Research in the field of health lighting has continued to advance to reproduce the color temperature of natural light which periodically changes. However, most of this research could only reproduce a uniform circadian color temperature of natural light, therefore failing to realize the characteristics of the circadian cycle of color temperature difference by latitude and longitude. To reproduce the color temperature of natural light on which the characteristics of a region are reflected, the collection technology of real-time characteristics of natural light is needed. If the color temperatures which are not within a periodical pattern due to climate changes, etc., are measured, it will be difficult to judge the occurrence (presence) of the anomalies and to reproduce the circadian cycle of the color temperature of natural light. Therefore, this study proposes an algorithm for judging the anomalies in real time based on the sliding window to reproduce the color temperature of natural light. First, the natural light characteristics DB collected through the on-site measurement were analyzed, the differential values at a one-minute interval were calculated and examined, and then representative color temperature circadian patterns by solar terms were drawn. The anomalies were then detected by the application of the sliding window that calculated the deviation of the color temperature for the measured color temperature data set, which was collected through RGB sensors, while moving along the time sequence. In addition, the presence of anomalies was verified through the comparison study between the detection results and the representative circadian cycle of the color temperature by solar term. The judgment method for the anomalies from the measured color temperature of natural light was proposed for the first time, confirming that the proposed method was capable of detecting the anomalies with an average accuracy of 94.6%.
본 연구는 국내 주식시장을 대상으로 시장이상현상과 기술적 분석을 이용한 거래전략에 대해 검증하였다. 분석을 위하여 주식수익률의 특정경향이 분명하게 나타나는 기업특성 변수인 기업규모, 장부가/시가, 발생액 기준으로 10분위 포트폴리오를 구성하였다. 그리고 이 포트폴리오를 이용하여 이동평균 거래전략 포트폴리오를 형성하고 이에 대해 샤프지수를 사용하여 성과평가를 실시하였다. 또한 무비용 포트폴리오를 만들어 이동평균 거래전략의 수익성과 성공률을 확인하였다. 마지막으로 다양한 시차의 이동평균 거래전략 포트폴리오에 대한 소르티노지수를 계산하여 성과평가에 대한 강건성을 높이고자 하였다. 주요한 검증결과는 다음과 같다. 첫째, 기업규모가 작을수록, 장부가/시가가 높을수록, 발생액이 낮을수록 평균수익률이 높게 나타났다. 둘째, 이동평균 거래전략의 위험조정 성과는 기업규모, 장부가/시가, 발생액 포트폴리오 순으로 높게 나타났다. 셋째, 무비용 포트폴리오의 수익률은 모두 양의 값을 나타내고 성공률은 전반적으로 68.8%를 상회하여 이동평균 거래전략이 성공적이라는 것을 보여주었다. 넷째, 다양한 성과평가를 실시한 결과, 시장이상현상과 기술적 분석을 이용한 거래전략에는 경제적 유용성이 있는 것으로 나타났다.
In this research, two stochastic models are considered to detect and estimate the effect of air temperature change due to Industrialization In Ulsan area. Using the monthly mean minimum air temperature anomalies, the data are divided Into pre-Industrialization part and Industrialization one for analysis. The ARM(autoregressive moving-average) model and intervention model have been applied to the data for the analysis. The results show that the variability of minimum temperature anomalies are very significant In 1989, and also significant In 1971 when the Industrialization have started. Therefore, It Is stochastically possible to estimate the time when the affection of Increase of the temperature concerning Industrialization to climate change In Usm area has happened.
최근 빅데이터 처리를 위한 연구들이 활발히 진행 중이며, 관련된 다양한 제품들이 개발되고 있다. 이에 따라, 기존 환경에서는 처리가 어려웠던 대용량 로그 데이터의 저장 및 분석이 가능해졌다. 본 논문은 다수의 서버에서 빠르게 생성되는 대량의 로그 데이터를 Apache Hive에서 분석할 수 있는 데이터 저장 구조를 제안한다. 그리고 저장된 로그 데이터로부터 특정 서버의 이상 유무를 판단하기 위해, 이동 평균 및 3-시그마 기반의 이상 탐지 기술을 설계 및 구현한다. 또한, 실험을 통해 로그 데이터의 급격한 증가폭을 나타내는 구간을 이상으로 판단하여, 제안한 이상 탐지 기술의 유효성을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 하둡 기반으로 로그 데이터를 분석하여 이상치를 바르게 탐지할 수 있는 우수한 결과라 사료된다.
Variability of sea surface temperature (SST) in the Japan/East Sea (JES) was studied using complex empirical orthogonal function (CEOF) analysis. Two daily data sets were analyzed: (1) New Generation 0.05o-gridded SST from Tohoku University, Japan (July 2002-July 2006), and (2) 0.25o-gridded SST from the Japan Meteorological Agency (October 1993-November 2006). Linkages with wind stress curl were revealed using 6-h 1o-gridded surface zonal and meridional winds from ancillary data of the Sea- WiFS Project, a special National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) product (1998-2005). SST anomalies (SSTA) were obtained by removing the seasonal signal, estimated as the leading mode of the CEOF decomposition of the original SST. Leading CEOF modes of residual SSTA obtained from both data sets were consistent with each other and were characterized by annual, semiannual, and quasi-biennial time scales estimated with 95% statistical significance. The Semiannual Mode lagged 2 months behind the increased occurrence of the anticyclonic (AC) wind stress curl over the JES. Links to dynamic processes were investigated by numerical simulations using an oceanic model. The suggested dynamic forcings of SSTA are the inflow of subtropical water into the JES through the Korea Strait, divergence in the surface layer induced by Ekman suction, meridional shifts of the Subarctic Front in the western JES, AC eddy formation, and wind-driven strengthening/weakening of large-scale currents. Events of west-east SSTA movement were identified in July-September. The SSTA moved from the northeastern JES towards the continental coast along the path of the westward branch of the Tsushima Current at a speed consistent with the advective scale.
서태평양에 위치한 총 173개의 지진 관측소에서 획득한 2,026개의 지진 자료에 분할 파형 역산을 적용하여 서태평양 지역 맨틀 전이대 깊이까지 S파 등방성 속도 및 방사 이방성에 대한 연구를 수행했다. 그 결과 필리핀해판의 경우 페러스-벨라 분지(Parece-Vela basin)에서 고속도 이상이 30 km 깊이까지 나타나는 것에 비해 서필리핀 분지(West Philippine basin)에서 고속도 이상이 50 km 깊이까지 유지되었다. 페러스-벨라 분지 하부 약 80 km 깊이부터 나타나는 저속도 이상이 깊이가 깊어짐에 따라 서필리핀 분지로 확장되는 경향을 보였는데 이는 페러스-벨라 분지와 서필리핀 분지 사이의 연령차이에 의한 것으로 보인다. 또한 캐롤라인 해저 산열(Caroline seamount chain) 및 캐롤라인 판의 하부에서 강한 저속도 이상이 약 200 km 깊이까지 보인다. 방사 이방성 모델의 경우 서태평양에서 전반적으로 양의 이방성에 우세하게 나타났으며 페러스-벨라 분지에서 약 50 km 깊이까지, 마리아나 해구를 따라 섭입하는 태평양판의 약 220 km 깊이부터 음의 이방성이 관측되었다. 캐롤라인 해저산열 하부 약 200 km 깊이까지 강한 양의 이방성이 나타났는데 이는 해저산열을 형성한 플룸과 이동하는 태평양판 사이에 발생한 끌림(drag)에 의한 것으로 보인다. 온통-자바 해대(Ontong-Java plateau) 지역 하부에서는 40 ~ 180 km 깊이에서 고속도 이상이 발견되었으며, 이는 탈수된 플룸 물질의 부착으로 인한 비정상적으로 두꺼운 암석권의 존재를 나타낸다.
Bulatov, Nafanail V.;Kapshiter, Alexander V.;Obukhova, Natalya G.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.926-929
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2006
Some features of vertical structure of the frontal interaction zone of the warm Kuroshio Current and cold Oyashio Current are known from 1930 from analysis of ship data. Ship data however do not allow carrying out the area detailed survey opposite to satellite infrared (IR) observations which possess by high spatial and temporal resolution. Analysis of NOAA AVHRR IR images demonstrated that process of formation and development of the Kuroshio warm core rings is highly complex. They are formed as a result of development of anticyclonic meanders of the warm Kuroshio waters and spin off them from the current. Joint analysis of thermal infrared images and altimetry data has also indicated that interaction of eddies to the frontal zone plays a crucial role in formation of large eddies moving to the Southern Kuril region.
최근 대용량 데이터 분석을 위해 다수의 서버를 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 대표적인 빅데이터 기술인 하둡은 대용량 데이터를 다수의 서버로 구성된 분산 환경에 저장하여 처리한다. 이러한 분산 시스템에서는 각 서버의 시스템 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문은 다수의 서버에서 수집된 로그 데이터를 토대로 간단하면서 효율적인 이상 탐지 기법을 사용하여 로그 데이터의 변화가 급증하는 이상치를 탐지하고자 한다. 이를 위해, 각 서버로부터 로그 데이터를 수집하여 하둡 에코시스템에 저장할 수 있도록 Apache Hive의 저장 구조를 설계하고, 이동 평균 및 3-시그마를 사용한 세 가지 이상 탐지 기법을 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 세 가지 기법이 모두 올바로 이상 구간을 탐지하며, 또한 가중치가 적용된 이상 탐지 기법이 중복을 제거한 더 정확한 탐지 기법임을 확인한다. 본 논문은 하둡 에코시스템을 사용하여 간단한 방법으로 로그 데이터의 이상을 탐지하는 우수한 결과라 사료된다.
무선 기반의 모바일 컴퓨팅 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 애드 혹 네트워크 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 높은 이동성을 갖는 차량 노드들로 구성되어 망 위상이 짧은 시간 유지되고 통신 링크가 불안정한 자기 조직화 모바일 애드 혹 망이다. 따라서 VANETs은 네트워크상에 센서들의 해로운 노이즈나 차량 노드들의 비정상 행위에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서 센싱된 센서로 부터의 상황정보에 대한 해로운 오동작이나 노이즈와 차량 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 빅 데이터 처리기술을 응용한 비정상 행위 탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.
잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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