Coastal regions are experiencing habitat changes due to coastal development and global warming. To estimate the future distribution of coastal plants on the Korean Peninsula due to climate change, the potential distribution of ten species of coastal plants was analyzed using the MaxEnt program. The study covered the eastern, western, and southern coastal areas of the Korean Peninsula. We used the distributional data of coastal plants of the East Asian region and the 19 climate variables of WorldClim 2.0. The future potential distribution was estimated using future climate variables projected from three general circulation models (CCSM4, MIROC-ESM, and MPI-ESM-LR), four representative concentration pathways (2.5, 4.5, 6.0, and 8.5), and two time periods (2050 and 2070). The annual mean temperature influenced the estimation of the potential distribution the most. Under predicted future distribution scenarios, Lathyrus japonicus, Glehnia littoralis, Calystegia soldanella, Vitex rotundifolia, Scutellaria strigillosa, Linaria japonica, and Ixeris repens are expected to show contracted distributions, whereas the distribution of Cnidium japonicum is expected to expand. Two species, Salsola komarovii and Carex kobomugi, are predicted to show similar distributions in the future compared to those in the present. The average potential distribution in the future suggests that the effects of climate change will be greater in the west and the south coastal regions than in the east coastal region. These results will be useful baseline data to establish a conservation strategy for coastal plants.
The purpose of this study is to verify the effect of electoral competition on voters deciding on strategic split-ticket voting under the mixed-member electoral system. As result, the more competitive the constituencies are, the more voters choose to vote for the major parties. The results of logistic regression analysis including interaction terms showed that the more competitive the constituencies are, the more voters choose for candidates from the major parties. Also, the finding shows that major party supporters are less affected by electoral competition than minor party supporters in choosing a candidate in the single-seat districts. In the case of minor party supporters, the more competitive the constituencies were, the more likely they were to choose the major party candidate instead of the minor party candidate. Based on these results, it can be inferred that voters are affected by the presence or behavior of other voters in local constituencies under the first-past-the-post rule. Because of the psychology of not wanting their votes to be useless, voters cast their ballots more strategically as the competition in constituencies intensifies, and as the competition in constituencies slackens, such tendencies weaken, and this trait is particularly evident among minor party supporters.
Lim, Ye Seul;Eo, Yang Dam;Jeon, Min Cheol;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.4
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pp.67-74
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2016
Drone images with high spatial resolution are emerging as an alternative to previous studies with extraction limits in high density forests. Individual tree in the dense forests were extracted from drone images. To detect the individual tree extracted through the image segmentation process, the image segmentation results were compared between the combination of DSM and all R,G,B band and the combination of DSM and R,G,B band separately. The changes in the tree density of a deciduous forest was experimented by time and image. Especially the image of May when the forests are dense, among the images of March, April, May, the individual tree extraction rate based on the trees surveyed on the site was 50%. The analysis results of the width of crown showed that the RMSE was less than 1.5m, which was the best result. For extraction of the experimental area, the two sizes of medium and small trees were extracted, and the extraction accuracy of the small trees was higher. The forest tree volume and forest biomass could be estimated if the tree height is extracted based on the above data and the DBH(diameter at breast height) is estimated using the relational expression between crown width and DBH.
Image segmentation is one of the difficult research problems in machine vision and pattern recognition field. A commonly used segmentation method is the Otsu method. It is simpler and easier to implement but it fails if the histogram is unimodal or similar to unimodal. And if some target area is smaller than background object, then its histogram has the distribution close to unimodal. In this paper, we proposed an improved image segmentation method based on 1D Otsu method for a small target detection. To overcome drawbacks by unimodal histogram effect, we depressed the background histogram using a logarithm function. And to improve a signal to noise ratio, we used a local average value by the neighbor window for thresholding using 1D Otsu method. The experimental results show that our proposed algorithm performs better segmentation result than a traditional 1D Otsu method, and needs much less computational time than that of the 2D Otsu method.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.2
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pp.319-326
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2015
Rainfall data is necessary component for water resources design and flood warning system. Most analysis are used long-term hourly data of surface synoptic stations from the Meteorological Administration, Ministry of land, Infrastructure and Transport and others. However, It will be used minutely data of more high density automatic weather stations than surface synoptic stations expecting to increase the frequency of heavy precipitation. But minutely data has a problem about quality of rainfall data by auto observation. This study analyzed about quality control method using automatic weather station's minutely rainfall data of meteorological administration. It was performed assessment of the quality control that was classified quality control of miss Data, outlier data and rainfall interpolation. This method will be utilized when hydrological analysis uses minute rainfall data.
Ye, Chul-Soo;Ahn, Young-Man;Baek, Tae-Woong;Kim, Kyung-Tae
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_1
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pp.1091-1100
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2022
As deep learning technology advances and various high-resolution remote sensing images are available, interest in using deep learning technology and remote sensing big data to detect buildings and change in urban areas is increasing significantly. In this paper, for semantic building segmentation of high-resolution remote sensing images, we propose a new building segmentation model, Convolutional Block Attention Module (CBAM)-DRUNet that uses the DeepResUNet model, which has excellent performance in building segmentation, as the basic structure, improves the residual learning unit and combines a CBAM with the basic structure. In the performance evaluation using WHU dataset and INRIA dataset, the proposed building segmentation model showed excellent performance in terms of F1 score, accuracy and recall compared to ResUNet and DeepResUNet including UNet.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.202-202
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2020
산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.389-397
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2004
본 연구는 GIS를 이용하여 아파트 단지의 UHF대역의 전파장애에 대한 예측모델을 제시한다. 전파예측모델은 기지국 및 중계기 위치설계와 전파음영지역 결정 등 무선네트워크 서비스에 결정적으로 활용된다 기존의 전파예측모델은 한국지형요소나 3차원 공간기술이 반영되지 않고 외국지형기반의 2차원적인 접근으로 개발되어 있다. 특히 많은 사람이 거주하는 아파트단지에 대해서는 고려가 되어 있지 않은 실정이며, 마치 아파트 단지가 일반 건물로 취급되어 전파환경 요소로 분류되지 않은 상태이다. 그리고 전파관리자가 기존 전파 예측모델을 이용한 무선네트워크 설계 및 운용등에 있어 정확한 의사결정지원에 어려움이 많다. 본 연구는 이러한 한계와 문제점을 해결하기 위해서 아파트 단지의 전파에 대한 영향을 3차원 공간밀집, 건물높이, 전파의 전송방향에 대한 건물배치등 3가지 요소로 분류하고 GIS 도구로 그 요소들을 분석하였다. 그 결과로 상관과 회귀분석등 정량적인 방법으로 평가하여 아파트 전파예측모델(GARP)을 개발하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 아파트 단지가 UHF 대역의 전파에 대한 영향은 전파진행방향성이 57%, 공간밀집이 30%, 건물높이가 13%의 순으로 나타났다. 둘째, 본 연구에서 개발된 아파트 모델은 기존 모델에 비해 평균 6.3dBm, 최소 2.15 ~ 최대 12.48dBm의 개선 효과가 있다. 셋째, 급속히 확산되는 도시 개발에 3차원 공간상에서 전파예측모델을 시뮬레이션하여 전파의 영향을 예측할 수 있으며, 대단지 아파트 건설과 전파환경영향평가의 기초정보 수집에 활용될 수 있다. 본 연구는 GARP모델과 GIS 가시권 분석기능을 이용하여 실제 지형공간상에서 전파경로 손실치를 도시화함으로써 전파관리자가 무선서비스지역 설계, 전파음영지역 판단, 최적 중계기와 기지국 위치 선정에 기여할 것으로 판단된다.하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.라서 획득한 시추코아에 대해서도 각 연구기관이 전 구간에 대해 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ?스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ?스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ?스굴호에 대한 시추사업은 후기 신생대 동안 유라시아 대륙 중부에서 일어난 지구환경 및 기후변화를 이해함과 동시에 이러한 변화가 육상생태계 및 지표지질환경에 미친 영향을 이해하는데 크게 기여할 것이다.lieve in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environment.d by the experiments under vari
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.211-218
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2015
This paper introduces a 'divide-and-conquer' algorithm to the travelling salesman problem (TSP). Top 10n are selected beforehand from a pool of n(n-1) data which are sorted in the ascending order of each vertex's distance. The proposed algorithm then firstly selects partial paths that are interconnected with the shortest distance $r_1=d\{v_i,v_j\}$ of each vertex $v_i$ and assigns them as individual regions. For $r_2$, it connects all inter-vertex edges within the region and inter-region edges are connected in accordance with the connection rule. Finally for $r_3$, it connects only inter-region edges until one whole Hamiltonian cycle is constructed. When tested on TSP-1(n=26) and TSP-2(n=42) of real cities and on a randomly constructed TSP-3(n=50) of the Euclidean plane, the algorithm has obtained optimal solutions for the first two and an improved one from that of Valenzuela and Jones for the third. In contrast to the brute-force search algorithm which runs in n!, the proposed algorithm runs at most 10n times, with the time complexity of $O(n^2)$.
최근 대학생들은 초등학교 때부터 혹은 중학교 때부터 급식을 받아온 세대로 급식체계에 싫증을 내고 학교 밖의 외부식당으로 눈을 돌리고 있는 세대이다. 또한, 위탁급식전문업체의 대학 내 급식사업 참여와 많은 선행 연구 등을 토대로 여러 면에서 대학 내 구내식당이 개선되고 있으나 아직도 매우 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 외부식당과의 경쟁으로 현재 급식인원수가 매년 감소하여 운영상의 어려움을 겪고 있는 S 대학 학생식당 고객의 급식소 선택속성에 대한 의견을 조사하고 현재 운영중인 급식소 이외에 추가 설립하고자 하는 식당 신설에 대한 전략을 도출하고자 한다. SPSS통계 package (ver. 11.0)를 활용하여 기술통계(descriptive analysis), 컨조인트 분석 (conjoint analysis)을 실시하였다. 현재 학생식당 이용빈도 감소원인은 ‘음식이 맛이 없어서’가 44.8%, ‘거리가 멀기 때문’이 19.9%로 조사되어, 학생식당의 이용빈도에 가장 큰 영향을 주는 것은 '음식 맛'과 '거리'인 것으로 파악되었으며, 학생식당에 대한 전반적인 만족도는 ‘보통이다’가 37.8%, ‘불만족 한다’가 36%, ‘매우 불만족한다’가 18.4%, ‘만족한다’가 7.8%로 조사되어 응답자의 대부분이 식당에 대해 불만족하고 있었다. 거리에 의해 식당의 이용빈도가 감소하고 있는 것은 현 학생식당의 위치가 강의 동과 먼 거리에 위치하고 있어 강의 동이 밀집해 있는 건물과 근거리에 식당이 개설된다면 이용할 의사가 있는지 여부에 대해 64.7%가 이용하겠다는 의사를 밝혔고 26.1%는 이용하지 않겠다고 응답했다. 따라서, 학생들이 인식하는 적정 거리의 식당 위치를 파악하기 위해 식당으로 이용하는 소요시간에 대해서 조사대상자가 멀다고 인식하는 시간과 가까운 거리라고 인식하는 시간에 대한 조사 결과 가까운 거리로 인지하는 평균 이동소요시간(분)은 5분이었으며 먼 거리로 인지하는 평균이동소요시간은 10.9분으로 적당한 식당의 위치는 S~10분내의 거리로 9분 30초의 거리에 식당이 위치하면 학생들의 이용률을 극대화시킬 수 있을 거라 사료된다. 사전 대면면접을 통해 가격, 소요시간, 음식의 맛으로 선정된 속성과 각 속성별 수준을 활용한 컨조인트 분석 실시하여 도출된 학생들의 급식소 선택 시 중요하게 인식하는 속성은 가격대, 소요 시간, 음식 맛 순으로 나타났으며, 각각의 중요도는 가격이 65.42%, 소요시간인 24.76%, 음식의 맛이 9.82%였다. 즉, 학생들은 학생식당의 서비스 품질 속성 중에서 상대적으로 식사 가격을 가장 중요하기 생각하는 것으로 나타났고, 다음으로는 식사를 하기 위해 식당까지 가는데 소요되는 시간, 음식의 맛을 중요하게 생각하는 것으로 분석되었다. 컨조인트 분석결과 조사대상자가 가장 선호하는 대학 식당으로는 이동하는데 6-10분이 소요되는 거리에 위치한 식당으로 2,100-2,500원 정도의 가격대로 맛있고 깔끔한 식당을 가장 선호하는 것으로 조사되었다. 따라서, 현재 운영중인 학생식당이 모두 1,800원의 단일 식단가로 운영되고 있는 점을 감안하여 학생식당을 신설할 경우에는 이동하는데 10분 이상 소요되지 않는 장소에 가격대는 현재보다 더 높은 2,000-2,500원의 가격대에서 맛있고 깔끔한 현재와는 차별화 된 일품메뉴 위주의 식단의 학생식당을 신설하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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