• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.29 no.1
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• pp.69-79
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• 2013

This paper presents a two-stage geostatistical integration approach that aims at downscaling of coarse scale remote sensing data. First, downscaling of the coarse scale sedoncary data is implemented using area-to-point kriging, and this result will be used as trend components on the next integration stage. Then simple kriging with local varying means that integrates sparse precise observation data with the downscaled data is applied to generate thematic information at a finer scale. The presented approach can not only account for the statistical relationships between precise observation and secondary data acquired at the different scales, but also to calibrate the errors in the secondary data through the integration with precise observation data. An experiment for precipitation mapping with weather station data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) data acquired at a coarse scale is carried out to illustrate the applicability of the presented approach. From the experiment, the geostatistical downscaling approach applied in this paper could generate detailed thematic information at various finer target scales that reproduced the original TRMM precipitation values when upscaled. And the integration of the downscaled secondary information with precise observation data showed better prediction capability than that of a conventional univariate kriging algorithm. Thus, it is expected that the presented approach would be effectively used for downscaling of coarse scale data with various data acquired at different scales.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.2
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• pp.1-13
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• 2002

Recently, Internet GIS(Geographic Information System) is increasing. From the results, more efficient spatial data retrieval is needed. For more efficient retrieval, a spatial indexing method is needed. This paper proposes an efficient spatial indexing method for levelized geometric data retrieval. Previous indexing methods are not adequate to retrieve levelized geometric data. For the effects, a few indexing methods for levelized geometric data, are known. But these methods support only a tew kinds of levelized geometric data. The proposed method supports all kind of levelized geometric data and outperforms to the previous method both in retrieval time and memory capacity.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.6
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• pp.419-431
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• 2021

In Seoul, it has been confirmed that the duration of rainfall is shortened and the frequency and intensity of heavy rains are increasing with a changing climate. In addition, due to high population density and urbanization in most areas, floods frequently occur in flood-prone areas for the increase in impermeable areas. Furthermore, the Seoul City is pursuing various projects such as structural and non-structural measures to resolve flood-prone areas. A disaster prevention performance target was set in consideration of the climate change impact of future precipitation, and this study conducted to reduce the overall flood damage in Seoul for the long-term. In this study, 29 GCMs with RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were used for spatial and temporal disaggregation, and we also considered for 3 research periods, which is short-term (2006-2040, P1), mid-term (2041-2070, P2), and long-term (2071-2100, P3), respectively. For spatial downscaling, daily data of GCM was processed through Quantile Mapping based on the rainfall of the Seoul station managed by the Korea Meteorological Administration and for temporal downscaling, daily data were downscaled to hourly data through k-nearest neighbor resampling and nonparametric temporal detailing techniques using genetic algorithms. Through temporal downscaling, 100 detailed scenarios were calculated for each GCM scenario, and the IDF curve was calculated based on a total of 2,900 detailed scenarios, and by averaging this, the change in the future extreme rainfall was calculated. As a result, it was confirmed that the probability of rainfall for a duration of 100 years and a duration of 1 hour increased by 8 to 16% in the RCP4.5 scenario, and increased by 7 to 26% in the RCP8.5 scenario. Based on the results of this study, the amount of rainfall designed to prepare for future climate change in Seoul was estimated and if can be used to establish purpose-wise water related disaster prevention policies.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.4
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• pp.13-21
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• 2011

The purpose of this study is enhancing CFD model by applying detailed and accurate CFD input data produced from 3D City model and integrating CFD model with 3D city model with OpenGL, 3D city aerodynamic simulation, and visualization tool. CFD_NIMR_SNU model developed by NIMR and SNU and 3D City model produced by NGII were used as input data. Wind flow and pollution diffusion simulator and viewer were developed in this study. Atmospheric environment simulation and visualization tool will save time and cost for urban climate planning and management by enhancing visual communication.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.175-175
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• 2018

우리나라에서 발생하는 대규모 자연재해의 상당부분은 강우에 의한 홍수피해이다. 최근 이러한 홍수피해는 기후변화와 더불어 극한강우 현상의 빈발에 의한 새로운 재해양상으로 전개되고 있으며, 이에 따라 정부에서도 재해발생시 원상복구의 개념이 아닌 항구복구의 개념으로 복구사업을 수행하고 있다. 그러나 설계에 기후변화에 대한 영향을 반영하고 있지 못하기 때문에 기후변화에 의하여 미래에 발생할 극한강우로 반복적인 피해가 예상되고 있으므로 기존의 방재성능목표 강우량의 설정 방법에 대한 개선이 필요하다. 전 세계적으로 이러한 기후변화에 의한 현상을 모의하기 위한 연구로 전지구기후모델(Global Climate Model, 이하 GCM)과 지역기후모델(Reginal Climate Model, 이하 RCM)을 사용하고 있다.우리나라 기상청에서도 CMIP5 국제사업의 표준 실험체계를 통해 전지구 기후변화 시나리오 산출을 위해서 영국 기상청 해들리센터의 GCM인 HadGEM2-AO를 도입하였다. 또한 한반도 기후변화 시나리오를 산출하기 위해 HadGEM3-RA 모형을 이용하여 전지구 기후변화 시나리오를 역학적으로 상세화하고 이를 한반도에 대해 12.5km 공간 해상도로 일 자료를 제공하고 있다. 하지만 유역규모 혹은 지점규모에서 사용하기 위해서는 이러한 일자료의 시 공간적인 상세화기법이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량 개선 방향을 제안하기 위해 다양한 연구단에서 도출된 상세화 결과를 수집하고 비교분석을 통해 기후변화를 고려하고자 하였다. 다양한 연구기관에서 생산된 미래 확률 전망을 살펴본 결과, 동일한 GCM자료를 사용하더라도 상세화 방법론에 따라 서로 다른 결과가 도출되는 것을 확인하였다. 미래 예측의 불확실성을 고려하면 특정한 방법론이 우수하다고 평가하기는 어려움에 따라 앙상블 평균을 활용한 개선방향을 제안한다. 본 연구의 결과는 전국 지자체의 강우특성만을 고려한 것으로, 연안지역의 경우 해수면 상승을 고려하여 추가적인 대책이 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.3
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• pp.61-68
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• 2008

Quadtree-based terrain visualization methods have been used in a lot of applications. However, because most procedures are performed on the CPU, the rendering speed is slow in comparison to methods using GPU. In this paper, we present a quadtree-based terrain visualization method working on the GPU with specially designed data structure, error-texture and LOD-texture, and block-based acceleration method. In preprocessing step, we calculate errors in world space and store them to error-texture. In rendering step, we examine projected errors of error-texture and choose the detail level, then store the projected errors to LOD-texture. View frustum culling is performed as block unit using the values of error-texture and LOD-texture. This method reduces CPU load and performs time consuming jobs such as LOD selection and view frustum culling.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-96
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• 2011

본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.136-149
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• 2011

The aim of this study is to develop future climate scenario by downscaling the regional climate model (RCM) from global climate model (GCM) based on IPCC A1B scenario. To this end, the study first resampled the KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model) from spatial resolution of 27km to 1km. Second, observed climatic data of temperature and rainfall through 1971-2000 were processed to reflect the temperature lapse rate with respect to the altitude of each meteorological observation station. To optimize the downscaled results, Co-kriging was used to calculate temperature lapse-rate; and IDW was used to calculate rainfall lapse rate. Fourth, to verify results of the study we performed correlation analysis between future climate change projection data and observation data through the years 2001-2010. In this study the past climate data (1971-2000), future climate change scenarios(A1B), KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model) results and the 1km DEM were used. The research area is entire South Korea and the study period is from 1971 to 2100. Monthly mean temperatures and rainfall with spatial resolution of 1km * 1km were produced as a result of research. Annual average temperature and precipitation had increased by $1.39^{\circ}C$ and 271.23mm during 1971 to 2100. The development of downscaling method using GIS and verification with observed data could reduce the uncertainty of future climate change projection.

• Proceeding of KASS Symposium
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• 2006.05a
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• pp.246-255
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• 2006

In these days the floor vibration is beginning to make its appearance of the environmental dispute in apartment building. Standard floor system are suggested for the settlement of this issue by government. The sound of floor impact sound is needed to secure comfortable quality in housing. Also, it is required an accurate analysis and a proper evaluation for floor vibration. Refine model is necessary for the floor system of housing to analyze accurately the floor vibration. But this refine model is not efficient because it is required so much running time for vibration analysis and it is difficult of modeling of standard floor slab. In this paper, new modeling methods of standard floor slab are proposed for the accurate rigidity evaluation. By using the new modeling method, the accurate vibration response can be obtained and can accurately evaluate the rigidity of standard floor system with resilient materials. Therefore the proposed modeling method is of practical use for vibration analysis of floor system of apartment building.