with different resolutions. The DeepLabV3+ network was improved so that channel features of cloud detection were extracted and learned with two published heterogeneous datasets and mixed data respectively. As a result of the experiment, clouds' Jaccard index was low in a network that learned with different kind of images from test images. However, clouds' Jaccard index was high in a network learned with mixed data that added some of the same kind of test data. Clouds are not structured in a shape, so reflecting channel features in learning is more effective in cloud detection than spatial features. It is necessary to learn channel features of each satellite sensors for cloud detection. Therefore, cloud detection of heterogeneous sensors with different resolutions is very dependent on the learning dataset.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5D
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pp.533-540
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2010
Dam is very important facility in water supply and flood control. Therefore study needs to analyze reservoir capacity accurately to manage Dam efficiently. This study compared time series reservoir capacity using multi-dimensional spatial information to Chungju Dam reservoir and major conclusions are as follows. First, LiDAR and multi beam echo sounder survey were carried out in land zone and water zone of Dam reservoir area. And calibration process was performed to enhance the accuracy of survey data and it could be constructed that multi dimensional spatial information which was clearly satisfied with the standard of tolerance error by validation with ground control points. Reservoir capacity by water level was calculated using triangle irregular network from detailed topographic data that was constructed by linked with airborne LiDAR and multi beam echo sounder data, and curve equation of reservoir capacity was developed through regression analysis in 2008. In the comparison of the reservoir capacity of 2008 with those of 1986 and 1996, the higher water level goes, total reservoir capacity of 2008 showed decrease because of the increase of sediment in reservoir. Also, erosion and sediment area could be analyzed through calculating the reservoir capacity by the range of water level. Especially the range of water level as 130.0~135.0 which is the upper part of average water level, showed the highest erosion characteristics during 1986~2008 and 1996~2008 and it is considered that the erosion of reservoir slant by heavy rainfall is major reason.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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