Water body extraction based on backscatter information is an essential process to analyze floodaffected areas from Synthetic Aperture Radar (SAR) image. Water body in SAR image tends to have low backscatter values due to homogeneous surface of water, while non-water body has higher backscatter values than water body. Non-water body, however, may also have low backscatter values in high resolution SAR image such as Kompsat-5 image, depending on surface characteristic of the ground. The objective of this paper is to present a method to increase backscatter contrast between water body and non-water body and also to remove efficiently misclassified pixels beyond true water body area. We create an entropy image using a Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and classify the entropy image into water body and non-water body pixels by thresholding of the entropy image. In order to reduce the effect of threshold value, we also propose Water Body Texture Index (WBTI), which measures simultaneously the occurrence of repeated water body pixel pair and the uniformity of water body in the binary entropy image. The proposed method produced high overall accuracy of 99.00% and Kappa coefficient of 90.38% in water body extraction using Kompsat-5 image. The accuracy analysis indicates that the proposed WBTI method is less affected by the choice of threshold value and successfully maintains high overall accuracy and Kappa coefficient in wide threshold range.
Water body extraction is significant for flood disaster monitoring using satellite imagery. Conventional methods have focused on finding an index, which highlights water body and suppresses non-water body such as vegetation or soil area. The Normalized Difference Water Index (NDWI) is typically used to extract water body from satellite images. The drawback of NDWI, however, is that some man-made objects in built-up areas have NDWI values similar to water body. The objective of this paper is to propose a new method that could extract correctly water body with built-up areas in before and after images of flood. We first create a two-element feature vector consisting of NDWI and a Near InfRared band (NIR) and then select a training site on water body area. After computing the mean vector and the covariance matrix of the training site, we classify each pixel into water body based on Mahalanobis distance. We also register before and after images of flood using outlier removal and triangulation-based local transformation. We finally create a change map by combining the before-flooding water body and after-flooding water body. The experimental results show that the overall accuracy and Kappa coefficient of the proposed method were 97.25% and 94.14%, respectively, while those of the NDWI method were 89.5% and 69.6%, respectively.
Body water compartments in vivo were determined in Holstein cattle with age ranging from 5 to 521 days to obtain an equation to estimate volumes of body water. Live weight ranged from 47 to 480 kg. Compartments were determined as antipyrine space for total body water (TBW), thiocyanate space for extracellular water (ECW) and Evans blue dye space for plasma water (PW). Body water compartments expressed as a percentage of live weight decreased as age in days increased and significantly correlated with age in days. Regression analyses revealed that prediction equations had low accuracy. Regression equations of body water compartments on live weight (WT, kg) were useful for the prediction of body fluid with a high accuracy. Live weight significantly regressed on age in days (Day), which was inferred to be utilized for estimation of standardized live weight in case animals were emaciated by certain causes such as severe diarrhea or dehydration. In conclusion, following equations were presented to estimate body water compartments of cattle in vivo : TBW in liters = $0.556({\pm}0.007)WT+10$, r = 0.993, $SE{\pm}0.7$ ECW in liters = $0.321({\pm}0.008)WT+10$, r = 0.978, $SE{\pm}0.8$ PW in liters = $0.0502({\pm}0.0012)WT+1.6$, r = 0.0983, $SE{\pm}0.1$ WT (kg) = $0.772({\pm}0.018)Day+24$, r = 0.982, $SE{\pm}2.3$.
본 논문에서는 수계 영역의 감독 분류 성능을 향상시키기 위하여 블록 기반의 영상 분할과 수계 경계의 확장을 이용하는 수계 검출 방법을 제안한다. 초기 수계 영역을 추출하기 위하여 수계 훈련 지역의 Normalized Difference Water Index (NDWI) 및 Near Infrared (NIR) 밴드 영상의 분광 정보를 이용하여 Mahalanobis 거리 영상을 생성한다. Mahalanobis 거리 영상에 포함된 잡음 성분의 영향을 감소시키기 위해서 인접한 화소의 연결 강도에 의해 확산 계수가 제어되는 평균 곡률 확산을 적용한 후에 초기 수계 영역을 추출한다. 추출된 수계 영상을 같은 크기의 블록으로 분할한 후에 수계 경계에 속하는 수계 영역의 정보를 이용하여 수계 영역을 갱신한다. 수계 경계에 속하는 수계 영역과 수계 훈련 지역 사이의 통계적인 거리가 임계값 이하이면, 수계 영역 갱신을 반복적으로 수행한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용한 결과 블록 크기가 $11{\times}11$에서 $19{\times}19$사이인 경우에 overall accuracy는 99.47%에서 99.53%, Kappa coefficient는 95.07%에서 95.80%의 분류 정확도를 보였다.
1. 나트륨은 세포외액의 유효삼투압을 형성하는 가장 중요한 용질이며, 수분 밸런스의 이상은 혈중 삼투압의 변화와 혈중 나트륨농도의 이상(hyponatremia, hypernatremia)으로 발현된다. 2. 수분의 출입의 조절에 의하여 체액의 농도변화에 대처하는 과정을 수분 밸런스(water balance) 혹은 수분 대사(water metabolism)라 하며, 세포외 액량 특히 유효혈장량의 변화에 대처하여 체내 총 나트륨량의 출입을 조절하는 과정을 나트륨 밸런스($Na^+$ balance) 혹은 나트륨 대사($Na^+$ metabolism)라 하고 그 차이점을 정리하면 Table 1과 같다. 3. 수분 밸런스의 가장 중요한 두가지 요소는 갈증반응에 의한 수분섭취와 항이뇨호르몬(AVP)에 의한 소변으로의 수분 배출이며, AVP의 분비의 강력한 자극은 삼투압의 변화와 유효혈장량의 변화이다. 4. 나트륨 밸런스는 나트륨 섭취욕구에 의해서는 큰 영향을 받지 못하며, 주로 신장에 의한 염분배출조절에 의하며 이루어지고, 사구체 여과율과 알도스테론 분비가 신장의 나트륨 배설량을 결정하는 가장 중요한 인자이다.
The assessment method of human body composion by bioelectrical impedance is very simple, safe, rapid and noninvasive. Based on prediction formulas for total body water from bioelectrical impedance, the observed weight loss should be associated with an increase in impedance. However in edematous patients for dialysis, the calculated total body water loss as calculated from impedance were overestimated and significantly higher than the weight loss after dialysis. So determination of impedance were made in 50 edematous patients before, during and after dialysis. Mean weight loss, which was assumed to be only loss of water was 1719$\pm$ 866 gr and mean impedance change was 71.0 $\pm$ 23.0 Ohm under 50kHz. Body weight loss was highly correlated [r>0.81 with the increase in body impedance under variable frequencies[1, 10, 20, 30, 40, 50 kHz . But there were no differences between frequences. In conclusion, clinical application of bioelectrical impedance method is useful for individual edematous patients with new correlation equation[Y=230+26.8X, X;Impedance change, Y;Calculated total body water loss .
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
본 연구는 지역사회 재가노인의 체수분정도 및 영향요인을 파악하기 위해 시행되었다. 본 연구는 서술적 조사연구로서 65세 이상 노인 135명을 대상으로 하였으며 자료수집기간은 2016년 10월-2017년 2월까지였다. 자료수집 방법으로는 일대일 면담을 통한 설문지조사와 신체계측이 사용되었다. 연구 결과 연구 대상자의 대부분은 적정 체수분율 보이는 것으로 나타났다. 그러나 일부 노인 특히 여성노인에서는 체수분율이 저하된 상태였다. 지역사회 재가노인의 체수분정도는 성별, 체질량지수, 만성질환 수, 약물복용 수, 요실금정도에 따라 유의한 차이가 있었으며 유의한 영향요인은 체질량지수(${\beta}=-0.51$, p=<.001), 성별(${\beta}=-0.47$, p=<.001)이었고 이 회귀모형의 설명력은 51%이었다. 앞으로 지역사회 재가노인의 체수분정도에 대한 지속적 관심이 필요하며 특히 위험요인을 가지고 있는 여성노인에 대한 집중적인 관심이 필요하다.
Water, in a living being, is as essential as the essence derived from food is in maintaining one's life. The concepts are expressed in forms of "food and drink" and "drink-food" in the ${\mathbb{\ulcorner}}Hwangjenakyoung{\mathbb{\lrcorner}}$ and most of the other oriental medicine related references. Following the steps of the human body's metabolism, the water source builds up characteristic formations, such as bodily fluids (blood/perspiration/urine/essence), in each transforming phase according to the nature of the Ki that propels the transformation. Furthermore, each characteristic formations has its' own suitable duties, distinctive features and its field of activation. The vital energy of life is identified as a positive property due its fluidity and its formless nature. In order for this vital energy to come into its own, it needs to weld into one with the material-natured body of the negative property which will embrace the positive property and transform it into body fluid. Water taken into a body will undergo the first activation of Ki, dissolving the Wigi and the Wongi and transforming into the primary body fluid. The delicates among the dissolved Ki will once again go through a transformation in the Jungcho. It will turn into red blood, with influence of the vital function. When the vital energy completes its duties in all parts of the body, it combines with water again and transforms into the secondary bodily fluid. This is when the Takgi gets filtered and the new enriched essence is created.
Many of the diseases that occur in a life being are either closely related to water, or they occur by loss or deterioration of water metabolism. There are six parts of study on this subject in ${\ulcorner}$Dongeubogam${\lrcorner}$. The parts are, the part of Jinaek the part of Dameum the part of Sobyeon the part of Bujong the part of Changman and the part of Seub. In these parts, it mentions loss of perspiration, abnormal urination, edema, abdominal dropsy, formation of abnormal body fluid and intrusion of dampness into the body and etc as the abnormal water metabolism. Loss of perspiration and urination is a process of eliminating the dampness in the body. Perspiration would be the abnormality of yanghwa[陽化]. Urination would be the loss of eumhwa[陰化]. Eum[飮] is the fluid accumulated in the body that failed to go through the process of Cihwa[氣化]. Dam[痰] is formed when the body fluid is heated by the smoking-fire. Meanwhile, the dampness occurs when the water penetrates into the bones, muscles and joints. Edema and abdominal dropsy are both outcomes of accumulated body fluid. Edema is the liquified body fluid congested on the surface or the peripheral ends of the body. Abdominal dropsy is congestion of fluid, that lost the characteristic of blood due to blood deterioration, in the abdominal part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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