• 한국지리정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.86-98
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• 1998

폭풍 해일의 예측을 위한 초기 자료로서의 정보를 공급하기 위하여 태풍 중심과 최대 풍속 지점의 분석 기술이 기압장과 바람장의 초기화 과정내에서 개발되었다. 이 연구는 태풍 파라메타의 준자동화와 준객관 분석을 목적으로 하였으며 GMS 적외선과NOAA의 채널 4와 5의 적외 자료를 이용하여 실시간 자료를 사용하는 분석 과정과 이로부터 몇 사례에 적용하여 얻은 결과를 보이고 있다. 이 방법은 태풍의 최근접 눈벽 근처에서 대류운의 운정 고도를 분석하여 태풍 파라메타를 결정하는 간단한 방법이다. 태풍눈을 중심으로 등방성으로 원대칭하게 단면도를 구성하여 최대 운정 고도가 나타나는 지점을 최대 풍속 지점으로 결정하는 방법으로, 최대 상승 지역인 눈벽 지점이 최대 지상 풍속 지점으로 간주되었다. 태풍 중심의 추정 결과는 종관 분석에 의한 경로와 잘 일치하였으며, 최대 풍속 지점은 눈에서부터 50에서 200km내에 나타났다. GMS와 NOAA의 적외 자료를 이용한 분석 결과를 비교하면, NOAA 자료에서 얻은 최대 풍속 반경이 GMS의 그것보다 더 큰 값을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.39-49
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• 2019

IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.511-521
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• 2022

위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권2호
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• pp.129-140
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• 2017

이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교 복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의 유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우 관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 $36.62Wm^{-2}$로 비교적 높게 나타났다. 이는 Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를 제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 $99.50Wm^{-2}$으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이 연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.7-15
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• 2019

세계적으로 ICT(Information & Communication Technology)를 통한 비용절감 및 업무혁신이 이루어지면서 클라우드 컴퓨팅(이하 클라우드) 시장이 급성장하고 있다. 이러한 패러다임에 맞춰 우리나라는 다양한 연구를 통해 공공부문, 국방 분야 등 다양한 분야에 클라우드를 도입시키기 위해 노력하고 있다. 특히 국방 분야에서는 2015년 육·해·공·군 전산소를 통합하여 국방통합데이터센터(DIDC, Defense Integrated Data Center)를 설립하였으며, 센터 내 일부 시스템을 대상으로 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 국방통합데이터센터 및 추후 도입될 국방 분야의 다양한 클라우드 시스템에서 네트워크 지연, 시스템 자원 고장 등과 같은 시스템 장애가 발생하게 되면 전장의 결과와 직결되기 때문에 국방 부문의 클라우드 시스템에 가용성을 보장하는 것은 중요한 이슈라 할 수 있다. 그러나 국방 클라우드의 모든 시스템을 대상으로 최고 수준의 가용성을 확보하는 것은 비효율적일 수 있으며, 클라우드 시스템 구축으로 얻을 수 있었던 효율성이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 국방 클라우드 시스템의 가용성 확보 수준을 단계별로 분류 및 정의하고, 각 가용성 확보 수준에 따른 Erasure Coding 및 장애 허용 시스템, 재난 복구 시스템 기술 도입 전략을 제안한다.

• 천문학논총
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• 제32권1호
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• pp.83-85
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• 2017

We conducted an unbiased near- to mid-infrared imaging and spectroscopic survey of the Large Magellanic Cloud (LMC) as a part of the AKARI Mission Program "Large-area Survey of the LMC" (LSLMC, PI: T. Onaka). An area of about 10 square degrees of the LMC was observed by five photometric bands (3.2, 7, 11, 15, and $24{\mu}m$) and a low-resolution slitless prism ($2-5{\mu}m$, R ~20) equipped with AKARI /IRC. We constructed and publicly released photometric and spectroscopic catalogues of point sources in the LMC based on the survey data. The catalogues provide a large number of near-infrared spectral data, coupled with complementary broadband photometric data. Combined use of the present AKARI LSLMC catalogues with other infrared point source catalogues of the LMC possesses scientific potential that can be applied to various astronomical studies.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.224-227
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• 2015

일반적으로 자동차드라이버의 스마트폰을 통한 데이터전송은 자동차운전자의 핸드폰은 데이터를 실시간으로 원격데이터 센터에 전송하는 경우에 용량 의존적인 순위를 가지고 있다. 생성되는 진단보드 데이터들은 드라이버의 폰에서의 모바일 진단 어플리케이션에 임시적으로 저장하고, 인터넷에 연결 되었을 때 데이터 센터에 전송한다. 클라우드에서 실행에 방해하는 다른 태스크들이 없는 원격 자동차 어플리케이션 사용방법을 위한 node.js는 모바일 네트워크을 통한 클라우드에서 데이터 저장업무를 다루기 위하여 적합하다. 우리는 외부 어플리케이션으로부터 driver inputs and delivers output을 패스하는 원격 유저와 운용하는 스마트폰 어플리케이션에서 자동차와의 어플리케이션 interface 방법을 사용하는 실시간 분석 안드로이드 어플리케이션 반응을 시뮬레이션 통해 제안된 아키텍쳐의 유효성을 입증한다. 이 논문에서, 우리는 이벤트 루프 접근을 기반으로 하는 이것은 웹서버 구조를 특징으로 하는 원격 자동차 결함 진단 시스템 연구를 제안한다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.489-510
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• 2021

In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권1호
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• pp.56-60
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• 2010

IT의 폭넓은 개발, Web 2.0 애플리케이션의 의 발전, 인터넷이 가능한 개인용 단말장치의 증가, 무선 네트워크의 유용성 등은 클라우드 컴퓨팅 모델을 만드는데 매우 중요한 역할을 수행하였다. 클라우드 컴퓨팅은 하나의 비즈니스 모델이며, 웹 애플리케이션의 새로운 트렌드다. 또한 형식은 그리드 컴퓨팅이나 유틸리티 컴퓨팅과 같은 형태를 사용한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 서버의 같은 하드웨어 자원을 사용할 수 있으며 정보를 공유하기 쉽다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이러닝 분야를 적용하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅환경에서 LMS와 LCMS 기반의 이러닝을 제시하고자 한다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 데이터센터에 LCMS를 포함한 LMS를 접속하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.793-796
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• 2012

최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 일반 저비용 웹서비스 인프라를 오픈소스 기반 클라우드 플랫폼으로 변환하고 Linux Virtual Server 로드 밸런싱을 구현하여 그 성능을 분석하였다.