Wearable Device의 사용자 수용 요인 분석을 위한 연구 모형

이슬찬,지용구 대한산업공학회 2015 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2015 No.4

다종 위성영상 자료 융합 기반 수자원 모니터링 기술 개발

이슬찬,김완엽,조성근,전현호,최민하 한국수자원학회 2023 한국수자원학회논문집 Vol.56 No.8

Agricultural reservoirs are crucial structures for water resources monitoring especially in Korea where the resources are seasonally unevenly distributed. Optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites, being utilized as tools for monitoring the reservoirs, have unique limitations in that optical sensors are sensitive to weather conditions and SAR sensors are sensitive to noises and multiple scattering over dense vegetations. In this study, we tried to improve water body detection accuracy through optical-SAR data fusion, and quantitatively analyze the complementary effects. We first detected water bodies at Edong, Cheontae reservoir using the Compact Advanced Satellite 500(CAS500), Kompsat-3/3A, and Sentinel-2 derived Normalized Difference Water Index (NDWI), and SAR backscattering coefficient from Sentinel-1 by K-means clustering technique. After that, the improvements in accuracies were analyzed by applying K-means clustering to the 2-D grid space consists of NDWI and SAR. Kompsat-3/3A was found to have the best accuracy (0.98 at both reservoirs), followed by Sentinel-2(0.83 at Edong, 0.97 at Cheontae), Sentinel-1(both 0.93), and CAS500(0.69, 0.78). By applying K-means clustering to the 2-D space at Cheontae reservoir, accuracy of CAS500 was improved around 22%(resulting accuracy: 0.95) with improve in precision (85%) and degradation in recall (14%). Precision of Kompsat-3A (Sentinel-2) was improved 3%(5%), and recall was degraded 4%(7%). More precise water resources monitoring is expected to be possible with developments of high-resolution SAR satellites including CAS500-5, developments of image fusion and water body detection techniques. 수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.

미세먼지 농도에 수문기상학적 인자가 미치는 영향에 관한 연구

이슬찬,정재환,최민하 한국기상학회 2019 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2019 No.05

Wearable Device의 사용자 수용 요인 분석을 위한 연구 모형

이슬찬,지용구 한국경영과학회 2015 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.4

다종위성영상 기반 저수지 수체 모니터링

이슬찬,강민선,최민하 한국수자원학회 2022 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.55 No.12

토양수분 데이터의 거동 및 품질 평가: 용담시험유역 사례연구

이슬찬,백종진,최민하,조영현 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.12

최근 수문 순환 및 자연재해 관련 연구에 기초자료로 활용될 수 있도록 일관성과 정확성이 높은 토양수분 자료 생산의 필요성이 대두되고 있으나, 국내에서는 토양수분 데이터의 품질관리 기법 등 신뢰도를 확보할 수 있는 연구 개발이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 UNESCO-IHP 대표 시험유역인 용담댐 유역의 토양수분 관측소 6개 지점을 대상으로 토양수분의 거동을 분석하고 International Soil Moisture Network (ISMN)의 품질관리 기법을 적용하여 토양수분 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 방향을 제시하고자 하였다. 거동 분석 결과 두 관측소의 경우(i.e., 부귀, 안천 관측소)를 제외한 모든 관측소에서 정상적인 토양수분 거동 형태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 품질관리 기법을 적용한 결과, 이상 범주에 해당되는 관측 값은 없었고, 토양수분의 동결이 일어나는 경우도 일반적인 범위(∼20%) 내에서 나타나는 것을 확인하였다. 선행 강우 없이 토양수분이 증가하는 경우 또한 ∼4% 이내로 나타났으며, spike의 경우 0.01%, plateau의 경우 ∼5% 수준으로 선별되어 매우 양호한 결과를 확인할 수 있었다. 추후 관측소별 토양 특성이 고려된 Site-specific한 품질관리 기준이 마련된다면, 보다 신뢰도 높은 토양수분 기초자료의 생산을 가능케 할 것으로 기대된다. Producing consistent, accurate soil moisture data to be utilized as a reference dataset for researches related to hydrological cycle and natural disaster is being critical, but such techniques (e.g. quality control) are still limited to improve reliability of soil moisture data. In this study, analyses of soil moisture‘s behavior and quality control based on International Soil Moisture Network’s (ISMN’s) criteria were carried out in Yongdam study watershed, which is UNESCO-IHP’ representative examination area in South Korea, to suggest a direction to improve the quality of soil moisture data. The results of the behavior analysis showed normal increasing/decreasing patterns following precipitation events in all stations except two (i.e. Bugui, Ancheon). As a result of applying quality flagging technique, there were no observation recordings in abnormal range, and freezing of soil moisture occurred within general range (∼20%). Soil moisture rise without prior rainfall appeared about 4% and there were less than 0.01% for spike and 5% for plateau. Producing more reliable reference data will be possible if site-specific criteria for quality control are considered enough in the future.

GLDAS 수문기상인자를 이용한 초미세먼지 농도 추정

이슬찬,정재환,박종민,전현호,최민하 대한원격탐사학회 2019 大韓遠隔探査學會誌 Vol.35 No.6

미세먼지는 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것이 일반적이지만, 수문기상 조건에 따라 이동, 심화, 소멸 과정에서 매우 복잡한 메커니즘을 지니고 있으므로 효과적인 미세먼지 대책 마련을 위해서는 수문기상인자와 미세먼지 간의 상관성에 대한 이해가 필수적이다. 현재 우리나라의 미세먼지 농도 관측및 예보는 지점 측정소에서 농도를 측정하고, 이 자료를 기반으로 측정소가 위치하지 않는 지역의 값을 추정함으로써 이루어지고 있다. 이러한 관측 방식 및 자료는 공간적 대표성을 갖지 못하기 때문에 관측소와의 거리가먼 지역의 정확한 미세먼지 농도를 파악하는 것이 불가능하며, 미세먼지의 이동, 심화, 소멸 단계를 추적하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)의 다양한 수문기상인자를 사용하여, 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 통해 초미세먼지(PM2.5)와 유의미한 상관성을갖는 인자를 선별하였다. 선별된 인자는 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료와 함께 계절별 PM2.5 농도 산출 모델을 구축하는데 활용되었으며, 산출 결과를 매핑하여 PM2.5 농도의 공간 분포를 파악하고자 하였다. 지점 기반 자료와의 비교를 통해 구축된 모델을 검증하였을 때, 측정된 PM2.5 농도와 높은 상관성(R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 μg/m3)을 나타냈으며, 지역별로 나누어 비교할 경우 데이터의 분포는 유사하나 상관계수의 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다(R: 0.32-0.82). 모델 산출 자료를 활용하여 PM2.5 농도를 매핑한 결과 기존 내삽 방법에 비해 시공간적 변동성을 더욱 잘 표현하는 것을 확인하였다. 추후 연구 지역을 동아시아 지역으로 확장 시킨다면 국내외 미세먼지 발생원의 파악 및이동 양상에 대한 분석에 용이할 것으로 기대된다. Fine particulate matter (PM2.5) is not only affected by anthropogenic emissions, but also intensifies, migrates, decreases by hydrometeorological factors. Therefore, it is essential to understand relationships between the hydrometeorological factors and PM2.5 concentration. In Korea, PM2.5 concentration is measured at the ground observatories and estimated data are given to locations where observatories are not present. In this way, the data is not suitable to represent an area, hence it is impossible to know accurate concentration at such locations. In addition, it is hard to trace migration, intensification, reduction of PM2.5. In this study, we analyzed the relationships between hydrometeorological factors, acquired from Global Land Data Assimilation System (GLDAS), and PM2.5 by means of Bayesian Model Averaging (BMA). By BMA, we also selected factors that have meaningful relationship with the variation of PM2.5 concentration. 4 PM2.5 concentration models for different seasons were developed using those selected factors, with Aerosol Optical Depth (AOD) from MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Finally, we mapped the result of the model, to show spatial distribution of PM2.5. The model correlated well with the observed PM2.5 concentration (R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 μg/m3). When the models were compared with the observed PM2.5 concentrations at different locations, the correlation coefficients differed (R: 0.32-0.82), although there were similarities in data distribution. The developed concentration map using the models showed its capability in representing temporal, spatial variation of PM2.5 concentration. The result of this study is expected to be able to facilitate researches that aim to analyze sources and movements of PM2.5, if the study area is extended to East Asia.

Evaluation and Development of Metal-Organic Framework Forcefields for Gas Storage

이슬찬,정용철 한국공업화학회 2019 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2019 No.0

Metal-organic frameworks (MOFs) are a class of nanoporous materials assembled from metal clusters and organic ligands. Due to their large internal surface area and tunability, many studies were performed to find well-performing structures for various applications. Recently, Molecular simulations have become an important tool to quickly determine high-performing MOFs. Prediction of adsorption performance depends critically on the molecular model, however, high-throughput computational screening relies on using the off-the-shelf forcefields that has not been optimized for this purpose. In this work, we evaluated the reliability of the forcefields on predicting the ranking from a list of materials. Our results show that the forcefields do not accurately predict the relative ranking of these materials. To improve the prediction, we developed a new forcefield for methane adsorption that can improve the prediction of relative ranking using machine learning methods, and metaheuristics.

Wearable Device의 사용자 수용 요인 분석을 위한 연구 모형

이슬찬,지용구 대한인간공학회 2015 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.4

스마트카 환경에서의 복잡도 모델 프레임워크 개발

이슬찬,김지만,황보환,지용구 대한산업공학회 2013 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2013 No.11