• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.139-151
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• 2021

By the end of December 2020, an earthquake with Mw about 6.4 hit Sisak-Moslavina County, Croatia. The town of Petrinja was the most affected region with major power outage and many buildings collapsed. The damage also affected neighbor countries such as Bosnia and Herzegovina and Slovenia. As a light of this devastating event, a deformation map due to this earthquake could be generated by using remote sensing imagery from Sentinel-1 SAR data. InSAR could be used as deformation map but still affected with noise factor that could problematize the exact deformation value for further research. Thus in this study, 17 SAR data from Sentinel-1 satellite is used in order to generate the multi-temporal interferometry utilize Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS). Mean deformation map that has been compensated from error factors such as atmospheric, topographic, temporal, and baseline errors are generated. Okada model then applied to the mean deformation result to generate the modeled earthquake, resulting the deformation is mostly dominated by strike-slip with 3 meter deformation as right lateral strike-slip. The Okada sources are having 11.63 km in length, 2.45 km in width, and 5.46 km in depth with the dip angle are about 84.47° and strike angle are about 142.88° from the north direction. The results from this modeling can be used as learning material to understand the seismic activity in the latest 2020 Petrinja, Croatia Earthquake.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.65-76
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• 2023

The Gamma Portable Radar Interferometer (GPRI) is a ground-based real aperture radar (RAR) that can acquire images with high spatial and temporal resolution. The GPRI ground-based radar used in this study composes three antennas with a Ku-band frequency of 17.1-17.3 GHz (1.73-1.75 cm of wavelength). It can measure displacement over time with millimeter-scale precision. It is also possible to adjust the observation mode by arranging the transmitting and receiving antennas for various applications: i) obtaining differential interferograms through the application of interferometric techniques, ii) generation of digital elevation models and iii) acquisition of full polarimetric data. We introduced the hardware configuration of the GPRI ground-based radar, image acquisition, and characteristics of the collected radar images. The interferometric phase difference has been evaluated to apply the multi-temporal interferometric SAR application (MT-InSAR) using the first observation campaigns at Pusan National University in Geumjeong-gu, Busan.

• 한국환경과학회지
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• 제24권10호
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• pp.1273-1283
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• 2015

In present study, the temporal characteristics of nine selected volatile organic compounds (VOCs), including four alcohol, 2 aldehyde, and 3 ketone compounds, in high-stories urban apartments over a 2-y period were investigated. The indoor VOC concentrations had generally a decreasing trend over the 2-y follow-up period. For examples, the 2E1H indoor concentration decreased from $10.8{\mu}g/m^3$ for the first two months to $5.1{\mu}g/m^3$ for the last two months. In addition, the DCA and ACT indoor concentrations decreased from 5.0 and $14{\mu}g/m^3$ for the first two months to 2.2 and $6.4{\mu}g/m^3$, respectively, for the last two months. The indoor-to outdoor concentration ratios over the 2-y period were much greater than 1, indicating that indoor VOC concentrations were higher than the outdoor VOC concentrations. Similar to those of the individual VOCs, the indoor-to-outdoor concentration ratios of all three VOC groups were higher than 1 over the 2-y follow-up period, suggesting higher indoor concentrations of the three VOC groups than outdoor concentrations. In consistence with the results of VOC indoor concentrations, the VOC emission rates decreased gradually as time passed, due to the decreased VOC emission strengths of indoor sources. Finally, there was an initial sharp decrease in the indoor VOC concentrations followed by a slower decrease, indicating a multi-exponential decay model for the target VOCs, which was demonstrated by comparison of the residuals and the adjusted coefficient of determination associated with the one and two-exponential fits of each data set.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.19-26
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• 2002

본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.19-32
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• 1999

본 연구는 도시 내에서 비교적 안정된 통행패턴을 이루고 있는 취업자를 대상으로 대구광역시 사람통행실태 자료(1988년, 1992년)를 이용하여 취업자가 1일에 행한 복수통행 간의 상관관계를 보다 체계적으로 명확히 규명하고, 이를 기초로 하여 취업자의 교통수단선택모형을 구축하여 그 모형의 이전가능성을 검토하였다. 먼저 취업자의 통행행태분석 결과, 통행패턴은 1일에 2통행의 피스톤형태로 비교적 단순하였으며, 교통수단선택패턴도 1일에 행한 복수통행 가운데 첫 번째 통행에서 이용한 수단을 최종 통행수단으로 이용하는 비율이 높은 것 으로 나타났다. 또한 교통수단선택모형의 추정결과 채택된 설명변수의 추정계수 및 모형의 적합도가 모두 양호한 값을 나타내어 본 모형의 타당성이 입증되었다. 끝으로, 구축된 모형의 적용성 검토로서 1988년과 1992년 모형의 시간적 이전가능성을 검토한 결과 여러 지표들로부터 양호한 결과를 나타내어 본 모형의 시간이전성은 충분하다고 판단되어진다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.243-245
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• 2007

This study was begun to classify the paddy fields by the rice varieties and to monitor the temporal change in rice growth using SAR backscatter coefficients $({\sigma}^{circ})$. For nine fine-beam mode images of Radarsat-1 SAR, a growing period time-series of backscatter coefficients was set up from April to October in 2005, and was compared with the field-measured rice growth parameters such as LAI (leaf area index), plant height, fresh and dry biomass, and water content in grain and plant for 45 parcels in Dangjin-gun, Chungcheongnam Province, South Korea. The average backscatter coefficients for early-maturing rice varieties (13 parcels) were ranged from -18.17dB to -6.06dB and were lower than for medium-late maturing rice varieties during most of the growing season. At around the heading stage (July 30) for early-maturing rice, both rice crops showed the highest backscatter coefficient values and the difference was the greatest before harvesting early-maturing rice. The temporal difference in backscatter coefficients between rice varieties was expected to play a key role to identify early-maturing rice fields. On the other hand, comparison with field-measured rice growth parameters showed that the backscatter coefficients decreased or stayed on the plateau after heading stage even though the growth of rice canopy advanced.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.851-865
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• 2019

하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.941-954
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• 2011

본 연구에서는 국내의 다목적 댐을 대상으로 강우-유출 모형에 의한 과거의 홍수량 산정방식과 최근의 홍수량 산정방식을 유역 면적 규모별로 분류하여 비교 분석하였다. 홍수량에 영향을 미치는 기본인자로 강우량, 강우의 시간분포, 유효우량 산정방법, 강우-유출 모형, 매개변수 추정 및 기저유량 등을 선정하여 각 인자별 민감도 분석을 수행함으로써 홍수량에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석결과 최근의 방법으로 산정한 홍수량과 과거의 방법으로 산정한 홍수량이 유역면적 규모에 따라 다양한 변동폭으로 증가하거나 감소하였는데, 강우의 시간분포 변경이 홍수량을 감소시키는 원인으로 분석되었고, 최근 기상이변에 의한 강우량의 증가와 단위도의 매개변수 추정방법의 변경이 홍수량을 증가시키는 가장 큰 원인으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1577-1589
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• 2023

해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.