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        1.
        2022.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        산불이 발생하면 수목은 산불의 직접 영향을 받는 1차 피해와 시간이 경과하면서 다양한 원인으로 고사하는 2차 피해를 입는다. 산불 발생 후 피해지 조사 시점에 따라서 산불 피해지의 분포 패턴이 달라지고 2차 피해 현상이 진행하는 과정도 지역마다 다르게 나타난다. 이 연구는 산불발생 후 산불피해지의 변화를 분석하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이 연구에서 제안하는 방법은 시계열 군집 분석을 통해서 비슷한 피해 변화 양상을 보이는 산불 피해지를 구분할 수 있다. 2022년 3월 4일부터 3월 13일까지 산불이 진행한 울진・삼척 지역을 대상으로 산불 피해지를 분석하였다. 9개의 군집으로 분류한 결과를 보면, 세 개의 군집이 다양한 산불 피해지 변화 양상을 보여주고 있다. 이 연구에서는 각 군집의 지도화로 공간 분포 특성을 보여준다. 산불 피해지가 집중되어 있는 지역, 시기적으로 특정 시기에 산불이 발생한 지역 등에서 각 군집이 분포하는 것을 확인할 수 있다.
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        2.
        2018.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        증발산은 순복사 에너지를 사용하여 잠열의 형태로 수증기를 대기 중으로 수송함으로써 지구에너지 순환에 있어 중요한 요소 중의 하나이며, 증발산량은 지표유출의 두 배 정도로서 지구 물 수지에서 차지하는 비중이 매우 크다. 증발산의 지상관측은 지점에 국한되기 때문에 공간연속면 상에서의 증발산량 산출을 위하여 격자형 기상자료와 위성자료를 이용한 모델링이 오랫동안 이루어져왔다. PM(Penman-Monteith) 방정식에 기초한 METRIC(Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) 모델이나 PT(Priestley-Taylor) 방정식을 이용한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모델 등이 주로 사용되어 왔으나, 또 하나의 대안으로서 본 연구에서는 최근 부각되고 있는 딥러닝 기법인 DNN(deep neural network)을 이용한 증발산 모델링을 수행하였다. 은닉층 구조, 손실함수, 옵티마이저, 활성화함수, L1/L2 정규화, 드롭아웃 비율 등의 최적화 과정을 거쳐서 수립한 DNN 모델은 RMSE = 0.326mm/day, 상관계수 = 0.975의 매우 양호한 정확도를 나타내었다. 이는 DNN 최적화와 함께, 국지예보모델과 위성자료로부터 증발산 기작에 관여하는 인자들을 선택하여 입력자료로 적절히 사용하였기 때문이기도 하다. 향후과제로서 훈련자료의 종류와 양을 증가시켜서 DNN 모델을 보다 정교화하는 것은 반드시 필요하다고 사료된다.
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        3.
        2017.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        토양수분은 지구의 에너지수지와 지면-대기 상호작용에 관여하는 중요한 수문기상학적 인자이므로, 토양수분의 정확한 관측과 시공간적 변화양상의 파악은 지구환경 연구에 있어 매우 중요하다. 토양수분의 지상관측은 정확도가 높으나 점단위 관측이므로 공간적 연속성이 없다는 단점이 있고, 위성관측은 공간적 연속성을 가지지만, 정확도와 공간해상도가 낮은 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분 자료의 품질향상을 위하여, 위성자료와 기상자료를 이용한 딥러닝 모델을 수립함으로써 우리나라 500m 해상도의 일단위 토양수분함량을 산출하였다. 200회의 훈련-검증 반복실험을 통하여, 딥러닝 모델의 오차가 NASA의 목표치보다 더 양호한 결과를 산출하였으며, 지상관측치와의 일치도 역시 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 우리나라 농지에 대한 토양수분 분포도를 작성하여 농림, 수문, 재해 분야에 대한 활용가능성을 확인하였다.
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        4.
        2017.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 순환을 이해하기 위한 중요한 기상인자일 뿐만 아니라 가뭄, 홍수, 산불 등과 같은 자연재해와 밀접하게 연관되어 있다. 그러나 위성기반 토양수분 자료는 공간해상도가 매우 떨어져서 국지규모 분석에 직접적 으로 적용하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 마이크로파 위성센서로부터 산출된 토양수분 자료가 가지는 공간해상도의 제약을 완화하기 위하여, 다양한 지면 변수와 공간통계법을 활용한 다운스케일링 기법을 도입하였다. 가장 정교한 다운스케일링 기법으로 평가되는 회귀크리깅을 이 연구를 통하여 토양수분 자료에 처음으로 적용하였다. 우리나라의 2013년과 2014년의 4월부터 10월까지 의 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 공간해상도 10km와 25km의 토양수분 자료를 각각 2km와 4km로 다운스케일링한 결과, 고해상도로 다운스케일링된 자료와 저해상도 원자료와의 일관성이 우수하게 유지되어, 다운스케일링 전후의 공간패턴과 자료특성이 잘 보존되는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 다운스케일링 기법은 토양수분뿐만 아니라 여러 기상요소에 적용될 수 있으며, 위성영상이나 모형자료의 공간해상도 한계를 극복하기 위한 방편이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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        5.
        2017.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        음성촉지도는 촉지도에 음성정보를 결합한 지도이다. 음성촉지도는 촉지도에서 표현하는 지리정보를 음성정보로 보완할 수 있으며, 사용자가 점자를 읽지 못하더라도 음성으로 촉지도의 문자정보를 전달할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이 연구는 대한민국 점자지도와 동작인식 컨트롤 장치를 결합한 음성촉지도 제작 사례를 제시하고 있다. 이 연구에서 제작한 음성촉지도는 기존 촉지도가 가지고 있는 지도주기의 한계를 극복하고 있으며, 동작인식 컨트롤 장치가 음성촉지도의 사용자 인터페이스 장치로 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
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        6.
        2016.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        최근 기후변화에 따라 전 세계적으로 큰 규모의 산불 발생이 증가하고 있으며, 우리나라도 산불발생이 전반적으로 증가하는 경향을 보인다. 최근 우리나라와 인접한 북한에서 발생한 산불이 비무장 지대 등의 국내 영토로 번지는 사건이 많이 발생하고 있다. 우리나라에서는 오픈 API(application programming interface)를 통하여 과거 산불발생 기록을 검색할 수 있으나 행정기관에서 수집한 자료여서 국내 지역으로 정보가 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 접근불능지역인 북한을 포함한 한반도의 산불발생에 대한 장기 시계열 정보를 생산하기 위하여 2000년부터 2015년까지의 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 수집 및 재가공하여 일자별 산불발생 현황의 GIS 데이터베이스를 구축하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위한 입력자료로서 Terra 위성의 MOD14A1 산출물과 Aqua 위성의 MYD14A1 산출물을 사용하였으며, 16년간의 일자별 영상을 일괄작업으로 재처리하여 산불의 발생일자, 발생 위치, 탐지 신뢰도, 방사열 에너지(fire radiative power: FRP) 등의 정보를 추출하고 이들을 결합하여 Shapefile 형태로 생성하였다. 본 연구에서 구축한 장기시계열 GIS 데이터베이스는 다른 연구자들에 의해 한반도 산불정보의 시공간 특성 분석에 활용될 수 있으며, 이를 위하여 인터넷에 결과 파일을 탑재하여 자유롭게 다운로드 가능하도록 하였다.
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        7.
        2016.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        온난화와 같은 전지구적 변화는 기온과 강수 등 기상요소에 직접적으로 반영되어 곡물 수확량의 변화를 가져온다. 기후변화 시나리오에 기초한 선행연구들에서는 GCM (general circulation model)의 공간해상도 문제로 인하여 상세한 모의가 어려웠고, 시계열통계법을 활용한 연구들에서는 기후요소를 통합하여 수확량을 예측한 사례가 매우 드물었다. 이에 본 연구에서는 상세화된 기후재분석자료의 시계열모델링을 통하여 옥수수와 콩의 수확량 예측실험을 수행하였다. 미국 아이오와 주의 99개 카운티를 대상으로 1960년부터 2009년까지 50년간의 고해상도 기후재분석자료와 정부통계 수확량 DB를 구축하고, 시계열통계법인 VAR (vector autoregression)와 ARIMA (autoregressive integrated moving average)를 이용하여 다음해 수확량 예측실험을 10개 연도에 대해 수행하여 예측력을 평가하였다. VAR는 16-18%, ARIMA는 11-14% 의 오차율로 다음해의 수확량을 예측할 수 있는 것으로 집계되었으며, 옥수수의 경우 표토의 산성도, 심토의 점토와 나트륨 함유량 등의 토양특성 이 실제 수확량 및 예측정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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        8.
        2015.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        정보기술 발전과 함께 스마트폰이나 태블릿PC와 같은 터치스크린 기반의 다양한 휴대용 디바이스가 보급 및 활용되고 있다. 이러한 스마트 기기들은 탭(tab)이나 핀치(pinch)와 같은 단순하고 직관적인 터치 제스처를 활용하고 있다. 본 연구에서는 스마트기기 사용자의 지도 애플리케이션에 대한 접근성 및 편의성을 증대시킬 수 있는 제스처 라이브러리를 구현하여 터치 제스처, 에어 제스처, 조이스틱 제스처 등이 웹지도 제어에 사용하도록 하였다. 이러한 제스처 라이브러리의 가용성 평가를 위하여 프로토타 입 애플리케이션을 제작하여 다양한 제스처 인터페이스의 동작이 원활함을 확인하였다. 본 연구에서 구현한 제스처 라이브러리는 개발자가 사용하기에 편리한 형태의 객체 및 함수로 구성되었기 때문에, 웹지도와의 연동만으로도 다양한 제스처 인터페이스를 갖춘 지도 애플리케이션을 개발할 수 있다. 또한 현재까지 지도 인터페이스로서는 제안되지 않은 형태의 다양한 제스처 기능을 포함하고 있으며, 향후 HTML5 기반으로 확장하여 모바일 운영체제 비의존적인 라이브러리로 기능할 수 있을 것이라 사료된다.
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        9.
        2014.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        최근 항시적 광역 모니터링이 가능한 위성원격탐사 기술에 의해 산불감시의 효율성이 증대될 것으로 기대되고 있는 가운데, 미국의 Terra, Aqua, GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite), 유럽연합의 Meteosat, 그리고 우리나라의천리안위성 및 후속위성도 산불정보의 실시간 제공을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성기반 산불정보를 대민서비스하기 위한 방법의 일환으로 스마트폰 앱을 구현하여, 북한지역을 포함한 한반도 전역의 위성자료로부터 추출한 산불발생여부, 산불탐지 신뢰도, 산불의 방사강도 등의 정보를 DBMS (Database Management System)에서 관리하고, 안드로이드와 iOS 스마트폰을통해 제공하는 서비스의 원형을 개발하였다. 공통적 핵심기능은 HTML5 (HyperText Markup Language 5) 웹페이지로 구성함으로써 상이한 OS (Operating System)의 네이티브 앱과 결합하는 하이브리드 방식을 통해 소스코드의 재사용성과 시스템 확장성을 추구하였으며, 일자별 산불조회, 최근 산불조회, 주변 산불조회 등의 기능을 포함하도록 하였다. 현재는 위성기반 산불탐지 자료가 실시간 제공되지 않아 산불발생의 이력정보를 서비스하도록 구성하였지만, 2010년대 후반 우리나라 기상위성의 산불탐지 자료가 실시간으로 제공될 것이므로, 정부 3.0의 정보공개 흐름과 함께 국민 모두에게 필요한 실시간 산불정보 조회가 가능해질 것으로 예상된다. 본 연구는 위성기반의 실시간 산불정보 앱 개발을 위한 출발점으로서 의의를 가지며, 향후 산불정보 앱은 SNS (SocialNetworking Service) 기반의 빅데이터 마이닝 기술과 연동하는 통합 솔루션으로 구성되어야 그 활용성이 보다 더 제고될 것이다.
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        10.
        2014.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        비점원 오염은 점원 오염처럼 고정된 배출원이 존재하는 것이 아니라 불특정 장소에서 오염물질이 광역에 걸쳐 배출되는 것으로서, 대표적으로 지면피복 그 자체가 오염원으로 작용할 수 있다. 최근 우리나라 일부 지역에서는 여러 가지 원인으로 지면피복 변화가 급격히 발생하였는데, 이는 위성원격탐사를 통해 연속적 시공간에서 효과적으로 파악 가능하다. 본 연구에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 위성자료에 공간통계기법을 적용하여 우리나라 지면피복변화의 핫스팟을 추출하고, 실제 오염측정치를 이용하여 비점원 오염 특성을 지면피복변화와 관련하여 살펴보았다. 2003년과 2011년의 비교에서는 4군데의 지면피복변화 핫스팟이 탐지되었는데, 이 중 오염부하량 자료가 충분히 존재하는 새만금 핫스팟과 화성호 핫스팟 유역에 대한 분석 결과, 비점원 오염의 유출이 집중되는 하구 부분에서 오염부하량의 상당한 증가가 발견되었고, 특히 화성호 핫스팟의 경우 농지 증가의 영향이 컸던 것으로 나타났다. 이처럼 지면피복변화의 핫스팟 추출을 통해 국토변화를 모니터링하고 핫스팟 유역의 비점원 오염부하량이 지역적으로 어떠한 특성을 보이는지 분석하는 것은, 국토 보전 및 개발에 있어 유용한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
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        11.
        2013.05 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        현재의 내비게이션 시스템은 대부분 미국의 GPS(Global Positioning System)로부터 전파를 수신하여 측위를 수행하고 있으며, 수신기 알고리듬과 안테나 성능의 발전으로 인해 위치정확도가 지속적으로 향상되고 있다. 그러나 도심부 빌딩숲에서는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 전파가 고층건물에 가려져 도달하지 않거나 반사 및 회절에 의해 위치정확도가 매우 저하되기도 한다. 도심부의 GNSS 측위정확도를 현장 관측하는 데에는 많은 비용과 시간이 소요되므로, 이 연구에서는 3차원 건물지도와 전파도달모형 및 상관기모형을 이용하여 도심부 GNSS의 측위정확도를 모의하는 GPASS(GNSS Position Accuracy Simulation System)를 개발하고 그 가용성을 검증하고자 한다. 대표적 빌딩숲인 도쿄도청 부근을 대상으로 모의를 수행하고 현장 관측치와 비교한 결과, 측위율은 실측치와 4.6% 정도의 차이를 보였고 위치정확도는 실측치와 3.0% 정도의 차이를 나타냄으로써 상당히 정밀한 모의가 가능함이 확인되었다. 본 연구에서 개발한 GPASS는 3차원 건물지도를 이용하여 임의의 시공간에 대해 모의를 수행하므로, 내비게이션 서비스 품질의 시공간적 평가 및 개선을 위한 기초자료 산출에 활용될 수 있다.
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        12.
        2012.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        오늘날의 웹 GIS(geographic information system)에서는 다양한 원격지로부터 접근하는 사용자를 위하여 대용량 시계열 자료를 효과적으로 관리 및 공유할 수 있는 방법론을 필요로 한다. 이 논문에서는 시계열 래스터 데이터베이스의 웹 서비스를 위하여 REST(Representation State Transfer) 방식의 오픈 API를 구현함으로써 웹 GIS 서비스의 상호운용성과 확장성을 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 먼저 DBMS(database management system) 내에 시간객체 및 시간함수를 생성하여, 이미 존재하는 공간객체 및 공간함수와 결합시킴으로써 시계열 래스터 자료에 대한 시공간연산이 가능하도록 하였다. 또한 사용자와 서버 간의 요청/응답 구조를 경량화한 REST 방식의 데이터 통신을 채택하고, 그 인터페이스인 URI(unified resource identifier)를 통해 시공간 질의문 구성이 가능하도록 하였다. 이러한 오픈 API는 개발 클라이언트의 환경에 상관없이 동일한 방식으로 사용될 수 있으며, Java, C++.NET, C#.NET, VB.NET 등의 컴파일러 언어와 JavaScript, Python, Ruby, R 등의 스크립트 언어를 포함하여 HTTP(Hypertext Transfer Protocol)를 사용하는 모든 프로그래밍 언어가 지원된다. 본 연구에서 구현한 오픈 API의 가용성 테스트를 위하여, 웹상에서 3D 디스플레이를 지원하는 구글어스 웹플러그인(Google Earth Web Plugin)과 WebGL(Web Graphics Library) 을 이용하여 시계열 래스터 자료에 대한 시공간 질의와 그 결과의 3차원 시각화를 수행하였다.
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        13.
        2010.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        최근 국가지리정보유통망을 통한 공간정보 통합에 대한 논의처럼, 속성데이터 중심의 인문지리정보 데이터베이스도 시작 단계에서부터 향후의 통합을 고려한 프로토콜을 필요로 한다. 본 연구에서는 효율적인 인문지리정보 DB 구축을 위해 DB 모델의 원칙과 절차, 즉 데이터 모델, DB 정규화, 데이터 무결성에 대해 인문지리정보 사례를 통해 방향을 제시하였고, 인문지리정보의 변화를 수용할 수 있는 시간성 확보 방안과 온톨로지와 통합DB를 효과적으로 연계하는 방안을 제시하였다. 특히 시간에 따른 정보의 변화를 저장하기 위해 TimeStamp 객체와 TimeSPAN 객체를 DB에 임베드하였고 시간관계 함수를 이용해 검색할 수 있도록 하였다. 또한 수시 갱신이 필요한 인문지리정보 DB를 온톨로지와 연계하기 위해서는 DBMS 내의 RDF 객체를 활용하는 효율적인 방법을 제시하였다. 이러한 방안은 인문지리정보 DB 뿐만 아니라 수시갱신이 요구되는 대용량의 DB 구축시 가장 근본적으로 검토하여야 할 내용을 제시해 줄 것이다.
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        14.
        2010.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        지리정보 및 시공간정보의 활용은 사용자 중심의 모바일 애플리케이션 발전에 있어 매우 중요한 역할을 담당한다. 현재 지도서비스와 연계된 스마트폰 애플리케이션은 다수 제공되고 있으나, 지리정보를 활용하는 연구는 관광정보, 버스정보 등 소수의 사례만이 보고되었다. 이러한 연구들에 부가하여, 모바일이라는 개인화된 환경을 고려할 때 사용자 자신과 관련된 정보와 지도서비스를 결합하는 지리정보 애플리케이션의 개발이 매우 필요하다고 하겠다. 이에 본 연구에서는 스마트폰의 네이티브 애플리케이션인 캘린더와의 동기화를 통해 개인스케줄을 지도서비스와 결합하는 애플리케이션을 구현함으로써 위치, 시각, 일정 등 개인화된 상황문맥을 스마트 폰에서 활용하는 방안을 제시하고자 한다. 본 애플리케이션은 개방형 운영체제로서의 잠재력을 가진 안드로이드 탑재 스마트폰을 타겟으로 하여 자바 언어로 개발되었으며, GPS 위치정보와 구글맵스 지도서비스를 활용하여 개인스케줄을 지도화하고, 사용자 주변 도로교통상황의 표시, 지오코딩에 의한 장소검색 등의 기능을 제공한다. 이 애플리케이션 구현에 사용된 코드들은 라이브러리 형태로 패키징되어 다른 애플리케이션 개발에 재사용 및 확장 가능하다.
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        15.
        2021.06 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Heatwaves can affect human health and vegetation growth and bring about energy problems and socioeconomic damages, so the analysis and prediction of the heatwave is a crucial issue under a warming climate. This paper examines the production of STCI (Standard Temperature Condition Index) using ASOS (Automated Synoptic Observing System) in-situ observation data for the period of 1979-2020, and an STCI predictability assessment with an RF (Random Forest) model using ERA5 (ECMWF Reanalysis 5) meteorological variables. The accuracy was quite high with the MAE (Mean Absolute Error) of 0.365 and the CC (Correlation Coefficient) of 0.873, which corresponded to 7% to 10% difference for the range of STCI<1.5, and to 1% to 3% difference for the range of STCI>1.5, in terms of the probability density function. Also, we produced gridded maps for the summer STCI from 1979 to 2020 by utilizing the ERA5 raster data for the RF prediction model, which enables the spatial expansion of the ASOS point-based STCI to a continuous grid nationwide. The proposed method can be applied to forecasting of STCI by adopting future meteorological or climatic datasets.
        16.
        2020.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Because of the population growth and industrialization in recent decades, the air quality over the world has been worsened with the increase of PM10 concentration. Korea is located near the eastern part of China which has many industrial complexes, so the consideration of China’s air quality is necessary for the PM10 prediction in Korea. This paper examines a machine learning-based modeling of the prediction of tomorrow’s PM10 concentration in the form of a gridded map using the AirKorea observations, Chinese cities’ air quality index, and NWP (numerical weather prediction) model data. A blind test using 23,048 cases in 2019 produced a correlation coefficient of 0.973 and an MAE (mean absolute error) of 4.097㎍/㎥, which is high accuracy due to the appropriate selection of input variables and the optimization of the machine learning model. Also, the prediction model showed stable predictability irrespective of the season and the level of PM10. It is expected that the proposed model can be applied to an operative system if a fine-tuning process using a larger database is accomplished.
        17.
        2020.09 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        The increased frequency and intensity of wildfires can cause damages to the ecosystem and the atmospheric environment. Rapid identification of the wildfire damages is also important for establishing forest restoration, budget planning, and human resources allocation. Because the wildfires need to be examined for vast areas, satellite remote sensing has been adopted as an effective method. Many studies for the detection of wildfires and the analysis of burn severity have been conducted using mid- and high-resolution images. However, they had difficulties in the sensitivity problem of NBR (Normalized Burn Ratio) for multi-temporal images. This paper describes the feasibility of the detection and classification of wildfire burn severity using Sentinel-2 images with K-means and ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) methods for a case of the Andong fire in April 2020. The result can be a reference to the appropriate classification of large-scale wildfire severity and decision-making for forest restoration planning.
        18.
        2020.03 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Global warming due to the increase of greenhouse gases may significantly affect various aspects of the Earth’s environment and human life. In particular, the impacts of climate change on agriculture would be severe, leading to damages to crop yields. This paper examines the experimental prediction of rice yield in China using DNN (deep neural network) and climate model data for the period between 1979 and 2009. The DNN model built through the process of hyperparameter optimization can mitigate an overfitting problem and cope with outlier cases. Our model showed approximately 38.7% improved accuracy than the MLR (multiple linear regression) model, in terms of correlation coefficient with the yield statistics. We found that the diurnal temperature range and potential evapotranspiration were the critical factors for rice yield prediction. Our DNN model was also robust to extreme conditions such as drought in 2006 and 2007 in China, which showed its applicability to the future simulation of crop yields under climate change.
        19.
        2018.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Drought is one of the natural disasters that slowly begin to accumulate over a long period. Although there are many kinds of drought indices, one single universally accepted definition does not currently exist, which makes it difficult to evaluate drought severity comprehensively and objectively. This paper describes the comparisons of satellite-based drought indices such as SPI (Standardized Precipitation Index), NDDI (Normalized Difference Drought Index), NMDI (Normalized Multi-band Drought Index), VHI (Vegetation Health Index) and SDCI (Scaled Drought Condition Index) to analyze agricultural drought in Korea. Through an experiment using the five drought indices, we found that VHI and the SPI2 calculated from 2-month accumulated precipitation were highly correlated and appropriate to express agricultural drought in South and North Korea. Also, the SPI2 and VHI showed close relationships with hydro-meteorological factors and vegetation production variables. For future work, it is necessary to develop a comprehensive drought index which can cover various aspects of drought including precipitation, evapotranspiration, soil moisture, and vegetation state.
        20.
        2017.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Arctic sea ice as an indicator of climate change plays an important role in controlling global climate system. Thus, accurate observation and prediction of Sea Ice Concentration (SIC) is essential for understanding global climate change. In this study, we aim to improve the prediction accuracy of SIC by using machine learning and Regional Climate Model (RCM) data for a more robust method and a higher spatial resolution. Using the CORDEX RCM and NASA SIC data between January 1981 and December 2015, we developed three statistical models using Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), and Deep Neural Network (DNN) which can deal with the non-linearity problem, respectively. The DNN model showed the best performance among the three models with the significant correlation between the predictive and observed SIC (r=0.811, p-value < 0.01)and the Root Mean Square Error (RMSE) of 0.258. With deeper considerations of the polar fronts and the characteristics of ocean current and tide, the DNN model can be applied for near future prediction of Arctic sea ice changes.
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