• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.141-150
• /
• 2024

Ground subsidence in urban areas is mainly caused by anthropogenic factors such as excessive groundwater extraction and underground infrastructure development in the subsurface composed of soft materials. Global Navigation Satellite System data with high temporal resolution have been widely used to measure surface displacements accurately. However, these point-based terrestrial measurements with the low spatial resolution are somewhat limited in observing two-dimensional continuous surface displacements over large areas. The synthetic aperture radar interferometry (InSAR) technique can construct relatively high spatial resolution surface displacement information with accuracy ranging from millimeters to centimeters. Although constellation operations of SAR satellites have improved the revisit cycle, the temporal resolution of space-based observations is still low compared to in-situ observations. In this study, we evaluate the extraction of a time-series of surface displacement in Incheon Metropolitan City, South Korea, using the small baseline subset technique implemented using the commercial software, Gamma. For this purpose, 24 COSMO-SkyMed X-band SAR observations were collected from July 12, 2011, to August 27, 2012. The time-series surface displacement results were improved by reducing random phase noise, correcting residual phase due to satellite orbit errors, and mitigating nonlinear atmospheric phase artifacts. The perpendicular baseline of the collected COSMO-SkyMed SAR images was set to approximately 2-300 m. The surface displacement related to the ground subsidence was detected approximately 1 cm annually around a few Incheon Subway Line 2 route stations. The sufficient coherence indicates that the satellite orbit has been precisely managed for the interferometric processing.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제34권2호
• /
• pp.161-172
• /
• 2005

In this paper a nonparametric method is proposed for detecting conditionally heteroscedastic errors in a nonparametric time series regression model where the observation points are equally spaced on [0,1]. It turns out that the first-order sample autocorrelation of the squared residuals from the kernel regression estimates provides essential information. Illustrative simulation study is presented for diverse errors such as ARCH(1), GARCH(1,1) and threshold-ARCH(1) models.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
• /
• pp.265-272
• /
• 2002

An Integer-valued autoregressive integrated (INARI) model is introduced to eliminate stochastic trend and seasonality from time series of count data. This INARI extends the previous integer-valued ARMA model. We show that it is stationary and ergodic to establish asymptotic normality for conditional least squares estimator. Optimal estimating equations are used to reflect categorical and serial correlations arising from panel count data and variations arising from three random processes for obtaining observation into estimation. Under regularity conditions for martingale sequence, we show asymptotic normality for estimators from the estimating equations. Using cancer mortality data provided by the U.S. National Center for Health Statistics (NCHS), we apply our results to estimate the probability of cells classified by 4 causes of death and 6 age groups and to forecast death count of each cell. We also investigate impact of three random processes on estimation.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
• /
• pp.199-201
• /
• 2003

The monitoring effectiveness not only depends on the effectiveness of the network, but also the costs of the network. Generally the costs of the monitoring network are mainly on the equipment and personnel; the implementation and maintenance; the observation and sample connection; the sample analysis; and the data storage and processing. The cost of the monitoring network can be expressed as a function of monitoring frequency because the monitoring method can be an automatic or a manual measurement. To determine the sampling frequency of subsidiary groundwater monitoring stations, time series data of national groundwater monitoring stations were used. The proposed optimal sampling frequency for subsidiary groundwater monitoring station is about 7 to 20 days and the average frequency is about 2 weeks.

• 한국자기학회:학술대회 개요집
• /
• 한국자기학회 2003년도 하계학술연구발표회 및 한.일 공동심포지엄
• /
• pp.260-261
• /
• 2003

It is recognized that the magnetization reverses with a sequence of discrete and jerky jumps, known as the Barkhausen effect. Recently, interest in the Barkhausen effect has grown as it is a good example of dynamical critical behavior, evidenced by experimental observation of a power law distribution of the Barkhausen jump size. So far, most experimental studies have been carried out on bulk samples using a classical inductive technique, which is difficult to apply to thin film samples mainly due to the ]ow signal intensity. For this reason, very few experiments have been done on two-dimensional ferromagnetic thin films. In this talk, we report a direct domain observation of Barkhausen avalanche at criticality in Co and MnAs thin films investigated by means of a magnetooptical microscope magnetometer (MOMM), capable of time-resolved domain observation with an image grabbing rate of 30 frames/s in real time. In Fig. 1, we demonstrate a series of six representative domain-evolution patterns of 25-nm Co film observed successively by means of the MOMM, where one can directly witness Barkhausen avalanche.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.635-638
• /
• 2005

전자계 신호의 시간 변동량을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선 등은 그 형태가 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 특징을 나타내는 변곡점과 같은 신호의 특정 시간을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 이러한 특징을 검출하는데 흔히 필터를 설계하여 사용하게 된다. 특히 잡음이 신호에 중첩될 때 자연관측필터를 적용하면 변곡점 추출이 가능하다. 본 논문에서는 잡음이 혼재될 경우에 변곡점의 양호한 추출을 위하여 최적의 차수의 자연관측필터 설계방법을 제안 한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.7-13
• /
• 2021

본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권8호
• /
• pp.565-575
• /
• 2022

최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.654-659
• /
• 2018

본 연구에서는 연안 환경에 대한 대표적인 지상 원격 관측 기기인 Ocean Radar를 이용하여 장기파랑관측을 수행하였다. 지상에 설치한 기기로부터 이루어지는 원격 관측은 소수의 현장 기기 개수로는 관측할 수 없는 넓은 범위의 해역을 통시에 관측할 수 있고 또한 높은 빈도의 지속적인 관측이 가능한 장점이 있다. 장기관측을 위한 Ocean Radar는 과거 지진해일에 의한 피해가 발생하고, 원자력 발전소가 위치한 한국 동해안의 삼척지역에 대해 장기관측을 수행하였으며, 원격관측의 적용성을 검토하기 위해 수압식 파고계를 설치하여 각각의 조사자료를 비교하였다. 원격파랑관측은 연구대상해역 전면에 독일 Helzel사에서 개발된 Array type의 HF-RADAR인 WERA (WavE RAdar)를 2개소에 설치하여 자료를 취득하였으며, 장기간 연속된 관측된 자료의 취득률을 분석해본 결과, Ocean Radar 가 설치된 두 Site의 중심에서 약 24km이며, 약 27km의 범위 내에서는 Wave 자료가 90% 이상 취득되었으며, 시계열로 분석한 결과, 결측된 시간이 전체 계측기간의 1% 미만이다. 직접관측방식인 수압식 파고계와 관측자료를 비교한 결과, RMS 편차는 20cm 이내이며, 상관계수가 0.84 ~ 0.87로 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 따라서, 금회적용한 Ocean Radar는 기존의 파랑 계측 장비를 대체하여 장기간 면적 파랑관측이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제29권9호
• /
• pp.777-782
• /
• 2005

Maritime transportation consists of various situations such as navigation in the ocean, ship handling at harbor entrances, cargo handling and mooring in harbors. Generally, ships are built for the purpose of currying people and materials upon the seas. In order to accomplish the mission, a ship must be built to withstand the rigors of heavy weather and waves. In particular, the safety of ship motions at the entering/departing harbor and mooring under the effects of waves is very important for ship operation from the viewpoint of marine engineering. Therefore, safety and efficiency during entrance, departure, and mooring are extremely important aspects in the evaluation of ship operations from viewpoints of ship motions. However, the ship motions near a harbor entrance are not observed or studied as much. In this paper, to evaluate the difficulty of ship operations, field observations were performed using a new observation system with high accuracy in typhoon seasons, and grasp was done concerning about the time series characteristic that ship motions change rapidly within a harbor. Namely, such observations enable the quantitative safety evaluation under the effects of waves during ships entering and departing harbors in heavy weather.