형태의 부분들은 그 자체로 (국지 수준에서)묘사될 수도 있고,전체와의 관계에서 (전역 수준에서) 묘사될 수도 있다.이처럼 중복적으로 묘사될 수 있는 한 형태에서,각 수준의 정보를 처리하는 과정이 어떠하며,이들이 어떤 관계에 있는지가 지각의 주요 물음이 된다.그 동안의 연구는 복합자극의 전역정보가 국지 정보보다 더 빨리 처리되는지에 주로 관심을 두었으나,본 연구는 정보처리의 속도보다 그특성에 관심을 두었다.실험과제는 짧은 순간 제시된 자극 패턴의 전역정보나 국지 정보를 판단하는 것이다.여러 제시상황및 자그벌의 유형에 따라 달리 관찰되는 반복효과들을 검토하였다.전역 및 국지수준의 처리는,제각기 특성을 가지나 조건에 따라 변하는 동적 현상으로 파악할 필요가 높아졌다.
Joseph S. Nye defined soft power as the power of attraction to affect the behavior of other states through the use of non-coercive instruments including culture, political values and foreign policy. Over the last two decades, environmental issues have grown in importance on the international agenda and become critical components of states' foreign policy-making. This paper aims to analyze environmental foreign policy as a soft power instrument focusing on two major rising powers: China and India. Traditionally, China and India had been reluctant to make any commitments in the field. However, they have shown greater willingness to act in global environmental governance in the past decade. They started playing more active roles in global climate change negotiations and supported a number of initiatives. Their current rise in global environmental governance has even been praised by the international community as the Paris agreement case demonstrated. This study evaluates China's and India's recent efforts in global environmental governance with a focus on climate change negotiations linking their constructive position to their soft power potential. It is argued that environmental issues are used by these two states as foreign policy strategy to gain more influence in international politics. This study finds out that China's climate-related environmental diplomacy has been more ambitious than that of India and thus has been closer to fulfill its potential as a soft power asset.
It should be unthinkable to not provide water at survival of any living things. Water is too a basic element for development for a country. Currently, the global market of mineral water is growing rapidly. This study, I conceptualized mineral water as bottled water. In particularly, bottled water has seen huge global growth for the last few years. The annual growth rate of the market in the period 2005-2009 was 5.9%. Following a surge in obesity and subsequent health and wellness trends, many consumers are switching from sugary soft drinks to healthier alternatives. Therefore, the global bottled water market is one area which has big potential for growth, but price competition is getting intensified among multi-national and domestic firms. Korean providers too are faced with strong competition in growing domestic market. The bottled water market has presence of multinational provider like Nestle, Danone and Coca-Cola, which collectively account for 35.1% of the world market share in 2009. On the basis of a market orientation approach, this article looks at changing environments in the world mineral water industry and attempts to describe foreign market entry strategy of the Korean mineral water industry. The market orientation provides strong norms for learning from customers and competitors, is instrumental in creating a superior value for buyers, innovating successfully, and generating excellent firm performance. So firms should consider a strategic planning in basis on market orientation before they enter foreign markets. Some discussions were made about managerial implications for Korean bottled water providers.
In this paper, we propose a map alignment method for maps generated by point-line monocular SLAM. In the proposed method, the information of feature lines as well as feature points extracted from multiple maps are fused into a single map. To this end, the proposed method first searches for similar areas between maps via Bag-of-Words-based image matching. Thereafter, it calculates the similarity transformation between the maps in the corresponding areas to align the maps. Finally, we merge the overlapped information of multiple maps into a single map by removing duplicate information from similar areas. Experimental results show that maps created by different users are combined into a single map, and the accuracy of the fused map is similar with the one generated by a single user. We expect that the proposed method can be utilized for fast imagery map generation.
본 연구에서는 Nayfeh등과 이원경과 소강영은 조화가진하의 핀과 꺽쇠로 고정 된 보(hinged-clamped beam)의 강제 진동 해석을 통하여 점근적으로 안정한 정상상태 응답이 둘 이상 존재할 수 있음을 알게 되었다. 본 연구에서는 이 경우에 접근적으 로 안정한두 정상상태 응답을 구하고 이들 안정한 해로 각각 흡인되는 초기조건들의 집합인 흡인영역을 보간사상법(interpolated mapping method)과 직접 수치적분에 의해 구한 후 서로 비교하였다.
This study examines changes in the Arctic sea ice associated with global warming by analyzing the climate coupled general circulation models (CGCMs) provided in the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. We selected nine models for better performance under 20th century climate conditions based on two different criteria, and then estimated the changes in sea ice extent under global warming conditions. Under projected 21st century climate conditions, all models, with the exception of the GISS-AOM model, project a reduction in sea ice extent in all seasons. The mean reduction in summer (-63%) is almost four times larger than that in winter (-16%), resulting an enhancement of seasonal variations in sea ice extent. The difference between the models, however, becomes larger under the 21st century climate conditions than under 20th century conditions, thus limiting the reliability of sea-ice projections derived from the current CGCMs.
The purpose of this study is to develop snow and sea ice detection algorithm in Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) meteorological data processing system. Since COMS has only five channels, it is not affordable to use microwave or shortwave infrared data which are effective and generally used for snow detection. In order to estimate snow and sea ice coverage, combinations between available channel data(mostly visible and 3.7 ${\mu}m$) are applied to the algorithm based on threshold method. As a result, the COMS snow and sea ice detection algorithm shows reliable performance compared to MODIS products with channel limitation. Specifically, there is partial underestimation over the complicated vegetation area and overestimation over the area of high level clouds such as cirrus. Some corrections are performed by using water vapor and infrared channels to remove cloud contamination and by applying NDVI to detect more snow pixels for the underestimated area.
Satellite observed brightness temperature simulation using a radiative transfer model (here after, RTM) is useful for various fields, for example sensor design and channel selection by using theoretically calculated radiance data, development of satellite data processing algorithm and algorithm parameter determination before launch. This study is focused on elaborating the simulation procedure, and analyzing of difference between observed and modelled clear sky brightness temperatures. For the CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) development, the simulated clear sky brightness temperatures are used to determine whether the corresponding pixels are cloud-contaminated in cloud mask algorithm as a reference data. Also it provides important information for calibrating satellite observed radiances. Meanwhile, simulated brightness temperatures of COMS channels plan to be used for assessing the CMDPS performance test. For these applications, the RTM requires fast calculation and high accuracy. The simulated clear sky brightness temperatures are compared with those of MTSAT-1R observation to assess the model performance and the quality of the observation. The results show that there is good agreement in the ocean mostly, while in the land disagreement is partially found due to surface characteristics such as land surface temperature, surface vegetation, terrain effect, and so on.
This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.
Korea Meteorological Administration (KMA) has operationally produced Atmospheric Motion Vector (AMV) from the consecutive MTSAT-1R satellite image dataset. Comparing with radiosonde data, our current AMV scheme shows more than 10 m/s RMSE. Therefore we need to improve continuously its accuracy. Many AMV producers have stated that the bad performance of the Height Assignment (HA) algorithm is the main reason of degrading the accuracy of AMV. The uncertainties in AMV HA can occur in the algorithm itself, used NWP profiles, and the performance of Radiative Transfer Model (RTM) etc. This study introduces currently operated AMV HA schemes and the impacts of NWP profile data and RTM that these schemes use were investigated. Finally we analyzed the relationship between vectors by vector tracking and heights assigned to each vector by using collocated wind profile dataset with radiosonde data. This study is a preliminary work to improve the accuracy of AMV by removing or decreasing the uncertainties in AMV estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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