• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.1120-1126
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• 2000

Recently, in order to analyze the time series problems that occur in the nature word, and analyzing method using a neural electric network is being studied more than a typical statistical analysis method. A neural electric network has a generalization performance that is possible to estimate and analyze about non-learning data through the learning of a population. In this paper, after collecting weather datum that was collected from 1987 to 1996 and learning a population established, it suggests the weather forecasting system for an estimation and analysis the future weather. The suggested weather forecasting system uses 28*30*1 neural network structure, raises the total learning numbers and accuracy letting the selecting concentration learning about the pattern, that is not collected, using the descending epsilon learning method. Also, the weather forecasting system, that is suggested through a comparative experiment of the typical time series analysis method shows more superior than the existing statistical analysis method in the part of future estimation capacity.

• 센서학회지
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• 제8권3호
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• pp.253-258
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• 1999

본 논문은 일기에 관한 대표적인 정보인 온도, 습도, 그리고 기압의 변화를 감지하여 일기를 예측하는 일기예보시스템을 개발함으로써, 가정에서 쉽게 일기에 대한 정보를 얻을 수 있도록 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기상청으로부터 기상정보와 일기와의 관계를 분석하여, 차후 측정된 기상정보로부터 일기예보를 하는데 필요한 판단기준을 마련하였다. 또한, 자체적인 데이터 수집을 위해 반도체 압저항성을 이용한 압력센서와 온습도센서를 제작하고, 마이크로프로세서를 이용하여 시스템을 제작하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.93-102
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• 2008

네트워크사업자, 인터넷 사업자, 및 엔터프라이즈 네트워크의 트래픽 현황을 파악하기 위한 방법으로 Network Weather Map (NWM)과 대역폭 시간추이 그래프를 많이 사용한다. 이들은 라우터나 스위치장비 내에 동작하는 SNMP 에이전트가 제공하는 MIB정보를 주기적으로 수집하여 DB에 저장하고, 사용자가 언제 어디서나 볼 수 있도록 웹으로 결과를 보여주는 형태로 구축된다. 현재의 엔터프라이즈 네트워크는 multi-Gbps를 지원하는 이더넷 스위치 중심의 트리 토폴로지 형태로 구축되고 있다. 본 논문은 현재의 엔터프라이즈 네트워크에 적합한 SNMP 기반의 Network Weather Map 구축에 있어 고려되어야 할 사항을 점검하고, 이를 바탕으로 엔터프라이즈 Network Weather Map 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 특히 엔터프라이즈 네트워크와 Core 네트워크의 토폴로지 상의 차이를 고려하여 효율적인 Network Weather Map 디자인을 제시하고, multi-Gbps 고속 링크를 지원하는 현재의 라우터/스위치장비에 SNMP MIB-II 사용의 문제점을 확인하고 이의 해결방안을 제시한다. 또한 SNMP의 사용에 따른 트래픽 발생량, 그리고 네트워크 장비의 부하를 조사함으로써 SNMP의 효율적 사용방법을 제시한다. 본 논문에서는 학교 캠퍼스 네트워크를 대상으로 Network Weather Map 시스템을 구축하였다.

• 한국식물병리학회:학술대회논문집
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• 한국식물병리학회 2003년도 정기총회 및 추계학술발표회
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• pp.108.2-109
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• 2003

The Gyeonggi-do Agricultural Research and Extension Services has developed a web-site (www.epilove.com) in collaboration with EPINET to provide information on agricultural weather and rice disease and insect pest management in Gyeonggi-do. Weather information includes near real-time weather data monitored by automated weather stations (AWS) installed at rice paddy fields of 11 Agricultural Technology Centers (ATC) in Gyeonggi-do, and weekly weather forecast by Korea Meteorological Administration (KMA). Map images of hourly air temperature and rainfall are also generated at 309m x 309m resolution using hourly data obtained from AWS installed at 191 locations by KMA. Based on near real-time weather data from 11 ATC, hourly infection risks of rice blast, sheath blight, and bacterial grain rot for individual districts are estimated by disease forecasting models, BLAST, SHBLIGHT, and GRAINROT. Users can diagnose various diseases and insects of rice and find their information in detail by browsing thumbnail images of them. A database on agrochemicals is linked to the system for disease and insect diagnosis to help users search for appropriate agrochemicals to control diseases and insect pests.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1076-1079
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• 2000

In this paper, a simplified visualization method is proposed for an urban space in consideration of weather and sun moving. In the proposed method, buildings and roads with shadows are visualized by the ray tracing algorithm. Also sky, snow, and rain are visualized by textures. Some textures such as snow and rain are generated in advance by the ray casting algorithm. Then we can obtain images with weather condition and shadows of sunlight by buildings along the road in relatively low computational cost

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.209-217
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• 2007

본 논문은 'CCTV영상 교통정보분석시스템'의 일환으로 도로 상의 CCTV 영상정보를 이용하여 기후정보를 추출하는 방법을 제시한다. 도로상의 CCTV 영상정보에서 기후정보를 얻는 방법은 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 맑음, 흐림, 비, 눈, 안개 등의 영상을 구분하는 방법이다. 이 방법에 대한 보완으로 본 논문에서는 온 습도 정보를 사용하여 보다 세밀한 기후정보를 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위한 방법은 기존의 기후정보서비스를 대체하기 위한 방안으로 기존에는 값비싼 센스를 이용하였으나, 본 시스템에서는 CCTV 영상을 이용하여 기후를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위하여 영상을 분석하고 환경 변수인 온 습도 정보를 활용하여 영상정보에서 기후정보의 검출을 용이하게 하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 DB를 활용한 기법보다 구현에 다소 간의 어려움은 있으나, 비용이 적게 들고 구축과 동시에 실무에 활용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 온도, 습도와 일시정보를 추가하여 검출된 기후정보의 정확성을 꾀하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘을 영상정보를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1737-1743
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• 2008

기상 레이다에서의 반사 신호는 비, 구름 및 먼지 입자 등에 의하여 산란되는 전자파신호로서 이러한 도플러 신호를 분석함으로서 여러 가지 특징적인 기상정보를 추출하지 된다. 그런데 이러한 기상정보를 정확히 추출하기 위해서는 지표면 클러터 및 레이다에서의 도플러 기상정보들이 어떻게 나타나는지 그 특징을 잘 파악하여야 할 것이다. 그러나 기존의 대칭형 도플러 스펙트럼 모델은 다양한 기상환경을 나타내기에는 다소 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 도플러 스펙트럼 모델에서의 비대칭성을 나타낼 수 있는 개선된 모델을 제안하였다. 제안된 기상 도플러 모델을 이용하면 기상조건, 운영환경 및 시스템 특성에 따라 다양한 클러터 및 기강신호들을 시간 및 스펙트럼 영역에서 효율적으로 모의할 수 있다. 이러한 모의 방법은 기상레이다 정보추출 알고리즘의 정확도 검증 및 추가적인 성능 향상을 위한 새로운 시스템 개발에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.

• 대기
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• 제16권2호
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• pp.141-157
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• 2006

A revolution in weather and climate forecasting is in progress. This has been made possible as a result of theoretical advances in our understanding of the predictability of weather and climate, and by the extraordinary developments in supercomputer technology. New problem areas have been discovered and different solutions have been found by the recent high performance computers whose performance has been increased rapidly. Such advances in the computational performance may change the strategy of development of numerical models and prediction methods. This paper discusses a brief history and current status of the supercomputers in institutions for research and forecast of weather/climate. The main purpose of this study is to provide the preliminary information about supercomputers such as architecture of system and processor. Such information would be useful for meteorologists to understand the features and the preference of supercomputers in each institution.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.473-482
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• 2015

Doppler weather radar is an important tool for meteorological research. Through several decades of development, Doppler weather radar has enormous progress in understanding, detection and warning of meso and micro scale weather system. It makes a significant contribution to weather forecast and weather disaster warning. But the large amount of data process limits the application of Doppler weather radar. This paper proposed for fast weather radar data processing based on CUDA. CDUA is a powerful platform for highly parallel programming developed by NVIDIA. Through running plenty of threads, radar data can be calculated at same time. In experiment, CUDA parallel program can significantly improve weather data processing time.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.110-112
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• 2003

The researchers, who seek geological and environmental information, depend on the remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, the adverse weather conditions and the expensive equipment can restrict that the researcher can collect their data anywhere and any time. To allow for better flexibility, we have developed a compact, a multispectral automatic Aerial photographic system. This system's Multi-spectral camera can catch the visible (RGB) and infrared (NIR) bands (3032${\ast}$2008 pixel) image. Our system consists of a thermal infrared camera and automatic balance control, and it managed and controlled by a palm-top computer. And it includes a camera gimbals system, GPS receiver, weather sensor and etc. As a result, we have successfully tested its ability to acquire aerial photography, weather data, as well as GPS data, making it a very flexible tool for environmental data monitoring.