본 연구에서는 다목적실용위성 3호 영상을 이용하여 지표면 상의 정규식생지수 비교 분석 하고자 한다. 산출된 다목적실용위성 3호의 정규식생지수 비교 분석을 위해 동일 지점 최소 관측 시간 오차를 가지는 고해상도 GeoEye 영상이 사용되었다. 먼저, 각 밴드별 분광 정도 산출을 위해 대기 보정이 수행되었다. 대기 보정 수행을 위한 기하 정보는 다목적실용위성 3호 보조자료에 포함된 태양천정각, 태양방위각, 위성천정각, 위성방위각, 날짜 정보이다. 그리고 대기 요소에 의한 감쇄, 산란, 흡수 정보를 물리적으로 계산하기 위해 수증기량, 오존량, 에어러솔 정보가 적용되었다. 일반적으로 정확한 대기정보를 얻기 위해서는 현장관측자료가 중요하지만, 본 연구에서는 MODIS atmospheric products를 사용하였고, 대기보정 모델에서 산출된 지면 반사도는 식생지수 산출에 사용되었다.
This paper proposed a novel method for an analysis feature of an Electroencephalogram (EEG) at all channels simultaneously. In a BCI (Brain-Computer Interface) system, EEGs are used to control a machine or computer. The EEG signals were weak to noise and had low spatial resolution because they were acquired by a non-invasive method involving, attaching electrodes along with scalp. This made it difficult to analyze the whole channel of EEG signals. And the previous method could not analyze multiple stimuli, the result being that the BCI system could not react to multiple orders. The method proposed in this paper made it possible analyze multiple-stimuli by grouping the channels. We searched the groups making the largest correlation coefficient summation of every member of the group with a BHS (Binary Harmony Search) algorithm. Then we assumed the EEG signal could be written in linear summation of groups using concentration parameters. In order to verify this assumption, we performed a simulation of three subjects, 60 times per person. From the simulation, we could obtain the groups of EEG signals. We also established the types of stimulus from the concentration coefficient. Consequently, we concluded that the signal could be divided into several groups. Furthermore, we could analyze the EEG in a new way with concentration coefficients from the EEG channel grouping.
다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.
최근 복합적 대형 재난이 빈번히 발생하면서 전지구적인 재해 재난 모니터링을 위해 인공위성 센서, 항공/지상 LiDAR 등 다양한 관측센서들이 활용되고 있다. 특히, 전지구를 주기적 반복적으로 관측하며 cm급 고해상도 공간 영상정보를 제공하는 상업 위성은 국가적 재해 재난 발생에 대한 전조 모니터링에서부터 신속한 복구 등 재해 재난업무에 그 활용범위가 확대되고 있다. 그러나, 기존의 독자적 위성운용 시스템만으로는 광역적이고 준실시간적 대응을 요하는 재해 재난 상황 대응에는 한계가 있으므로, 다중 센서가 탑재된 탑재체 운용, 여러 대의 탑재체를 연동하여 적시에 위성영상을 확보하기 위한 긴밀한 국제적 협력체계가 필요하다. 본 논문에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설 및 집중호우 재난 대응을 위해 국립방재연구원과 국제재난기구인 International Charter와의 협업을 통하여 신속한 위성영상 수급과 자료처리, GIS 분석, 지도화(mapping)함으로써 적시적으로 의사결정지원이 가능한 재난관리 체계를 제시하였다.
자동화된 영상 캘리브레이션 시스템은 비전문가의 입장에서 다면 영상의 캘리브레이션 기능이 수행된다면, 지금까지 모든 경우에 전문가만을 필요로 하던 비효율적인 운영에서 반드시 필요한 경우에만 전문가를 필요로 할 수 있으므로 시스템 운영에 신속한 운영뿐만 아니라 효율적인 인력운영이 가능하다. 각 프로젝터의 상태 점검 및 관리 기술과 SW 플러그인 형식의 보정 필터링 기능을 수행하는 영상 보정 기술의 결합은 특수 영상관 시스템의 유지보수를 획기적으로 관리할 수 있는 방안이 될 뿐만 아니라 영상 분석 기술과의 결합으로 기술적 완성도를 높일 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다. 본 논문은 영상의 열화 현상으로 영상관의 품질과 유지보수의 어려움을 해결하기 위해 10비트 High-depth 및 고해상도 $360^{\circ}$ 프로젝션 영상 분석 기술을 개발함으로써 경제적 손실을 최소화하고, 영상의 품질을 효율적으로 지원할 수 있는 특수영상관 캘리브레이션 시스템의 개발을 목표로 한다.
Multi-dimensional hydrodynamic and water quality models are widely used to simulate the physical and biogeochemical processes in the surface water systems such as reservoirs and estuaries. Most of the models have adopted the Eulerian grid modeling framework, mainly because it can reasonably simulate physical dynamics and chemical species concentrations throughout the entire model domain. Determining the optimum grid cell size is important when using the Eulerian grid-based three-dimensional water quality models because the characteristics of species are assumed uniform in each of the grid cells and chemical species are represented by concentration (mass per volume). The objective of this study was to examine the effect of grid-size of a three dimensional hydrodynamic and water quality model (EFDC) on hydrodynamics and mass transport in the Saemangeum Reservoir. Three grid resolutions, respectively representing coarse (CG), medium (MG), and fine (FG) grid cell sizes, were used for a sensitivity analysis. The simulation results of numerical tracer showed that the grid resolution affects on the flow path, mass transport, and mixing zone of upstream inflow, and results in a bias of temporal and spatial distribution of the tracer. With the CG, in particular, the model overestimates diffusion in the mixing zone, and fails to identify the gradient of concentrations between the inflow and the ambient water.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.297-300
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2006
The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery
위성영상에서 실제 지표면의 형태와 지상물체를 구분하여 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 목적중의 하나이다. 다중분광영상을 이용한 분류는 일반적인 토지피복도의 제작에 이용되어지고 있으며 영상분류의 방법에는 많은 이론들이 사용되어지고 있다. 본 연구는 대구 달성군 지역의 IKONOS 영상을 MLC(Maximum Likelihood Classification), ANN(Artificial neural network), SVM(Support Vector Machine), Naive Bayes 분류기법들을 이용하여 각각의 분류정확도를 비교 분석하였다. 또한 PCA/ICA 전처리 과정을 거친 분류기법들 결과와, Boosting 알고리즘 과정을 거친 후의 결과를 비교하였다. 본 연구의 목적은 적절한 전처리과정과 분류기법을 수행함으로써 가장 효율적인 지형분류 방법을 획득하는데 그 목적이 있다.
This paper aims at presenting the state of the art, the recent progress, and the perspective for the future, in the modelling of two-phase flow in the horizontal legs of a PWR. All phenomena relevant for safety analysis are listed first. The selection of the modelling approach for system codes is then discussed, including the number of fluids or fields, the space and time resolution, and the use of flow regime maps. The classical two-fluid six-equation one-pressure model as it is implemented in the CATHARE code is then presented and its properties are described. It is shown that the axial effects of gravity forces may be correctly taken into account even in the case of change of the cross section area or of the pipe orientation. It is also shown that it can predict both fluvial and torrential flow with a possible hydraulic jump. Since phase stratification plays a dominant role, the Kelvin-Helmholtz instability and the stability of bubbly flow regime are discussed. A transition criterion based on a stability analysis of shallow water waves may be used to predict the Kelvin-Helmholtz instability. Recent experimental data obtained in the METERO test facility are analysed to model the transition from a bubbly to stratified flow regime. Finally, perspectives for further improvement of the modelling are drawn including dynamic modelling of turbulence and interfacial area and multi-field models.
Next generation sequencing (NGS) technologies have led to the rapid accumulation of genome sequences through whole-genome sequencing and re-sequencing of crop species. Genomic resources provide the opportunity for a new revolution in plant breeding by facilitating the dissection of complex traits. Among vegetable crops, reference genomes have been sequenced and assembled for several species in the Solanaceae and Cucurbitaceae families, including tomato, pepper, cucumber, watermelon, and melon. These reference genomes have been leveraged for re-sequencing of diverse germplasm collections to explore genome-wide sequence variations, especially single nucleotide polymorphisms (SNPs). The use of genome-wide SNPs and high-throughput genotyping methods has led to the development of new strategies for dissecting complex quantitative traits, such as genome-wide association study (GWAS). In addition, the use of multi-parent populations, including nested association mapping (NAM) and multiparent advanced generation intercross (MAGIC) populations, has helped increase the accuracy of quantitative trait loci (QTL) detection. Consequently, a number of QTL have been discovered for agronomically important traits, such as disease resistance and fruit traits, with high mapping resolution. The molecular markers for these QTL represent a useful resource for enhancing selection efficiency via marker-assisted selection (MAS) in vegetable breeding programs. In this review, we discuss current genomic resources and marker-trait association analysis to facilitate genome-assisted breeding in vegetable species in the Solanaceae and Cucurbitaceae families.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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