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임정호(Jungho Lim),남기혁(Kihyeok Nam),신현수(Hyunsu Shin),이명헌(Myunghun Lee) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2020 No.7
In this paper, we study the stepwise standardization direction of voice application considering driver"s actual usage conditions and verify the suitability through vehicle driving test. In addition, the distribution of voice commands that are actually used is grasped, and the degree of freedom of design and the direction of improved interior design are newly presented when applied to vehicle.
자동주차 시스템 구현을 위한 소형차의 승 하차 최적공간 연구
임정호(Jungho Lim),이용(Yong Lee),이권형(Kweonhyeong Lee),류영환(Yeonghwan Ryu) 한국자동차공학회 2013 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2013 No.5
A door extent research of a small vehicle is proposed by an optimum space analysis for getting on/off. The analysis is based on three factors that are body type, seating position, and characteristic of vehicle on survey and a driver’s behavioral characteristic on experimentation. In conclusion, it is worth an advanced study for automatic parking system realization that can predict variety of situations in advance.
농림위성을 위한 기계학습을 활용한 복사전달모델기반 대기보정 모사 알고리즘 개발 및 검증: 식생 지역을 위주로
강유진 ( Yoojin Kang ),김예진 ( Yejin Kim ),임정호 ( Jungho Im ),임중빈 ( Joongbin Lim ) 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5
식생에서의 고해상도 정보를 제공하기 위한 목적으로 농림위성이 발사 예정에 있다. 농림위성 자료를 식생 분야에 활용하기 위해서는 정확한 지표면 반사도 추출이 필수적이므로, 이를 위한 대기보정 기술의 개발과 식생에 대한 검증이 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 Sentinel-2를 대체 위성 영상으로 활용하여 복사전달모델 대기보정을 모사하는 기계학습 기반 대기보정 알고리즘을 개발하고, 산림 지역을 위주로 검증을 수행하였다. Sentinel-2 및 GEOKOMPSAT-2A (GK-2A)에서 추출된 대기보정 파라미터를 기반으로 Random Forest와 Light Gradient Boosting Machine (LGBM)을 통하여 대기보정 알고리즘을 개발하고, 산림에 위치한 총 4개 지역에서의 1년 간의 현장 관측 자료를 이용하여 검증하였다. 두 가지 기계학습 기법 중 효율성을 고려했을 때 LGBM이 탁월할 것으로 판단되었으며, 한 관측소를 제외하면 0.91 이상의 상관계수를 보이며 Normalized Difference Vegetation Index를 활용한 연간 식생 활력도의 시계열 변동을 잘 반영할 수 있음을 확인하였다. 대기보정 필수 파라미터인 Aerosol Optical Depth (AOD) 및 water vapor 수급을 위하여 GK-2A 산출물을 활용할 수 있으나, AOD의 지속적인 결측 문제가 지표면 반사도 산출에 치명적일 수 있기 때문에 이를 보완할 필요가 있다고 사료된다. 본 연구는 농림위성을 위한 대기보정 모사 알고리즘을 개발하고, 한계점과 동시에 보완되어야 할 방향에 대해 제시함으로써 추후 농림위성 자료의 정밀 대기보정을 위한 토대로 기여할 수 있을 것으로 기대된다. Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similar spectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
모의영상을 이용한 농림위성 대기보정의 주요 파라미터 민감도 분석 및 타위성 산출물 활용 가능성 제시
강유진 ( Yoojin Kang ),조동진 ( Dongjin Cho ),한대현 ( Daehyeon Han ),임정호 ( Jungho Im ),임중빈 ( Joongbin Lim ),오금희 ( Kum-hui Oh ),권언혜 ( Eonhye Kwon ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5
차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O<sub>3</sub> 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일 수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. As part of the next-generation Compact Advanced Satellite 500 (CAS500) project, CAS500- 4 is scheduled to be launched in 2025 focusing on the remote sensing of agriculture and forestry. To obtain quantitative information on vegetation from satellite images, it is necessary to acquire surface reflectance through atmospheric correction. Thus, it is essential to develop an atmospheric correction method suitable for CAS500-4. Since the absorption and scattering characteristics in the atmosphere vary depending on the wavelength, it is needed to analyze the sensitivity of atmospheric correction parameters such as aerosol optical depth (AOD) and water vapor (WV) considering the wavelengths of CAS500-4. In addition, as CAS500-4 has only five channels (blue, green, red, red edge, and near-infrared), making it difficult to directly calculate key parameters for atmospheric correction, external parameter data should be used. Therefore, this study performed a sensitivity analysis of the key parameters (AOD, WV, and O<sub>3</sub>) using the simulated images based on Sentinel-2 satellite data, which has similar wavelength specifications to CAS500-4, and examined the possibility of using the products of GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) as atmospheric parameters. The sensitivity analysis showed that AOD was the most important parameter with greater sensitivity in visible channels than in the near-infrared region. In particular, since AOD change of 20% causes about a 100% error rate in the blue channel surface reflectance in forests, a highly reliable AOD is needed to obtain accurate surface reflectance. The atmospherically corrected surface reflectance based on the GK2A AOD and WV was compared with the Sentinel-2 L2A reflectance data through the separability index of the known land cover pixels. The result showed that two corrected surface reflectance had similar Seperability index (SI) values, the atmospheric corrected surface reflectance based on the GK2A AOD showed higher SI than the Sentinel-2 L2A reflectance data in short-wavelength channels. Thus, it is judged that the parameters provided by GK2A can be fully utilized for atmospheric correction of the CAS500-4. The research findings will provide a basis for atmospheric correction of the CAS500-4 in the future.
박진규(Jinkyu Park),김상헌(Sanghun Kim),김경훈(Kyunghoon Kim),임정호(Jungho Lim),이주연(Juyeon Lee),송용수(Yongsoo Song) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.5
「철도산업발전기본법」의 철도산업정보화 계획 수립에 따라 철도 신호·통신이 통합된 KRTCS의 연구가 수행 중이다. 현재 철도 분야에 적용되는 철도 통신은 3원 체계로 구성되어 호환성 부족 등으로 비효율적인 방식으로 운행을 하고 있다. 이러한 통신 방식을 IT융합 기술이 접목된 무선통신 기반의 ‘철도통합무선망’ 연구를 통하여 서로 상이한 신호통신 체계의 운영으로 인한 절체구간 등의 안전사고를 예방할 수 있는 연구개발을 실시하고 있다. 이러한 철도통합무선망의 도입 및 운영을 위해 본 연구에서는 관련 주파수 및 철도관련 제도에 대한 조사, 분석과 해당 시스템을 운영 및 유지보수 할 수 있는 전문인력 육성방안에 대한 방향성을 도출하고자 한다. Railway signaling and communications is being study about combined technology KRTCS. Railroad communication system is applied to the other three ways and be comprised of an inefficient operation. ‘Railway wireless network system’ is being study for accident prevention by integrating different signal and communication. In this study is performed for operation ‘railway wireless network system’ through the frequency and the relevant regulations. Also it is suggested related field fosterage technicians.