Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
최근 문화산업은 세계화, 컨버전스, OSMU(One Source Multi use)의 확산 등 환경 변화에 따른 글로벌 경쟁이 본격화되고 있으며 감성, 체험 등 문화적 창의성이 국가 발전을 위한 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 그러나 디지털화된 문화콘텐츠는 자료의 축적, 보존, 관리 수준으로서 그 정체성 및 활용성 저하가 심화되고 있어, 문화의 공간화 및 공간의 문화화를 통한 상생 모델화가 필요하다. 문화콘텐츠 산업이 더욱 활성화되기 위해서는 창조 콘텐츠가 생산될 수 있는 기반으로 시공간 정보를 포함하고 있는 공공 문화콘텐츠를 자유롭게 검색하고 원하는 대로 가공 또는 재생산하여 전시, 유통할 수 있는 문화공간(Culture Space)을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 문화(Culture) 및 공간(Space)의 융합 형태를 통하여 시공간의 디지털 정보를 담고 있는 문화콘텐츠에 개인이 자유롭게 확대 재생산 및 부가가치를 창출할 수 있는 문화공간을 제공하기 위한 공간정보와 문화콘텐츠 융합 환경에서 공공 문화콘텐츠 서비스 프레임워크를 구현하였다.
The DEEP-South photometric census of small Solar System bodies is producing massive time-series data of variable, transient or moving objects as a by-product. To fully investigate unexplored variable phenomena, we present an application of multi-aperture photometry and FastBit indexing techniques to a portion of the DEEP-South year-one data. Our new pipeline is designed to do automated point source detection, robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields overlapped with area previously surveyed. We also adopt an efficient data indexing algorithm for faster access to the DEEP-South database. In this paper, we show some application examples of catalog-based variability searches to find new variable stars and to recover targeted asteroids. We discovered 21 new periodic variables including two eclipsing binary systems and one white dwarf/M dwarf pair candidate. We also successfully recovered astrometry and photometry of two near-earth asteroids, 2006 DZ169 and 1996 SK, along with the updated properties of their rotational signals (e.g., period and amplitude).
데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다.
지오포털이나 공간정보기반구축 등이 최근 공간정보 분야에서 주요한 연구 동향으로 부각되고 있다. 이러한 응용 분야는 Web 2.0과 관련된 다양한 웹 컴퓨팅 기법이나 방법론, 포털에서 제공하는 공개 API, 공개 소스 GIS, 국제 GIS 표준사양 등 부분적으로 발전되어 오고 있는 요소 기술들이 복합적으로 연동되는 성과로 구현이 가능하다. 본 연구에서는 구글 맵 API와 공개 소스 미들웨어인 Deegree를 연동하는 시험 연구를 수행하여 지오포털 구축에서의 공개 소스 적용 가능성을 검토해 보고자 한다. 공개 소스 미들웨어에서는 OGC 등의 국제 표준사양을 지원하므로 다양한 웹 출력 및 외부 데이터베이스 서버간의 자료 호환 및 상호운영이 가능하고 특정한 웹 서비스 구축 목적에 맞는 추가적인 기능의 구현이나 계층적 아키텍처 구현이 가능하게 한다.
Urban forests provide great ecosystem services to population in metropolitan areas even though they occupy little green space in a huge gray landscape. Unfortunately, urbanization inherently results in threatening the green infrastructure, and the recent urbanization trends drew great attention of scientists and policy makers on how to preserve or restore green infrastructure in metropolitan area. For this reason, mapping the spatial distribution of the green infrastructure is important in urban environments since the resulting map helps us identify hot green spots and set up long term plan on how to preserve or restore green infrastructure in urban environments. As a preliminary step for mapping green infrastructure utilizing multi-source remote sensing data in urban environments, the objective of this study is to map vegetation volume by fusing LiDAR and multispectral data in urban environments. Multispectral imageries are used to identify the two dimensional distribution of green infrastructure, while LiDAR data are utilized to characterize the vertical structure of the identified green structure. Vegetation volume was calculated over the metropolitan Chicago city area, and the vegetation volume was summarized over 16 NLCD classes. The experimental results indicated that vegetation volume varies greatly even in the same land cover class, and traditional land cover map based above ground biomass estimation approach may introduce bias in the estimation results.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근의 동남아시아 발생한 지진해일(쓰나미)과 미국 뉴올리언즈 지역의 허리케인으로 등의 재난으로 인해 막대한 인명과 경제적 피해가 전 세계적으로 빈번히 발생하고 있다. 우리나라도 폭설과 태풍, 산불로 인한 피해가 해마다 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 '05년 양양지역의 대규모 산불재해지역을 중심으로 항공레이저측량, GPS/INS항공사진측량 등의 다중센서를 이용하여 GSIS자료를 취득하였다 이를 통해 수치지형도, 수치고도모형, 수치외관모형, 디지털 영상, 근적외선 영상을 처리하였으며, 과거 항공사진자료와의 비교 분석을 통해 정확한 피해면적과 피해량, 향후 산사태가 발생할 수 있는 지역 예측 및 식생에 대한 피해정도와 회생가능성을 분석하였다.
To better understand the physics underlying the eruption of prominences in solar active regions, we studied eruption processes of two active prominences located in the active region NOAA 11261 using multi-wavelength observational data with high temporal and spatial resolution. Specifically, we examined (1) the temporal variation of morphology and plasma properties of the two active prominences, (2) magnetic fields and their evolution on the photospheric surface underneath the prominences, and (3) the time profiles and locations of radio, EUV, and soft/hard X-ray emissions produced by the M9.3 flare related to the prominence eruption. As a result, we found that: (1) a prominence F1 began to erupt and expand as the abrupt and intense EUV brightening occurred in the localized region underneath the western part of F1 at 03:45 UT prior to the peak time of the M9.3 flare, (2) F1 split into two parts: i.e., the western part asymmetrically erupted by producing the M9.3 flare with microwave source motions along the magnetic polarity inversion line between the two flare ribbons, while the eastern part coalesced into a pre-existing prominence F2, (3) F2 became unstable due to the coalescence with the eastern part of F1, and then it partially erupted with clockwise untwisting motions.
A set of scripts for GrADS (Grid Analysis and Display System) and R was implemented to produce agricultural climate information using the future climate scenarios based on the Representative Concentration Pathways. The GrADS script was used to calculate agricultural climate indices including growing degree days and cooling degree days. The script generated agricultural climate maps of these indices, which are compatible with common Geographic Information System (GIS) applications. To perform a statistical analysis using the agricultural climate maps, a script for R, which is open source statistical software, was used. Because a large number of spatial climate data were produced, parallel processing packages such as SNOW, doSNOW, and foreach were used to perform a simple statistical analysis in the R script. The parallel script of R had speedup on workstations with multi-CPU cores.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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