• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.777-788
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• 2021

Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.69-76
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• 2010

센서로부터 획득되는 데이터 스트림들 중에 특히 이동 객체에 대한 공간 정보를 담은 데이터 스트림은 상황 인지의 여러 응용 분야에 매우 유용하다. 하지만, 실시간으로 공간 스트림을 처리하는 것과 공간 상황 인지를 위한 복잡한 연산 처리 사이에는 중요한 기능적인 격차가 존재하는데, 이는 공간 스트림 처리와 상황 인지를 통합하는데 매우 큰 어려움을 준다. 본 논문에서는, 공간 스트림 처리와 공간 상황 인지 사이에 존재하는 기능적인 격차를 해결하기 위한 공간 데이터 스트림 처리 시스템인 SCONSTREAM(Spatial CONtext STREAm Management)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 불필요한 공간 데이터 스트림을 전처리하고 상황 인지에 용이한 형태로 가공한다. 실험을 통해, 본 시스템이 공간 스트림 처리와 공간 상황 인지 사이에 존재하는 기능적인 격차를 해소할 수 있음을 보인다.

• 한국공간구조학회지
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• 제1권1호
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• pp.57-69
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• 2001

설계와 구조의 바람직한 상관관계는 무엇인가라는 논제를 던져놓고 시작해 보기로 하자, 누구나 이러한 질의에 대해 정확한 답을 찾을 수 없을 것이다. 또한 다른 표현을 빌려보자면 서로의 관계에서 그러한 갭(gap)을 어떻게 줄일 것인가에 대해 답을 얻는 것과 유사할 것이다. 위에서 설정한 'Bridging the Gap'의 논제는 수년 전 미국에서 위 논제로 심포지움(symposium)이 열린 적 있고, 그것에 대한 책이 출간된 것으로 알고 있다. 이러한 의미에서 현 한국의 건축과 학제 개편에서 급히 해결되어야 필연적인 과제다.

• Spatial Information Research
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• 제23권3호
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• pp.101-111
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• 2015

아부다비 에미리트는 중동 및 북아프리카의 이슬람 문화권 중에서 급속한 경제적 번영을 이룩하여 신흥선진국으로 급부상하고 있다. 아부다비는 석유경제에서 비석유경제로의 전환과 지속가능한 도시개발정책을 시행하고 있다. 이에 따라 다양한 사회 환경문제도 발생하고 있다. 급속한 경제성장과 사회 환경변화로 인해 도출되는 도시문제 해결을 위해 아부다비는 공간정보의 중요성을 인식하고 공간정보의 구축을 촉진하고 있다. 이처럼 공간정보는 아부다비에서 블루오션 시장으로 그 영역을 넓혀 가고 있으며, 도시건설의 기본인프라로 인식되고 있다. 하지만 아부다비는 공간정보인프라의 기반이 한국에 비해 체계적으로 정비되어 있지 못한 상황이다. 특히, 공간정보인프라의 주요 요소인 조직체계와 법률 제정이 미흡하고 공간정보 산업의 해외 의존도가 지나치게 높은 특징을 가진다. 세계의 다국적 기업이 장악한 아부다비의 공간정보 시장을 개척하기 위해서는 아부다비 공간정보인프라의 현황에 대한 장단점을 파악하고 우선순위를 고려한 틈새시장 진출방안 마련이 필요하다. 따라서, 이 연구에서는 아부다비 공간정보인프라의 구성요소에 대한 현황분석을 한국의 경험에 기반하여 고찰한다. 공간정보인프라 구성요소별로 한국과 아부다비 간의 공간정보 격차를 분석하고 아부다비의 단기 장기 공간정보인프라 발전 방안을 제시한다. 중동의 신흥선진국인 아부다비 에미리트와 한국 간 공간정보인프라에 대한 격차분석은 우리 공간정보 기업의 중동진출에 큰 디딤돌이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.953-966
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• 2022

에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1407-1419
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• 2020

지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Water Engineering Research
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• 제3권1호
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• pp.31-44
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• 2002

The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.

• 지역연구
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• 제6권2호
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• pp.149-153
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• 1990

• 한국산림과학회지
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• 제97권2호
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• pp.165-170
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• 2008

Litterfall has been recognized an important part of the forest ecosystem production, playing a major pathway in energy flow and nutrient cycling through the ecosystem. This study was carried out to examine the quantity and components, temporal variation, and spatial heterogeneity of the litterfall in the mixed broadleaved-Korean pine forest. The data were collected from the 9ha permanent experimental plot, of which on the center area, i.e. $150m{\times}150m$, the total number of 319 circular litterfall traps with the size of $0.5m^2$ were established to collect falling litterfall. The results showed that the annual amount of litterfall was totalized 3,033.7 kg/ha, occupying broad-leaves of 39.3%, conifer-leaves of 29.5%, others of 18.5%, branches of 10.4%, and seeds of 2.3%. The peak point of the litterfall production was made at the end of September, proportionating 32.2% of total amount. The analysis of semivariogram revealed the existence of high spatial heterogeneity, calculated the scale of spatial heterogeneity ranged from 11.6 m to 29.1 m. The result of proportion (C/[Co+C]) showed that spatial heterogeneity of autocorrelation in total spatial heterogeneity were from 97.0% to 100%. The relatively heavy branches and others had significant differences in litterfall production between the areas of canopy gap and closed canopy in the 95% probability level, but the other components did not show statistical differences.

• 공학교육연구
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• 제18권4호
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• pp.34-44
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• 2015

Mathematical, spatial, and verbal abilities are important for future engineers to succeed in the STEM disciplines. The purpose of the study is to assess engineering students' spatial abilities and analyse the relationship with mathematical achievement, verbal achievement, and gender. On the mental rotation tests, 65% of male students demonstrated a substantial level of spatial abilities. But only 30% of female students exhibited spatial skills at the same level as their male colleagues. The correlations between mathematical - spatial - verbal abilities are found to be negligible. When spatial visualization ability was plotted according to the mathematical achievement level, there was no difference in the mean spatial abilities score. But when mathematical achievement score was plotted according to the spatial abilities, there was a noticeable difference. Regression analysis confirmed that female students' mathematical achievement increased as spatial abilities improved. This phenomenon was not observed for male students. It's because male students' spatial ability already contributed to their mathematics achievement. So spatial ability can be regarded as one factor for the gender differences in mathematics achievement. The gender gap on spatial abilities and math achievement is large among high achieving students. For example, there was a 4.3 to 1 male - female ratio and 3.4 to 1 male - female ratio among students scoring 99th percentile in spatial visualization test and scholastic aptitude test-math.