• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.637-645
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• 2003

Small area estimation had been studied using data-based methods such as Direct, Indirect, Synthetic methods. However recently, model-based such as based on regression or time series estimation methods are applied to the study. In this paper we investigate a model-data based small area estimation which takes into account the spatial relation among the areas. The Economic Active Population Survey in 2001 are used for analysis and the results from the model based and model-data based estimation are compared with using MSE(Mean squared error), MAE(Mean absolute error) and MB(Mean bias).

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권3호
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• pp.315-324
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• 2013

Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.63-66
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• 2003

This study applied a hydrogeological field survey and isotope investigation to identify source locations and delineate pathways of groundwater contamination by nitrogen compounds. The infiltration and recharge processes were analyzed with groundwater-level fluctuation data and oxygen-hydrogen stable isotope data. The groundwater flow pattern was investigated through groundwater flow modeling and spatial and temporal variation of oxygen isotope data. Based on the flow analysis and nitrogen isotope data, source types of nitrate contamination in groundwater are identified. Groundwater recharge largely occurs in spring and summer due to precipitation or irrigation water in rice fields. Based on oxygen isotope data and cross-correlation between precipitation and groundwater level changes, groundwater recharge was found to be mainly caused by irrigation in spring and by precipitation at other times. The groundwater flow velocity calculated by a time series of spatial correlations, 231 m/yr, is in good accordance with the linear velocity estimated from hydrogeologic data. Nitrate contamination sources are natural and fertilized soils as non-point sources, and septic and animal wastes as point sources. Seasonal loading and spatial distribution of nitrate sources are estimated by using oxygen and nitrogen isotopic data.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.79-89
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• 2008

Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.136-145
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• 2006

SWAT은 유역의 지형자료와 시계열 자료 및 토지경작과 오염물질의 거동에 관계하는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간, 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 지리정보시스템과 SWAT을 연계 운영할 경우 SWAT 구동에 필요한 많은 자료를 데이터베이스화 하여 이용할 수 있으며, 자료의 생성과 입력 및 구동 결과의 분석까지 일괄적으로 수행할 수 있다. 본 연구에서는 HyGIS와 SWAT 모형의 연계 시스템인 HyGIS-SWAT의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-SWAT 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 정립하였으며, 이에 따른 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다. 연구결과 HyGIS-SWAT 시범 시스템을 개발하였으며, HyGIS 데이터 모델과 HyGIS-Model의 운영 환경이 HyGIS-SWAT 개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 수행 과정에서 축적된 기술은 HyGIS와 다양한 수자원 모형의 연계 시스템을 개발할 때 기반기술로 이용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.111-117
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• 2023

시간-공간적 의존성을 모두 고려하는 방법으로 그래프 신경망과 순환 신경망을 함께 사용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 그래프 신경망은 새롭게 활발히 연구되고 있는 분야이다. 서울시 자전거 대여 서비스(일명 따릉이)는 서울시 곳곳에 대여소를 갖추고 있으며 각 대여소에서 대여 정보가 충실하게 기록되어 있는 시계열 자료이다. 각 대여소의 대여 정보는 시간에 따른 주기성을 보이는 시간적인 특성을 갖추고 있으며, 지역적인 특성도 대여 현황에 큰 영향을 미치리라고 생각된다. 지역적 상관관계는 그래프 신경망을 이용하여 잘 이해할 수 있다. 이 연구에서는 서울시 자전거 대여 서비스의 시계열 데이터를 그래프로 재구성하고 그래프 신경망과 순차 신경망을 결합한 대여 예측 모델을 개발하였다. 시간에 따른 주기성과 같은 시간 특성과 지역적인 특성 및 각 대여소의 중요도 정도를 고려하였다. 대여소의 중요도 정도는 대여량 예측에 중요한 인자로 사용됨을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.41-48
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• 2009

기존 유선망에 의한 화재 감지와 경보시설의 문제점을 해결하고자 새로운 대안으로 제시되고 있는 USN기반의 화재감시시스템의 실시간 온도데이터를 GIS의 공간 모델링 기법을 활용하여 건물 내부온도의 시공간 특성을 분석 하였다. 즉 시간적으로 일별, 월별로 공간적으로는 장소별로 온도데이터의 분포 특성을 분석하여, 건물 내부에 USN기반의 온도센서 설치 시 단순히 면적이나 높이에 의존할 것이 아니라 공간구조에 따라 다르게 설치하여야 한다는 것을 제시하였다. 이러한 결과는 앞으로 USN기반 화재 감시용 온도 센서 설치에 대한 객관적 기준과 현실성 확보에 기여 할 수 있을 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제16권1호
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• pp.14-26
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• 2011

금강하구 연안역에서 고주파 레이더를 사용하여 2008년 12월부터 2009년 2월까지 표층류를 관측하였는데, 관측된 표층류 자료는 전파의 간섭과 기상 상황에 따라 일시적으로 관측이 이루어지지 않는 구역들이 있었다. 관측된 구역의 자료를 보충하기 위하여 최적보간 과정을 개발하여 적용하였다. 금강하구 연안역에서 표층류의 공간적 상관성의 특성을 조사하고 최적보간법을 이용하여 공간적 결측 구역을 보충하였으며, 보간된 표층류의 시공간적 분포와 산출유속 오차 패턴을 조사하였다. 연구해역 표층 순환에서 조류가 우세하므로 연안역 관측 지점들 사이의 표층해류간 상관계수가 0.7 이상이었다. 원 자료를 보간하기 위해 관측 자료공분산(C), 지역화한 공간평균 공분산($C^G_{sm}$), 지수함수를 이용한 맞춤 평균공분산($C_{ft}$)을 사용하였다. 최적보간이 결측 구간을 채우고, 관측 자료의 시계열 중에서 뾰족하게 튀어나온 비정상적인 자료 부분을 억제하였으며, 그 결과 보간한 유속 자료의 분산은 원 자료의 분산보다 작았다. 공간적 자료획득률이 70% 이상(이하)일 때, $C^G_{sm}$ ($C_{ft}$)를 이용하면 C를 이용한 경우에 비해 보간 오차가 상대적으로 작았다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.83-90
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• 2011

본 논문의 목적은 공업용수 사용 추세패턴 모형을 개발하고 개발된 모형이 GIS시스템내에서 활용될 수 있는 청사진을 제시하는데 있다. 연구내용은, 사용데이터의 수집을 위해 실시간 모니터링 테크닉이 도입되었고 실시간 데이터는 5분단위로 센서 및 현장서버로부터 관리서버로 전송되었다. 취득된 데이터는 선택된 다항식에 대입되었고 결과로 요일별, 각 월의 일평균 수요모형들이 개발되었다. 도출된 모형들은 일련의 검증과정을 거쳐 최종 모형으로 압축선택되며 평균모형으로 변환되었다. 변환된 평균모형의 도식화를 통해 공업용수 수요패턴분석이 이루어졌다. 연구결과로, 수요패턴은 상당한 일관성을 보이고 있어 확률높은 요일별, 또는 계절별 수요예측이 가능하다는 결론이 도출되었다. 또한 이러한 예측모형을 활용할 정보화도구로서 GIS의 활용방안이 제시된다.