자기 조직화 지도 기법을 이용한 적조 분포와 해양 인자의 관계

황도현(Do Hyun Hwang),박수호(Su Ho Bak),김흥민(Heung Min Kim),김범규(Bum Kyu Kim),엥흐자리갈 운자야(Unuzaya Enkhjargal),석경휴(Gyeong Hyu Seok),윤홍주(Hong Joo Yoon) 한국생태공학회 2019 한국생태공학회지 Vol.7 No.1

The red tide occurs almost every year around in the South Sea of Korea. Once it occurs, it causes serious fisheries damages. Sea water temperature is an important factor of causing the red tide. The Self-Organizing Map(SOM) is useful algorithm for pattern recognition and clustering methods for climate change when used large datasets. In this study, it is investigated the relations of SST(Sea Surface Temperature) and SLA(Sea Level Anomaly) when red tide occurred, how SST and SLA pattern changes by applying SOM technique. SST data and SLA data were July 1st to October 31st in 2013. Applying SOM algorithm, hexagonal 3 x 3 size map were used. It is able to distinguish the patterns to the red tide occurrence and disappearance. However, because of the limited study period to 2013, it is necessary to apply them to other periods in which red tide occurred, and it is required to apply the other environmental data. When the red tide disappeared, SST gradually increased to reach the high temperature, SLA was less then 0 cm which is negative anomaly.

GOCI Chlorophyll-a 결측 자료의 복원을 위한 DINEOF 방법 적용

황도현 ( Do-hyun Hwang ),정한철 ( Hahn Chul Jung ),안재현 ( Jae-hyun Ahn ),최종국 ( Jong-kuk Choi ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

해색 원격 탐사를 통해 chlorophyll-a를 추정하면 식물성 플랑크톤, 해양일차생산력의 전 지구적 분포를 파악할 수 있다. 하지만 위성으로 관측된 해색 자료는 구름이나 기상 상황 등에 의하여 결측 데이터가 발생한다. 본 연구에서는DINEOF를 이용하여GOCI chlorophyll-a 산출물의 결측 자료를 복원하고자 하였다. DINEOF는 시·공간 자료에 기반을 두어 결측 자료를 복원하는 방법으로, 정확도는 GOCI chlorophyll-a 영상의 일부를 제거한 뒤 복원 영상과 비교하여 교차 검증하였다. 연구지역에서DINEOF를 위한 최적의 EOF 모드는 10-13이었다. 시·공간 복원 자료 결과에서는 오후 시간대 chlorophyll-a 농도가 증가하는 경향이 반영되었고, 노이즈에 해당되는 이상치는 필터링 되는 효과를 보였다. 따라서 DINEOF는 결측이 발생한 영상에 대하여 복원 자료로 활용 가능할 것으로 보이며, 이를 통해 해양 환경 모니터링을 위한 기초 자료로 사용 가능할 것으로 판단된다. If chlorophyll-a is estimated through ocean color remote sensing, it is able to understand the global distribution of phytoplankton and primary production. However, there are missing data in the ocean color observed from the satellites due to the clouds or weather conditions. In this study, the missing data of the GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) chlorophyll-a product was reconstructed by using DINEOF (Data INterpolation Empirical Orthogonal Functions). DINEOF reconstructs the missing data based on spatio-temporal data, and the accuracy was cross-verified by removing a part of the GOCI chlorophyll-a image and comparing it with the reconstructed image. In the study area, the optimal EOF (Empirical Orthogonal Functions) mode for DINEOF was in 10-13. The temporal and spatial reconstructed data reflected the increasing chlorophyll-a concentration in the afternoon, and the noise of outliers was filtered. Therefore, it is expected that DINEOF is useful to reconstruct the missing images, also it is considered that it is able to use as basic data for monitoring the ocean environment.

저궤도 우주환경에서 에폭시-실리카 나노 복합소재의 열화거동 분석

장서현(Seo-Hyun Jang),한유수(Yusu Han),황도순(Do Soon Hwang),정주원(Joo Won Jung),김영국(Yeong Kook Kim) 한국항공우주학회 2020 韓國航空宇宙學會誌 Vol.48 No.12

이 연구에서는 저궤도 우주 환경(LEO) 조건에서 나노실리카 에폭시 복합소재의 실리카 농도가 재료의 열화 거동에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 실리카 입자를 에폭시 수지에 10%와 18% 두 가지 서로 다른 무게비로 나노복합소재를 제작하여 저궤도 우주 환경 모사장치에서 열화시켰다. 열화된 나노복합소재를 대상으로 열중량분석(Thermogravimetric Analysis, TGA)를 수행하였고 등변환법(Iso-conversional Method)에 기반한 Friedman 방법, Flynn-Wall-Ozawa(FWO) 방법, Kissinger 방법, 그리고 DAEM(Distributed Activation Energy Method)으로 활성화에너지를 계산하였다. 그 결과 나노입자가 섞이지 않은 샘플은 열화가 진행되면서 중가함을 보였다. 그러나 10%와 18%는 열화싸이클이 15회일 때까지 증가하였으나 그 이후에는 감소하였으며, 따라서 나노 입자가 열화 거동에 부정적인 영향이 있음을 보였다. 또한 활성화에너지 계산에 적용된 방법에 대해 토의하였다. In this study, the effects of Low Earth Orbit(LEO) environments on the degradation behavior of epoxy nano silica composite materials were investigated. The nanocomposite materials containing silica particles in different weight ratios of 10% and 18% were prepared and degraded in a LEO simulator to compare with the neat epoxy cases. Thermogravimetric analysis (TGA) was performed on the degraded nanocomposites and the activation energies were calculated by Friedman method, Flynn-Wall-Ozawa (FWO) method, Kissinger method, and DAEM (Distributed Activation Energy Method) based on the iso-conversional method. As the results, for the neat epoxy sample cases, it was found that the average activation energy was increased as the degradation was progressed. When the nano particles were mixed, however, the energy increased to the 15 environmental test cycles, and decreased afterwards, meaning that the particle mixture contributed adversely to the thermal degradation. Discussions on the results of the different calculation methods were also given.

다중주파수 SAR 영상을 이용한 북극해 그린란드 정착빙 분류

황도현 ( Do Hyun Hwang ),황병준 ( Byong Jun Hwang ),윤홍주 ( Hong Joo Yoon ) 대한원격탐사학회 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.1

그린란드 북쪽 정착빙 부근 해빙을 분류하기 위하여 현장 자료, 다중 주파수 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상, 텍스쳐 영상을 사용하였다. 해빙의 유형은 first year ice, highly deformed ice, ridge, moderately deformed ice 총 4개로 분류하였다. K-means 알고리즘을 사용하여 텍스쳐 영상으로 분류한 경우 SAR 영상을 사용했을 때 보다 전체 정확도가 높게 나타났으나, 최대 우도법(maximum likelihood) 알고리즘을 사용하였을 때 텍스쳐 영상의 전체 정확도는 때에 따라서 높게 나타났다. 단일 영상 및 다중 영상을 사용했을 때 결과를 비교하면, K-means 알고리즘을 사용했을 때는 다중 영상을 이용하는 것이 전체 정확도가 높게 나타났다. 최대 우도법 알고리즘을 사용했을 경우, 단일 영상을 사용했을 때와 다중 영상을 사용했을 때 클래스 별 분류 정확도가 차이가 있어 단일 영상과 다중 영상을 적절하게 사용해야 한다고 판단된다. To classify the landfast ice in the north of the Greenland, observation data, multifrequency Synthetic Aperture Radar (SAR) images and texture images were used. The total four types of sea ice are first year ice, highly deformed ice, ridge and moderately deformed ice. The texture images that were processed by K-means algorithm showed higher accuracy than the ones that were processed by SAR images; however, overall accuracy of maximum likelihood algorithm using texture images did not show the highest accuracy all the time. It turned out that when using K-means algorithm, the accuracy of the multi SAR images were higher than the single SAR image. When using the maximum likelihood algorithm, the results of single and multi SAR images are differ from each other, therefore, maximum likelihood algorithm method should be used properly.

전도성 실리콘 및 탄소 소재를 이용한 웨어러블 전극

황도현(Do Hyun HWANG),박현목(Hyun Mok PARK),장경화(Kyung Hwa CHANG),홍순우(Sun Woo HONG),한지훈(Ji Hun HAN),조나연(Na Yun CHO),이상철(Sang Chul LEE),정종필(Jong Pil JEONG),남기창(Ki Chang NAM) 대한전기학회 2021 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2021 No.10

웨이블릿 접근을 통한 해수면 높이와 기후 지수간의 다중 스케일 상관 관계 분석

황도현 ( Do-hyun Hwang ),정한철 ( Hahn Chul Jung ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

기후 변화로 인하여 해수면은 상승 추세에 있으며, 이로 인해 해안가 주변 저지대는 물에 잠길 위험에 처해있다. 따라서 본 연구에서는 위성 고도계 자료(Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) 및 Southern Oscillation Index (SOI) /Pacific Decadal Oscillation (PDO) 자료를 이용하여 해수면 높이 변화와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 하였다. 시간 기반의 함수를 주파수 기반 함수 형태로 변환시킨다면 각 자료가 가지고 있는 고유 주기를 분석할 수 있다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환은 대표적인 주기 분석 방법이다. 푸리에 변환은 주기에 대한 정보만 획득 가능하지만, 웨이블릿 변환은 주기 및 시간 정보 둘 다 획득할 수 있다. 웨이블릿 변환은 각 자료에 대한 주기를 찾을 수 있으며, 교차 웨이블릿 변환과 웨이블릿 긴밀도는 두 자료에 대한 공통 주기나 상관 관계 및 위상을 찾을 수 있다. 교차 웨이블릿 변환 결과 해수면 높이 및 두 기후 지수(SOI, PDO)의 1년 주기에서 강한 출력이 확인되었으며, 해수면 높이와 PDO는 역위상 관계를 보였다. 웨이블릿 긴밀도 분석에서는 교차 웨이블릿 변환에서 나타나지 않았던 1년 미만의 단주기 및 장주기에서의 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있었다. 웨이블릿 분석은 각 자료의 주기를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 두 시계열 자료가 가지고 있는 주기 및 위상 관계를 찾을 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 웨이블릿 분석을 통해 기후 자료가 가지는 고유의 주기를 분석하는 데 사용될 수 있을 것이며 시계열 자료 분석에서 찾기 어려운 해양의 다양한 현상을 모니터링하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다. Sea levels are rising as a result of climate change, and low-lying areas along the coast are at risk of flooding. Therefore, we tried to investigate the relationship between sea level change and climate indices using satellite altimeter data (Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) and southern oscillation index (SOI) and the Pacific decadal oscillation (PDO) data. If time domain data were converted to frequency domain, the original data can be analyzed in terms of the periodic components. Fourier transform and Wavelet transform are representative periodic analysis methods. Fourier transform can provide only the periodic signals, whereas wavelet transform can obtain both the periodic signals and their corresponding time location. The cross-wavelet transformation and the wavelet coherence are ideal for analyzing the common periods, correlation and phase difference for two time domain datasets. Our cross-wavelet transform analysis shows that two climate indices (SOI, PDO) and sea level height was a significant in 1-year period. PDO and sea level height were anti-phase. Also, our wavelet coherence analysis reveals when sea level height and climate indices were correlated in short (less than one year) and long periods, which did not appear in the cross wavelet transform. The two wavelet analyses provide the frequency domains of two different time domain datasets but also characterize the periodic components and relative phase difference. Therefore, our research results demonstrates that the wavelet analyses are useful to analyze the periodic component of climatic data and monitor the various oceanic phenomena that are difficult to find in time series analysis.

열병합 적용 APR1000 원전 시뮬레이션 모델 개발

황도현(Do Hyun Hwang) 한국에너지학회 2021 에너지공학 Vol.30 No.2

전도성 실리콘 및 탄소 소재를 이용한 웨어러블 전극

황도현(Do Hyun HWANG),박현목(Hyun Mok PARK),장경화(Kyung Hwa CHANG),홍순우(Sun Woo HONG),한지훈(Ji Hun HAN),조나연(Na Yun CHO),이상철(Sang Chul LEE),정종필(Jong Pil JEONG),남기창(Ki Chang NAM) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

건강정보 모니터링을 위한 웨어러블 스마트 디바이스 기술이 발전함에 따라 기기에 적용될 수 있는 전극에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 측정 시 쓰이는 Ag-AgCl 전극의 경우 일회용으로 재사용이 불가능하며 피부 발진 등의 단점으로 인해 장시간 및 연속사용 전극으로는 적합하지 않다. 본 연구에서는 전도성 실리콘과 탄소 소재 코팅을 이용한 2중 구조 및 전도성 실리콘 단일층 구조의 전극 2종을 신체 접촉이 용이하게 의복형으로 개발하고 의료용 전극 규격 시험 및 심전도 측정을 하여 상용 전극과의 성능을 비교하였다. 측정 결과 전도성 실리콘 및 탄소 소재를 이용한 전극 모두 의료용 전극 시험규격을 만족하였다. 개발된 전극 모두 심박수 측정이 가능한 심전도가 측정되었지만 측정 심전도 분석결과 단일층 구조의 전극의 신호대 잡음비가 더욱 높았다.

위성 자료를 이용한 전선 탐지 기법 연구

황도현(Do-Hyun Hwang),박수호(Su-Ho Bak),엥흐자리갈 운자야(Unuzaya Enkhjargal),정민지(Min-Ji Jeong),김나경(Na-Kyeong Kim),박미소(Mi-So Park),김보람(Bo-Ram Kim),윤홍주(Hong-Joo Yoon) 한국전자통신학회 2020 한국전자통신학회 논문지 Vol.15 No.6

해양에서 바닷물의 성질이 비슷한 바닷물 덩어리를 수괴라 하며, 전선은 서로 다른 속성의 두 수괴가 만나는 해역이다. 경사도 알고리즘은 해수면 온도 픽셀이 급격하게 변하는 곳을 경사가 크다고 보고, 경사가 큰 곳을 전선으로 가정하여 추출하는 방법이다. 이 방법은 대용량의 위성 자료를 한꺼번에 처리할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 경사도 알고리즘을 이용하여 한반도 주변 해역의 전선을 찾아보고자 하였다. 연구 자료는 격자화 되어있는 해수면 온도 위성 자료를 이용하였다 해상도는 1/4°이며, 연구 기간은 1993년 1월부터 2018년 12월까지 월 평균 자료를 사용하였다. 해수면 온도 자료를 이용하여 전선 추출 결과 대표적으로 중국 연안 전선(China Coastal Front), 남해 연안 전선(South Sea Coastal Front), 쿠로시오/쿠로시오 속류 전선(Kuroshio Front/ Kuroshio Extension Front), 아극 전선(Subpolar Front), 아북극 전선(Subarctic Front) 등 다섯 개의 전선을 찾을 수 있었다. 계절별 전선 분포 비교 결과 겨울, 봄철에는 여름, 가을철에 비해 더 많은 종류의 전선이 분포하였으며, 분포 범위도 더 넓어졌다. A mass of seawater with similar properties in the ocean is called a water mass, and the front is a sea area where two masses of different properties meet. The gradient algorithm is a method of extracting where the sea water temperature pixel changes rapidly assuming that the slope is large, and the place with the large slope is assumed to be a front. This method is able to process large amounts of satellite data at once. Therefore, in this study, we tried to find the front lines in the sea area around the Korean Peninsula by using a gradient algorithm. The study data used gridded sea surface temperature satellite data. The resolution was 1/4°, and the monthly average data from January 1993 to December 2018 were used. There were major five fronts representatively, China Coastal Front, South Sea Coastal Front, Kuroshio Front/ Kuroshio Extension Front, Subpolar Front and the Subarctic Front. As a result of comparing the distribution of front by season, more types of front were distributed in winter and spring than in summer and autumn, and the distribution range was wider.

텍스쳐 이미지를 이용한 그린란드 정착빙의 분류

황도현,황병준,윤홍주,Hwang, Do-Hyun,Hwang, Byong-Jun,Yoon, Hong-Joo 한국전자통신학회 2013 한국전자통신학회 논문지 Vol.8 No.4

원격 탐사의 SAR 영상을 이용한다면 구름이나 기상 조건의 변화에 관계없이 지속적으로 영상을 얻을 수 있어 해빙 관측에 적합하다. 해빙에는 여러 가지 종류가 있어 이를 분류해서 결과를 관측한다면 종류별 변화를 보다 쉽게 볼 수 있다. 본 연구에서는 감독분류의 최소 거리(minimum distance) 기법을 이용하여 해빙을 분류하였다. SAR 영상을 이용했을 때와 텍스쳐 영상을 이용한 결과를 비교했을 때의 정확도를 비교하였다. Radarsat-2의 텍스쳐 영상을 사용했을 때 전체 정확도가 가장 높았지만, 대체적으로 SAR 영상을 사용하였을 때 전체 정확도가 높게 나타났다. Remote sensing of SAR images is suitable for sea ice observations to obtain the sea ice data if clouds or weather conditions change. There are various types of sea ice, classification results can be seen more easily to detect the change by types of sea ice. In this study, we classified the image by supervised classification method, which is minimum distance was used. Also, we compared the overall accuracy when compared to the results with classification result of SAR images and the result of texture images. When using Radarsat-2 texture images, the overall accuracy was the highest, generally, when using the SAR images had higher overall accuracy.