최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Kim, Tae-Joon; Kirn, Chunjoong; Son, Dongyeon; Choi, Myungsuk; Park, Byungwoo
2007 / Journal of Power Sources
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 인공위성 원격탐사 자료를 활용하여 우리나라 지상기온 평가 알고리즘을 개발하고, 온난 및 한랭시즌에 따른 회귀모형을 구축하였다. 개발된 알고리즘은 지상관측기온과 높은 상관관계를 보이며, RMSE 3℃ 미만, BIAS 0에 가까운 우수한 일치성을 나타냈다. 이는 인공위성 자료를 이용한 기온 평가가 우리나라 지역기후 평가에 유용한 수단이 될 수 있음을 시사한다.
인공위성 데이터 직수신 인프라를 활용한 한반도 지표온도 분석기술 개발
Scale in remote sensing and GIS
온실 및 식물군락내의 미기후추정: 기상요소와 열속조사
Mapping and modeling weather and climate with GIS
Advances in land remote sensing : system, modeling, inversion and application
온실 및 식물군락내의 미기후추정(I) : 기상요소와 열속조사 =
Space science and communication for sustainability
Satellite-based applications on climate change
아태지역 기후모델 앙상블활용 계절내 변동성 분석 및 응용기술 개발에 관한 연구 : 기상지진기술개발사업 =
여름철 계절내 진동 예측 시스템 개선. 다중모델앙상블 예보
기후변화 영향평가 및 적응시스템 구축.
온실 및 식물군락내의 미기후 추정
계절예측정보 및 원격상관을 활용한 갈수기 다목적댐 유입량 예측 기술 개발
Exploring the atmosphere by remote sensing techniques
Statistical analysis of climate series : analyzing, plotting, modeling, and predicting with R
Land surface observation, modeling and data assimilation
도시의 기후 회복력 확보를 위한 공간단위별 평가 체계 및 모형 개발.
전국 그물망 기후값 추정 및 기후도 작성연구
Multitemporal remote sensing : methods and applications
Space informatics for sustainable development
대한공간정보학회지
김도용한국환경기술학회지
김도용Earth Systems and Environment
Miah, T.; Fariha, J.N.; Jodder, P.K.; Raiyan, R.; Limon, Z.A.; Usha, S.A.; Hossain, Z.; Rahaman, K.R.Water (Switzerland)
Azadi S.,Yazdanpanah H.,Nasr-Esfahani M.A.,Pourmanafi S.,Dorigo W.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Du W.,Qin Z.,Fan J.,Leng P.,Li Z.L.Remote Sensing
Choi Y.Y.,Suh M.S.Journal of The Korean Data Analysis Society
이동혁, 양호진Urban Climate
Colaninno N.,Morello E.Journal of the Indian Society of Remote Sensing
Sharma A.,Vashishtha D.한국지리정보학회지
정지훈, 이용관, 이지완, 김성준Remote Sensing
Alonso L.,Renard F.ENVIRONMENTAL SCIENCE AND POLLUTION RESEARCH
Cetin, Ilknur Zeren; Varol, Tugrul; Ozel, Halil Baris; Sevik, HakanRemote Sensing of Environment
Hrisko J.,Ramamurthy P.,Yu Y.,Yu P.,Melecio-Vázquez D.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Dong P.,Zhan W.,Wang C.,Jiang S.,Du H.,Liu Z.,Chen Y.,Li L.,Wang S.,Ji Y.International Journal of Environmental Science and Technology
L. Yifeng; W. Cuirong; Y. Lina; S. Yifan; W. Xiaoyi; L. MaosenIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Hu J.,Yang Y.,Pan X.,Zhu Q.,Zhan W.,Wang Y.,Ma W.,Su W.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Remote Sensing
Bartesaghi Koc, C.; Osmond, P.; Peters, A.; Irger, M.Theoretical and Applied Climatology
Feng L.,Liu Y.,Feng Z.,Yang S.한국지적정보학회지
박민호IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Zhe Zhang; Yukuan Dong; Chunlin Li; Chengrun Wu; Qiushi Wang; Xiao Liu전선 / 대학원
인공위성의 발달과 더불어 대기 및 지상의 기상 및 기후요소의 관측은 일기예보와 기후분석에서 없어서는 안될 중요한 대기과학의 한 분야로 간주되고 있다. 이 과목에서는 대기복사 이론이 대기원격탐사에 어떻게 적용되어 일기 및 기후자료를 얻을 수 있는지에 대해 강의하며, 얻어진 자료가 물 및 에너지 수지, 대기물리과정의 이해, 자료동화, 기후분석 등에 어떻게 활용되는지 강의한다.전선 / 대학원
경관은 도시와 농촌의 지질, 토양, 수계, 식생, 야생동물과 토지이용의 시스템이다. 우리는 경관을 요소별로 나누어 이해할 수도 있고. 시공간에서 구조를 지니는 하나의 시스템으로서 상호관계의 측면에서도 연구할 수 있다. 경관은 생태계의 시스템으로 기능한다. 식생과 토양이나 물과 도시경관 사이에 관련성이 있기에 일관성을 인식하는 것은 공간을 인식하게 한다. 경관이 읽기 쉬울 때, 그것은 개인과 커뮤니티의 지속가능성에 기여한다. 그러므로 경관의 시스템적인 분석은 자연 생태 계획이나 사회적, 문화적, 심리적 건강성 향상을 계획할 때 필수적이다. 강의는 매주 진행되고 경관 체계 분석에 관한 주제를 연구하고 토론한다. 토론에 참여하기 위해서, 학생들은 정해진 주제에 관한 발표를 정기적으로 준비해야 한다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 학사
일기나 기후에서 대기 관측은 현상 분석뿐만 아니라 예보 및 예측을 위해서는 필수적인 요소이다. 이 과목에서는 온도, 기압, 습도, 바람 등 기상요소의 지상 및 상층 직접 관측의 원리와 측정기기 그리고 분석 방법에 대해 학습한다. 또한, 관측의 중요성이 증대하는 위성, 기상 레이다, 라이다 및 대기복사 관측의 기본 원리 및 활용의 예를 공부한다. 두 시간을 실험 시간으로 할애하며 실험은 직접적인 기기의 조작이나 견학, 관측자료의 분석을 통해 실시한다.전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
중위도 지방 저기압의 형성, 발달 및 소멸 과정을 강의한다. 전선 형성의 원리와 상층 제트 스트림과의 관계를 설명한다.저기압과 강수 형성 기구의 역학을 알아본다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.전선 / 대학원
본 과목은 기후변화와 관련된 적응계획의 이론과 실제사례를 다룬다. 이론적 차원에서는 기후변화 시나리오(SRES, RCP)에 대한 정보, 취약성 평가 방법론, 기후변화 적응계획 수립에 대한 내용을 포함한다. 특히 최근 이슈화되고 있는 중점사항들을 정리함으로써 기후변화 적응계획에 대한 이해를 돕는다. 실제사례 연구에서는 국내외의 취약성 평가 및 기후변화 적응계획 수립의 사례를 분석하고, 사례에 대한 심층적인 평가 및 토의를 실시한다.전선 / 대학원
본 과목은 기후변화와 관련된 적응계획의 이론과 실제사례를 다룬다. 이론적 차원에서는 기후변화 시나리오(SRES, RCP)에 대한 정보, 취약성 평가 방법론, 기후변화 적응계획 수립에 대한 내용을 포함한다. 특히 최근 이슈화되고 있는 중점사항들을 정리함으로써 기후변화 적응계획에 대한 이해를 돕는다. 실제사례 연구에서는 국내‧외의 취약성 평가 및 기후변화 적응계획 수립의 사례를 분석하고, 사례에 대한 심층적인 평가 및 토의를 실시한다.전필 / 학사
이 과목은 대기에서 발생하는 다양한 현상들의 원인과 특성을 이해하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 세분화된 대기 과학 분야의 기초 지식으로 활용된다. 학습 내용에는 대기의 구조 및 특성, 대기 복사와 에너지 균형, 대기의 안정성, 구름의 형성과 강수 과정, 대기의 수평/연직 순환, 기후 변화 등이 포함된다.전선 / 학사
지표 및 지하공간을 다루는 지형 및 지질의 공간정보를 에너지 GIS를 통해 분석하는 방법과 관련 프로그래밍 기법을 다룬다. 상용 소프트웨어를 이용한 실습이 포함된다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
자연에서 발생하는 여러가지 대기현상을 컴퓨터를 이용하여 수치적으로 모의하는 기본적인 방법들에 대해서 소개한다. 실습시간에는 대기과학 연구에 필수적으로 쓰이는 프로그래밍 언어인 포트란을 공부하고, 이를 이용, 여러 가지 대기 물리방정식의 해를 수치적으로 구하고, 이를 가시화하는 연습을 실시한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
통계적인 자료분석 기법들-EOF(empirical orthogonal function), CSEOF(cyclostationary EOF), CEOF(complex EOF), EEOF(extended EOF), POP(principal orthogonal patterns)분석, 시계열분석 및 웨이브블렛분석, 수학적, 통계적 이론을 배운다. 이론에 근거한 분석 프로그램을 이용하여 지구과학 연구에 쓰이는 자료를 분석하고 해석하는 능력을 배양한다. 강의실에서 실제로 프로그램을 수행하고 그 결과를 분석하고 해석하는 실질적인 강의를 구현하여 대학원생들의 연구 능력을 향상한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 학사
지리학의 여러 연구과정에 대한 계량적 분석기법의 적용에 대한 기초를 학습하며 원격탐사를 이용해 토지에 대한 정보의 수집, 분류 및 분석방법을 연구한다. 이를 위해 지리적 정보의 축적 및 분석에 요구되는 원격탐사 자료의 해석 및 통계적 자료처리 기법을 익힌다.