국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m2로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
적설분포의 정확한 모니터링은 일 기상 예측, 융설 유출 모델링과 동시에 기후와 지구의 연구에 중요한 요소이다. 융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA AVHRR 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 이용하여 국내 주요 7개 댐유역에 대한 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포면적감소곡선을 구축하였다. 시간의 경과에 따른 적설면적의 감소는 지수함수적 감소곡선으로 표현이 가능하였으며, 곡선의 결정계수($R^2$)는 0.46~0.88의 범위를 보였다. 최대적설면적에서 10일이 경과하면 적설면적은 70-100% 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구는 위성영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수표면 변화를 모니터링하고 저수지 수표면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 대상지역은 충청권 일부 지역으로 용수를 공급하고 있는 금강의 대청댐을 대상으로 하였다. 위성영상의 여러 관측센서 중 Sentinel-1(SAR-C) 영상과 Sentinel-2(MSI)의 광학영상을 이용하여 수체를 탐지하는 연구를 진행하였다. 지상관측 자료인 저수지의 저수량과 추출한 수체면적과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 Sentinel-1(SAR) 영상을 이용한 수체면적과 일단위 저수량과의 결정계수(R2)는 0.9242로 분석되었고, Sentinel-2의 MSI 광학영상을 이용한 분석에서도 0.8995로 상관관계가 높은 것으로 분석되었다. 또한 저수량과 수체면적과의 관계식을 이용하여 영상으로부터 추출한 수체면적의 저수량이 실제 저수량과 유사한 형태의 수문곡선을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 향후 북한 지역과 같이 관측의 밀도가 낮고 접근이 불가한 지역에 위성영상 자료를 활용하여 주요 댐 저수지 수체면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구로 진행할 계획이다.
1. 강원도(江原道) 농촌진흥원(農村振興院)에서 분양(分讓)받은7개의 옥수수 종자시료(種子試料)를 공시(供試)하여 표준습지법(標準濕紙法)으로 조사(調査)한 결과(結果), Fusarium moniliforme가 전시료(全試料)에서 $6.0{\sim}79.5%$의 범 위(範圍)로 검출(檢出)되었으며, 이 균(菌)의 검출율(檢出率)이 높은 종자시료(種子試料) 에서는 종자(種子)외 발아율(發芽率)이 매우 저조(低調)하였다. 2. 옥수수 종자내(種子內)에서 F. Moniliforme의 감염부위(感染部位) 를 조사(調査)한 결과(結果), 첨모(尖帽)에서 가장 많이 검출(檢出)되었으며, 심(甚)하게 이병(罹病)된 종자(種子)는 과피(果皮)와 배유(胚乳)는 물론 배(胚)에 까지 감염(感染)되어 있었다. 3. F. moniliforme에 심(甚)하게 감염(感染)된 옥수수 종자(種子)를 살균토양(殺菌土壤)에 파종(播種)한 경우(境遇), 종자부패(種子腐敗)와 유묘고사(幼苗枯死)의 피해(被害) 가 크게 나타났으며, 약(弱)하게 감염(感染)된 종자(種子)에서는 피해(被害) 가 적었다. 그러나 외부(外部)에 뚜렷한 병증(病徵)이 없이 생육중(生育中)인 옥수수의 줄기내에서도 F. moniliforme가 높은 비율(比率)로 검출(檢出)되어, 이 균(菌)이 종자(種子)로부터 지상부(地上部) 식물체로 전신감염(全身感染)하고 있음을 나타내었다. 4. 옥수수 종자(種子)에서 분리(分離)하여 배양(培養)한 F. moniliforme 의 균주(菌株)를 70일(日) 된 옥수수 줄기에 접종(接種)하여 병원성(病原性)을 조사(調査)한 결과(結果), 모두 줄기썩음을 일으켰으며, 황옥(黃玉) 3호(號)가 수원(水原) 19호(號) 보다 더 이병성(罹病性)인 것으로 나타났다./TEX>는 5.1 3mg salicin/ml이었다. 반응시간(反應時間)에 따른 환원당(還元糖)의 생성(生成)은 Avicelase는 120분(分) CMCase와 ${\beta}-glucosidase$는 60분(分)까지 비례적(比例的)으로 증가(增加)하였다. 금속(金屬) ion의 영향(影響)은 $Ca^{2+}$은 $10^{-2}M$농도(濃度)에서 효소(酵素)의 활성(活性)을 증가(增加)시켰으나 $Hg^{2+},Ag^+$은 크게 저해(沮害)하였다. 향상되었음을 확인할 수 있었다.계를 나타낸 집단은 몽고마로서 Da genetic distance에서 0.1517로 나타났고, 제주경주마와는 0.2628의 유전적 거리를 보였다.터링이 필요하였고 유역과 저수지의 통합적인 수질관리계획 이 요구되었다.group으로, 용존산소량, 전기전도도, pH, 인산염이 정점 3, 4, 5에서 같은 group으로 묶였다.유의적인 CAT 활성 증가효과가 나타났고, 간조직의 시토졸 1획분에서는 대조군 대비 15${\sim}$27%의 CAT 활성 증가효과가 인정되었다. 이상의 결과에서 목초액의 장기간 투여는 간조직 중의 활성산소의 억제효과뿐만 아니라 방어시스템으로서 활성산소 제거효소의 역할도 충실히 수행하여 노화를 효과적으로 예방하고 억제할 수 있을 것으로 기대된다.\sim502^{\circ}C)$의 온도범위(溫度範圍)에서 분해(分解)되며 공기중(空氣中)에서는 $750\sim935^{\circ}F$ 범위(範圍)에서 분해(分解)한다.첫째, 무엇보다 아동이 성장기임을 고려하여 지속적인 모니터링과 함께 아동들의 식이, 운동습관 및 비만과 관련된 행동의 변화가 생활 가운데
본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.
일사량은 지구 내 시스템의 에너지원으로 작용하는 중요한 지표변수로써, 원격탐사를 통해 모니터링 하는 것은 태양 에너지의 잠재량을 평가할 수 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 한반도에서 관측 빈도에 따른 일 평균 일사량 산출의 민감도를 분석하고자 한다. COMS의 채널 자료 및 구름탐지 분석자료, 구름에 의한 일사량의 감쇠 정도를 이용하여 시간 해상도가 1시간과 3시간 간격의 자료를 이용하여 일사량을 산출하였다. 전천을 의미하는 공간적 범위만큼 Hemispherical Integration를 실시하였고, 각 일사량을 일 평균하여 지상 37곳의 일사계 자료와 검증을 실시하였다. 그 결과, 1시간 간격의 자료를 이용하여 일평균한 일사량은 $28.6401W/m^2$의 정확도를, 3시간 간격의 자료를 이용하여 일 평균한 일사량은 $30.4960W/m^2$의 정확도를 보여, 일 평균 일사량은 위성의 관측 빈도에 큰 민감도를 보이지 않았다. 하지만 시간해상도가 다른 두 일사량은 공간적 분포에서 구름의 관측 빈도에 따라 큰 차이를 보였고, 구름의 관측 빈도와 두 일사량의 차이 간 민감도 분석을 실시한 결과 최대 $19.4392W/m^2$의 민감도를 보였다.
부신피질기능저히증은 부신에서 생산되는 글루코코르티코이드와 미네랄로코르티코이드의 결핍으로 발생한다. 개에서 부신피질기능저하증을 관리하기 위해 fludrocortisone이 사용되어왔다. 그러나 desoxycorticosterone pivalate의 경우 fludrocortisone과 대등한 효과와 보호자와 환자에게 적은 부담을 주기 때문에 최근 몇 년간 부신피질기능저하증 개의 관리를 위해 사용되었다. 임상증상, 전해질불균형, adrenocorticotropic hormone stimulation test를 통하여 부신피질 기능저하증으로 진단된 14마리의 개에서 DOCP의 효과를 분석하였다. DOCP의 초기용량은 2.2 mg/kg 으로 사용되었으며 25일 간격으로 근육 또는 피하로 주사되었다. DOCP의 효능을 보기 위해 25일 간격으로 임상증상, 혈청 전해질 수치, 혈청 요소질소, 크레아티닌 수치를 모니터링 하였다. Fludrocortisones은 개에서 효과적인 치료법이지만 부작용과 불충분한 반응으로 7마리의 개에서 DOCP로의 전환이 필요하였다. 7마리의 개는 처음부터 DOCP가 투약되어 총 14마리의 개가 DOCP로 관리 받았다. 12마리의 개에서 임상증상, 전해질 불균형이 완전히 해소되었으나 2마리의 개에서는 몸 떨림과 같은 약간의 임상증상이 여전히 남아있었다. 4마리의 개는 프레드니손의 정기적 투여가 필요하였다. 이러한 결과를 종합해 보면, fludrocortisone과 비교하여 DOCP가 임상증상과 전해질불균형의 개선에 훨씬 효과적이었으며 이 결과는 부신피질기능저하증 개에서 DOCP가 더 좋은 치료법임을 제시해준다.
연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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