The evolution of intricate and striking patterns of suspended sediments (SS), which are created by certain physical dynamics in the East China and Yellow Seas, has been investigated using satellite ocean color imageries and vertical profiles of particle attenuation and backscattering coefficients. The structure of these patterns can reveal a great deal about the process underlying their formation. Sea surface temperature (SST) analyzed from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) thermal infrared data were used to elucidate the physical factors responsible for the evolution of suspended sediment patterns in the East China Sea. The concomitant patterns of suspended sediments were tracked from the Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) ocean color data. The detailed examination about these patterns gave birth to the definition of the evolution of suspended sediments (SS) into four stages: (1) Youth or Infant stage, (2) Younger stage, (3) Mature stage, and (4) Old stage. We describe about the three directional forces of the tidal currents, ocean warm currents and estuarine circulations that lead to occurrence of various stages of the evolution of suspended sediments that increase turbidity at high levels through out the water column of the inner and outer shelf areas during September to April. The occurrence of these four stages could be repeatedly observed. In contrast, vertical profiles of the particle attenuation ($c_{p}$) and backscattering ($b_{bp}$) coefficients displayed obvious patterns of the propagation of suspended sediment plume from the southwestern coastal sea that leads to eventual collision with the massive sediment plume originating from the Yangtze banks of the East China Sea.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
위성자료를 이용하여 동해북부 원산 연근해역의 재발생 와동류에 대한 형태변동, 유속, 발생기작 등을 연구하였다. 1999년 1월 4일부터 3월 18일까지의 기간에 대한 ARGOS의 표류부이 자료(위치정보 및 수온), NOAA 위성의 AVHRR 자료(표면수온) 그리고 Orbview-2 위성의 SeaWiFS 자료(클로로필 a)를 이용하여 재발생 와동류의 수평공간 규모를 파악하였다. 또한 재발생 와동류의 기작과 변동원인을 규명하고자 속초와 울릉도에서의 풍향, 풍속자료, 묵호-울릉도간 해수면 차 값 및 해저지형과 와동류에 포획되어 있는 표류부이의 시.공간적 위치변동간의 상관정도를 파악하였다. 원산 연안해역에서의 와동류의 72일간 평균유속은 153 km/h (42 cm/sec)로 분석되었다. 이 와동류는 cold core, 시계방향의 회전, 직경 110 km의 수평공간을 가진 재발생 와동류로서 와동류의 중심은 위도 $39^{\circ}N$, 경도 $129^{\circ}E$로 분석되었다.
본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO2 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO2, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO2 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO2 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO2 농도는 평균 465-761µmol·mol-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO2 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO2 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r2)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO2 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO2 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.
새만금간척 사업은 국책사업으로 33km방조제를 건설하여 401 km$^2$의 대규모 연안 지역을 간척하기 위하여 1991년에 착공되었다. 2006년 4월에 끝물막이 공사가 완공되어 갯벌이 호수와 육지로 바뀌었다. 완공으로 방조제 내측의 하구역 조석 시스템뿐만 아니라 방조제 외측의 연안 해양 환경의 변화에도 많은 변화가 일어났다. 이번 연구에서는 새만금 주변 해역에 대해 Landsat-5/7 위성과 NOAA 위성자료를 이용하여 방조제 완공 전후에 SST의 공간변화를 연구하였다. 타워, 부이, 실측자료 등 다양한 현장 실측 자료를 이용하여 위성 SST를 검증한 결과, 0.96 이상의 상관관계와 약 1$^{\circ}C$ 정도의 RMSE 값을 보였다. 1985년부터 2007년까지 38개의 Landsat 영상을 분석하여 새만금 방조제 건설 전후의 연안 SST 시공간적 변화를 분석하였다. 공간적으로 자세한 SST 분포를 파악할 수 있었지만, 환경 요인이 다른 38개의 영상을 이용하기 때문에 새만금 방조제 건설에 따른 변화를 파악하기는 어려웠다. 따라서 시간 해상도가 우수한 NOAA 자료를 이용하여 새만금 내외측 해역의 온도 변화를 분석한 결과, 방조제 내측은 여름철 온도의 증가로 여름-겨울철 간의 SST의 상승폭이 커서 계절간 SST 변화가 두드러졌고, 방조제 외측은 큰 변화가 없었다. 본 연구에서는 시공간해상도가 다른 열적외선 위성자료를 상호보완적으로 활용하여 연안 해역에서의 SST 공간 변화를 효과적으로 모니터링 하였다.
본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.
$La_{0.7}Sr_{0.3}MnO_3$ 박막을 rf 마그네트론 스퍼터를 이용하여 챔버 내 산소가스유량비를 0, 40, 80 sccm 으로 조절하고 후열처리 공정 없이 기판온도를 $350^{\circ}C$로 유지하면서 $SiO_2$/Si(100) 및 Si(100) 기판에 증착하였다. 증착된 $La_{0.7}Sr_{0.3}MnO_3$ 박막은 $SiO_2$/Si(100), Si(100) 기판 모두 (100), (110), (200)면을 갖는 polycrystalline 상태였으며, oxygen flow rate이 증가함에 따라 박막의 grain size가 증가하였다. 증가되는 grain size로 인하여 grain boundary가 감소하였고 따라서 높은 oxygen flow rate에서 증착된 박막은 면저항이 감소하는 현상을 나타내었다. $SiO_2$/Si 기판과 Si 기판에 증착된 LSMO 박막의 TCR 값은 약 -2.0 $\sim$ -2.2%를 나타내었다.
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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