본 연구에서는 대기 상단에서 반사된 복사와 지표면에서 흡수된 복사에너지가 서로 선형 관계임을 보인 기존의 알고리즘을 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 관측 자료에 적용시킬 수 있도록 개선하여 하향 및 순 태양 복사에너지를 산출하였다. 비교 검증을 수행하기 위해 Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) 센서와 강릉원주대학교(GWNU), 미국의 Atmospheric Radiation Measurement (ARM) 관측소의 지상 일사계 자료를 사용하였다. 지구 에너지 수지와 관련하여 지표면에서의 복사에너지를 비교하기에 앞서 알고리즘을 통한 산출 결과와 CERES 자료의 대기 상단 복사에너지를 비교한 결과, 결정계수가 0.9이상을 보여 상당히 유사함을 보였지만 Root-Mean-Square-Deviation (RMSD) 값이 다소 차이가 있는 것으로 나타났고 하향과 순 태양 복사에너지도 비슷한 결과를 얻었다. 강릉원주대학교 자료와 비교한 결과, 본 연구의 알고리즘을 통해 산출된 결과가 CERES 자료보다 작은 RMSD를 보임으로서 더 높은 정확도를 보였다. 한편, ARM 관측소의 경우 하향 태양 복사에너지의 평균적인 RMSD가 CERES 자료에 비해 다소 크게 산출되었지만 순 태양 복사에너지의 경우 비슷한 결과가 나타났으며 시 공간 해상도를 고려하였을 때 상당히 유사한 경향을 보이고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 파악된 문제점에 대한 개선을 통해 향후 지상 관측을 대신하여 위성 관측으로부터 지표면에서의 하향 및 순 태양 복사에너지 자료를 고해상도로 제공하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공간해상도 약 1 m의 고해상도 X-band SAR 위성이 이용되면서 SAR를 이용한 도심지 모니터링, 표적탐지, 건물 재구성에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 TerraSAR-X SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성을 수행하였다. 도심지 건물 재구성을 위하여 1:25,000 수치지형도로부터 건물의 외곽선을 추출하였으며, 추출한 건물의 외곽선을 기반으로 SAR 영상에서 모서리반사 위치를 찾았다. KS 테스트(Kolmogorov-Smirnov Test)에 기반하여 고해상도 SAR 진폭영상의 건물 모서리반사 위치로부터 레이오버 길이를 측정하여 건물의 초기 높이를 설정하였다. 진폭영상을 이용하여 추출한 건물의 초기 높이 기준 -10 m에서 +10 m로 건물의 높이를 변화시키며 도심지에 적합한 간섭위상 시뮬레이션을 수행하여 TerraSAR-X 간섭위상과의 위상 일치성 계산을 하였다. 위상 일치의 경향성 분석을 통해 건물의 높이를 설정해 줌으로써 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 연구를 진행하였다. 대전지역의 아파트 단지에 적용한 결과, 진폭영상과 간섭위상을 이용하여 추정된 건물 높이는 LiDAR로부터 추출된 높이를 기준으로 약 1~2 m 정도의 RMSE (Root Mean Square Error)를 보였다. 개발된 알고리즘은 향후 TerraSAR-X와 TanDEM-X 간섭쌍 자료에 적용할 경우, 보다 도심지 모니터링에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
이 글은 현재와 미래세계에서 우리사회에 뿌리 깊은 원(冤)과 한(恨)을 어떻게 치유하고, 한민족의 평화와 정신적 안녕을 실현할 수 있는 이론적 실천적 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 먼저 홍익인간 사상의 내용과 그 실천적 방법을 비판적 관점으로 재해석하고, 우리 민족의 사상적 정서적 뿌리임을 확인하였다. 그리고 현재와 미래에서 구체적인 실천방법을 찾아보았다. 다음으로 유학의 대동사상의 내용과 그 이상적 실현방법을 연구하였다. 이를 통하여 대동사상의 이상도 우리 민족의 정서 속에 깊이 뿌리박고 있음을 확인하였다. 그리고 우리사회의 원과 한을 치유하기 위해서는 좀 더 적극적이고 실천적인 이론적 방법론적 연구가 필요함을 알아보았다. 끝으로 대순진리(大巡眞理)의 중요 개념인 해원상생의 근원적 본래적 의미를 연구하였다. 이를 통하여 해원상생이 미래의 보편적 가치이자 회통의 실천적 규범으로 승화할 수 있는 가능성을 확인하였다. 특히 해원상생의 논리가 우리 민족이 가진 한의 정서를 해소하는 적극적 실천성이 있음을 알아보았다. 이상의 연구를 통하여 대순진리의 해원상생(解冤相生)이 홍익인간과 대동사회의 이상을 회통(會通)하여 미래의 상생윤리로 발전할 수 있음을 확인하였다.
This study tried to analyze error range and resolution of drone images using a rotary wing by comparing them with field measurement results and to analyze stands patterns in actual vegetation map preparation by comparing drone images with aerial images provided by National Geographic Information Institute of Korea. A total of 11 ground control points (GCPs) were selected in the area, and coordinates of the points were identified. In the analysis of aerial images taken by a drone, error per pixel was analyzed to be 0.284 cm. Also, digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM), and orthomosaic image were abstracted. When drone images were comparatively analyzed with coordinates of ground control points (GCPs), root mean square error (RMSE) was analyzed as 2.36, 1.37, and 5.15 m in the direction of X, Y, and Z. Because of this error, there were some differences in locations between images edited after field measurement and images edited without field measurement. Also, drone images taken in the stream and the forest and 51 and 25 cm resolution aerial images provided by the National Geographic Information Institute of Korea were compared to identify stands patterns. To have a standard to classify polygons according to each aerial image, image analysis software (eCognition) was used. As a result, it was analyzed that drone images made more precise polygons than 51 and 25 cm resolution images provided by the National Geographic Information Institute of Korea. Therefore, if we utilize drones appropriately according to characteristics of subject, we can have advantages in vegetation change survey and general monitoring survey as it can acquire detailed information and can take images continuously.
Numerical weather prediction experiments were carried out by applying topographic effects to reduce or enhance the solar radiation by terrain. In this study, x and ${\kappa}({\phi}_o,\;{\theta}_o)$ are precalculated for topographic effect on high resolution numerical weather prediction (NWP) with 1 km spatial resolution, and meteorological variables are analyzed through the numerical experiments. For the numerical simulations, cases were selected in winter (CASE 1) and summer (CASE 2). In the CASE 2, topographic effect was observed on the southward surface to enhance the solar energy reaching the surface, and enhance surface temperature and temperature at 2 m. Especially, the surface temperature is changed sensitively due to the change of the solar energy on the surface, but the change of the precipitation is difficult to match of topographic effect. As a result of the verification using Korea Meteorological Administration (KMA) Automated Weather System (AWS) data on Seoul metropolitan area, the topographic effect is very weak in the winter case. In the CASE 1, the improvement of accuracy was numerically confirmed by decreasing the bias and RMSE (Root mean square error) of temperature at 2 m, wind speed at 10 m and relative humidity. However, the accuracy of rainfall prediction (Threat score (TS), BIAS, equitable threat score (ETS)) with topographic effect is decreased compared to without topographic effect. It is analyzed that the topographic effect improves the solar radiation on surface and affect the enhancements of surface temperature, 2 meter temperature, wind speed, and PBL height.
S The need for an automated geo-positioning approach for near real-time results and to boost cost-effectiveness has become increasingly urgent. Following this trend, a new approach to automatically compensate for the bias of the rational function model (RFM) was proposed. The core idea of this approach is to remove the bias of RFM only using tie points, which are corrected by matching with the digital elevation model (DEM) without any additional ground control points (GCPs). However, there has to be a additional evaluation according to the quality of DEM because DEM is used as a core element in this approach. To address this issue, this paper compared the quality effects of DEM in the conduct of the this approach using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM with the spatial resolution of 90m. and the National Geographic Information Institute (NGII) DEM with the spatial resolution of 5m. One KOMPSAT-2 stereo-pair image acquired at Busan, Korea was used as experimental data. The accuracy was compared to 29 check points acquired by GPS surveying. After bias-compensation using the two DEMs, the Root Mean Square (RMS) errors were less than 6 m in all coordinate components. When SRTM DEM was used, the RMSE vector was about 11.2m. On the other hand, when NGII DEM was used, the RMSE vector was about 7.8 m. The experimental results showed that automated geo-positioning approach can be accomplished more effectively by using NGII DEM with higher resolution than SRTM DEM.
This study estimates and evaluates the daily January temperature from 2003 to 2012 with 30 m-resolution over South Korea, using a modified Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (K-PRISM). Several factors in K-PRISM are also adjusted to 30 m grid spacing and daily time scales. The performance of K-PRISM is validated in terms of bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (Corr), and is then compared with that of inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). In estimating the temperature over Jeju island, K-PRISM has the lowest bias (-0.85) and RMSE (1.22), and the highest Corr (0.79) among the three methods. It captures the daily variation of observation, but tends to underestimate due to a high-discrepancy in mean altitudes between the observation stations and grid points of the 30 m topography. The temperature over South Korea derived from K-PRISM represents a detailed spatial pattern of the observed temperature, but generally tends to underestimate with a mean bias of -0.45. In bias terms, the estimation ability of K-PRISM differs between grid points, implying that care should be taken when dealing with poor skill area. The study results demonstrate that K-PRISM can reasonably estimate 30 m-resolution temperature over South Korea, and reflect topographically diverse signals with detailed structure features.
The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.
고해상도 위성영상은 극지 내륙 지역과 같이 접근이 어려운 지역에 대해서도 공간 정보를 획득할 수 있는 탁월한 접근성을 가진다. 고해상도 위성영상으로부터 도출되는 공간정보의 위치 정확도를 향상시키기 위해서는 기준점을 활용하는데, 이러한 접근 불가 지역에 대해서는 기준점 획득이 쉽지 않기 때문에 여러 보조 데이터를 쓰기도 하나, 그러한 보조 데이터 마저 획득이 어려운 지역이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 완전한 무기준점 기반으로 위치 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 멀티 영상의 번들조정을 기반으로 정확도 향상의 정도를 평가하였다. 멀티 영상 조정을 위해 영상 간의 매칭점를 추출하여 활용하였고, 개별 영상 또는 스테레오 영상의 조정이 아닌 전체 영상의 통합 센서 모델링을 구현하여 정확도 향상 정도를 평가하였다. 실험으로 아리랑 3A 영상을 활용하였으며, 실험결과 RMSE (Root Mean Square Error) 오차의 현격한 향상은 도출하기 어려웠으나, 최대오차를 감소시키는 효과가 있었으며, 특히 표고 방향으로의 과대오차를 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다.
Lijun Zhao;Ke Wang;Jinjing, Zhang;Jialong Zhang;Anhong Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2068-2082
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2023
With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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