• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권2호
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• pp.127-132
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• 2013

환자 호흡할 때 흉 복부 내부에 있는 장기의 위치는 주기적으로 변한다. 이에 따라 방사선치료 동안 종양에 대한 선량불확도가 발생하게 되며, 불확도를 줄이기 위한 여러 방사선치료방법이 제시되고 있다. 호흡연동방사선치료는 특정 위상 또는 진폭에만 방사선을 조사하는 방법으로 불필요한 피폭선량은 줄일 수 있는 장점이 있지만 긴 치료 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 호흡연동방사선치료 중 회전세기조절방사선치료(respiratory gated Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)는 다른 호흡연동치료시스템에 비해 치료 시간이 짧다는 장점이 있기 때문에 본 연구는 respiratory gated VMAT 치료 선량의 정확성을 검증하여 임상 적용의 적절성을 평가하고자 한다. 본 연구는 총 6개의 VMAT 치료계획(Eclipse, ver. 8.6, Palo Alto, USA)을 토대로 수행되었으며, 각각의 치료계획은 AAA 알고리즘을 이용해서 선량이 계산되었다. 환자의 호흡운동을 구현하기 위해 환자 테이블 위에 1차원운동팬텀이 사용되었으며, 영상 기반 추적 시스템(Real-time Position Management, RPM, Varian Medical Systems, Palo Alto, USA)을 통해 운동 주기 신호를 획득하였다. 또한, 2차원-이온함-배열(MatriXX, IBA, Germany) 측정기를 이용하여 특정 호흡 신호 위상에 따른 전달 선량을 측정하였다. 측정된 선량과 치료 계획된 선량을 정성적인 분석을 위해 상용화되어 있는 선량분석용 프로그램(I'mRT, IBA, Germany)을 통해 2차원 선량분포를 0에서 1사이의 감마지표(Gamma index) 비교 결과 모든 케이스에서 97% 이상의 일치함을 확인하였다. 따라서 호흡연동 회전세기조절 방사선치료는 호흡연동방사선치료의 단점인 시간적인 제약을 일정 부분 해소할 수 있었으며 2차원 선량분포 비교 결과 오차값 3%이내의 정확도에서 환자정도관리 수준을 만족하였고 임상적용이 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.629-637
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• 2016

본 연구에서는 2005년부터 2007년 사이에 중국 공업지대에서 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 센서에서 관측한 이산화황 값의 증가에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존전량 값의 차이를 위성자료를 이용하여 비교를 수행하였다. 중국 공업지대에서는 Planetary boundary layer (PBL)내의 이산화황을 나타내는 PBL $SO_2$ 자료가 사용되었다. 중국 공업지대에서 PBL내의 이산화황 농도 증가에 대하여 두 오존 값의 차이가 증가하는 경향성(R (Correlation coefficient) = 0.36)이 나타났다. 이산화황 이외에 두 오존 산출 알고리즘에 모두 영향을 미칠 수 있는 에어로솔 광학 두께(AOD; Aerosol Optical Depth)가 증가하는 경우 이산화황과 두 오존 값의 차이 사이의 회귀식의 기울기($1.83{\leq}slope{\leq}2.36$)가 비슷하게 유지되는 경향이 나타났다. 이는 다양한 AOD 조건에서도 이산화황이 두 오존 값의 차이를 증가시키는 관계가 나타나는 경향은 거의 비슷하게 유지되는 것으로 생각된다. 중국 공업지대에서 PBL내에 존재하는 이산화황과 화산 폭발에 의하여 고층(Middle troposphere (TRM), Upper troposphere and Stratosphere (STL))에서 존재하는 이산화황의 농도가 1 DU 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 각각 1.6 DU, 3.9 DU, 4.9 DU로 계산되었다. 고층(TRM, STL)의 이산화황과 저층(PBL)의 이산화황이 증가하는 경우 두 오존 값의 차이가 다르게 나타나는 것은 이산화황이 존재하는 고도에 따라서 두 오존 값의 차이에 미치는 영향이 다름을 의미한다. 이는 OMI-TOMS 오존을 산출하는데 사용되는 파장영역(317.5 nm)에서 행성경계층에서 이산화황에 의해 흡수되는 복사휘도의 감소된 민감도에 의한 것으로 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.9-17
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• 2017

감마나이프 방사선수술(GKRS)의 높은 정밀도와 정확성은 치료 성공을 위한 기본 요건이다. 방사선의 급격한 감소와 함께 정교한 방사선 전달 및 선량 기울기가 임상적으로 적용되어야 하므로 방사선량 측정 및 기하학적 정확성을 보장하고 감마나이프 방사선수술에서 발생할 수 있는 모든 위험 요인을 줄이기 위해서는 전용 정도관리(QA) 프로그램이 필요하다. 본 연구에서는 독립적인 검증 프로그램 가변 타원체 모형화기술(Variable Ellipsoid Modeling Technique: VEMT)을 적용해서 감마나이프 치료계획 시스템 렉셀 감마플랜의 알고리즘에 사용된 단일 샷 선량 분포의 정확성을 검증하였다. 감마나이프 퍼펙션(PFX)에 장착한 직경 160 mm의 구형 ABC 팬텀에 조사한 단일 샷의 선량 분포를 평가했다. 단일 샷의 조사는 ABC 팬텀의 중심으로 향하게 하여 x, y 및 z 축을 따라 4, 8 및 16 mm 크기의 시준기 배치가 고려되었다. 감마나이프 방사선수술에서 사용되는 감마나이프 퍼펙션 치료계획 시스템은 렉셀 감마플랜(LGP) 버전 10.1.1이 사용되었다. VEMT의 검증을 통해서 감마나이프 방사선수술의 정확성은 배가 될 것이다. 그래서 VEMT 검증 후 감마나이프 방사선수술의 정확성과 정밀성을 토대로 임상 적용이 최종적으로 수행되어야 한다. 특히 환자의 머리가 직경 160mm의 구형으로 시뮬레이션된 조건에서 50% 등선량 높이 수준의 너비, 즉 최대반값폭(FWHM)이 검토되었다. VEMT를 통해 예측된 x, y, z 축의 선량 분포에 관한 모든 데이터는 4 mm 및 8 mm 시준기 배치에 대해 z 축을 따라 최대반값폭과 반그늘(PENUMBRA)의 약간의 차이점을 제외하고는 사양 내(등선량 50%에서 1 mm 이내)에서 LGP의 선량 분포와 훌륭하게 일치했다. 최대반값폭의 최대 불일치는 모든 시준기 배치에서 2.3% 미만이었다. 반그늘의 최대 불일치는 z 축을 따라 8 mm 시준기에 대해서 0.07 mm로 주어졌다. VEMT와 LGP로 얻은 선량 분포에서 최대반값폭과 반그늘의 차이는 감마나이프 방사선수술에서 임상적 유의성을 부여하기에는 너무 작았다. 이 연구의 결과는 전 세계 감마나이프 방사선수술에 관련된 의학물리학자를 위한 참고 자료로 활용될 수 있으리라 사료된다. 따라서 우리는 LGP의 결과물에 대한 독립적인 검증방법 VEMT를 포함하는 정기 예방정비 프로그램을 통해 결정된 모든 시준기 배치에 대한 선량 분포의 유효성을 확인하고 감마나이프 방사선수술 환자에게 임상적으로 완벽한 치료를 보장할 수 있다. 그래서 VEMT의 활용은 시스템을 안전하게 검증하고 운영할 수 있는 정도관리의 한 부분이 될 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1288-1298
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• 2002

타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.123-131
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• 2020

본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.

• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.1-16
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• 2020

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.

• 생명과학회지
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• 제26권8호
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• pp.904-910
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• 2016

가축의 경제형질은 대부분 복합형질 상태이며, 많은 유전자와 생물대사회로에 의해 조절된다. 시스템 생물학은 생명현상을 하나의 복합체로 가정하고, 형질에 관여하는 유전자들에 대한 기능적 관계를 분석하는 학문이다. 유전자 네트워크는 시스템 생물학의 하나의 연구분야로써, 유전자 기능의 상관관계를 지도화하여 오믹스 데이터를 통합 분석하여 해석한다. 유전자 네트워크는 단백질-단백질 상호작용, 공발현, 조절인자, 유전자형 기반으로 다양한 유전자의 기능적 상호작용을 표현할 수 있다. 또한, 네트워크를 구성하기 위해서는 유전자 간 연결 정도에 가중치를 두거나, 인접한 유전자 수 계산 등의 네트워크 토폴로지 알고리즘이 적용된다. 가축에서는 이러한 연구가 단형질에 대한 유전자 발현, 단백질 상호작용 등에 국한되어 있는 실정이다. 본 논문에서는 유전자 공발현 네트워크와 단백질-단백질 상호작용 네트워크 분석법을 확립하고 소의 102개 경제형질에 대하여 유전자 네트워크 분석 결과에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 102개의 경제형질은 Animal Trait Ontology (ATO) 명명법에 의하여 분류하여 제공하였다. 각 형질에 포함된 유전자 리스트는 Animal QTL database에서 제공하는 양적유전형질좌위의 물리적 위치에 존재하는 유전자군을 추출하였다. 유전자 공발현 네트워크는 R의 WGCNA 패키지를 활용하였으며, 단백질-단백질 상호작용 네트워크는 Human Protein Reference Database에서 사람과 소의 orthologous group에 포함된 유전자를 대상으로 단백질 상호작용 관계를 규명하였다. 네트워크 분석 결과는 관계형 테이블로 구축하였으며, 구축한 데이터베이스를 관련 연구진에게 공유하기 위하여 웹 기반의 유전자 네트워크 가시화 시스템을 구현하였다(http://www.nabc.go.kr/cg). 웹 데이터베이스 구현을 위하여 Ontle 프로그램을 활용하여 다양한 방식으로 유전자 네트워크 가시화 작업을 수행하였다. 이 시스템을 통하여 사용자는 관련 형질의 후보 유전자군 탐색, 유전자 네트워크 분석 결과, 유전자 사이의 기능적 연결관계를 손쉽게 살펴볼 수 있게 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1177-1186
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• 2021

북극의 융빙호(melt pond)는 해빙 면적 감소 및 북극 빙권 변화에 중요한 역할을 하기 때문에 융빙호의 정확한 관측이 필요하다. 미국 NASA의 차세대 고도계 위성인 Ice, Cloud, and Land elevation Satellite-2 (ICESat-2)는 532 nm의 녹색 레이저를 발사한 뒤 반사되는 광자(photon)의 이동 시간을 계산하여 전 지구적으로 고해상도 고도 정보를 관측한다. ICESat-2는 현재 널리 쓰이고 있는 고도계인 CryoSat-2에 비해 세밀한 관측이 가능하기 때문에, Cryosat-2에서 관측할 수 없는 작은 규모의 융빙호를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다. ICESat-2의 기본적인 정보로는 표면 높이(surface height)와 반사되는 광자의 수(photon count)가 있다. 본 연구에서는 각 ICESat-2 지점을 중심으로 10 m 길이의 segment를 생성하여 segment 내의 높이 표준편차와 총 광자 수를 활용한 융빙호 탐지 알고리즘을 제시하였다. 융빙호는 표면이 해빙에 비해 매끄러워서 높이의 분산이 적으므로 높이의 표준편차를 활용하여 일차적으로 융빙호와 해빙을 분류하였다. 그 다음으로는 융빙호 중에서 표면이 물인 융빙호와 얼음 표면인 융빙호를 분류하였다. 표면이 물인 융빙호는 광자를 많이 흡수하기 때문에 단위 segment 내에서 반사되어 수집된 광자의 수가 적으며, 반대로 얼음으로 덮인 융빙호는 반사되는 광자의 수가 많다. 결과적으로 본 연구에서 제시하는 융빙호 탐지 방법을 통해 물과 얼음으로 덮인 융빙호를 구별하여 탐지할 수 있다. Sentinel-2 광학 영상을 활용하여 융빙호 탐지 결과의 정성적인 분석을 하였다. 그 결과 Sentinel-2 광학 영상으로 구분하기 어려운 표면이 물인 융빙호와 얼음인 융빙호를 ICESat-2를 활용해 효과적으로 분류하였다. 마지막으로 고도계 위성 및 광학 영상을 활용한 융빙호 탐지의 고찰을 서술하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.959-974
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• 2021

Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R²)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R²=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1285-1300
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• 2022

탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.