• 한국토양비료학회지
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• 제48권6호
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• pp.571-581
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• 2015

Soil moisture content is generally accepted as an important factor to understand the process of crop growth and is the basis of earth system models for analysis and prediction of the crop condition. To continuously monitor soil moisture changes at kilometer scale, it is demanded to create high resolution data from the current, several tens of kilometers. In this paper we described a downscaling method for Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Soil Moisture Content (SMC) from 10 km to 30 m resolution using a soil texture and field measurements that have a high correlation with the SMC. As a result, the soil moisture variations of both data (before and after downscaling) were identical, and the Root Mean Square Error (RMSE) of SMC exhibited the low values. Also, time series analyses showed that three kinds of SMC data (field measurement, original AMSR2, and downscaled AMSR2) had very similar temporal variations. Our method can be applied to downscaling of other soil variables and can contribute to monitoring small-scale changes of soil moisture by providing high resolution data.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.6-10
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• 2023

High-potential data can be predicted and stored in the cache to prevent cache misses, thus reducing the processor's request and wait times. As a result, the processor can work non-stop, hiding memory latency. By utilizing the temporal/spatial locality of memory access, the prefetcher introduced to improve the performance of these computers predicts the following memory address will be accessed. We propose a prefetcher that applies the GRU model, which is advantageous for handling time series data. Display the currently accessed address in binary and use it as training data to train the Gated Recurrent Unit model based on the difference (delta) between consecutive memory accesses. Finally, using a GRU model with learned memory access patterns, the proposed data prefetcher predicts the memory address to be accessed next. We have compared the model with the multi-layer perceptron, but our prefetcher showed better results than the Multi-Layer Perceptron.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.393-405
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• 2023

Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.137-151
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• 2018

최근, 경주, 포항에서 발생된 지진과 건설공사현장 주변의 지반침하, 산사태 및 씽크홀 등으로 인한 재난 재해 피해로 국가적인 관심이 높아지고 있다. SAR는 광역지역에 대한 mm단위의 지반변위를 검출할 수 있다. 본 연구는 국내 인천 서구소재 수도권 제1 매립장을 대상지로 선정하여 약 3년간의 유럽 ESA의 Sentinel-1A 위성(SAR 센서)의 관측자료를 최신 SAR 간섭해석 기술(SqueeSAR 해석기법)을 적용 매립지의 지반침하량을 시계열적으로 산출하였다. 특히, 지반침하량과 지반침하 경향의 정확성을 검토하기위해 지상수준측량 성과와 비교 분석하였다. 또한, 3년간 지반침하량의 시계열 및 상관 추이 분석을 수행하여 지반 침하 추이 경향을 예측하였다. 본 연구를 통해 국토의 지각변동에 대한 시계열 감시로부터 씽크홀, 산사태 등의 재난 재해 예방 활용성이 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1527-1539
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• 2022

최근 동해안의 연안 침식이 가속화되면서 광역의 지역에 대한 과학적이며 정량적인 연안침식 모니터링 기술의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 연안의 변화를 관측하는 주요 기술은 현장 측량에 의존한 정밀모니터링이 주로 수행되었지만 소규모 지역에 대해서만 적용이 가능하였다. 항공수심라이다(Airborne Bathymetric LiDAR, ABL) 시스템은 광역의 해변 및 해저 지형에 대한 경제적인 측량이 가능한 기술이다. 특히 해수의 유동이 심하고 파랑에너지가 높아 연안침식 모니터링에서 주요 관심 대상 지역인 조간대에 대해 해저 지형자료의 구축이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 씨호크(Seahawk) ABL 시스템을 활용하여 2021년 8월과 2022년 3월에 표사계 GW36 연안에 대해 측량 데이터를 취득하고 연안침식에 의한 기선 길이 및 종단 변화, 해안선 변화, Digital Terrain Model 변화를 정량적으로 관측하였다. 연구결과 항공수심라이다 데이터를 연안침식 모니터링에 효과적으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.39-47
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• 2016

본 연구는 몽골 Tuul-basin 지역의 토지피복변화 상태와 토지황폐화에 대한 분석을 위해 1990, 2001, 2011년의 녹색식물의 활력도가 가장 높은 여름의 Landsat 위성영상을 활용하였다. 몽골 Tuul-Basin 지역의 시계열 데이터를 이용하여, 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index), 토양조절 식생지수(SAVI, soil-adjusted vegetation index), 지표면온도(LST, land surface temperature)를 계산하여 토지피복변화 분석을 하였다. 그 결과 연구지역 전체 지역의 산림 및 녹지는 감소되고, 건조지역, 휴경지는 증가된 것으로 나타났으며, 점진적으로 토지가 황폐화되어 감을 알 수 있었다. 또한 LST와 식생지수의 상관성 분석을 실시한 결과, 높은 상관관계를 나타내었으며, 이는 대상지역의 토지피복변화나 식생의 활력도가 지표면의 온도와 밀접하게 관계가 있다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.807-817
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• 2014

본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.70.1-70.1
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• 2018

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).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.548-551
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• 2007

Among components of digital topographic maps used officially in Korea, only contours have 3D values except buildings and trees that are demanded in landscape planning. This study presented a series of processes for 3Dreconstructing landscape features such as terrain, buildings and standing trees using LiDAR (Light Detection And Ranging) data and aerial digital photo graphs. The 3D reconstructing processes contain 1) building terrain model, 2) delineating outline of landscape features, 3) extracting height values, and 4) shaping and coloring landscape features using aerial photograph and 3-D virtual data base. LiDAR data and aerial photograph was taken in November 2006 for $50km^{2}$ area in Sorak National Park located in eastern part of Korea. The average scanning density of LiDAR pulse was 1.32 points per square meter, and the aerial photograph with RGB bands has $0.35m{\times}0.35m$ spatial resolution. Using reconstructed 3D landscape features, visibility with the growing trees with time and at different viewpoints was analyzed. Visible area from viewpoint could be effectively estimated considering 3D information of landscape features. This process could be applied for landscape planning like building scale with the consideration of surrounding landscape features.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권1호
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• pp.84-97
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• 2007

선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.