최근 12년(2001-2012)의 MODIS 지면피복 자료를 이용한 동북아시아 지역의 지면피복 분류 특성

박지열,서명석 한국기상학회 2014 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.4

MODIS 시계열 자료를 이용한 동아시아 지역 지면피복 분류

박지열,서명석 한국기상학회 2014 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.10

새로운 소각후처리 습식/백필터 시스템의 설계 및 성능테스트

박지열,넬슨칼포,김헌,이인섭 대한환경공학회 2005 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2005 No.12

6축 매니퓰레이터 파지 알고리즘의 디지털 트윈 구현

박지열,옥승호 대한전자공학회 2023 전자공학회논문지 Vol.60 No.1

This paper presents a digital twin implementation and experimental results of a 6-axis manipulator pick and place algorithm. A digital twin is a virtual model replicating a real environment, and through data linkage between the real and virtual environments, product maintenance and process optimization are possible, so its utilization is increasing in the IT-based manufacturing industry. In this paper, a virtual environment was built using the NVIDIA Omniverse platform, and TCP/IP communication was used for data interworking between the real environment and the virtual environment. The manipulator pick and place algorithm was implemented through two depth cameras in a virtual environment, and it was confirmed that the pick and place motion of the virtual manipulator worked normally. In addition, it was confirmed that the pick and place motion of the 6-axis manipulator normally operated by transmitting the robot joint coordinate data, which is the output result of the pick and place algorithm in the virtual environment, to the robot in the real environment.

고강도 특수합금 단조를 위한 다방향 동시단조장치

박지열 한국소성가공학회 2019 단조 심포지엄 Vol.2019 No.6

아시아-오세아니아 지역의 MODIS 지면피복분류 개선

박지열,서명석 대한원격탐사학회 2015 大韓遠隔探査學會誌 Vol.31 No.2

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시·공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) 기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다. We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.

FEM 캐리어의 사출조건에 따른 인서트사출해석 신뢰성에 관한 연구

박지열(Jiyeol Park),하태준(Taejun Ha),김용수(Yongsoo Kim) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2019 No.11

현재 자동차 부품 중 사출제품은 고도의 기술향상으로 제품 개발에서 양산적용까지는 안정적이지만 제품을 얻기까지는 많은 비용이 들고 시행착오의 반복으로 시간이 과도하게 발생하기도 한다. 따라서 CAE(Computer Aided Engineering) 기술을 접목시키면 개발하고자 하는 제품의 예상되는 문제점들을 미리 분석하여 최적의 설계를 얻을 수 있다. 최근에는 해석 기술의 발달로 실제 사출성형공정을 재현하여 충진, 보압, 변형까지의 단계적 상태 결과를 예측할 수 있게 되었다. 그러나 설계단계에서 해석을 통해 기본적인 게이트 위치 및 수량, 사출압력, 형체력에 대해서는 참고 개선반영이 이루어지고 있으나 변형에 대해서는 시험사출결과를 통해 개선되는 경우가 다반수다. 본 연구에서는 현재 사출해석조건을 적용 시 해석결과를 실제 제품결과와 비교하여 충진 끝단 유동패턴 및 사출압력, 변형경향까지 확인 후 현 수준을 파악할 것이다. 그리고 사출해석조건을 세분화 및 정확성을 개선하여 해석결과를 통해 유동 패턴 및 사출압력, 변형 경향의 개선 여부를 확인 검증하고 현장에서 조사 및 측정된 정보들을 해석입력조건으로 가공하기 위한 정의방법과 해석결과 신뢰성 향상을 제시하고자 한다.

동북아시아 지역에서의 최근 12년간 (2001-2012) MODIS 토지피복 분류 자료의 특성

박지열 ( Ji Yeol Park ),서명석 ( Myoung Seok Suh ) 대한원격탐사학회 2014 大韓遠隔探査學會誌 Vol.30 No.4

본 연구에서는 12년(2001-2012)간의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 토지피복 자료를 이용하여 동북아시아 지역에 대한 토지피복 유형별 통계적 점유율과 연변동을 조사하였다. MODIS 토지피복 자료의 공간해상도는 500 m이며 토지피복 유형의 수는 17개이다. 12년 평균에서 농지(36.96%), 초지(23.14%) 그리고 혼합림(22.97%) 3가지 유형이 분석 영역의 80% 이상을 점유하고 있는 것으로 나타났고, 그 외 농지와 자연 식생의 혼합유형(6.09%), 낙엽활엽수림(4.26%), 도시 (2.46%) 그리고 사바나(1.54%) 유형이 점유하고 있는 것으로 나타났다. 비록 자료의 사용 기간이 짧지만 단순회귀분석에서 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 혼합림은 유의수준 5%에서 점유율이 증가하는 경향을 보였으나 사바나 유형은 유의수준 5%에서 감소하는 경향을 보였다. 토지피복 유형이 매년 다르게 분류되는 화소의 비율이 10% 이상이며 토지피복 유형별 점유율의 연변동은 농지(1.41%), 혼합림(0.82%), 초지(0.73%)에서 가장 두드러지게 나타났다. 또한, 12년 동안 토지피복 유형이 1개로만 분류된 화소의 비율은 단지 57%이며, 나머지 화소들에서는 2개 이상으로 분류되었으며 최대 9개 유형으로 분류된 화소도 존재했다. 공간적으로 균질하게 1개 유형만 분포하고 있는 중국 동부와 북서부 지역을 제외한 전체 지역에서 토지피복 유형이 연도별도 다르게 분류되고 있다. 따라서 토지피복 변화에 소요되는 시간적 규모를 고려할 때 동북아시아 지역에서 MODIS 토지피복 자료를 이용할 시 주의가 필요하다. In this study, we investigated the statistical occupations and interannual variations of land cover types over Northeast Asian region using the 12 years (2001-2012) MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) land cover data sets. The spatial resolution and land cover types of MODIS land cover data sets are 500 m and 17, respectively. The 12-year average shows that more than 80% of the analysis region is covered by only 3 types of land cover, cropland (36.96%), grasslands (23.14%) and mixed forests (22.97%). Whereas, only minor portion is covered by cropland/natural vegetation mosaics (6.09%), deciduous broadleaf forests (4.26%), urban and built-up (2.46%) and savannas (1.54%). Although sampling period is small, the regression analysis showed that the occupations of evergreen needleleaf forests, deciduous broadleaf forests and mixed forests are increasing but the occupations of woody savannas and savannas are decreasing. In general, the pixels where the land cover types are classified differently with year are amount to more than 10%. And the interannual variations in the occupations of land cover types are most prominent in cropland (1.41%), mixed forests (0.82%) and grasslands (0.73%). In addition, the percentage of pixels classified as 1 type for 12 years is only 57% and the other pixels are classified as more than 2 types, even 9 types. The annual changes in the classification of land cover types are mainly occurred at the almost entire region, except for the eastern and northwestern parts of China, where the single type of land cover located. When we take into consider the time scale needed for the land cover changes, the results indicate that the MODIS land cover data sets over the Northeast Asian region should be used with caution.

다중 데이터 합성 알고리즘 및 합성곱 신경망을 사용한 신원확인 기법 연구

박지열(Ji-Yeol Park),옥승호(Seung-Ho Ok) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.11

This paper proposes an identification method using multiple biometric data synthesis algorithms and convolutional neural networks. In general, multi-biological data-based identity verification methods use multimodal deep learning. However, computation increases when two or more networks are used, making applying to the embedded system difficult. In this paper, a voice for authentication composed of facial images and several syllables was synthesized into one data, and identification was performed by applying it to one convolutional neural network. As for the actual environmental data for learning, a total of 800 multi-biological synthesized images were used by combining 8 facial images per person and 20 voices for authentication for 5 experimental personnel. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed identification method operates normally with an inference accuracy of about 93%.

NVIDIA Omniverse 플랫폼 기반 6축 매니퓰레이터 구동을 위한 디지털 트윈 환경 구축 연구

박지열(Ji-Yeol Park),신만수(Man-Soo Shin),김원호(Won-Ho Kim),옥승호(Seung-Ho Ok) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6