• Title/Summary/Keyword: 영상관측

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Business Model of Data Service in Broadcasting and Communication Convergence (유비쿼터스시대 방송과 통신의 컨버전스 데이터 서비스 비즈니스 모델)

  • Jung, Chang-Duk;Lee, Ji-Eun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.245-249
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    • 2006
  • 디지털 컨버전스와 유비쿼터스 시대의 시작은 디지털 미디어 기술의 발전과 방송 통신 사업의 컨버전스를 가속화 시켰으며, 그 결과로DMB, WCDHA, Wibro, IP-TV, HSDPA 등의 새로운 형태의 차세대 제품과 서비스들이 뉴미디어 매체의 핵심으로 등장하고 있다. 국내에서 방송 통신의 컨버전스의 빠른 진행은 세계 최초로 디지털 멀티미디어 방송(DMB) 서비스 시작을 가능하게 하였다. DMB 서비스는 멀티미디어 서비스가 핵심이다. DMB 데이터 서비스인 Broadcasting Website Service(BWS)는 현재 지상파 DMB방송 사업자인 KBS, MBC, SBS, YTNDMB가 본방송 준비 막바지 단계이며, 삼성 전자와 LG전자를 비롯한 단말기 개발사들도 데이터 서비스를 위한 제품 출시에 서두르고 있는 등 DMB 산업의 활성화의 주역이 될 것으로 예상된다. DMB의 데이터 서비스는 뉴스, 날씨, 프로그램 정보 등의 단순 정보보기 수준에 그치지 않고, 리턴 채널을 이용한 양방향 서비스와, SMS, 전화걸기 등 휴대전화 단말의 고유기능과의 연계를 통한 다양한 서비스도 선보일 것이다. 더 나아가 향후 T-Commerce와 개인 광고 등 새로운 비즈니스 모델과 사업영역으로 확산시켜 나갈 수 있을 것이다. 그러나, 아직까지 DMB와 데이터 서비스는 초기단계로서, 표준 기술의 규격 작업, 이론적 논의들, 관련 사업자들의 비즈니스 준비 등에서 검토되어, 실제 사용자들을 대상으로한 연구 분석이 이루어 지지 않았다는 연구의 한계를 가지고 있다. 본격적으로 방송, 통신 컨버전스 데이터 서비스가 시작되면서, 사용자들에 초점을 맞춘 많은 연구가 이루어지길 바라며, 이러한 연구의 분석를 통해 또 다른 새로운 서비스와 비즈니스 기회의 창출을 기대해 본다.여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

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Inflow Estimation into Chungju Reservoir Using RADAR Forecasted Precipitation Data and ANFIS (RADAR 강우예측자료와 ANFIS를 이용한 충주댐 유입량 예측)

  • Choi, Changwon;Yi, Jaeeung
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.46 no.8
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    • pp.857-871
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    • 2013
  • The interest in rainfall observation and forecasting using remote sensing method like RADAR (Radio Detection and Ranging) and satellite image is increased according to increased damage by rapid weather change like regional torrential rain and flash flood. In this study, the basin runoff was calculated using adaptive neuro-fuzzy technique, one of the data driven model and MAPLE (McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) forecasted precipitation data as one of the input variables. The flood estimation method using neuro-fuzzy technique and RADAR forecasted precipitation data was evaluated. Six rainfall events occurred at flood season in 2010 and 2011 in Chungju Reservoir basin were used for the input data. The flood estimation results according to the rainfall data used as training, checking and testing data in the model setup process were compared. The 15 models were composed of combination of the input variables and the results according to change of clustering methods were compared and analysed. From this study was that using the relatively larger clustering radius and the biggest flood ever happened for training data showed the better flood estimation. The model using MAPLE forecasted precipitation data showed relatively better result at inflow estimation Chungju Reservoir.

Study on the Application of 2D Video Disdrometer to Develope the Polarimetric Radar Data Simulator (이중편파레이더 시뮬레이터 개발을 위한 2차원 영상우적계 관측자료의 활용가능성 연구)

  • Kim, Hae-Lim;Park, Hye-Sook;Park, Hyang Suk;Park, Jong-Seo
    • Atmosphere
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    • v.24 no.2
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    • pp.173-188
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    • 2014
  • The KMA has cooperated with the Oklahoma University in USA to develop a Polarimetric Radar Data (PRD) simulator to improve the microphysical processes in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS), which is critical for the utilization of PRD into Numerical Weather Prediction (NWP) field. The simulator is like a tool to convert NWP data into PRD, so it enables us to compare NWP data with PRD directly. The simulator can simulate polarimetric radar variables such as reflectivity (Z), differential reflectivity ($Z_{DR}$), specific differential phase ($K_{DP}$), and cross-correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) with input of the Drop Size Distribution (DSD) and scattering calculation of the hydrometeors. However, the simulator is being developed based on the foreign observation data, therefore the PRD simulator development reflecting rainfall characteristics of Korea is needed. This study analyzed a potential application of the 2-Dimension Video Disdrometer (2DVD) data by calculating the raindrop axis ratio according to the rain-types to reflect Korea's rainfall characteristics into scattering module in the simulator. The 2DVD instrument measures the precipitation DSD including the fall velocity and the shape of individual raindrops. We calculated raindrop axis ratio for stratiform, convective and mixed rainfall cases after checking the accuracy of 2DVD data, which usually represent the scattering characteristics of precipitation. The raindrop axis ratio obtained from 2DVD data are compared with those from foreign database in the simulator. The calculated the dual-polarimetric radar variables from the simulator using the obtained raindrop axis ratio are also compared with in situ dual-polarimetric observation data at Bislsan (BSL). 2DVD observation data show high accuracies in the range of 0.7~4.8% compared with in situ rain gauge data which represents 2DVD data are sufficient for the use to simulator. There are small differences of axis ratio in the diameter below 1~2 mm and above 4~5 mm, which are more obvious for bigger raindrops especially for a strong convective rainfall case. These differences of raindrop axis ratio between domestic and foreign rainfall data base suggest that the potential use of disdrometer observation can develop of a PRD simulated suitable to the Korea precipitation system.

Enhancing the Reliability of MODIS Gross Primary Productivity (GPP) by Improving Input Data (입력자료 개선에 의한 MODIS 총일차생산성의 신뢰도 향상)

  • Kim, Young-Il;Kang, Sin-Kyu;Kim, Joon
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.9 no.2
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    • pp.132-139
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    • 2007
  • The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) regularly provides the eight-day gross primary productivity (GPP) at 1 km resolution. In this study, we evaluated the uncertainties of MODIS GPP caused by errors associated with the Data Assimilation Office (DAO) meteorology and a biophysical variable (fraction of absorbed photosynthetically active radiation, FPAR). In order to recalculate the improved GPP estimate, we employed ground weather station data and reconstructed cloud-free FPAR. The official MODIS GPP was evaluated as +17% higher than the improved GPP. The error associated with DAO meteorology was identified as the primary and the error from the cloud-contaminated FPAR as the secondary constituent in the integrative uncertainty. Among various biome types, the highest relative error of the official MODIS GPP to the improved GPP was found in the mixed forest biome with RE of 20% and the smallest errors were shown in crop land cover at 11%. Our results indicated that the uncertainty embedded in the official MODIS GPP product was considerable, indicating that the MODIS GPP needs to be reconstructed with the improved input data of daily surface meteorology and cloud-free FPAR in order to accurately monitor vegetation productivity in Korea.

Development of Neural Network Model for Estimation of Undrained Shear Strength of Korean Soft Soil Based on UU Triaxial Test and Piezocone Test Results (비압밀-비배수(UU) 삼축실험과 피에조콘 실험결과를 이용한 국내 연약지반의 비배수전단강도 추정 인공신경망 모델 개발)

  • Kim Young-Sang
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.21 no.8
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    • pp.73-84
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    • 2005
  • A three layered neural network model was developed using back propagation algorithm to estimate the UU undrained shear strength of Korean soft soil based on the database of actual undrained shear strengths and piezocone measurements compiled from 8 sites over the Korea. The developed model was validated by comparing model predictions with measured values about new piezocone data, which were not previously employed during development of model. Performance of the neural network model was also compared with conventional empirical methods. It was found that the number of neuron in hidden layer is different for the different combination of transfer functions of neural network models. However, all piezocone neural network models are successful in inferring a complex relationship between piezocone measurements and the undrained shear strength of Korean soft soils, which give relatively high coefficients of determination ranging from 0.69 to 0.72. Since neural network model has been generalized by self-learning from database of piezocone measurements and undrained shear strength over the various sites, the developed neural network models give more precise and generally reliable undrained shear strengths than empirical approaches which still need site specific calibration.

Development of technique to detect weeds in paddy field using spectrophotometric analysis (분광특성 분석에 의한 논 잡초 검출법 개발)

  • 서규현;서상룡;성제훈
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2002.02a
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    • pp.438-443
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    • 2002
  • 본 연구는 수도작에서 토양과 식물체의 분광반사특성과 영상처리를 이용한 기계시각 잡초검출 센서를 개발하기 위한 기초연구로서 분류하고자 하는 대상체들의 분광반사율을 조사하여 주요한 파장을 선정하고 선정된 파장을 이용한 판별분석을 통해 각 대상체에 대한 분류 정확도를 중심으로 잡초검출 가능성을 조사하기 위하여 수행하였으며, 실험으로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 1. 토양과 식물체를 구분하는데 효과적인 파장은 마른 토양의 경우 680 nm, 배수 토양에 있어서는 810 nm로 선정하였고, 토양을 배제한 후 벼와 잡초를 구분하기에 효과적인 파장은 580, 680 nm로 선정하였다. 2. 토양과 식물체를 구분하기 위한 판별분석 결과 2가지 토양상태 모두 식물체와 완전히 구분 가능한 것으로 나타났다. 벼와 잡초를 구분하기 위한 실험에서, 벼는 98%의 분류정확도로 구분이 가능하였고, 잡초는 83%의 분류정확도로 구분이 되는 것으로 나타났다. 따라서 차후 분광학적 원리를 이용한 센서를 제작할 때 본 연구에서 선택한 주요 파장과 판별함수를 이용하여 장치를 구성하고 알고리즘을 제작한다면 벼, 잡초, 토양을 효과적으로 구분이 가능할 것으로 판단되었다. 3. 컬러 CCD 카메라를 사용하는 경우에 있어 식물체와 토양을 구분하기 위해 3 종의 파장 중 630 nm 파장만의 이용을 고려하여 그 분류성능을 분석한 결과, 식물체와 토양은 소수의 관측치를 제외하고 완전히 구분이 가능했고, 벼와 잡초를 구분한 결과에서는 비교적 높은 분류능력을 가진 것으로 나타나 차후 컬러 CCD 카메라를 이용하여 장치를 구성하는데 좋은 기초가 될 것으로 판단된다. 배양체의 접종작업은 모든 배양실이 인력에 의존하였으며, 배양체를 배지와 분리하여 불필요한 부분을 제거하고 배양작물에 따라 생육정도를 2~3등급으로 구분하여 배양용기의 배지 위에 치상하는 과정으로 수행되었으며, 작업능률은 호접란의 경우 배양병에 25본을 접종하는데 시간당 6병, 심비디움은 원형 플라스크에 25본을 접종하는데 시간당 10병 정도였다. 바. 식물체의 대량증식에 사용되는 플라스크, 배양병, PE용기 등 배양용기의 세척작업은 농원의 1개배양실에서 간이식 세척기, 이 외의 9개배양실은 모두 물에 담겨 두었다가 세제와 브러쉬 등을 사용하여 인력으로 세척하고 있어 생력화 기술개발이 요구되었다.도가 빠를수록 건조속도가 빨라졌으며, 건조에너지도 1,334kcal/kg.water로 비슷하게 소요되었다. 마. 시험구와 대비구의 건감률은 시험구에서 1.08~1.36w.b./h로 나타나 대비구보다 약 9.9~18.3%가 높게 나타났고, 건조에너지는 10.2~14.6%가 절감되었다. 발아율은 열풍온도가 낮을수록 높게 나타났고 시험구가 대비구보다 발아율이 낮게 나타났으며, 동할률 증가량도 원적외선.열풍 복합건조방법이 높게 나타나 이것은 곡물 표면에 원적외선 방사에의한 복사열이 전달되어 열장해를 받았기 때문으로 판단되며, 금후 더 연구하여 적정 열풍온도 및 방사체 크기를 구명해야 할 것이다.으로 보여진다 따라서 옻나무 유래 F는 포유동물의 생식기능에 중요하게 작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을

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Load Transfer Characteristics of the 7-wire strand using FBG Sensor Embedded Smart Tendon (FBG센서가 내장된 스마트 텐던을 이용한 7연 강연선의 인발 하중전이 특성)

  • Kim, Young-Sang;Suh, Dong-Nam;Kim, Jae-Min;Sung, Hyun-Jong
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.9 no.5
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    • pp.79-86
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    • 2009
  • With the substantial increase of the size of structure, the management of excavation becomes more difficult. Therefore, massive collapses which are related to retaining wall recently increase. However, since the study on measuring and monitoring the pre-stressing force of anchor is insufficient, behavior of anchor may not be predicted and monitored appropriately by the existing strain gauge and load cell type monitoring system. FBG Sensor, which is smaller than strain gauge and has better durability and does not have a noise from electromagnetic waves, is adapted to measure the strain and pre-stressing force of 7-wire strand, so called smart tendon. A series of pullout tests were performed to verify the feasibility of smart tendon and find out the load transfer mechanism around the steel wire tendon fixed to rock with grout. Distribution of measured strains and estimated shear stresses are compared with those predicted by theoretical solutions. It was found that developed smart tendon can be used effectively for measuring strain of 7-wire strand anchor and theoretical solutions underestimate the magnitude of shear stress and load transfer depth.

National Disaster Scientific Investigation and Disaster Monitoring using Remote Sensing and Geo-information (원격탐사와 공간정보를 활용한 국가 재난원인 과학조사 및 재난 모니터링)

  • Kim, Seongsam;Kim, Jinyoung;Kim, Jinsoo
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.35 no.5_2
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    • pp.763-772
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    • 2019
  • High-resolution satellites capable of observing the Earth periodically enhance applicability of remote sensing in the field of national disaster management from national disaster pre-monitoring to rapid recovery planning. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been developed various satellite-based disaster management technologies and applied to disaster site operations related to typhoons and storms, droughts, heavy snowfall, ground displacement, heat wave, and heavy rainfall. Although the limitation of timely imaging of satellite is a challenging issue in emergent disaster situation, it can be solved through international cooperation to cope with global disasters led by domestic and international space development agencies and disaster organizations. This article of special issue deals with the scientific disaster management technologies using remote sensing and advanced equipments of NDMI in order to detect and monitor national disasters occurred by global abnormal climate change around the Korean Peninsula: satellite-based disaster monitoring technologies which can detect and monitor disaster in early stage and advanced investigation equipments which can collect high-quality geo-information data at disaster site.

Estimation of Leaf Area Index Based on Machine Learning/PROSAIL Using Optical Satellite Imagery (광학위성영상을 이용한 기계학습/PROSAIL 모델 기반 엽면적지수 추정)

  • Lee, Jaese;Kang, Yoojin;Son, Bokyung;Im, Jungho;Jang, Keunchang
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.37 no.6_1
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    • pp.1719-1729
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    • 2021
  • Leaf area index (LAI) provides valuable information necessary for sustainable and effective management of forests. Although global high resolution LAI data are provided by European Space Agency using Sentinel-2 satellite images, they have not considered forest characteristics in model development and have not been evaluated for various forest ecosystems in South Korea. In this study, we proposed a LAI estimation model combining machine learning and the PROSAIL radiative transfer model using Sentinel-2 satellite data over a local forest area in South Korea. LAI-2200C was used to measure in situ LAI data. The proposed LAI estimation model was compared to the existing Sentinel-2 LAI product. The results showed that the proposed model outperformed the existing Sentinel-2 LAI product, yielding a difference of bias ~ 0.97 and a difference of root-mean-square-error ~ 0.81 on average, respectively, which improved the underestimation of the existing product. The proposed LAI estimation model provided promising results, implying its use for effective LAI estimation over forests in South Korea.

Application of Terrestrial LiDAR for Displacement Detecting on Risk Slope (위험 경사면의 변위 검출을 위한 지상 라이다의 활용)

  • Lee, Keun-Wang;Park, Joon-Kyu
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.20 no.1
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    • pp.323-328
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    • 2019
  • In order to construct 3D geospatial information about the terrain, current measurement using a total station, remote sensing, GNSS(Global Navigation Satellite System) have been used. However, ground survey and GNSS survey have time and economic disadvantages because they have to be surveyed directly in the field. In case of using aerial photographs and satellite images, these methods have the disadvantage that it is difficult to obtain the three-dimensional shape of the terrain. The terrestrial LiDAR can acquire 3D information of X, Y, Z coordinate and shape obtained by scanning innumerable laser pulses at densely spaced intervals on the surface of the object to be observed at high density, and the processing can also be automated. In this study, terrestrial LiDAR was used to analyze slope displacement. Study area slopes were selected and data were acquired using LiDAR in 2016 and 2017. Data processing has been used to generate slope cross section and slope data, and the overlay analysis of the generated data identifies slope displacements within 0.1 m and suggests the possibility of using slope LiDAR on land to manage slopes. If periodic data acquisition and analysis is performed in the future, the method using the terrestrial lidar will contribute to effective risk slope management.