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실시간 재해 공간 DB 수집을 위한 구제역 방문조사 모바일 웹앱 구축
박예진,염재홍,Park. YeJin,Yom. Jae-Hong 한국방재학회 2013 한국방재학회논문집 Vol.13 No.6
2010년 11월말, 발생한 구제역은 초동 방역 조치가 늦어지면서 전국적인 피해가 발생하였다. 특히 전파매개체에 대한 파악이 늦어지면서 확산 범위를 키우게 된 것으로 분석되었는데 이는 다양한 구제역 전파 매개체에 대한 정보가 지역적으로 분산되어 있고 방역의 핵심 정보인 농장 방문 정보가 수집되지 않아 신속한 의사 결정 및 대책 수립의 한계가 나타났다. 따라서 신속하게 분산된 정보를 수집하고 실시간 분석이 가능하도록 공간적인 요소를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 구제역 발생시나리오에 최적화된 위치기반 형태의 공간 DB(Database)를 설계하고, 이동성, 접근성, 휴대성의 이점이 있는 스마트폰을 통해 농가 방문자들의 이력정보를 실시간으로 DB화하는 구제역 방문조사 모바일 웹앱 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템은 전파매개체에 대한 정보를 즉각적으로 파악하여 신속한 의사 결정과 방역 조치에 효율을 높이고자 한다. The end of November 2010, foot-and-mouth disease(FMD) is damage occurred nationwide due to delay of preventive measures. It was analyzed that the spread range raised delayed propagation medium. It was regionally distributed a variety of information about FMD propagation medium and appeared limit of rapid making-decision and measure establish because it was` t collected farm`s visit information about quarantine measures. Therefore it is necessary to real-time analysis and collect distributed information considering the elements of the spatial. The study was designed spatial DB optimized scenario of FMD occurrence based location and constructed FMD investigation mobile webapp system of real-time DB of information of farm`s visitor using moility, accessibility, portability benefits of smart phone. This system understand immediately farm`s visit information and can be improved rapid making-decision and quarantine measures.
수치지도 등고선의 Model Key Point 추출과 Progressive Sampling에 의한 수치지형모델 생성
이선근,염재홍,임새봄,김계림,이동천,Lee, Sun-Geun,Yom, Jae-Hong,Lim, Sae-Bom,Kim, Kye-Lim,Lee, Dong-Cheon 한국측량학회 2007 한국측량학회지 Vol.25 No.6
일반적으로 수치지도의 등고선은 항공사진을 해석 및 수치 도화기 상에서 입체시 하여 동일한 높이의 점들을 3차원으로 측정하고 도화하여 생성되므로 등고선 도화는 작업량이 많고 도화사의 주관적인 판단과 경험에 의해 결정된다. 그러므로 지형의 형태와 특성을 묘사하는 등고선의 도화는 도화사의 풍부한 경험이 요구된다. 또한 국내의 수치지도는 수치지형모델(DTM) 데이터를 포함하고 있지 않으므로 DTM이 필요한 경우 대부분 등고선 데이터로부터 간접적으로 생성한다. 본 연구에서는 지형의 특성에 대한 중요한 정보를 포함하고 있는 model key point를 등고선에서 추출하고, 이를 기반으로 지형적 특성을 고려하여 DTM의 격자간격을 효율적이고 융통적으로 조절하여 정량적 및 정성적인 측면에서 최적의 데이터를 이용하여 DTM을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 progressive sampling 기법을 적용하여 지형이 복잡하여 기복이 큰 산악지역에는 격자간격을 작게하고 지형이 완만한 지역은 격자간격을 상대적으로 크게한다. 그러므로 고정된 하나의 격자간격을 사용하지 않고 지역별로 서로 다른 격자간격을 가지는 다중격자 DTM을 생성하였다. 다중격자 DTM은 용량이 최적화되어 계산량이 적고, 신속한 디스플레이 할 수 있는 장점이 있다. In general, contours in digital vector maps, which represent terrain characteristics and shape, are created by 3D digitizing the same height points using aerial photographs on the analytical or digital plotters with stereoscopic viewing. Hence, it requires lots of task, and subjective decision and experience of the operators. DTMs are generated indirectly by using contours since the national digital maps do not include digital terrain model (DTM) data. In this study, model key points which depict the important information about terrain characteristics were extracted from the contours. Further, determination of the efficient and flexible grid sizes were proposed to generate optimal DTM in terms of both quantitative and qualitative aspects. For this purpose, a progressive sampling technique was implemented, i.e., the smaller grid sizes are assigned for the mountainous areas where have large relief while the larger grid sizes are assigned for the relatively flat areas. In consequence, DTMs with multi-grid for difference areas could be generated instead of DTMs with a fixed grid size. The multi-grid DTMs reduce computations for data processing and provide fast display.
Ariuntsetseg Enkhbaatar,염재홍(Yom, Jae-Hong) 한국측량학회 2013 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2013 No.4
Agent-based epidemic models attempt to simulate disease transmission and associated control measures. Further statistical analysis of simulation result is necessary for greater understanding of the disease spatial diffusion. This study proposes the integration of modeling and result analysis as a single process by the adoption of the NetLogo and the R software. In this study, we performed spatially explicit agent-based epidemiological modeling using RNetLogo package which is an integration tool of NetLogo in R. The model is implemented using foot-and-mouth-disease(FMD) outbreak in South Korea as a case study. Analysis of simulation results can help to improve comprehension of disease spread dynamics and to take better steps towards the prevention and control of a FMD outbreak.
머신 러닝 기반 위성 영상을 이용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정
김동환(Kim, Dong-Hwan),염재홍(Yom, Jae-Hong) 한국측량학회 2018 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2018 No.4
녹조현상의 광역적인 모니터링을 위해서 조류 내에 존재하는 Chlorophyll-a의 분광 특성을 이용해 Chlorophyll-a 농도를 추정하는 연구들이 있지만, 기존 연구에서는 사용된 데이터가 충분하지 않아 농도 추정에 한계가 있으며, 농도 추정에 선형 회귀 모델을 많이 사용하고 있지만, 수질에 따라 변화하는 비선형적인 분광특성에 적용하기 힘든 한계가 있다. Random Forest 기법은 비선형 모델로 이상값에 민감하지 않고 과최적화를 방지할 수 있어 Chlorophyll-a 농도 추정 모델로 사용하였다. 다수의 데이터를 확보하기 위하여 낙동강 수계 지역의 측정소 중 Chlorophyll-a 농도 값을 제공하는 11개소에서 2013년부터 2018년까지의 수질 측정 데이터와 수질 측정 시기에 해당하는 Landsat-8 광학 영상을 확보하였다. 수집한 데이터로 Random Forest 모델을 학습시키기 위하여 Feature로는 Landsat-8의 Red, NIR, TIR 밴드를 사용하였으며 Label로는 수질 측정소의 Chlorophyll-a 농도 데이터를 사용하여 모델링을 실시하였다.