Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.249-249
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2011
투명전도성산화물(transparent conducting oxides, TCOs) 박막은 전기 전도성과 광투과성이 우수하여 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 태양전지(solar cell), 발광다이오드(LED) 등의 광전자 소자에 널리 응용되고 있다. 특히 LED에서 p-GaN층에서 전류가 층안에서 충분하게 확산되지 않기 때문에, TCO는 균일하게 전류를 흘려보내기 위해서 전류확산층(current spreading layer)으로 사용된다. 그 중 널리 쓰이는 산화인듐주석(indium tin oxide, ITO)은 고가의 indium가격과 인체에 유해한 독성 등이 문제점으로 지적되고 있다. 따라서 indium의 함량을 저감하거나 함유하지 않은 새로운 조성의 친환경적 대체 TCO 개발에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 반도체 재료 중 하나인 AZO (Al-doped zinc oxide, Al2O3 : 2wt.%)는 3.3 eV의 넓은 에너지 밴드갭을 가지며, 가시광선 및 근적외선 파장영역에서 높은 투과율을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 GaN기반 LED 응용을 위한 전류확산층으로 ITO 대신 AZO의 특성을 연구하였다. 박막 증착율이 높고, 제작과정의 조정이 용이한 RF magnetron 스퍼터를 이용하여 glass기판 위에 AZO, Ni/AZO, NiOx/AZO를 증착하였다. 이어서 $N_2$ 분위기에서 다양한 온도 조건에서 열처리(rapid thermal annealing, RTA)하여 전기적 광학적 특성에 대하여 비교 분석하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.3
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pp.113-127
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2015
Recently, there has been a growing interest in UAS(Unmanned Aerial System), and it is required to develop techniques to effectively detect water body from the recorded images in order to implement flood monitoring using UAS. This study used a UAS with RGB and NIR+RG bands to achieve images, and applied supervised classification method to evaluate the accuracy of water body detection. Firstly, the result for accuracy in water body image classification by RGB images showed high Kappa coefficients of 0.791 and 0.783 for the artificial neural network and minimum distance method respectively, and the maximum likelihood method showed the lowest, 0.561. Moreover, in the evaluation of accuracy in water body image classification by NIR+RG images, the magalanobis and minimum distance method showed high values of 0.869 and 0.830 respectively, and in the artificial neural network method, it was very low as 0.779. Especially, RGB band revealed errors to classify trees or grasslands of Songsan amusement park as water body, but NIR+RG presented noticeable improvement in this matter. Therefore, it was concluded that images with NIR+RG band, compared those with RGB band, are more effective for detection of water body when the mahalanobis and minimum distance method were applied.
한국천문연구원은 미국 텍사스대학교와 공동으로 근적외선 광대역 고분산 분광기 IGRINS (Immersion Grating Infrared Spectrograph)를 개발하고 있다. IGRINS는 R=40,000의 높은 분광분해능으로 H-밴드 ($1.49\sim1.80{\mu}m$)와 K-밴드 ($1.96\sim2.46{\mu}m$) 전체 분광스펙트럼을 한 번에 관측할 수 있다. IGRINS를 구성하는 핵심 부품은 실리콘 담금격자 (Silicon Immersion Grating)와 VPH (Volume Phased Holographic) 격자, 그리고 HAWAII2RG 적외선 센서이다. 실리콘 담금격자를 사용함으로써 적외선 분광기의 크기를 일반적인 격자를 사용한 것보다 2-3배정도 줄일 수 있게 되었다. IGRINS는 개발 후 미국 맥도날드 천문대에 3년간 장착하여 관측연구에 활용될 예정이다. 이후 IGRINS는 4미터급 이상의 망원경에 장착될 예정이다. 한국천문연구원은 IGRINS 국제공동 개발을 위하여 2009년 8월 텍사스 대학과 양해각서(MOU)를 교환하였으며 현재 개념 설계를 끝내고 기본 설계를 진행하고 있다. 기본설계검토 회의 (Preliminary Design Review)은 12월에 실시할 예정이다. 또한 과학연구 활용 극대화를 위하여 사용자 그룹을 조직하였으며, 여름학교를 열어 적외선 분광 연구에 대한 교육을 실시하였다. 이 발표에서는 IGRINS의 개발 현황을 보고하고, IGRINS의 설계와 활용 분야에 대하여 소개한다.
In this study, we explored a method for assessing the extent of damage caused by chemical substances at an accident site through the use of a vegetation index. Data collection involved the deployment of two different drone types, and the damaged area was determined using photogrammetry technology from the 3D point cloud data. To create a vegetation index image, we utilized spectral band data from a multi-spectral sensor to generate an orthoimage. Subsequently, we conducted statistical analyses of the accident site with respect to the damaged area using a predefined threshold value. The Kappa values for the vegetation index, based on the near-infrared band and the green band, were found to be 0.79 and 0.76, respectively. These results suggest that the vegetation index-based approach for analyzing damage areas can be effectively applied in investigations of chemical accidents.
Kim, Wonkook;Roh, Sang-Hyun;Moon, Yongseon;Jung, Sunghun
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.3
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pp.167-175
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2019
Water color analysis allows non-destructive estimation of abundance of optically active water constituents in the water body. Recently, there have been increasing needs for light-weighted multispectral cameras that can be integrated with low altitude unmanned platforms such as drones, autonomous vehicles, and heli-kites, for the water color analysis by spectroradiometers. This study performs the preprocessing of the Micasense Rededge-M camera which recently receives a growing attention from the earth observation community for its handiness and applicability for local environment monitoring, and investigates the applicability of Rededge-M data for water color analysis. The Vignette correction and the band alignment were conducted for the radiometric image data from Rededge-M, and the sky, water, and solar radiation essential for the water color analysis, and the resultant remote sensing reflectance were validated with an independent hyperspectral instrument, TriOS RAMSES. The experiment shows that Rededge-M generally satisfies the basic performance criteria for water color analysis, although noticeable differences are observed in the blue (475 nm) and the near-infrared (840 nm) band compared with RAMSES.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.2
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pp.52-63
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2021
In previous research, the coastal wetlands were detected by using the vegetation indices or land cover classification maps derived from the multispectral bands of the satellite or aerial imagery, and this approach caused the various limitations for detecting the coastal wetlands with high accuracy due to the difficulty of acquiring both land cover and topographic information by using the single remote sensing data. This research suggested the efficient methodology for detecting the coastal wetlands using the sentinel-2 satellite image and SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model) acquired in Gomsoman Bay, west coasts of South Korea through the following steps. First, the NDWI(Normalized Difference Water Index) image was generated using the green and near-infrared bands of the given Sentinel-2 satellite image. Then, the binary image that separating lands and waters was generated from the NDWI image based on the pixel intensity value 0.2 as the threshold and the other binary image that separating the upper sea level areas and the under sea level areas was generated from the SRTM DEM based on the pixel intensity value 0 as the threshold. Finally, the coastal wetland map was generated by overlaying analysis of these binary images. The generated coastal wetland map had the 94% overall accuracy. In addition, the other types of wetlands such as inland wetlands or mountain wetlands were not detected in the generated coastal wetland map, which means that the generated coastal wetland map can be used for the coastal wetland management tasks.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.1-12
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2012
The agricultural area was classified into dry and paddy fields in this study using the near-infrared band of Landsat TM to extract land cover classes that need to the application of Expected Mean Concentration (EMC) in nonpoint source works. The accuracy of image classification of the land cover map from Landsat TM image showed 83.61% and 78.41% respectively by comparing with the large and middle scale land cover map of Ministry of Environment. As the result of Soil Conservation Service (SCS) Curve Number (CN) using the land cover map from image classification, Dongbok dam and Dongbok stream basin were analyzed high. Also Geymbaek water-gage and Bosunggang upstream basin showed high in the analysis of EMC of BOD, TN, TP by basin. And also Geymbaek water-gage and Bosunggang upstream basin showed high in the analysis of non-point source through coupling with direct runoff. Therefore these basins were selected with the main area for the management of nonpoint source.
러시아 발사체 드네프르에 의해 발사될 과학기술위성 3호의 주탑재체 다목적적외선영상시스템, MIRIS (Multipurpose InfraRed Imaging System)는 한국천문연구원에서 주관하여 개발되었다. 그 구성 카메라인 EOC (Earth Observation Camera)는 한반도재난감시를 수행하고, SOC (Space Observation Camera)는 우리 은하 평면의 근적외선 서베이 관측을 통해 $360^{\circ}{\times}6^{\circ}$ Paschen-${\alpha}$ 방출선 지도를 작성하고 I, H 밴드 필터를 이용해서 황도 남북극에 대한 적외선우주배경복사를 관측한다. MIRIS 비행모델이 제작 완료되었고, 그 구성 기기인 SOC, EOC, 전장박스에 대한 최종 우주환경시험을 수행하였다. 과학기술위성 3호의 비행모델 우주환경시험은 진동시험과 열진공시험으로 이뤄지며, 그 시험 규격은 문서에 규정된 Acceptance Level로 수행된다. 충격시험은 공학인증모델을 통해 검증되었다. 열진공시험은 한국천문연구원에서 수행되었으며, 진동시험은 한국과학기술원 인공위성센터에서 수행되었다. 또한 전체 위성이 조립된 후 과학기술위성 3호의 열진공시험은 한국항공우주연구원에서 수행되었다. 이 발표에서는 MIRIS 비행모델에 대한 환경시험과정 및 결과를 보고하고, 과학기술위성이 전체적으로 조립된 후의 MIRIS 진동 및 열진공 시험 결과도 함께 논의한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.11
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pp.2085-2092
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2016
One of the most important properties of the IC substrate is that it should be uniform over large areas. Among the various physical approaches of wafer defect characterization, special attention is to be payed to the infrared techniques of inspection. In particular, a high spatial resolution, near infrared absorption method has been adopted to directly observe defects in semi-insulating GaAs. This technique, which relies on the mapping of infrared transmission, is both rapid and non-destructive. This method demonstrates in a direct way that the infrared images of GaAs crystals arise from defect absorption process. A new interpretation is presented for the observed reversal of contrast in the infrared absorption of nonuniformly distributed deep centers, related to EL2, in semi-insulating GaAs. The low temperature photoquenching experiment has demonstrated in a direct way that the contrast inverse images of GaAs wafers arise from both absorption and scattering mechanisms rather than charge re-distribution or local variation of bandgap.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.13-21
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2021
High-resolution satellites such as Kompsat-3 and CAS-500 include optical cameras of MS (Multispectral) and PAN (Panchromatic) CCD (Charge Coupled Device) sensors installed with certain offsets. The offsets between the CCD sensors produce geometric discrepancy between MS and PAN images because a ground target is imaged at slightly different times for MS and PAN sensors. For precise pan-sharpening process, we propose a co-registration process consisting the physical sensor modeling and image matching. The physical sensor model enables the initial co-registration and the image matching is carried out for further refinement. An experiment with Kompsat-3 images produced RMSE (Root Mean Square Error) 0.2pixels level of geometric discrepancy between MS and PAN images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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