이 연구는 새로운 광학원격탐사자료로 대두되고 있는 초분광영상의 기본적 특성과 용어에 관한 정의를 검토하고, 지금까지 초분광영상과 관련된 주요 처리기법 및 활용분야를 광범위하게 검토하여 국내에서 초분광영상 기술의 활용을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 먼저 문헌자료와 인터넷 검색을 통하여 항공기 및 위성탑재 센서와 지상용 카메라 등 현존하는 초분광센서의 종류 및 특성을 제시하였다 초분광영상과 관련된 연구 현황을 분석하기 위하여 원격탐사와 관련된 주요 국제학술지와 초분광영상 관련 학술발표회에서 발표된 논문들을 선정하여 센서별, 영상처리기법별, 주요 활용분야별로 나누어 정리하였다. 현재 항공기 및 위성 탑재 초분광영상 센서의 종류가 증가하고 있는 추세지만, 지금까지 초분광영상과 관련된 연구의 주된 부분은 미국 항공우주국에서 개발된 AVIRIS영상자료를 토대로 하고 있다. 기존의 다중분광영상에 보다 많은 분광밴드를 가진 초분광영상의 특성을 최대한 이용할 수 있는 영상처리기법이 개발되고 있다. 대기보정, 분광혼합분석, 특징추출 등이 초분광영상처리와 관련된 중요한 분야로 대두되고 있으나, 아직까지 보편적인 초분광영상 처리기술로 자리 잡기까지는 보다 많은 연구가 필요한 실정이다. 초분광영상이 가지고 있는 분광특성 정보를 최대한 이용하기에 적합한 암석 및 광물탐사가 초기의 주된 활용분야였으나, 식물의 물리화학적 정보 추출, 수질, 군용목표물 탐지 등 초분광영상의 활용은 기존의 다중분광영상의 한계를 극복하는 측면에서 확대될 전망이다.
초분광영상의 활용 가능성은 증대하고 있으나, 연구에 필요한 초분광센서의 공급은 비교적 제한되어 있다. 초분광영상으로부터 정보 획득을 위한 처리와 분석은 대부분 영상에서 획득되는 분광반사율에 기반을 두고 있다. 본 연구의 목표는 사전 복사보정 자료가 없는 지상 초분광카메라 영상의 복사보정 과정을 개발하여 영상의 화소값을 분광반사율로 변환하고자 한다. 다양한 분광반사특성을 가진 22개 클래스로 구성된 모의지표물을 대상으로 분광측정기를 이용한 대리 복사보정 절차를 수행하였다 분광측정기로 측정된 복사량과 영상의 화소값의 관계를 이용하여 120개 밴드 초분광영상의 화소값을 센서감지 복사량(radiance)로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 영상 촬영 및 분광측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상 근접 촬영으로 이루어졌기 때문에, 화소값을 반사율(reflectance)로 직접 변환하는 보정계수도 산출하였다. 그러나 원거리 촬영이나 공중 촬영으로 획득된 영상의 경우 산출된 복사보정 계수는 센서감지 복사량 변환에만 유효하며, 반사율을 얻기 위해서는 추가적인 대기보정 절차가 별도로 수행되어야 한다.
초분광영상의 분석 기법 중 하나인 선형혼합분석기법은 각 화소를 구성하는 구성물질과 구성 비율을 추정하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 선형혼합모델은 지질 및 광물분포와 관련된 분야에서는 비교적 성공적으로 시도되고 있으나, 산림이나 여러 인공물들로 구성된 도시와 같은 상대적으로 복잡한 구조를 가진 혼합체에서는 그 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 식물과 토양의 혼합체를 대상으로 선형혼합모델을 적용하여 계산된 혼합체의 반사값과 실제 이 혼합체들을 분광측정기로 측정한 반사값과의 비교를 통해, 선형혼합모델의 오차를 계산하였다. 이를 통해 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간의 분광적 상호작용이 어느 경우 발생 혹은 증가하는지를 분석하고, 또한 파장대별 상호작용의 정도 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 선형혼합모델은 혼합체를 구성하는 구성물질의 구성비율이 비슷한 경우, 각 구성 물질간의 상호작용이 증가하여 선형혼합모델의 오차가 가장 커지는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간 상호작용의 발생 정도는 혼합체를 구성하는 성분의 종류, 반사 특성, 구성비율, 파장대와 구성 성분의 배열 상태에 따라 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 향후 선형혼합모델의 정확도를 높이기 위해서는 이러한 혼합체의 특징들이 구성 물질간의 상호작용에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하여야 할 것이다.
본 연구는 한반도 토지이용 및 토지피복 모니터링에 필요한 현존 자료의 특성과 활용 가능성을 분석하여 문제점을 파악하고 향후 한반도 전역의 국토모니터링을 위한 기술적 방안을 제시하고자 한다. 한반도 토지이용과 관련된 비 공간자료는 1911년부터 집계된 지적통계자료가 있다. 초기의 연도별 지적통계자료는 토지이용 변화의 추세를 가늠하는데 사용될 수 있지만, 분단 이후의 자료는 지목과 실제 토지이용 상태의 불일치로 토지 이용 모니터링에 직접적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 한반도 토지 이용 및 토지 피복을 모니터링하기 위한 공간자료는 1970년대 이후 위성 영상자료를 이용하여 제작한 토지피복도가 주를 이루고 있다. 두 기관에서 독자적으로 제작된 서로 다른 시기의 북한 토지피복도를 이용하여 토지피복변화를 분석한 결과, 사용된 위성영상의 계절별 차이와 위성영상 분류과정에 적용된 분류등급과 분류방법의 불일치 등으로 직접 비교에 많은 어려움이 있었다. 지속적인 한반도 토지이용 및 토지피복 모니터 링을 위한 토지피복도 제작은 위성영상의 계절적 조건, 분류방법, 좌표등록 등에 호환성이 보장되도록 단일의 기준이 마련되어야 하며, 아울러 국제적인 토지피복 분류등급이나 정확도에서도 호환성을 갖추어야 한다.
넓은 면적의 유역에 대한홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복분류에는 한계가 있다. 이 연구에서는 초분광영상을 이용하여 도시지역의 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion 영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안한여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.
본 연구에서는 참죽 순의 간장 절임 조건에 따른 품질 특성을 조사하였다. 그 결과 참죽 순의 pH 및 산도 변화는 감초를 첨가한 구간에서 조금 적게 감소하는 경향을 나타내었다. 가용성 고형분 함량 및 염도 변화는 저장 기간이 경과할수록 서서히 감소하는 경향을 나타내었다. 참죽 순의 색도 변화는 저장 기간이 경과할수록 간장에 의해 녹색에서 어두운 녹색으로 변화하는 경향을 나타내었다. 참죽 순의 조직감 변화는 특유의 특성에 따른 차이를 나타냈으며, 감초를 첨가한 구에서의 변화가 적은 것으로 나타났다. 그리고 관능적 특성은 P1-1구간에서 전반적으로 가장 높게 나타났다. 간장 절임액의 pH 및 산도 변화는 저장 기간이 경과할수록 감소하는 경향을 나타내었다. 가용성 고형분 함량 및 염도 변화는 크게 나타나지 않았으며, 설정된 조건에서 저장 기간 동안 미생물 변화는 나타나지 않았다. 이상의 결과에서 참죽 간장 절임액 조건 및 절임 기간 중 품질 변화에 관한 조건이 설정되어 참죽을 이용한 다양한 절임식품의 상용화가 가능 할 것으로 기대되었다.
본 연구에서는 염장한 오가피와 참죽 순의 활용도를 높이기 위해 이온화 무기염류를 첨가하여 염장조건에 따른 저장 중 품질 특성을 조사하였다. 그 결과, 염장한 오가피와 참죽 순은 저장 중 이온화 무기염류 첨가에 따른 pH 변화는 크게 나타나지 않았다. 오가피와 참죽 순의 염도는 저장온도에 따른 큰 차이는 없으며 이온화 무기염류를 첨가한 구에서 서서히 증가하는 경향을 보였다. 색도는 염장저장중 변화가 크지 않는 경향을 나타내었다. 염장한 오가피와 참죽 순의 조직감은 이온화 무기염류를 첨가한 구에서 서서히 감소하였으며, 이온화 무기염류 50 ppm을 첨가한 구에서 가장 높게 나타났다. 총 클로로필 함량은 염장 동안 감소하는 경향이며, 이온화 무기염류 첨가량에 따른 큰 차이는 없었으나, 저장온도 $10^{\circ}C$에서는 감소하는 경향을 나타내었다. 따라서 염장한 오가피와 참죽 순은 이온화 무기염류를 첨가하여 저장하는 것이 품질 유지에 효과적으로 생각된다.
In the results of monitoring nitrate concentration in more than 8,000 groundwater wells around agro-livestock, the average and maximum nitrate concentration was 9.4 mg/L and 101.2 mg/L, respectively. Since about 31% of the monitoring wells was exceed the quality standard for drinking water, nitrate control such as remediation or source regulation is required to conserve safe-groundwater in South Korea. Typical nitrate-treatment technologies include ion exchange, reverse osmosis, and biological denitrification. Among the treatment methods, biological denitrification by indigenous microorganism has environmental and economic advantages for the complete elimination of nitrate because of lower operating costs compared to other methods. Major mechanism of the process is microbial reduction of nitrate to nitrite and nitrogen gas. Three functional genes (nosZ, nirK, nirS) that encode for the enzyme involved in the pathway. In this work, we tried to develop simple process to determine possibility of natural denitrification reaction by monitoring the functional gene. For the work, the functional genes in nitrate-contaminated groundwater were monitored by using PCR with specific target primers. In the result, functional genes (nosZ and nirK) encoding denitrification enzymes were detected in the groundwater samples. This method can help to determine the possibility of natural-nitrate degradation in target groundwater wells without multiplex experimental process. In addition, for field-remediation application we selected nitrate-contaminated site where 200~600 mg/L of nitrate is continuously detected. To determine the possibility of nitrate-degradation by stimulated-natural attenuation, groundwater was sampled in two different wells of the site and nitrate concentration of the samples was 300 mg/L and 616 mg/L, respectively. Fumarate for different C/N ratio was added into microcosm bottles containing the groundwater to examine denitrification rate depending on carbon concentration. In the result, once 1.5 times more than amount of fumarate stoichiometry required was added, the 616 mg/L of nitrate and 300 mg/L of nitrate were completely degraded in 8 days and 30 days. The nitrite, byproduct of denitrification process, was also completely degraded during the experimental period.
Purpose: This study was conducted to develop and evaluate an oral care protocol for cancer patients receiving chemotherapy. Methods: The participants in this study were cancer patients in Severance hospital in Seoul. A total of 31 patients were assigned to the experimental group, and 29 patients to the control group. Data were collected from August 1 to October 5, 2010. The protocol included definition and symptom of oral mucositis, self-check method of oral status, prophylactic method of oral mucositis (oral care, eating habits, and gargling) and management of oral mucositis. Oral Assessment Guide (OAG) was used as the measurement tool of oral mucositis in this study, Oral Care Performance Scale was used as the measurement tool of oral care performance status. Data were analyzed with a $x^2-test$ and t-test, and repeated measures ANOVA, using SPSS/WIN 18.0 program. Results: Patients in the experimental group receiving the oral care protocol had a significant difference (t=-2.938, p=.005) in the oral care performance compared to the control group. However, there was no significant difference (F=1.255, p=.274) in the oral mucositis status between two groups. Conclusion: This study showed that the oral care protocol could improve oral care performance status for the patients under chemotherapy.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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