방사선 치료에서 각 방사선치료 관련 장비의 주기적인 정도관리는 매우 중요하나, 방사선 발생장치에 비하여 방사선치료계획시스템(RTPS)에 대한 정도관리는 아직 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 방사선치료계획시스템의 정도 관리를 위해서 주기적인 정도관리 항목을 제시하고, 수행함으로써 국내에서 사용하고 있는 치료계획시스템들의 성능을 비교, 평가해보고자 한다. 정도관리 항목은 입ㆍ출력 장치와 같은 비 선량학적 측면과 선량계산 결과에 관련된 선량학적 측면으로 크게 분류하였고, 수행 시간, 에러 발생률, 중요도에 따라서 주간, 월간, 연간, 비정기적으로 분류하였다. 불균질 상태를 모사한 물 등가 고체팬톰을 컴퓨터단층 촬영하여 영상을 얻었으며, RTPS에 입력하여 정도관리를 수행하였다. 입출력 장치는 장비의 오작동 여부를 점검하고 입출력 후 실제 영상과의 크기 차이를 비교하였고, 선량계산 항목은 정방형 조사면, 부정형 조사면, 쐐기 조사면, 불균질 물질 보정, 사방향 조사 등에 대해 수행하였다. 에너지는 6 MV, 10 MV를 이용하여 이온검출기를 통해 기준점에서의 실제 측정값을 얻었고, 계산된 값과 실제 측정한 값을 비교하여 RTPS의 정확도를 평가하였다. 기하학적 정확도와 선량의 정확도를 평가한 결과 선진 각국 및 각 학회에서 권고하고 있는 허용 범위 내에서 대부분 일치하였다. 따라서 방사선치료의 성적을 향상시키기 위해서 주기적인 정도관리가 요구되며, 본 연구결과를 토대로 RTPS의 정확성을 평가하기 위하여 국내 실정에 적합한 주기적인 정도관리 프로그램을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.
최근 인공위성 자료를 기반으로 한 수자원 관측 분야에서는 공간해상도의 한계를 극복하기 위한 방안으로 SAR (Synthetic Aperture Radar) 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양수분을 관측하는 기존 위성 자료가 10 km 이상의 공간해상도를 지닌 반면, SAR 센서는 후방산란계수를 10 m 까지 관측할 수 있으므로 공간적인 분포를 보다 세밀하게 분석할 수 있다. 이러한 자료를 활용하기 위해서는 관측된 후방산란계수에 다양한 수문인자 및 환경적 요인이 미치는 영향을 다각적으로 분석하여 토양수분을 산출하는 과정이 필요하다. 본 연구는 토양수분 산정에 주로 적용되고 있는 WCM(Water Cloud Model)과 선형회귀 기법을 국내 5개 지점에 적용함으로써, SAR 영상을 기반으로 토양수분을 산정하고 이를 지점 관측 자료와 비교하여 평가하고자 하였다. WCM의 경우 토양수분의 즉각적인 변화를 관측하기에 용이하나 오차에 대한 보정이 필요한 것으로 판단되며, 선형회귀 방법은 순간적인 토양수분의 변동이 크게 나타나지 않았으나 안정적인 오차 범위를 나타내었다. 또한 토양수분이 후방산란계수에 미치는 영향은 토지피복, 식생의 분포, 식생 내 수분량의 정도에 따라 모델별로 크게 상이한 결과를 나타냄을 알 수 있으며, 기존의 모델을 동일하게 적용하기에는 한계점이 많음을 알 수 있다. 따라서 복잡한 지형적, 수문학적 특성을 가진 한반도에서 SAR 영상을 수자원 분야에 적용하기 위해서는, 추후 각 지점 별 특성에 따른 영향을 다각적으로 분석하는 과정이 필수적이며 한반도에 적합한 토양수분 모델을 구축하기 위한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
2007년 12월 7일 '허베이 스피리트호' 유류유출 사고 후 약 2개월간의 오염현황 조사 자료와 GIS를 이용하여 GIS 주제도로 제작하고, 해안선 오염정도의 시간적 변화 패턴을 분석하고자 하였다. 오염지도를 제작하기 위한 기초 작업으로 지상기준점을 측정하여 IKONOS 위성영상을 기하보정한 후, 이 영상을 이용하여 수치해도의 해안선을 정밀 편집하여 해안선 형태별 단위구역 해안선을 설정하였다. 네 차례에 걸쳐 조사한 해안오염 평가보고서로부터 추출한 유류오염 인자는 한국해양연구원에서 측정한 해안의 해수 내 총 유분(TPH) 자료(2007년 12월, 2008년 1월)와의 상관성을 분석하여 오염현황을 대표할 인자를 결정하였다. 이러한 대표적인 오염인자를 사용해 오염도를 계산하여 단위구역 해안선에 속성 값으로 입력하였다. 오염도가 포함된 해안선으로 제작한 조사기관별 GIS 유류오염 주제도는 사고 초기 약 2개월간의 오염상황을 어느 정도 반영하였다. 또한 각 기관에서 공통으로 조사한 지역인 만리포 주변해안 13.4km를 세부 연구지역으로 설정하여 해안선 형태별 시기적 오염변화 패턴을 분석하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 유류오염사고 발생 시 보다 신속하고 정확한 오염현황도 제작 뿐 아니라, 방제활동이나 과학적인 오염조사 활동 등에 필요한 의사결정 지원에 도움이 되리라 기대된다.
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
물의 색깔 즉, 수색(水色)을 분석하면 그 물이 함유하고 있는 유색 구성물질의 분포 및 농도를 비파괴적으로 추정할 수 있다. 이러한 분석을 위해 분광복사계를 사용하는데, 최근 드론, 자율운행차, 헬리카이트 등의 저고도 무인 플랫폼에 장착하기 위한 경량 다분광 카메라에 대한 수요가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 활용 용이성으로 인해 지역적 환경 변화를 모니터링함에 있어 그 활용도가 높아진 Micasense사의 Rededge-M 다분광 카메라의 전처리를 수행하고, 수색관측에의 활용성을 검증하기 위한 분석을 수행하였다. 우선, 영상 형태로 생성되는 자료에서의 Vignette 보정 및 밴드 정렬을 수행하였고, 수색관측을 위해 필요한 하늘, 물, 태양광을 측정한 복사량 그리고 그로부터 최종적으로 도출되는 원격탐사 반사도 관측치를 독립적인 초분광 센서의 관측값과 비교하여 분석하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하였을 시, 청색밴드(475 nm)와 근적외선 밴드(840 nm)에서 주목할 만한 차이가 있었지만, Rededge-M은 전반적으로 수색 분석을 위한 기본적인 광학적 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.
수문 모형을 이용한 일 유출모의에 있어 증발산량은 중요한 변수로 명시되고 있다. 증발산량 추정에 있어서는 예를 들어, FAO Penman Monteith 공식을 이용할 경우 식생의 상태를 잘 반영하는 LAI(엽면적지수) 같은 인자는 상당한 영향을 미친다. 최근에는 고정된 양으로 식생 상태를 추정하는 데 있어, 원격탐사 기법을 이용한 MODIS 위성영상 자료로부터 추정된 LAI를 이용하고 있으며, 시계열 LAI 공간자료는 토지피복도와 함께 증발산량 추정을 위해 활용된다. 본 연구에서는 한강 상류부에 위치한 충주댐 유역($6661.3km^2$)의 댐 유입량을 모의하기 위해 SLURP 수문 모형을 적용하였으며, FAO Penman Monteith 공식을 통한 증발산량 추정에 식생인자가 미치는 영향을 분석하기 위해 4년(2001년-2004년) 동안의 MODIS LAI 자료를 구축하였다. 4년 동안의 9개 기상관측소 지점 기상자료 및 댐 유입량 자료와 MODIS LAI 자료를 기반으로 모델 보정(2001년, 2003년) 및 검증(2002년, 2004년)을 실시 한 결과, 평균 Nash-Sutcliffe 모델 효율 계수는 0.66이었다. 유역의 활엽수림, 침엽수림 그리고 혼효림에서의 4년 평균 MODIS LAI가 각각 3.64, 3.50, 그리고 3.63이었으며, 이에 따른 Penman Monteith ET는 639.1, 422.4, 그리고 631.6 mm로 모의되었다.
산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+ 자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다. 셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 $9.01km^2$에서 약 $2.54km^2$로 약 $6.47km^2$ 감소하였고, 이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 $0.342km^2$, 전체적으로 $0.421km^2$씩 감소하고 있으며, 최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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