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엄정희(Eum Jeong-Hee),우정헌(Woo Jung-Hun),양병이(Yang Byoung-E) 대한국토·도시계획학회 2001 國土計劃 Vol.36 No.1
Air pollution due to urbanization has been one of the most serious problems in many cities in Korea and urban climate can play an important role in preventing urban air pollution. Therefore, this study is to develop urban open space planning for using the ventilation path. As a case-study site, Yong-In city was selected. This study involves the generation of 3-dimensional wind field using the DWM(Diagnostic Wind Model) and the selection of ventilation paths from the generated wind field. And then it includes the selection of standards which can be applied in urban open space planning. The developed methodology was applied for winter. The results are as follows; air pollution impact by that way would be large in winter. Based on the results, open space planning was categorized with 4 categories; a) open space which supplies fresh wind, b) open space which should be conserved as ventilation paths, c) open space which should be modified to improve ventilation paths, and d) developable areas which should be restricted not to interfere ventilation paths. So, it was proposed that the region around the Kyung-bu Expressway has to be modified to improve ventilation path and the open space and farm land around it have to be conserved to maintain ventilation path.
신윤희 ( Yunhee Shin ),정진우 ( Jinwoo Jung ),유대원 ( Daewon Yoo ),박동수 ( Dongsoo Park ),김은이 ( Eun Yi Kim ),우정헌 ( Jung-hun Woo ),임상범 ( Sang-beom Lim ),주진선 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
본 논문에서는 비전 기반의 실시간 대기오염 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 실시간으로 제공되는 동영상을 분석하여 차종 별 대수와 평균속도 등의 교통 파라미터를 실시간으로 추출하고, 이를 바탕으로 대기 중의 CO, NO2등의 밀도를 추정하여 시간대별 대기 오염도를 모니터링 한다. 이를 위해 제안된 시스템은 배경모델을 이용한 차량 추출, 차종 별 윤곽선 및 크기 정보를 이용하여 템플릿 기반으로 차종을 인식하고 이를 추적하여 대수 및 속도를 인식한다. 제안된 시스템의 평가를 위해 교통이 밀집된 공간에 설치하여 테스트하였고, 실제 결과와 비교한 결과, 차량 속도에서 정확도 83.3%, 차종인식에서 정확도 86.98%를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시스템이 다양한 지역에서 실시간 대기오염물질 배출량을 산정하는데 적용될 수 있음을 보여주었다.
모바일 가상 현실을 이용한 대기 환경 센서 관리 및 서비스 제공 : 실시간 CFD 시뮬 레이션을 기반으로 한 모바일용 대기 오염 확산 시각화
이주영(Jooyoung Lee),김형석(HyungSeok Kim),우정헌(Jung-Hun Woo) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
본 논문에서는 모바일 단말을 이용한 센서 모니터링 및 서비스 제공 방법을 소개하였다. 대기 오염 정보와 같은 대규모 데이터를 모바일 3 차원 가상 환경을 이용하여 효율적으로 시각화 하는 방법을 제시하였다. 사람이 일정 시간 이상 노출 되었을 경우 위해가 발생 할 수 있는 오염도 수치를 기준으로 등방 평면을 생성하여 지역 전반에 걸친 오염 물질 분포 및 확산양상을 시각화 한다. 사용자의 현재 위치의 오염 정도와 더불어 사용자가 속한 지역 전반에 걸친 대기 오염 상태 정보를 3 차원으로 구성된 가상의 환경을 통해 제공 받을 수 있다. 이를 위해 센서 데이터의 서버 내부에서 모바일 기기 용 시각화 데이터로의 변환 방법과 무선네트워크를 통한 서버와 모바일 기기와의 유기적인 연동 방안을 제안 하였다. 그리고 보다 직관적이고 편리한 서비스 제공을 위한 다중 모달리티 렌더링 기법을 소개하였다. In this paper, we propose sensor monitoring and service providing method using mobile device. We also discuss about efficient visualization method for handling massive data set, like air pollutant degree which come through multiple sensors. To mark the area which have air pollutant degree more than certain amount and to describe its spreading condition, we adopt iso-surface generation method. By doing that, user can attain the current air pollution degree using 3D virtual reality constructed in mobile system environment. To make it possible in efficient manner, we devise close integrated system structure between mobile device and server. To provide an information with intuitive way, we adopt multi modality rendering method.
연구논문 : 서울시의 2005~2006년 도시배경 및 상층측정망의 대기질 특성 분석
유승성 ( Seung Sung Yoo ),전재식 ( Jae Sik Jeon ),정권 ( Kweon Jung ),신은상 ( Eun Sang Shin ),정부전 ( Bu Jeon Jung ),류리나 ( Ri Na Ryu ),우정헌 ( Jung Hun Woo ),선우영 ( Woo Young Sun ) 한국환경영향평가학회 2011 환경영향평가 Vol.20 No.1
The results of comparing PM10 concentration between ``Namsan`` and ``Yongsan-gu`` air quality monitoring stations show similar values with averaged concentration in the whole Seoul. The correlation factors in both sites were 0.865, 0.828 in 2005, 2006, respectively. For ``Bukhansan`` and ``Gangbuk-gu`` air quality monitoring stations, different from the results mentioned above, they showed clear differences as altitude changes. PM10 concentration in ``Bukhansan`` monitoring stations was 10 μg/m3 lower than ``Gangbuk-gu`` monitoring station which is located near the ground. Also, averaged PM10 concentration in ``Bukhansan`` and ``Gangbuk-gu`` monitoring stations was lower than that in the whole Seoul. When comparing NO2 concentration between ``Namsan`` and ``Yongsan-gu`` monitoring stations, NO2 concentration in ``Namsan`` monitoring station was lower than ``Yongsan-gu`` monitoring station. For NO2 concentration in ``Bukhansan``, ``Gangbuk-gu`` and ``the whole Seoul``, there were the same pattern in ``Gangbuk-gu`` and the ``the whole Seoul`` and low values in ``Bukhansan`` monitoring station. The correlation factors of NO2 concentration in ``Bukhansan`` and ``Gangbukgu`` was 0.525, 0.549 in 2005, 2006, respectively, which stands for low correlationship.