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서대교(Seo, Dae Kyo),어양담(Eo, Yang Dam),박진수(Park, Jin soo) 한국측량학회 2019 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2019 No.4
다중시기의 위성영상을 활용하여 일관성 있는 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상정보를 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대 방사보정 및 상대방사보정으로 나눌 수 있으며, 일반적으로 상대방사보정이 활용되고 있다. 특히, 생태학적 보정이 포함되는 복합적인 상대 방사보정의 경우, 충분한 정보를 고려하기 위하여 화소값 및 화소값 이외의 특징자들이 함께 고려된다. 따라서, 본 연구에서는 분광지수를 특징자로 선정하고 각 분광지수를 적용하여 생태학적 보정을 수행하였으며, 각 분광지수가 생태학적 보정에 미치는 영향에 대해 분석하였다.
Timesat 프로그램에 의한 한반도 활엽수의 지역별 MODIS LAI 및 NDVI 패턴 분석
서대교(Seo, Dae Kyo),이정민(Lee, Jeong Min),임예슬(Lim, Ye Seul),한상원(Han, Sang Won),편무욱(Pyeon, Mu Wook) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.2
2006년부터 2013년까지의 환경위성 자료인 MODIS자료를 대상으로 기상변화와 식생지수와의 관계를 분석하였다. 실험지역은 한반도를 북부, 중부 및 남부로 나누어 지역특성에 따라 분석하였으며, Timesat을 활용하여 평활화된 MODIS LAI 및 NDVI를 획득하였다. 강수량과 MODIS NDVI의 경우 0.66, 0.44, 0.35로 MODIS LAI보다 높은 상관성을 나타냈으며, 북부에서의 상관성이 가장 높았다. 기온의 경우 MODIS LAI는 북부, 중부 및 남부에서 0.66, 0.64, 0.68의 상관계수값을 가졌고, MODIS NDVI의 경우 0.89, 0.89, 0.80의 상관계수 값을 나타냈다. MODIS NDVI의 상관성이 더 높았으며, 지역에 상관없이 유사한 양의 상관성을 나타냈다. 또한 Timesat을 통해 획득한 식물계절의 시작일과 실제 식물계절의 시작일을 비교한 결과, MODIS NDVI의 정확도가 높았다. MODIS LAI에서의 오차의 경우 중부에서 평균 19일, 남부에서 평균 20일이었고, MODIS NDVI에서의 오차의 경우 중부에서 평균 6 일, 남부에서 평균 8일을 나타냈다. This paper analyzed MODIS data from 2006 to 2013 to determine relationship between meteorological changes and vegetation index. The experimental area was divided into the northern, central and southern regions according to the regional characteristics, and the smoothed MODIS LAI and NDVI were obtained using Timesat. In the case of precipitation, MODIS NDVI had correlation coefficients of 0.66, 0.44 and 0.35 in the northern, central and southern regions and the correlation was the highest in the northern region. In the case of temperature, MODIS LAI had correlation coefficients of 0.66, 0.64 and 0.68, and MODIS NDVI had 0.89, 0.89 and 0.80. The correlation of MODIS NDVI was higher and showed similar positive correlation regardless of region. In addition, The accuracy between Timesat plant seasonal start and actual plant seasonal start in MODIS NDVI was higher than MODIS LAI. The average error in MODIS LAI was 19 days in the central region and 20 days in the southern region. And the average error in MODIS NDVI was 6 days in the central region and 8 days in the southern region.
김혜진(Kim, Hye Jin),어양담(Eo, Yang Dam),서대교(Seo, Dae Kyo),백근우(Paik, Geun Woo) 한국측량학회 2019 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2019 No.4
본 연구에서는 딥러닝 기법 중 다층 퍼셉트론을 활용하여 흑백 항공사진을 자동으로 채색한다. 제안한 방법은 입력 영상과 시기가 다른 동일 지역의 컬러 항공사진 참조하여 미 변화 지역을 추출하고 다층 퍼셉트론을 통해 색 공간정보를 학습시켜 컬러를 예측한다. 사실적인 채색을 위하여 색 공간정보뿐만 아니라 가버 필터를 활용한다. 실험 결과, 좋은 성능의 흑백사진의 컬러 복원이 가능함을 확인하였다.
OSGI 기반의 실시간 확장 가능한 AIDC 미들웨어 아키텍쳐
황준석(Joon-seok Hwang),이현동(Hyun-dong Lee),황성일(Sung-il Hwang),강호영(Ho-young Kang),서대교(Dae-kyo Seo) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
현재 국내의 대부분 RFID 미들웨어 아키텍처는 다양한 벤더의 RFID 리더를 지원하는 추상 리더 인터페이스와 상위 어플리케이션 연동을 위한 다양한 프로토콜 지원에 중점을 두고 있다. 하지만, 산업 현장에 적용할 경우에는 복잡한 환경 및 기존 시스템과의 연계 시 발생하는 요구사항과 RFID, 센서 및 바코드 장비들 마다 서로 다른 통신 프로토콜로 인해서 미들웨어 커스터마이징 비용이 증가되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 실시간 서비스 지원과 이식성 향상을 위한 “OSGi 기반 AIDC 미들웨어 아키텍쳐"를 제안하고 이를 이용하여 AIDC 미들웨어를 연구 개발한다.