• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.417-425
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• 2023

본 연구는 난대상록수종인 붉가시나무에 대한 수간곡선을 도출하고 이를 이용하여 수간재적표를 작성하기 위함이 그 목적이다. 분석에 사용된 공시목은 전남, 경남, 제주 등에서 수집된 688본이며, 수간곡선 도출을 위하여 적용한 수간곡선 모형은 Max & Burkhart 모델, Kozak 모델 및 Lee 모델 등이다. 3가지 모델 중 우리나라 붉가시나무 수간형태를 가장 잘 설명하는 것은 Kozak 모델인 것으로 분석되었다. 이 모델의 적합도는 0.9583, 편의는 0.0352, 추정치 표준오차의 백분율은 1.1439, 평균절대편차는 0.6751로 각각 나타났다. 붉가시나무의 수간재적표는 수간곡선을 설명하는데 최적인 것으로 나타난 Kozak 모델을 이용하였으며, 재적 계산은 수간고별 직경으로 Smalian 식을 적용시켜 산출하였다. 그리고 이전에 만들어진 붉가시나무 수간재적표 2가지(2007년, 2010년)와 이번에 만든 재적표(2023년) 간을 서로 비교하기 위해 분산분석을 실시하였다. 그 결과 2007년 완도지역에서 만든 재적표가 2010년과 2023년에 만든 재적표 보다 약 2배가 많은 값을 가지는 것으로 나타났다. 이번에 작성된 수간재적표(2023년)는 공시재료의 지역별 수집범위와 공시목이 많을 뿐만 아니라, 충분한 과학적 기반 하에서 만들어졌다. 따라서 전국단위의 공식적인 붉가시나무 수간재적표로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1283-1297
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• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.641-649
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• 2023

본 연구에서는 3D 프린팅 기술을 활용하여 제작한 차폐체의 성능을 비교 분석하여, 고에너지 전자선 치료 시 차폐체로서의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다. 고에너지 전자선에 대한 3D 프린팅 재료의 차폐성능 평가를 위해 실측과 몬테카를로 기반의 모의실험을 수행하였다. 첫 번째, 모의실험에 대한 신뢰성 확보를 위해 IAEA의 TRS-398 권고를 참조하여 선원항 평가를 수행하였다. 두 번째, PLA+W (93%) 재료에 대한 차폐 성능 분석을 위해 3D 프린터를 이용하여 시편을 제작하였고, 전자선 에너지에 따른 두께별 차폐율을 평가하였다. 세 번째, PLA+W (93%)와 기존 차폐체 간 차폐 성능 비교 분석을 통해 전자선 치료 시 필요한 차폐 두께를 산정하였다. 연구 결과, 첫 번째, 실측과 모의실험을 통한 선원항 평가 결과, 1% 이내의 오차로 TRS-398 권고를 만족하여 모의실험에 대한 신뢰성을 확보하였다. 두 번째, PLA+W (93%)에 대한 차폐 성능 분석 결과, 6 MeV 전자선은 3.12 mm에서 95% 이상의 차폐율을 나타냈고, 15 MeV 전자선은 10 mm 두께에서 90% 이상의 차폐율을 나타내었다. 세 번째, 모의실험을 통해 PLA+W (93%) 재료와 기존 차폐체 간 비교 분석을 통해 동일 두께 내에서 텅스텐, 납, 구리, PLA+W (93%), 알루미늄 순서로 차폐율이 높은 결과를 나타내었으며, 6 MeV 전자선은 5 mm 이상, 15 MeV 전자선은 10 mm 이상 두께에서 거의 유사한 차폐율을 나타내었다. 향후 본 연구를 통해 고에너지 전자선 치료 시 PLA+W (93%) 재료를 이용한 환자의 맞춤형 차폐체 제작을 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.129-141
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• 2023

작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(E_pm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(E_em)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, E_pm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.

• 인지과학
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• 제34권3호
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• pp.181-196
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• 2023

크기, 속도, 시간 항등성은 이차원 망막상의 오차에도 불구하고 삼차원 공간 속 대상을 일관적으로 지각할 수 있도록 돕는 기제이다. 이 기제들은 공통적인 단서를 바탕으로 동작하며 이는 운동거리, 운동속도, 운동시간의 지각이 공통된 처리 과정을 공유할 가능성을 시사한다. 따라서 시각자극의 공간적 특성이 시간지각을 왜곡시킴에도 불구하고, 환경 속에서 운동하는 물체에서 관찰되는 바와 동일하게 운동속도 지각과 운동시간 지각이 서로 반대되는 경향성을 보일 것이라는 가설을 세울 수 있다. 본 연구는 이 가설을 검증하기 위하여 뮐러-라이어 착시 자극을 사용하여 지각된 속도를 측정하여, 선행연구에서 관찰된 운동자극의 시간지각 결과와 본 연구에서 측정한 속도지각 사이의 관계를 규명하였다. 실험 1은 망막상 운동거리를 동일하게 유지하고 지각된 운동거리를 조작하였고, 실험 2는 망막상 운동거리를 조작하여 지각된 운동거리를 동일하게 유지하였다. 그 결과 이동거리가 실제보다 더 길게 지각되는 외측 유도자극에 비해 이동거리가 더 짧게 지각되는 내측 유도자극의 지각된 속도가 증가했다. 이 결과를 외측 유도자극에서 내측 유도자극보다 지각된 움직임 지속시간이 과대추정 되었던 선행연구와 연결지어 정리하자면, 뮐러-라이어 착시에 의하여 조작된 자극의 지각된 운동거리가 일정할 때 지각된 운동시간이 증가하면 지각된 운동속도가 줄어들고, 지각된 운동시간이 줄어들면 지각된 운동속도가 증가한다. 이 관계는 공간단서에 의하여 지각된 시간 및 속도 사이의 관계가 환경 속에서 운동하는 물체가 가지는 속성, 즉 운동거리를 동일하게 유지하였을 때 운동시간이 증가하면 속도가 감소하고 운동시간이 감소하면 속도가 증가하는 관계에 대응함을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제14권4호
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• pp.195-204
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• 2009

인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.1-8
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• 2024

우리나라는 기후변화의 영향으로 지속되는 가뭄으로 인해 물 부족 문제가 심화되고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에 따르면, 생활 및 공업용수 부족량은 과거 최대 가뭄빈도(50년) 기준으로 0.07억 m³/년으로 전망되고 있다. 이러한 물 부족 문제에 효과적으로 대응하기 위해서는 장기적인 용수 수요 전망이 필수적이다. 공업용수의 경우 월별 사용량이 비교적 일정하지만, 생활용수의 경우 월별 패턴이 뚜렷하기 때문에 연단위 분석이 아닌 월단위 분석을 수행해야 한다. 본 연구는 충청권역을 대상으로 2017~2021년의 월별 용수 이용량 자료에 대해 패턴을 분석하고, 기후 변수와의 상관성을 이용하여 용수 분배 비율을 계산하였다. 그 결과 월별 생활용수 이용량을 연 이용량으로 나눈 월별 용수 이용률을 다시 평균기온으로 나누는 분법으로 계산한 경우가 절대오차가 가장 작게 산정되었으며, 이를 활용하여 충청권역의 월별 분배 비율을 산정하였다. 또한 충청권역의 월별 분배 비율에 SSP5-8.5 시나리오의 평균기온을 곱해 충청권역의 미래 월별 용수 이용률을 전망하였다. 그 결과, 최댓값의 평균은 1.16에서 1.29로 증가하고 최솟값의 평균은 0.86에서 0.84로 감소하였으며, 1사분위수는 0.95에서 0.93으로 감소하고 3사분위수는 1.04에서 1.06으로 증가하였다. 따라서 미래에는 현재와 비슷한 패턴을 유지할 것으로 보이지만, 월별 용수 이용률의 변동성은 커질 것으로 예상된다.