• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.208-220
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• 2019

본 연구에서는 낙엽 현상을 정량화하는 모델을 적용하여 광릉숲 천연활엽수림에서 수종에 따른 낙엽의 시기와 속도를 추정하고, 이에 따른 상층 수종의 양분이용특성을 검토하였다. 낙엽은 2015년과 2016년의 가을에 36개의 낙엽수거망을 이용해 주기적으로 수집하였으며, 5개 수종으로 분류하여 측정한 건중량을 딕슨의 모델에 적용했다. 또한 수집시기마다 낙엽의 질소농도를 분석하여 재전류율을 산출하였다. 광릉숲의 낙엽은 10월 초에 시작하여 11월 중순까지 떨어졌는데, 수종에 따라 두 해에 다른 경향을 보였다. 평균적으로 낙엽이 절정인 시기는 상층의 서어나무가 먼저, 졸참나무가 가장 늦게 나타났고, 낙엽의 속도는 팥배나무가 최소 18.6일 동안 빠르게, 까치박달이 최대 40.8일 동안 천천히 나타났다. 한편 낙엽이 절정일 때 상층 수종의 질소 재전류율은 졸참나무 평균 0.45%, 서어나무 평균 0.48%로 나타났으며, 졸참나무의 재전류율은 강수량이 적었던 2015년에 높게 나타났다. 잎은 달려있던 기간의 기온, 강수량, 광주기, $CO_2$ 등의 환경변화에 영향을 받아 탈락되므로 낙엽 현상과 재전류율은 수종에 따라 연간 다른 경향의 차이를 보였다. 향후 낙엽수들의 계절현상을 정량화하고 여러 조건에 따라 비교 분석 한다면 기후변화에 의한 낙엽 시기와 속도의 조절이 수목의 생육 기간을 연장 혹은 단축할 지를 예측하고, 이것이 양분이용특성에 어떠한 영향을 미치는지를 구명할 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.261-274
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• 2003

기존의 웹 지리정보시스템에서는 타일링 개념을 도입하여 타일 단위로 전송하는 타일 기반의 데이터 구조를 가진다. 이는 지도의 초기 로딩 시간을 줄이는 효과는 있으나, 웹 지리정보시스템에서 사용자의 질의에 대한 전체 응답시간을 줄이지는 못하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 프리페칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체 알고리즘이다. 프리페칭 알고리즘은 확률기반모델로 표현된 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 앞으로 사용될 타일을 정확하게 예측하여 클라이언트에 미리 데이터를 전송하는 방법이고, 캐쉬대체 알고리즘은 클라이언트의 제한된 캐쉬공간에 서버로부터 가져온 타일을 캐쉬하기 위해서 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 제거해야할 타일을 선정하는 정책이다. 웹 지리정보시스템은 확대 질의나 축소 질의 처리 시에 빠른 응답시간으로 서비스하기 위해 레벨링 기법이 사용된 다단계 추상화 데이터로 구성되어 있다. 그러나, 기존에 제안된 프리페칭 알고리즘은 다수 개의 레벨에서도 프리페칭이 적용되어야 하는 점은 고려하지 않고, 2차원적 공간에서만 프리페칭을 수행하였다. 본 논문에서는 다단계 추상화 데이터로 구성된 웹 지리정보시스템에서 확대 질의와 축소 질의 시, 다른 레벨로의 이동을 고려하여 프리페칭이 적용되는 알고리즘을 제안하였다. 프리페칭 공간을 다단계로 확장시킨 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 사용자의 응답시간이 1.8％∼21.6％ 빨라지는 성능 향상이 있었다. 따라서, 웹 지리정보시스템에 제안된 프리페칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체 알고리즘을 적용함으로써 사용자들에게 보다 빠른 응답시간으로 서비스할 수 있다. 관능검사에서 전반적인 기호도는 점성, 향미, 입안에서의 질감 등이 기여도가 높고 색상의 영향은 적었다.프, 샐러드의 비율이 높은 반면, 남자는 육류, 어패류의 비율이 높았으며, 음식 선택시 기준은 '내가 좋아하는 음식'이 70.7%로 가장 높게 나타나 부페식당 이용자들이 바람직한 식사순서 및 음식선택에 대한 인식이 낮음을 알 수 있었다. 부페식당에서 가장 좋아하는 음식의 국적은 54.4%가 한국음식으로 나타났다. 부페식사에서 '약간' 또는 ‘대단히 과식했다'고 응답한 경우가 64.0%로 많은 대상자들이 과식하는 것으로 나타났는데 이로 인한 건강 및 영양문제에 대한 교육이 필요하고 운영면에서는 이러한 일종의 음식의 낭비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다고 사료되었다. 5) 향후 부페식당의 발전방향에 대한 의견 부페식당의 발전방향에 대해 '가지수를 줄여서라도 가격을 짜게 하자'는 의견이 82.9%로 대부분 조사 대상자들이 현재 부페가격에 대해 부정적인 반응을 보였다. '한국음식을 더 많이 해서 전통음식과 친밀한 장소로 발전시키자', '계절식품을 이용하고 비슷한 종류의 음식은 빼서 가격을 낮추자', '연령에 따라서, 또, 성인에서는 성별에 따라 가격 차이를 두자'는 의견 등이 있었다.이용한 배반포의 체외생산에 있어서 배양액내 항산화제의 첨가는 체외성숙단계에서만 효과적이었다. 이것은 아마도 항산화제가 체외성숙 시 난포란 내에서 일어나는 여러 가지 생화학 반응의 처리시간과 관련하여 활성화시킴으로써 난포란의 생존력을 높인 것이라고 사료되기 때문에 앞으로는 돼지 난포란의 효율적인 체외성숙에 대해서 배양액내 첨가물질은

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1255-1272
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• 2023

위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.