• 대한지리학회지
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• 제49권5호
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• pp.675-689
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• 2014

본 연구에서는 앙상블 경험적 모드 분해법을 우리나라에 적용하여 봄 시작일을 정의하고, 이에 대한 시 공간적인 변화를 분석하였으며, 봄 시작일의 변동성을 분석하여, 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 우리나라 평균 봄 시작일은 3월 11일로 나타났고, 연구기간 동안 2.6일/10년으로 빨라졌다. 봄 시작일은 일반적으로 위도와 고도가 높아짐에 따라, 그리고 해안에서 내륙으로 갈수록 늦게 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 상관분석을 수행하였고, 전구평균기온, 북극진동(Arctic Oscillation, AO), 시베리아 고기압이 우리나라 봄 시작일과 유의한 상관관계를 나타냈다. 봄 시작일에 영향을 미치는 지수들을 대상으로 다중회귀분석을 수행하였고, 세 가지 변수가 모두 입력된 모형은 64.7%의 설명력을 나타냈다. 다중회귀분석의 결과 봄 시작일에 미치는 영향은 전구평균기온이 가장 크고, AO가 그 다음으로 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 종관적인 요인을 파악하기 위해 기압장 및 바람장을 분석한 결과, 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 기압골의 강도 및 위치에 따른 북풍계열 바람의 강도가 봄 시작일을 결정하는 주요 원인인 것으로 나타났다.

• Ocean and Polar Research
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• 제28권2호
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• pp.79-94
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• 2006

가막만에 분포하는 동물플랑크톤의 종조성과 분포 양상을 밝히고, 군집에 미치는 환경요인을 파악하기 위해 2003년 4월, 7월, 9월, 11월에 총 12개 정점에서 조사하였다. 동물플랑크톤은 총 43개의 분류군이었으며 평균 출현 개체수는 $270{\sim}1,803$ 개체/$m^3$의 범위를 보였지만 시 공간적인 변동폭이 다소 크게 나타났다. 우점종은 요각류 A. erythraea, E. pacifica, A. omorii, P. par편 s. 1, 지각류인 P. polyphemoides이었다. 동물플랑크톤 군집은 3개의 Group으로 구분되어졌으며, 정체성 해역인 소호 인근의 Group A, 가막만 중앙부해역인 Group B, 비교적 해수 소통이 원활한 남부해역인 Group C로 구분되었다. 군집으로 구분되는 세 Group간에 종수와 다양성 지수는 군집에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면(p<0.05), 평균출현 개체수는 유의한 영향을 미치지 않았다(p>0.05). 본 연구에서 조사된 환경 자료를 이용하여 분석한 결과 동물플랑크톤의 군집에 미치는 환경요인을 분석한 결과는 수온, 염분, 용존산소로 나타났다. 결과적으로 가막만 동물플랑크톤의 군집 특성을 볼 때 소호 인근 해역은 급속한 산업화와 도시화로 인하여 지속적인 생활하수의 유입의 영향을 받고 있으며, 남부 해역의 군집은 계절에 따른 만 외수의 영향을 받아 계절에 따른 군집양상이 바뀌는 것으로 판단된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권1호
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• pp.13-29
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• 2018

This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권2호
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• pp.127-139
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• 2024

기후변화에 따라 폭염, 폭우 및 가뭄을 포함하여 극단적인 기상 현상의 빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해와 달리 점진적으로 진행되고 장시간에 걸쳐 피해가 증가하는 특징을 갖고 있기 때문에 가뭄 발생의 특징을 이해하는 것이 매우 중요하다. 농업 가뭄, 특히 밭가뭄은 토양 수분의 부족으로 인해 농작물이 필요로 하는 물의 공급이 부족해짐으로써 발생한다. 이에 농업 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수로 토양 수분을 활용하고 있다. 본 연구는 토양, 기상 및 작물 데이터를 통합한 모델을 활용하여 토양유효수분율을 산정함으로써 한반도 가뭄의 시공간적 분포와 경향성을 분석하였다. 또한, 기상인자와 토양유효수분율의 상관관계를 분석하여 기상 특성이 가뭄 발생 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 콩 재배기간 동안의 평균 토양유효수분율은 2018년에 88.6%로 가장 낮았으며, 2021년에는 103.2%로 가장 높았다. 콩 생육단계별 토양유효수분율 공간 분포를 분석한 결과, 2018년 개화기(S3), 2019년 잎 경엽신장기(S2), 2020년 유묘기(S1), 2021년 개화기(S3)와 2022년 유묘기(S1)에 가장 낮았다. 콩 생육단계별 평균 토양유효수분율을 기준으로 밭가뭄 빈도수를 평가한 결과 2018년 개화기(S3)에 22회로 빈도수가 가장 높았다. 토양유효수분율이 가장 낮을 때는 강우량과 증발산량과의 가장 큰 부(-)의 상관관계를 나타낸 반면, 토양유효수분율이 가장 높을 때는 강우량과 상대습도와 가장 큰 정(+)의 상관관계를 보였으며, 기준증발산량과는 가장 큰 부(-)의 상관관계를 나타냈다.

• Ocean and Polar Research
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• 제39권3호
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• pp.181-194
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• 2017

The long-term linear trend of global sea-to-air dimethyl sulfide (DMS) flux was analyzed over a 16-year time span (2000~2015), based on satellite observation data. The emission rates of DMS (i.e. DMS flux) in the global ocean were estimated from sea surface DMS concentrations, which were constructed with chlorophyll a (Chl-a) concentrations and mixed layer depths (MLD), and transfer velocity from sea to air, which was parameterized with sea surface wind (SSW) and sea surface temperature (SST). In general, the DMS flux in the global ocean exhibited a gradual decreasing pattern from 2000 (a total of 12.1 Tg/yr) to 2015 (10.7 Tg/yr). For the latitude band ($10^{\circ}$ interval between $0^{\circ}$ and $60^{\circ}$), the DMS flux at the low latitude of the Northern (NH) and Southern hemisphere (SH) was significantly higher than that at the middle latitude. The seasonal mean DMS flux was highest in winter followed by in summer in both hemispheres. From the long-term analysis with the Mann-Kendall (MK) statistical test, a clear downward trend of DMS flux was predicted to be broad over the global ocean during the study period (NH: $-0.001{\sim}-0.036{\mu}mol/m^2/day\;per\;year$, SH: $-0.011{\sim}-0.051{\mu}mol/m^2/day\;per\;year$). These trend values were statistically significant (p < 0.05) for most of the latitude bands. The magnitude of the downward trend of DMS flux at the low latitude in the NH was somewhat higher than that at the middle latitude during most seasons, and vice versa for the SH. The spatio-temporal characteristics of DMS flux and its long-term trend were likely to be primarily affected not only by the SSW (high positive correlation of r = 0.687) but also in part by the SST (r = 0.685).

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.521-532
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• 2014

3D 방송시스템에 대한 다양한 연구 가운데 ATSC-M/H 기반의 융합형 3DTV 방식은 HD 화질의 좌영상과 모바일 화질의 우영상을 결합하는 서비스 호환 3DTV 시스템으로서 이 방식에서는 좌우 영상 사이에 상대적인 화질 차이가 존재하며 이를 해결하기 위해 조건부 대체 알고리즘(Conditional Replenishment Algorithm)이 제안되었다. 조건부 대체 알고리즘에서는 좌우영상 사이의 양안시차 벡터를 추정하고 양안시차 보상된 HD 좌영상과 단순 확장된 모바일 우영상을 선택적으로 사용함으로써 우영상의 화질을 개선한다. 그러나 이 알고리즘은 여러 계층의 양안시차를 추정하는 과정에서 매우 많은 계산이 필요하기 때문에 이를 실제적으로 구현하기 위해서는 고속 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 특성을 고려하여 전역 탐색 대신에 SDSP(Small Diamond Search Pattern) 탐색 방법을 사용하고 탐색의 초기위치를 예측하는 방법을 제안하며 특정 조건 하에서 양안시차 벡터 추정을 생략하는 조기종료 모드를 함께 적용함으로써 복원 영상의 화질을 유지하면서도 조건부 대체 알고리즘의 속도를 향상시키는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 이의 성능을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.579-592
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• 2020

여자만 북서해역 꼬막 어장의 수괴(수형), 영양염 등 수질환경과 식물플랑크톤 군집의 변동 특성을 파악하기 위해 2017년 봄(5월), 여름(8월) 및 가을(11월) 7개 정점을 조사하였다. 분석 결과, 꼬막어장의 수형은 수온과 염분 변화에 따른 계절특성이 명확하였다. 영양염 중 규산염은 연중 풍부였지만, 봄과 여름은 인산염이 결핍되었고, 가을은 질소원이 결핍되는 것으로 나타났다. 식물플랑크톤 군집에서 출현종은 매우 단순하였으며, 현존량도 매우 낮았다. 우점종은 연중 규조류에 우점 되어, 봄은 Skeletonema costatum-ls, Nitzschia longissima, 여름은 Pleurosigma normanii, Coscinodiscus gigas, 가을은 N. longissima, Pseudonitzschia pungens, Chaetoceros curvisetus, Eucampia zodiacus가 우점 출현하여, 여름에 편모조류 출현이 낮은 특성을 보였다. 상관분석과 주성분 분석의 결과 여자만 북서해역 꼬막어장의 생물 해양학 특성은 계절에 따라 수질 환경 및 식물플랑크톤 군집에 많은 차이가 있으나, 전체적으로는 육상에서 공급되는 무기 및 유기물질 및 낮은 수심으로 해수혼합에 따른 표층퇴적물의 재부유에 의한 영양염 공급, 그리고 해역자체의 생물생산과 무기화 과정의 균형에 의해 해양환경 특성 및 식물플랑크톤 생산이 결정되는 것으로 판단되었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.499-509
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• 2016

1990년대 이후 황사의 발생빈도가 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따른 사회전반의 피해도 증가하고 있는 실정이다. 최근까지 진행된 황사에 대한 대부분의 선행 연구에서는 지점관측자료를 이용하였는데, 시간적/공간적 변동성이 강한 황사를 정확히 해석하기에는 부족한 상황이었다. 이에 본 연구에서는 위성에어로졸 자료를 이용하여 기존연구의 시공간적인 한계성을 극복하여 황사 발생 기간 동안의 호흡기질환과 안질, 심혈관계질환자 수의 변동양상에 관한 건강영향평가를 진행하였다. 분석결과, 일반적으로 위성에어로졸 수치는 봄철에 높게 나타났으며, 공간적으로 동쪽 지역보다는 서해안과 인근한 서쪽 지역에서 대체적으로 높은 수치를 나타내었다. 황사와 관련성이 높은 질병인 안구질환, 순환계통의 질환, 호흡기계질환과의 상관분석은 비교적 4월에서 7월사이에 높게 나타났는데, 지체기간 3개월에서 0.6 정도의 높은 양의 상관성을 나타내었다. 본 연구를 통하여 위성 에어로졸 자료를 이용하여 기존의 지점자료기반 연구의 한계성을 극복할 수 있음을 시사하였다. 또한, 건강영향 평가에 대한 가능성을 파악함으로서 황사피해에 대비한 의약품의 원활한 공급과 불필요한 의료비 지출예방에 이바지 할 수 있을 것으로 사료된다.