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임효혁(Hyo-Hyuc Im),김현성(Hyeon-Seong Kim),한동훈(Dong-Hoon Han),김평중(Pyeong Joong Kim),한상천(Sang-cheon Han) 한국마린엔지니어링학회 2006 한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.-
In Korea, Yellow sea which is located west side of korea has a between 2.8 to 8.0 m tidal range. So, Vessel Traffic Support System(VTSS) is designed to provide predicted water level, tidal elevation and tide induced current. VTSS has a 58 tidal constituents from 1 year tide observed data and 23 tidal current constituents from 1 month current data at Dang-lin P.P harbor. Predicted data visualized with graphs, vectors and stick plot. The purpose of VTSS give to information to maritime pilot for help to make decision schedule.
임효혁(Hyo-Hyuc Im),김현성(Hyueon-Seong Kim),한상천(Sang-cheon Han),성하근(Ha-keun Seong),김계영(kye-yeong Kim) 한국마린엔지니어링학회 2006 한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.-
Recently, there are increasing need to make a synthetic assessment about oceanic data which is collected over the various scientific field, in addition to just gathering oceanic data. In this study, we made a basic map using satellite image, aerial photo, multi-beam data, geological stratum data etc. And as well we are producing comprehensive SVT(Scientific Visualization Toolkit) which can visualize various kinds of oceanic data. These oceanic data include both survey data such as tidal height, tide, current, wave, water temperature, salinity, oceanic weather data and numeric modelling results such as ocean hydrodynamic model, wave model, erosion/sediment model, thermal discharged coastal water model, ocean water quality model. In this process, we introduce GIS(Geographic Information System) concepts to reflect time and spatial characteristics of oceanic data.
임효혁(Im Hyo Hyuc),김현성(Kim Hyeon Seong),성하근(Seong Ha keun),김계영(Kim Kye Yeong) 한국마린엔지니어링학회 2007 한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.-
해양조사기기의 발전에 따라 수집된 해양자료를 가시화라는데 많은 문제점이 발견되고 있다. 특히 해양은 자료획득을 위한 장비 및 기술의 이용에 엄청난 경비가 소요되므로, 자료의 효율적인 활용은 무엇보다 중요하다. 대용량의 멀티빔을 이용한 해저지형 자료뿐만 아니라 중력, 지자기 등의 종합적인 해양자료를 가시화 할 수 있는 방향을 제시한다.
기상 자료 초해상화를 위한 인공지능 기술과 기상 전문 지식의 융합
하지훈,박건우,임효혁,조동희,김용혁,Ha, Ji-Hun,Park, Kun-Woo,Im, Hyo-Hyuk,Cho, Dong-Hee,Kim, Yong-Hyuk 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.10
고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다. Generating a super-resolution meteological data by using a high-resolution deep neural network can provide precise research and useful real-life services. We propose a new technique of generating improved training data for super-resolution deep neural networks. To generate high-resolution meteorological data with domain specific knowledge, Lambert conformal conic projection and objective analysis were applied based on observation data and ERA5 reanalysis field data of specialized institutions. As a result, temperature and humidity analysis data based on domain specific knowledge showed improved RMSE by up to 42% and 46%, respectively. Next, a super-resolution generative adversarial network (SRGAN) which is one of the aritifial intelligence techniques was used to automate the manual data generation technique using damain specific techniques as described above. Experiments were conducted to generate high-resolution data with 1 km resolution from global model data with 10 km resolution. Finally, the results generated with SRGAN have a higher resoltuion than the global model input data, and showed a similar analysis pattern to the manually generated high-resolution analysis data, but also showed a smooth boundary.
김현성(Hyeon Seong Kim),임효혁(Hyo Hyuc Im),김평중(Pyeong Joong Kim),김현승(Hyun Seung Kim),강재훈(Jae Hoon Kang),임은표(Eun Pyo Im) 한국항해항만학회 2008 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2008 No.공동학술
The surges caused by the typhoon of "Nari" which struck the southern coast of Korea are analysed in the center south sea of Korea. The maximum deviations of the water level (maximum surges) were 124~185cm in the center south during the typhoon. The major parameters of the maximum deviations of the water level are as follows : Analysis shows that the pressure drop increased the sea level by 25cm, the flood of the Sumjin River by 4~10cm and the external surge propagation and wind setup by 99~150cm.