• 대한원격탐사학회지
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• 제6권1호
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• pp.11-24
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• 1990

This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.71-87
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• 2007

본 연구는 NASA/GSFC에서 제공하는 MODIS 구름 산출물 자료를 활용하여 국지적 현상으로 나타난 영동지역의 14개 대설 사례를 분석하였다. MODIS에 의해 특정시간에 관측된 영동지역의 구름은 운정 온도(CTT), 광학 두께(COT), 유효 입자 반경$(r_e)$, 입자상(CP)과 같이 구름 내 속성의 특징에 따라 A, B, C 형으로 분류하였다. 각각의 구름 형태에 대한 강수량과 구름의 속성 사이의 연관성 분석에서 COT는 A와 B형에서 상당히 높은 통계적으로 유의한 관계성을 보였으며, CTT는 A형에서만 높은 상관성을 보였다. 그렇지만, C형에서는 통계적으로 유의한 관계성이 구름의 특성물에 대해 나타나지 않았다. A형 구름은 작은 크기의 물방울과 함께 주로 낮은 층운형 구름으로 구성되어 있으며, 동해에서 종관적으로 유도된 하층 한기 이류 하에서 발생할 수 있다. B형 구름은 발달하는 적운형 구름과 관련되어 있으며, 이러한 구름은 동해상에서 발달하는 저기압 중심과 밀접하게 관련되어 있다. 그렇지만, C형 구름은 다층 구름들로써 영동대설과 직접적으로 관련된 하층 구름을 상층구름이 덮고 있어 위성 관측이 어렵다. 따라서 MODIS 구름 산출물은 영동대설의 경우에 다층 구름을 제외하고 위성 자료로부터 강수량 추정과 대설 기작을 이해하는데 도움이 될 수 있다고 결론지을 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.87-92
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• 2021

Cloud is emerging as a key factor in digital transformation. In particular, the industry is paying attention to cloud as a key factor in economic revitalization after COVID-19. In this economic environment, cloud companies can survive only through continuous innovation. In this study, we propose the innovation types of cloud companies using the meta model, which is a high-level conceptual model that generalizes various corporate activities. The proposed cloud company innovation type applies a conceptual model divided into two axes such as the corporate value chain and the business management layer. The contribution of this study is to provide a basis for research in a new academic field called corporate innovation in the cloud domain, and to provide decision-making tools for diagnosing innovation levels or exploring innovation directions for cloud companies.

• 대기
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• 제17권2호
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• pp.125-133
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• 2007

Cloud amount calculation algorithm was developed using MTSAT-1R satellite data. The cloud amount is retrieved at 5 km ${\times}$ 5 km over the Korean Peninsula and adjacent sea area. The algorithm consists of three steps that are cloud detection, cloud type classification, and cloud amount calculation. At the first step, dynamic thresholds method was applied for detecting cloud pixels. For using objective thresholds in the algorithm, sensitivity test was performed for TBB and Albedo variation with temporal and spatial change. Detected cloud cover was classified into 3 cloud types (low-level cloud, cirrus or uncertain cloud, and cumulonimbus type high-level cloud) in second step. Finally, cloud amount was calculated by the integration method of the steradian angle of each cloud pixel over $3^{\circ}$ elevation. Calculated cloud amount was compared with measured cloud amount with eye at surface observatory for the validation. Bias, RMSE, and correlation coefficient were 0.4, 1.8, and 0.8, respectively. Validation results indicated that calculated cloud amount was a little higher than measured cloud amount but correlation was considerably high. Since calculated cloud amount has 5km ${\times}$ 5km resolution over Korean Peninsula and adjacent sea area, the satellite-driven cloud amount could show the possibility which overcomes the temporal and spatial limitation of measured cloud amount with eye at surface observatory.

• 대기
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• 제29권4호
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• pp.463-480
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• 2019

This study classified heavy rain types from K-means clustering for the hourly relationship between rainfall intensity and cloud top height over the Korean peninsula, and then examined their statistical characteristics for the period of June~August 2013~2018. Total rainfall amount of warm-type events was 2.65 times larger than that of the cold-type, whereas the lightning frequency divided by total rainfall for the warm-type was only 46% of the cold-type. Typical cold-type cases exhibited high cloud top height around 16 km, large reflectivity in the upper layer, and frequent lightning flashes under convectively unstable condition. Phenomenally, the cold-type cases corresponded to cloud cluster or multi-cell thunderstorms. However, two warm-type cases related to Changma and typhoon were characterized by heavy rainfall due to long duration, relatively low cloud top height and upper-level reflectivity, and the absence of lightning under the convectively neutral and extremely humid conditions. This study further confirmed that the forecast skill of rainfall could be improved by applying correction factor with the overestimation for cold-type and underestimation for warm-type cases in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operational model (e.g., BIAS score was improved by 5%).

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.67-72
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• 2013

Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.

• 대한원격탐사학회지
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• 제9권1호
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• pp.1-19
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• 1993

A simple bispectral threshold technique which reflects the temporal and spatial characteristics of the analysis area has been developed to classify the cloud type and estimate the cloud cover from GMS/S-VISSR(Stretched Visible and Infrared Spin Scan Radiometer) imagery. In this research, we divided the analysis area into land and sea to consider their different optical properties and used the same time observation data to exclude the solar zenith angle effects included in the raw data. Statistical clear sky radiance(CSRs) was constructed using maximum brightness temperature and minimum albedo from the S-VISSR imagery data during consecutive two weeks. The CSR used in the cloud anaysis was updated on the daily basis by using CSRs, the standard deviation of CSRs and present raw data to reflect the daily variation of temperature. Thresholds were applied to classify the cloud type and estimate the cloud cover from GMS/S-VISST imagery. We used a different thresholds according to the earth surface type and the thresholds were enough to resolve the spatial variation of brightness temperature and the noise in raw data. To classify the ambiguous pixels, we used the time series of 2-D histogram and local standard deviation, and the results showed a little improvements. Visual comparisons among the present research results, KMA's manual analysis and observed sea level charts showed a good agreement in quality.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제18권5호
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• pp.700-705
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• 2011

국내에서 제조하여 판매되고 있는 사과주스 제품(혼탁형 4종, 청징형 4종)의 이화학적 품질특성과 항산화 활성, 폴리페놀 성분 조성을 조사하였다. 적정산도는 0.299~0.556 범위로 제품형태에 따른 유의적인 차이는 없었다(p<0.05). 가용성 당질 함량은 $10.03\sim13.00\;^{\circ}Brix$로서 클라우디형이 높았으며 환원당 함량은 40.47~119.17 g/L이었으며 청징형이 높았다(p<0.05). 사과주스의 색도 및 탁도는 혼탁형이 청징형보다 높은 값을 나타내었다(p<0.05). 비타민 C 함량은 0.74~1.22 g/L 범위로 형태에 따른 큰 유의적 차이는 보이지 않았다. 총 페놀 함량은 혼탁주스(1.13~1.42 g/L)가 청징주스(0.12~0.32 g/L)보다 4~12배 정도 많았다. 사과주스의 폴리페놀화합물은 chlorogenic acid, caffeic acid, (-)-epicatechin, quercitrin, phloridzin을 포함하여 9 종이 HPLC로 분리되었으며, 총 함량은 혼탁주스(319.37~985.63 mg/L)가 청징주스(92.88~214.39 mg/L)보다 높게 나타났다. DPPH 방법으로 측정한 사과주스의 항산화 활성은 혼탁주스($1490.92\sim1676.02{\mu}M$ GAE)가 청징주스($326.22\sim648.28{\mu}M$ GAE) 보다 강하였으며, FRAP 방법에서도 혼탁주스($3278.52\sim5115.22{\mu}M$ TE)가 청징주스 ($423.86\sim1506.16{\mu}M$ TE)보다 강한 활성을 보였다. 사과주스의 항산화 활성은 총 페놀 함량과 HPLC로 분석한 폴리페놀화합물의 함량과 높은 상관성(r>0.95)이 있었으며, 색도 또한 항산화 활성과 상관성이 높았다(r>0.95).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.113-123
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• 2014

세계적인 경기불황의 여파로 수많은 기업들은 IT 인프라에 대한 초기 구축비용 및 유지보수비용 부담을 상당부분 경감시킴으로써 비용을 절감하기 위해 클라우드 컴퓨팅 도입을 서두르고 있다. 비교적 보수적인 준정부기관의 경우도 지난 수년간의 선진화 사업으로 인해 유연해진 조직 및 경영구조로 전화하고 있고, 지방이전에 따른 스마트 워크의 필요성으로 인해 클라우드 기반의 스마트워크 서비스에 대한 논의 및 준비가 한창이다. 본 연구는 준 정부 기관에서 조직원들의 클라우드 기반 스마트워크에 대한 선호도, 특징, 성향, 중점사항 등을 조사하여 이를 유형화하여 향후 준 정부 기관의 클라우드 스마트워크 서비스 발전방안을 제시하였다. 준정부기관의 클라우드 기반 스마트워크 서비스는 편리 추구형, 집중력 추구형, 협업 추구형 등 세 가지로 유형화 되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1361-1371
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• 2015

클라우드 서비스가 증가하고 다양해짐에 따라 클라우드 서비스 사용자들의 요구사항을 만족하는 가장 적절한 서비스를 찾아주는 클라우드 서비스 브로커(CSB) 기술이 나타났다. CSB를 통해 클라우드 서비스가 사용되는 것을 촉진시키기 위해서는 서비스 수준 협약(SLA) 기반의 협상 과정을 통해 사용자들의 요구사항에 맞는 품질 수준을 보장하는 것이 중요하다. 그러나 클라우드 서비스 유형 별로 품질 수준을 표현하는 측정 기준과 척도, 계산 방식이 서로 상이하다. 따라서 클라우드 서비스의 품질에 대한 가변성을 분석하고, 분석된 품질 수준을 보장 및 개선하기 위한 SLA 모델이 필요하다. 본 논문에서는 cross-cutting 개념을 적용하여 클라우드 서비스의 유형 별 품질 메트릭을 분석하고 사용자와 제공자 간의 품질 수준에 대한 협상을 담당하는 VSLA(Variable SLA) 메타모델을 제안한다.