• 천문학논총
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• 제32권1호
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• pp.63-65
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• 2017

The zodiacal light emission is the thermal emission from the interplanetary dust and the dominant diffuse radiation in the mid- to far-infrared wavelength region. Even in the far-infrared, the contribution of the zodiacal emission is not negligible at the region near the ecliptic plane. The AKARI far-infrared all-sky survey covered 97% of the whole sky in four photometric bands with band central wavelengths of 65, 90, 140, and $160{\mu}m$. AKARI detected the small-scale structure of the zodiacal dust cloud, such as the asteroidal dust bands and the circumsolar ring, in far-infrared wavelength region. Although the most part of the zodiacal light structure in the AKARI far-infrared all-sky image can be well reproduced with the DIRBE zodiacal light model, there are discrepancies in the small-scale structures. In particular, the intensity and the ecliptic latitude of the peak position of the asteroidal dust bands cannot be reproduced precisely with the DIRBE models. The AKARI observational data during more than one year has advantages over the 10-month DIRBE data in modeling the full-sky zodiacal dust cloud. The resulting small-scale zodiacal light structure template has been used to subtract the zodiacal light from the AKARI all-sky maps.

• 천문학회지
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• 제36권4호
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• pp.271-282
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• 2003

We present results of a $H^{13}CN$ J=1-0 mapping survey of molecular clouds toward the Galactic Center (GC) region of $-1.6^{\circ}{\le}{\iota}{\le}2^{\circ}$ and $-0.23^{\circ}{\le}b{\le}0.30^{\circ}$ with 2' grid resolution. The $H^{13}CN$ emissions show similar distribution and velocity structures to those of the $H^{12}CN$ emissions, but are found to better trace the feature saturated with $H^{12}CN$ (1-0). The bright components among multi-components of $H^{12}CN$ line profiles usually appear in the $H^{13}CN$ line while most of the dynamically forbidden, weak $H^{12}CN$ components are seldom detected in the $H^{13}CN$ line. We also present results of other complementary observations in $^{12}CO$ (J=1-0) and $^{13}CO$ (J=1-0) lines to estimate physical quantities of the GC clouds, such as fractional abundance of HCN isotopes and mass of the GC cloud complexes. We confirm that the GC has very rich chemistry. The overall fractional abundance of $H^{12}CN$ and $H^{13}CN$ relative to $H_2$ in the GC region is found to be significantly higher than those of any other regions, such as star forming region and dark cloud. Especially cloud complexes nearer to the GC tend to have various higher abundance of HCN. Total mass of the HCN molecular clouds within $[{\iota}]{\le}6^{\circ}$ is estimated to be ${\~}2 {\times}10^7\;M_{\bigodot}$ using the abundances of HCN isotopes, which is fairly consistent with previous other estimates. Masses of four main complexes in the GC range from a few $10^5$ to ${\~}10^7\;M_{\bigodot}$ All the HCN spectra with multi-components for the four main cloud complexes were investigated to compare the line widths of the complexes. The largest mode (45 km $s^{-1}$) of the FWHM distributions among the complexes is in the Clump 2. The value of the mode tends to be smaller at the farther complexes from the GC.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.835-841
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• 2018

본 연구에서 공개 의료 빅데이터 분석을 지역사회건강조사 2012~2014년 자료를 이용해 개인의 건강관련 삶의 질 차이와 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 제안논문에서는 공개의료 빅데이터 분석을 위해 Hadoop 기반의 Spack을 이용해 병렬처리 지원을 위한 클라우드 메니저를 구성하고 개인의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 하드웨어의 제약없이 빠르게 분석하였다. 건강관련 삶의 질에 미치는 영향을 개인적 특성과 지역사회 특성으로 구분하여 단계별 다수준 회귀분석(ANOVA, t-test)을 실시하였다. 연구결과 개인별 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로는 남자 평균 73.8점, 여자 평균 70.0점으로 남자가 여자보다 건강관련 삶의 질이 높은 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.221-228
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• 2018

빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1255-1257
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• 2003

This study proposes a single-channel satellite remote sensing algorithm for retrieving aerosol optical thickness over global ocean using FY-1C/1D data. An efficient lookup table (LUT)method is adopted in this algorithm to generate apparent reflectance in channel 1 and channel 2 of FY-1C/1D over ocean. The algorithm scale the apparent reflectance in cloud-free conditions to aerosol optical thickness using a state-of-art radiative transfer model 6S with input of the relative spectral response of channel 1 and 2 of FY-1C/1D. Monthly mean composite maps of the aerosol optical thickness have been obtained from FY-1C/1D global area coverage data between 2001 and 2003. Aerosol optical thickness maps can show the major aerosol source which are located off the west coast of northern and southern Africa, Arabian Sea and India Ocean. These result is very similar to other satellite sensors such as AVHRR and MODIS in the location area of heavy aerosol optical thickness over global ocean. The algorithm have been used to FY-1D operational performance and it is the first operational aerosol remote sensing product in China.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-15
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• 2021

최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.

• 대기
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• 제24권1호
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• pp.49-68
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• 2014

This study analyzed atmospheric conditions for the convergent cloud band (Cu-Cb line) in developing stage and its neighbouring convections formed over the East Sea on 1 February 2012, by using synoptic, satellites data, and WRF numerical simulation output of high resolution. In both satellite images and the WRF numerical simulation outputs, the Cu-Cb line that stretched out toward northwest-southeast was shown in the East Sea, and cloud lines of the L mode were aligned in accordance with the prevailing surface wind direction. However, those of the T mode were aligned in the direction of NE-SW, which was nearly perpendicular direction to the surface winds. The directions of the wind shear vectors connecting top winds and bottom winds of the moist layers of the L mode and the T mode were identical with those of the cloud lines of L mode and T mode, respectively. From the WRF simulation convection circulations with a convergence in the lower layer of atmosphere and a divergence above 1.5 km ASL (Above Sea Level) were identified in the Cu-Cb line. A series of small sized vortexes (maximum vortex: $320{\times}10^{-5}s^{-1}$) of meso-${\gamma}$-scale formed by convergences was found along the Cu-Cb lines, suggesting that Cu-Cb lines, consisting of numerous convective clouds, were closely associated with a series of the small vortexes. There was an absolute unstable layer (${\partial}{\theta}/{\partial}z$ < 0) between sfc and ~0.3 km ASL, and a stable layer (${\partial}{\theta}/{\partial}z$ > 0) above ~2 km ASL over the Cu-Cb line and cloud zones. Not only convectively unstable layers (${\partial}{\theta}_e/{\partial}z$ < 0) but also neutral layers (${\partial}{\theta}_e/{\partial}z{\approx}=0$) in the lower atmosphere (sfc~1.5 km ASL) were scattered around over the cloud zones. Particularly, for the Cu-Cb line there were convectively unstable layers in the surface layer, and neutral layers (${\partial}{\theta}_e/{\partial}z{\approx}=0$) between 0.2 and ~1.5 km ASL over near the center of the Cu-Cb line, and the neutralization of unstable layers came from the release of convective instability.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.742-753
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• 2022

최근 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 급성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅은 세계적인 IT 트렌드 변화의 중심이 되었으며 클라우드 컴퓨팅을 위한 가상화 기술은 컨테이너 기반의 오픈소스 플랫폼인 도커가 대세를 이루고 있다. 이에 본 논문에서는 2013년 3월부터 2022년 7월까지 게재된 연구를 중심으로 도커 컨테이너 기반의 연구 동향을 비교·분석하였다. 연구 결과, 첫째, 연도별 논문 게재수는 국내·외 모두 꾸준히 증가하고 있었다. 둘째, 연구 키워드에서, 국내, Docker, Docker Containers, Containers, 국외, Cloud Computing, Containers, Edge Computing 순이었다. 셋째, 연구 분야 동향 추정을 위한 발행기관별 빈도수는 국내, The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Journal of Korean Association of Computer and Accounting 두 논문지에서 활용도가 가장 높았고, 국외, IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Access, Computer 순으로 활용도가 높았다. 넷째, 연구방법에서 국내, 실험 78편(26.3%), 조사 32편(10.8%), 국외, 실험 128편(43.1%), 조사 59편(19.9%)이였고 구현방법에서는 전체의 206편(69.4%)이 실험이고, 91편(30.6%)이 조사이다. 그중 실험에서 국내, System 25편(8.4%), Algorithm 24편(8.1%), Performance Measurement and Improvement 16편(5.4%), 국외, Algorithm 37편(12.5%), Performance Measurement and Improvement 17편(9.1%), Framework 26편(8.8%) 순이었다. 이를 통해 연구방법, 연구주제, 연구분야, 기술개발 등 도커 컨테이너 기반 클라우드 컴퓨팅의 연구 방향을 이끌어 갈 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대한다.