• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.9-14
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• 2001

오랜 기간동안 진행되는 사회간접자본 건설의 진행 상황을 관측하는 것은 대규모 공사의 종합적인 관리를 위해 필수불가결한 요소이다. 동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 영종도 국제공항의 공사진행 과정을 관측하기 위하여 인공위성 영상 자료가 활용되었다. 바다위에 건설되는 공항의 특성으로 인하여 방조제 건설과 매립공사가 수행되었다. 활주로, 유도로, 여객터미널과 복합교통센터 등이 건설되었으며, 공항의 건설로 산림이 훼손되고 양식장과 염전이 매립되는 것이 관측되었다. 이러한 공항공사의 진척상태를 분석하기 위해서 시계열 Landsat TM 영상을 사용하였으며, 타 위성영상에서는 공항의 공사현황이 어느정도 분석가능한지를 가늠하기 위해서 KOMPSAT EOC, IRS-1C PAN, RADARSAT SAR 영상이 활용되었다. 시계열 Landsat TM 영상에서는 공항 부지의 매립 진척 현황과 산림의 벌채 등을 잘 분석할 수 있었다. KOMPSAT EOC 과 IRS-1C PAN 영상은 높은 공간해상력으로 건설에 사용된 가건물과 같은 세부적인 시설물을 관측할 수 있었다. 15m PAN 영상을 제공하는 Landsat ETM은 IHS 합성 후 분석하였는데, 기존의 TM 영상에서 분류하지 못했던 방조제의 도로와 성토를 구분할 수 있었다. RADARSAT SAR 영상에서는 광학영상에서 볼 수 없었던 독특한 정부 를 얻을 수 있었다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.54 no.5
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• pp.91-102
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• 2012

강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.185-185
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• 2015

미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위한 공간보간 기법으로 크리깅 방법과 조건부합성기법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 연구에 사용된 토양수분 자료는 2011년 5월 1일부터 2011년 9월 30일까지이며, Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system(AMSR-E)의 위성관측 자료와 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료를 이용하였다. leave-one-out 교차검증 방법을 사용하여 공간보간 성능을 평가했고, 관측지점별 시계열 분석 결과 총 24개 관측지점 중 14개 관측지점에서 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 특정 관측일에 대해 예측 성능 분석 결과 총 113일 중 68일에 대해 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 각 관측지점의 예측 성능을 공간적으로 분석하기 위하여 관측소별 예측 성능 지도를 작성하여 공간적인 특성을 분석한 결과 관측소가 밀집되어있는 한반도의 서쪽지역에서 예측이 성능이 좋게 나왔다. 이러한 결과는 위성으로부터 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상관측 자료와 합성하는 것이 토양수분의 공간적인 보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.195-195
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• 2019

최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.27 no.1
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• pp.1-11
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• 2024

A lot of the data currently measured is measured based on indicators, but since the height value of the measurement point is not used as basic data, difficulties arise when trying to use it in a three-dimensional geographic information system. Various methods can be used to create polygons by drawing points on the surface using topographic information or extracting the height value of each measurement point on the surface in order to display large quantities on the surface. Among the various types of data expression methods, this study attempts a data construction and display method to improve visualization performance of time series measurement data expressed on the surface, and examines its procedures and strengths and weaknesses.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.2
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• pp.159-167
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• 2000

The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_3
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• pp.1707-1720
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• 2023

With the increase in satellite time series data, the utility of remote sensing data is growing. In the analysis of time series data, the relative positional accuracy between images has a significant impact on the results, making image registration essential for correction. In recent years, research on image registration has been increasing by applying deep learning, which outperforms existing image registration algorithms. To train deep learning-based registration models, a large number of image pairs are required. Additionally, creating a correlation map between the data of existing deep learning models and applying additional computations to extract registration points is inefficient. To overcome these drawbacks, this study developed a data augmentation technique for training image registration models and applied it to OffsetNet, a registration model that predicts the offset amount itself, to perform image registration for KOMSAT-2, -3, and -3A. The results of the model training showed that OffsetNet accurately predicted the offset amount for the test data, enabling effective registration of the master and slave images.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.1
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• pp.113-126
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• 2017

This study aimed to quantitatively analyze the trends in environmental research that utilize environmental geospatial information through text mining, one of the big data analysis technologies. The analysis was conducted on a total of 869 papers published in the Republic of Korea, which were collected from the National Digital Science Library (NDSL). On the basis of the classification scheme, the keywords extracted from the papers were recategorized into 10 environmental fields including "general environment", "climate", "air quality", and 20 environmental geospatial information fields including "satellite image", "numerical map", and "disaster". With the recategorized keywords, their frequency levels and time series changes in the collected papers were analyzed, as well as the association rules between keywords. First, the results of frequency analysis showed that "general environment"(40.85%) and "satellite image"(24.87%) had the highest frequency levels among environmental fields and environmental geospatial information fields, respectively. Second, the results of the time series analysis on environmental fields showed that the share of "climate" between 1996 and 2000 was high, but since 2001, that of "general environment" has increased. In terms of environmental geospatial information fields, the demand for "satellite image" was highest throughout the period analyzed, and its utilization share has also gradually increased. Third, a total of 80 correlation rules were generated for environmental fields and environmental geospatial information fields. Among environmental fields, "general environment" generated the highest number of correlation rules (17) with environmental geospatial information fields such as "satellite image" and "digital map".

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.7 s.168
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• pp.617-626
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• 2006

In this study 3-month SPI data from 59 stations over the Korean peninsula are analyzed by deriving and spatially characterizing the EOFs. Also, the coefficient time series of EOF are applied to the multi-variate time series model to generate the time series of 10,000 years, to average them to estimate the areal average, and to decide the maximum drought severity for given return periods. Finally, the drought prevention ability is evaluated by considering the effective storage of dam within the basin and the size of agricultural area. Especially for the return period of 30 years, only the Han river basin has the potential to overcome the drought. Other river basins like the Youngsan river basin, which has a large portion of agricultural area but less water storage, are found to be very vulnerable to the rainfall-sensitive agricultural drought.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.18 no.2
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• pp.117-125
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• 2002

Multitemporal analysis with remotely sensed data is complicated by numerous intervening factors, including atmospheric attenuation and occurrence of clouds that obscure the relationship between ground and satellite observed spectral measurements. Using an adaptive reconstruction system, dynamic compositing approach was developed to recover missing/bad observations. The reconstruction method incorporates temporal variation in physical properties of targets and anisotropic spatial optical properties into image processing. The adaptive system performs the dynamic compositing by obtaining a composite image as a weighted sum of the observed value and the value predicted according to local temporal trend. The proposed system was applied to the sequence of NDVI images of AVHRR observed on the Korean Peninsula from 1999 year to 2000 year. The experiment shows that the reconstructed series can be used as an estimated series with complete data for the observations including bad/missing values. Additionally, the gradient image, which represents the amount of temporal change at the corresponding time, was generated by the proposed system. It shows more clearly temporal variation than the data image series.