It is necessary to develop an integration model which can account for various data acquired at different measurement scales in environmental thematic mapping with high-resolution ground survey data and relatively low-resolution remote sensing data. This paper presents and applies a multi-scale geostatistical methodology for downscaling of thematic maps generated from lowresolution remote sensing data. This methodology extends a traditional ordinary kriging system to a block kriging system which can account for both ground data and remote sensing data which can be regarded as point and block data, respectively. In addition, stochastic simulation based on block kriging is also applied to describe spatial uncertainty attached to the downscaling. Two downscaling experiments including SRTM DEM and MODIS Leaf Area Index (LAI) products were carried out to illustrate the applicability of the geostatistical methodology. Through the experiments, multi-scale geostatistics based on block kriging successfully generated relatively high-resolution thematic maps with reliable accuracy. Especially, it is expected that multiple realizations generated from simulation would be effectively used as input data for investigating the effects of uncertain input data on GIS model outputs.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.
Among the geophysical exploration methods, electromagnetic method(EM) has the broadest range of instrumental systems and remarkable range of applications. There are a lot of available techniques and instruments which have different depth of investigation and resolution depending on the operating frequency and source-receiver configuration. Furthermore, it is very easy to apply on the engineering and environmental problems since modern EM equipments are remarkably portable, considering their sophistication. Even though electromagnetic theory is very complex and not easy to understand, rapid avances in recent computer technology have made it possible to conduct accurate forward modeling and inversion of various EM exploration data. Here, we are going to provide brief theoretical principles, survey techniques and case histories of some selected EM methods that can be applied to geotechnical and environmental problems in Korea.
경희대학교 천문대는 한국과학창의재단에서 후원하는 2013년 과학문화 민간활동 지원사업의 일환으로 "청소년, 우주를 향해 미래를 쏘다!"라는 멘토링 프로그램을 2013년 7월 23일부터 2014년 2월 28일까지 진행하였다. 본 프로그램의 참가대상은 경기지역 고등학교 1, 2학년 학생 32명이 참가하였고, 대학생 멘토 8명과 팀으로 활동하였다. 본 프로그램의 목적은 달 탐사를 주제로 한 체험프로그램을 통해 청소년들의 우주개발의 현황을 체험할 수 있는 기회를 제공하고, 체험 프로그램을 활용하여 창의력, 협동심, 자신감을 함양시키며 이공계 분야의 비젼과 진로 방향을 제시하는 것이다. 본 프로그램은 6개의 주제로 총 10회 동안 진행되었으며, 각각의 주제는 우리나라 우주개발 현장체험, 달탐사의 필요성 체험, 발사체 및 탑재체의 이해와 체험, 청소년이 바라본 우리나라 달탐사의 미래, '우주로' 체험 캠프, 최종발표회이다. 프로그램은 체험, 조사, 발표 및 토의 형식으로 진행되었다. 본 프로그램에서 기대되는 성과는 조별 활동 및 다양한 체험 실습으로 협동심 및 인성을 함양하고, 천문학/공학 분야의 전공 대학생의 멘토링으로 논리적, 체계적, 비판적인 사고를 유도하고, 학연 협력을 활용한 현장학습으로 청소년들의 이공계에 대한 흥미를 유발하고 진로 방향을 제시하며, 다양한 체험 실습 및 미래 지향적인 컨텐츠를 활용하여 천문학 및 우주과학에 대한 호기심을 자극하는 것이다. 본 프로그램에서의 최종 성과물은 기존의 달탐사와 차별적인 주제와 방법론을 고안하여 논리적이고 창의적으로 우리나라의 달탐사에 대한 방법론적인 아이디어를 유도하는 것에 중점을 두었다.
Recent trend in petroleum/gas exploration is an application of 3D seismic exploration technique. Unlike the conventional 2D seismic data processing, 3D seismic data processing is considered as the one which requires expensive commercial software systems and high performance computer. This paper propose a practical 3D seismic processing methodology on a personal computer using public domain software such as SU, SEPlib, and SEPlib3D. The applicability of the proposed method has been demonstrated by successful application to a well known realistic 3D synthetic data, SEG/EAGE 3D salt model data.
Deterministic optimization, commonly used to find the geophysical inverse solutions, have its limitation that it cannot find the proper solution since it might converge into the local minimum. One of the solutions to this problem is to use global optimization based on a stochastic approach, among which a large number of particle swarm optimization (PSO) applications have been introduced. In this paper, I developed a geophysical inversion algorithm applying PSO method for the layered-earth resistivity inversion of the small-loop electromagnetic (EM) survey data and carried out numerical inversion experiments on synthetic datasets. From the results, it is confirmed that the PSO inversion algorithm could increase the inversion success rate even when attempting the inversion of small-loop EM survey data from which it might be difficult to find a best solution by applying the Gauss-Newton inversion algorithm.
Among the geophysical exploration methods, electromagnetic (EM) survey must have the broadest range of instrumental systems and remarkable range of applications. There is a plethora of available techniques and instruments, and the depth of investigation and resolution are highly dependent on the particular systems used according to their operating frequency and source-receiver configuration. This diversity of EM systems, however, provides a wide range of instruments or methodologies to choose in order to select the most appropriate tool for the task in hand. This rather than being a disadvantage, would be a major strength of EM methods. Modern EM equipments are remarkably portable, considering their sophistication. Coupled with major advances in recent computer technology, accurate modeling and interpretation techniques are on the way of continuous development and upgrade which, in turn, make the EM methods to become much more heavily used, especially for engineering and environmental applications. We aim to provide a brief theoretical principles, survey techniques and case histories of some selected EM methods that can be applied to geotechnical and environmental problems in Korea.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.115-123
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1999
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
The application of spatial statistics to obtain the spatial uncertainty distributions in classification of remote sensing images is investigated in this paper. Two quantitative methods are presented for describing two kinds of uncertainty; one related to class assignment and the other related to the connection of reference samples. Three quantitative indices are addressed for the first category of uncertainty. Geostatistical simulation is applied both to integrate the exhaustive classification results with the sparse reference samples and to obtain the spatial uncertainty or accuracy distributions connected to those reference samples. To illustrate the proposed methods and to discuss the operational issues, the experiment was done on a multi-sensor remote sensing data set for supervised land-cover classification. As an experimental result, the two quantitative methods presented in this paper could provide additional information for interpreting and evaluating the classification results and more experiments should be carried out for verifying the presented methods.
Cruiser Dmitri Donskoi was constructed in 1895. During the Russo-Japanese War (1904-1905), she was damaged in an attack by Japanese destroyers at the battle of Tsushima, and scuttled in the east sea of Ulleungdo, Korea Peninsula on the 29th May 1905. In 2003, Dmitri Donskoi was found at the distance of 2 km off the east coast of Ulleung Island and at the depth of 400 m. Archival research was performed as the preliminary study for investigating the sunken ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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