안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
이 연구에서는 MTSAT-2 적외 영상과 수증기 영상을 이용하여 2010년 9월 21일 추석 호우 사례에 대하여 대류운 생애주기의 각 단계에서 나타나는 특징을 조사하였다. 추석 호우와 관련된 최초의 구름은 20일 1630~1900 UTC에 서해 중부 지역에서 관측된 다중 세포의 하층운이다. 이 구름 가운데 일부가 1930 UTC에 산동반도 부근에서 휘도온도 $-45^{\circ}C$ 이하의 대류 세포로 발달한다. 이 때 이 지역은 수증기 영상에서 암역의 가장자리에 위치한다. 대류 세포는 동진하다가 한반도 중서부 해안 부근에서 21일 0030과 0430 UTC에 두 차례의 병합을 거쳐 급격히 발달한다. 이후 21일 0430에서 1000 UTC까지 약 6시간 동안 위성 영상에서 구름의 면적은 상대적으로 작고, 수평 이동속도는 느려졌다. 최저 휘도온도는 약 $-75{\sim}-65^{\circ}C$로 매우 낮게 유지되며, 잘 발달한 부세포가 반복적으로 형성되는 특징을 보인다. 레이더 자료에는 국지적으로 50 mm/hr 이상의 강우율을 보이는 좁은 띠 모양의 강우 밴드가 나타나고 이 밴드는 대류운의 남서쪽 가장자리에 위치한다. 그러나 수치 모델 자료의 종관 규모 역학적 강제항에는 뚜렷한 특징을 찾기 어렵다. 대류 세포의 구름 면적은 21일 1000 UTC 이후 짧은 시간에 급격한 증가를 보이고 뒤이어 소멸한다. 이러한 대류 세포의 발달과 관련된 위성 영상의 특징은 중규모 호우의 초단기 예보와 실시간 예보에 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Si/$SiO_2$/Si-sub 구조의 SDB (silicon-direct-bonding) 웨어퍼 상에 형성된 다이아프램(diaphragm)에 제조된 전단응력형 압전저항 특성을 분석하였다. 다이아프램은 MEMS (Microelectromechanical System) 기술을 이용해 형성하였다. TMAH 수용액을 이용해 웨이퍼 후면을 식각하여 형성된 다이아프램 구조는 각종 센서제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 다이아프램 상에 형성시킨 전단응력형 압전저항의 최적의 형상조건을 ANSYS 시뮬레이션을 통하여 찾고 실제 반도체 미세가공기술을 이용해 다이아프램 구조를 형성시키고 이에 붕소(boron)을 주입하여 형성시킨 전단응력형 압전저항의 특성을 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다. 압력감지 다이아프램은 정방형으로 제조되었다. 다이아프램의 모서리의 중심부에서 동일한 압력에 대한 최대 전단응력은 구조물이 정방형일 때 발생한다는 것을 실험으로 확인할 수 있었다. 따라서 압전저항은 다이아프램의 가장자리 중앙에 위치시켰다. 제조된 전단응력형 압전저항은 시뮬레이션 결과와 잘 일치하였고 $2200{\mu}m{\times}2200{\mu}m$ 크기의 다이아프램에 형성된 압전저항의 감도는 $183.7{\mu}V/kPa$로 나타났으며 0~100 kPa 범위의 압력에서 1.3%FS의 선형성을 가졌으며 감도의 대칭성 또한 우수하게 나타났다.
본 연구에서는 소나무재선충병이 확산되어 있는 거제도를 대상으로 소나무재선충병 감염목 특성분석을 위하여 지상용 초분광 카메라를 활용하여 2012년과 2013년에 걸쳐 대상 임목을 촬영하였다. 영상 촬영은 소나무재선충병이 확산되는 시기인 6~9월 기간에 개체목 단위와 임분 단위로 구분하여, 개체목은 인위적으로 소나무재선충병을 주입한 공시목을 대상으로 실시하고, 임분은 소나무재선충병이 자연적으로 발생한 임분을 대상으로 실시하였다. 수백개의 파장대역 정보를 담고 있는 지상용 초분광 영상을 이용하여 소나무재선충병 감염단계에서부터 고사단계에 이르기까지 파장대역 변화와 특성분석을 진행하였다. 그 결과, 전체 파장대역 중 적색영역(550~700 nm)의 변화가 두드러지게 나타났으며 특히, 688 nm 전후의 파장대역에서 고사목과 정상목간의 가장 많은 변화폭이 관측되었다. 향후 초분광 항공사진을 활용한 소나무재선충병 감염목 탐지 활용가능성 판단을 위하여 개체목 단위 촬영영상보다 대면적의 임분단위 촬영영상을 활용한 분석이 진행되었다. 가장 큰 변화를 나타낸 688 nm 구간의 식생지수 활용을 위하여 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(reNDVI), Photochemical Reflectance Index(PRI), Anthocyanin Reflectance Index 2(ARI2) 식생지수에 대한 비교 분석을 실시하였다. 감염목 탐지에 효율성이 높다고 판단되는 지수는 NDVI와 reNDVI으로 나타났으며 688 nm를 NDVI와 reNDVI식 적색영역에 적용한 결과 688 nm를 포함하여 적용한 지수값에서 감염진행에 따른 가장 큰 변화폭을 나타내어 감염목 탐지에 가장 효율적인 것으로 판단되었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.831-835
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2006
NOAA/AVHRR data were used to analyze sea surface temperatures (SSTs) and thermal fronts (TFs) in the Korean seas. Temporal and spatial analyses were based on data from 1993 to 2000. Harmonic analysis revealed mean SST distributions of $10{\sim}25^{\circ}C$. Annual amplitudes and phases were $4{\sim}11^{\circ}C$ and $210{\sim}240^{\circ}$, respectively. Inverse distributions of annual amplitudes and phases were found for the study seas, with the exception of the East China Sea, which is affected by the Kuroshio Current. Areas with high amplitudes (large variations in SSTs) showed 'low phases' (early maximum SST); areas with low amplitudes (small variations in SSTs) had 'high phases' (late maximum SST). Empirical orthogonal function (EOF) analyses of SSTs revealed a first-mode variance of 97.6%. Annually, greater SST variations occurred closer to the continent. Temporal components of the second mode showed higher values in 1993, 1994, and 1995. These phenomena seemed to the effect of El $Ni{\tilde{n}}o$. The Sobel edge detection method (SEDM) delineated four fronts: the Subpolar Front (SPF) separating the northern and southern parts of the East Sea; the Kuroshio Front (KF) in the East China Sea, the South Sea Coastal Front (SSCF) in the South Sea, and a tidal front (TDF) in the West Sea. Thermal fronts generally occurred over steep bathymetric slopes. Annual amplitudes and phases were bounded within these frontal areas. EOF analysis of SST gradient values revealed the temporal and spatial variations in the TFs. The SPF and SSCF were most intense in March and October; the KF was most significant in March and May.
네트워크 수요량 향상 방안 중 가장 주목받고 있는 Proximity Service는 주파수 사용의 효율성 증대를 위해 대부분 주파수 재사용 방식을 사용한다. 그 결과 셀 edge에서 셀룰러 사용자의 Proximity Service 사용자의 셀 간 간섭 문제가 발생한다. 본 논문에서는 eNB에 Proximity Function의 기능과 파라미터를 새롭게 정의하고, ProSe 파라미터와 ProSe user equipment에 대한 정보를 X2 인터페이스를 통해 인접 셀과 교환하게 함으로써 셀 간섭 완화 방안을 제안한다. 우선 ProSe 탐색 과정에서 주파수 센싱을 통해 셀 간 간섭 문제를 일으키지 않을 자원을 할당한다. 그리고 ProSe 통신 상황에서는 ProSe application code, ProSe application QoS, ProSe application ID의 validity timer를 기반으로 간섭을 일으키지 않을 적합한 자원을 재 할당함으로써 셀 간 간섭 문제를 해결한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1224-1242
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2018
Aiming at motion analysis and compensation, it is essential to conduct motion detection with images. However, motion detection and tracking from low-altitude images obtained from an unmanned aerial system may pose many challenges due to degraded image quality caused by platform motion, image instability and illumination fluctuation. This research tackles these challenges by proposing a modified joint transform correlation algorithm which includes two preprocessing strategies. In spatial domain, a modified fuzzy edge detection method is proposed for preprocessing the input images. In frequency domain, to eliminate the disturbance of self-correlation items, the cross-correlation items are extracted from joint power spectrum output plane. The effectiveness and accuracy of the algorithm has been tested and evaluated by both simulation and real datasets in this research. The simulation experiments show that the proposed approach can derive satisfactory peaks of cross-correlation and achieve detection accuracy of displacement vectors with no more than 0.03pixel for image pairs with displacement smaller than 20pixels, when addition of image motion blurring in the range of 0~10pixel and 0.002variance of additive Gaussian noise. Moreover,this paper proposes quantitative analysis approach using tri-image pairs from real datasets and the experimental results show that detection accuracy can be achieved with sub-pixel level even if the sampling frequency can only attain 50 frames per second.
In this study, we develop a novel high-throughput micronanopatterning system that can implement continuous mechanical pattern inscribing on flexible substrates using a rigid grating mold edge. We perform a conceptual design of the process principle, specific modeling, and buildup of a real system prototype. This research also carefully addresses several important issues related to processing and controlling, including precision motion, alignment, heating, and sensing to enable a successful micronanopatterning in a continuous and high-speed fashion. Various micronanopatterns with the desired profiles can be created by tuning the mold shape, temperature, force, and substrate material toward many potential applications involving electronics, photonics, displays, light sources, and sensors, which typically require a large-area and flexible configurations.
Many studies states that improperly uprising of infrastructure may cause leading the forest degradation and canopy reduction in many tropical forest of Asian countries. Other studies revealed that habitat destruction and fragmentation, edge effects, exotic species invasions, pollution are provoked by roads. Similarly, environmental effects of road construction in forests are problematic. Similarly, many researches have been indicated that roads have a far greater impact on forests than simply allowing greater access for human use. Moreover, people using river as means of transportation hence illegal logging and felling cause canopy depletion in many countries. Therefore, it is important to comprehend the study about spatial relation of road, river and suburb followed by temporal change of forest canopy phenomena. This study also tried to examine the effect of road, river and suburb in forest canopy density change of Terai forest of Nepal from you 1988 to 2001. So, Landsat TM88, 92 and 001 and FCD (Forest Canopy Density) mapper were used to perform the spatial .elation of canopy density change. ILWIS (Integrated Land and Water Information System) which is GIS software and compatible with remote sensing data was used to execute analysis and visualize the results. Study found that influence of distance to suburb and river had statistically significance influenced in canopy change. Though road also influenced canopy density much but didn't show a statistical relation. It can be concluded from this research that understanding of spatial relation of factors respect with canopy change is quite complex phenomena unless detail analysis of surrounding environment. Hence, it is better to carry out comprehensive analysis with other additional factors such as biophysical, anthropogenic, social, and institutional factors for proper approach of their effect on canopy change.
본 연구에서는 동북아시아($15{\sim}55^{\circ}E$, $90{\sim}150^{\circ}N$) 영역에 대하여 극궤도 위성 Terra와 Aqua에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) 센서와 우리나라 정지궤도 위성인 통신해양기상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)에 탑재된 Meteorological Imager (MI) 센서에 의한 에어로졸 광학두께(AOT) 산출 결과와 지상의 Aerosol Robotic Network (AERONET) 관측 자료를 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께는 해양에서 비교적 잘 일치하였으나 구름 가장자리와 육지에서는 두 센서의 에어로졸 광학두께 차이가 크게 나타났다. 그 이유로서 MODIS는 가시 채널과 적외 채널을 혼용하는 반면 MI는 오직 가시채널 만 사용하기 때문에 구름 가장자리의 옅은 구름을 에어로졸로 인식할 수 있고 육지에서는 지표면 특성에 따라 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께 산출 차이가 발생된다. 따라서 MI 에어로졸 광학두께는 구름 가장자리와 지표면 특성의 영향을 주는 지표면 반사도의 정확성 개선을 통해 에어로졸 광학두께 산출 결과를 개선할 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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