• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.155-165
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• 2020

본 연구에서는 복사전달모델을 사용하여 다양한 변수환경(파장 (340 nm, 477 nm), 에어로솔 종류(스모크, 황사, 황산염), AOD (aerosol optical depth), 지표면 반사도, 관측기하)에 따라 에어로솔 유효 고도(aerosol peak height; APH)에 대한 O₄ 대기질량인자(air mass factor; AMF)의 민감도를 조사하였다. 전반적으로, 477 nm의 O₄ AMF 가 340 nm 보다 APH에 대한 민감도가 크고 안정적으로 산출 가능한 것으로 확인하였다. AOD가 높을 때 APH에 대한 O₄ AMF의 민감도가 커지는 것을 확인하였다. 477 nm에서는 340 nm 보다 지표면 반사도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 태양천정각 증가에 따라 340 nm에서의 O₄ AMF가 감소하는 추세를 발견하였으며, 이러한 경향은 태양천정각 40°인 환경에서 높은 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 장벽효과로 인해 O₄ 흡수가 발생하는 광경로 길이가 줄어들기 때문인 것으로 사료된다. 477 nm에서는 태양천정각이 증가함에 따라 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 다중산란이 일부 발생하여 O₄ AMF가 비선형함수 형태로 증가하는 경향을 보였다. 마지막으로, AOD의 불확실성이 APH 산출오차에 미치는 영향을 조사하였다. 황산염 타입에 대한 APH 산출 시, AOD의 불확실성으로 인한APH 산출오차가 다른 에어로솔 타입보다 크게 나타났으며, 황사의 경우 AOD 불확실성에 대한 APH 산출오차에 대한 영향이 미미하게 나타났다. 이러한 결과는 각 에어로솔 타입의 흡수 산란 특성이 다양하기 때문에, 에어로솔 타입이 APH 산출 오차에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.241-249
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• 2018

국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 $144.80^{\circ}$로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제18권3호
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• pp.257-266
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• 2012

본 연구는 조사료 품질평가에서 근적외선 분광법의 현장 이용성 확대를 위하여 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 수행되었으며 검량식 개발을 위하여 이탈리안 라이그라스 사일리지를 전북지역에서 174점을 수집하였다. 시료 전처리 방법은 사일리지를 건조 후 분쇄하는 방법과 원물 (생) 시료를 건조 분쇄하지 않는 방법을 두었으며 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량의 예측 정확성은 건조 분쇄하지 않은 원물(생)시료를 그대로 측정하는 방법 (SECV 1.37%, $R^2$=0.96)이 건조 분쇄처리 방법 (SECV 4.31%, $R^2$=0.68) 보다 예측 정확성이 높게 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측 정확성은 건조 후 분쇄처리한 방법이 개발된 검량식을 상호검증 (SECV)한 결과 각각 0.72% ($R^2$=0.97)와 0.85% ($R^2$=0.94)로 높게 나타났으며 조회분함량 평가에 대한 검량식개발 결과는 건조분쇄하지 않은 원물(생) 시료 전처리 방법에서 가장 낮은 정확성 (SECV 1.17%, $R^2$=0.66)을 나타내었다. pH와 젖산함량은 건조 분쇄 전처리 방법에서 각각 0.48 ($R^2$=0.87)와 0.24% ($R^2$=0.87)로 우수한 결과를 나타내었다. 이상의 연구결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용한 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질 평가에 대한 예측정확성은 수분함량을 제외하고는 건조 후 분쇄하는 시료 전처리 방법이 예측 정확성 측면에서는 우수한 것으로 나타났으나 시료 전처리가 필요치 않은 원물(생) 시료의 측정 방법도 매우 양호한 예측 정확성을 보임으로써 실제 근적외선분광법의 현장 활용측면에서는 매우 유용한 전처리 방법으로 판단되어진다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제36권1호
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• pp.50-57
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• 2016

본 연구는 국내산 원물 옥수수 사일리지의 품질을 신속하게 분석 평가하기 위한 NIRS DB 구축과 원물시료의 분석 예측능력을 향상시키기 위한 근적외선 스펙트라의 적정 수 처리 방법을 구명하기 위하여 수행되었다. 옥수수 사일리지는 전국 사료작물 사일리지 품질경연대회에 출품된 시료와 2014년부터 2015년까지 전국 조사료 품질검사 시범사업에 참여한 조사료 생산경영체, 농축협 TMR회사 및 생산농가에서 407점을 수집하였다. 옥수수 사일리지의 품질평가를 위한 NIRS DB 구축을 위해 수집된 시료를 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정하고 측정된 시료는 실험실에서 화학적 분석을 실시하였다. 다양한 수 처리 방법에 따른 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 원시 스펙트라를 미분처리하여 최적의 수처리 방법을 구명하였다. 옥수수 원물 사일리지의 수분함량 예측능력은 1차 미분처리(1, 16, 16)한 것으로 나타났으며 NDF와 ADF의 최적 수 처리는 두 성분 모두에서 2, 16, 16 처리가 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. 조단백질 함량의 예측능력은 1차 미분처리(1, 4, 4)가 SECV 0.51과 $R^2{_{cv}}$ 0.72로 가장 우수한 예측능력을 나타내었다. 옥수수 사일리지의 발효산물인 산도(pH) 예측 정확성은 원물 스펙트라를 1차 미분처리(1, 8, 8)한 것으로 나타났으며 젖산과 초산의 예측능력은 2차 미분처리(2, 16, 16)에서 각각 SECV 0.81% 및 0.71%의 분석오차로 높게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 한국진공학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-35
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• 2012

수소화된 실리콘 질화막은 결정질 태양전지 산업에서 반사방지막과 패시베이션 층으로 널리 사용되고 있다. 또한, 수소화된 질화막은 금속 소성공정과 같은 높은 공정온도를 거친 후에도 결정질 실리콘 태양전지의 표면층으로서 충족되는 특성들이 변하지 않고 유지 되어야 한다. 본 연구에서는 Plasma enhanced chemical vapor deposition 장치를 이용한 수소화된 실리콘 질화막의 특성 변화에 대한 경향성을 알아보기 위하여 증착조건의 변수(온도, 증착거리, 무선주파수 전력, 가스비율 등)들을 다양하게 가변하여 증착조건의 최적화를 찾았다. 이후 수소화된 실리콘 질화막의 전구체가 되는 사일렌($SiH_4$)과 암모니아 ($NH_3$) 가스비를 변화시켜가며 결정질 실리콘 태양전지에 사용되기 위한 박막의 광학 전기 화학적 그리고 표면 패시베이션 특성들을 분석하였다. 가스 비율에 따른 수소화된 실리콘 질화막의 굴절율 범위는 1.90~2.20까지 나타내었다. 결정질 실리콘 태양전지에 사용하기 위한 가장 적합한 특성은 3.6 ($NH_3/SiH_4$)의 가스비율을 나타내었다. 이를 통하여 $156{\times}156mm$ 대면적 결정질 실리콘 태양전지를 제작하여 17.2 %의 변환 효율을 나타내었다.

• 한국광학회지
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• 제29권5호
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• pp.204-214
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• 2018

LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.

• 한국세라믹학회지
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• 제50권3호
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• pp.206-211
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• 2013

The effect of a $WO_3$ or $Ga_2O_3$ addition on the densification, phase evolution, optical reflectance, and elastic and dielectric properties of $Y_2O_3$-doped AlN ceramics sintered at $1800^{\circ}C$ for 3 h is investigated. The investigated compositions of the additives are 4.5 wt% $Y_2O_3$ (YA), 3.5 wt% $Y_2O_3$-1.0 wt% $Ga_2O_3$ (YGA), and 3.5 wt% $Y_2O_3$-1.0 wt% $WO_3$ (YWA). $YAlO_3$ and $Y_4Al_2O_9$ form as the secondary phases in all of the investigated compositions, whereas $W_2B$ appears additionally in the YWA. In the YGA, Ga is detected in the AlN grains, indicating that the dissolution of $Ga_2O_3$ into the AlN lattice occurs. The addition of $WO_3$ blackens the specimen more significantly than that of $Ga_2O_3$ does. In all of the investigated specimens, the linear shrinkage and the apparent density are above 20 percent and in the range of 3.34-3.37 $g/cm^3$, respectively. The elastic modulus, Poisson's ratio, the dielectric constant, and the dielectric loss are in the ranges of 335-368 GPa, 0.146-0.237, 8.60-8.63, $2.65-3.95{\times}10^{-3}$, respectively. The sinterability and the properties of $Y_2O_3$-doped AlN ceramics are not much altered by the addition of $WO_3$ or $Ga_2O_3$.

• 한국초지조사료학회지
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• 제35권3호
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• pp.257-263
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• 2015

This study was conducted to assess the potential of using NIRS to accurately determine the chemical composition and fermentation parameters in fresh coarse sorghum and sudangrass silage. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been increasingly used as a rapid and accurate method to analyze the quality of cereals and dried animal forage. However, silage analysis by NIRS has a limitation in analyzing dried and ground samples in farm-scale applications because the fermentative products are lost during the drying process. Fresh coarse silage samples were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2500 nm, and the optical data were obtained as log 1/Reflectance (log 1/R). The spectral data were regressed, using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with first and second order derivatization, with a scatter correction procedure (standard normal variate and detrend (SNV&D)) to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The results of this study showed that NIRS predicted the chemical constituents with a high degree of accuracy (i.e. the correlation coefficient of cross validation ($R^2{_{cv}}$) ranged from 0.86~0.96), except for crude ash which had an $R^2{_{cv}}$ of 0.68. Comparison of the mathematical treatments for raw spectra showed that the second-order derivatization procedure produced the best result for all the treatments, except for neutral detergent fiber (NDF). The best mathematical treatment for moisture, acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP) and pH was 2,16,16 respectively while the best mathematical treatment for crude ash, lactic acid and total acid was 2,8,8 respectively. The calibrations of fermentation products produced poorer calibrations (RPD < 2.5) with acetic and butyric acid. The pH, lactic acid and total acids were predicted with considerable accuracy at $R^2{_{cv}}$ 0.72~0.77. This study indicated that NIRS calibrations based on fresh coarse sorghum and sudangrass silage spectra have the capability of assessing the forage quality control

• 한국초지조사료학회지
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• 제37권4호
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• pp.350-357
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• 2017

Near infrared spectroscopy (NIRS) is a rapid and accurate method for analyzing the quality of cereals, and dried animal forage. However, one limitation of this method is its inability to measure fermentation parameters in dried and ground samples because they are volatile, and therefore, respectively lost during the drying process. In order to overcome this limitation, in this study, fresh coarse haylage was used to test the potential of NIRS to accurately determine chemical composition and fermentation parameters. Fresh coarse Italian ryegrass haylage samples were scanned at 1 nm intervals over a wavelength range of 680 to 2500 nm, and optical data were recorded as log 1/reflectance. Spectral data, together with first- and second-order derivatives, were analyzed using partial least squares (PLS) multivariate regressions; scatter correction procedures (standard normal variate and detrend) were used in order to reduce the effect of extraneous noise. Optimum calibrations were selected based on their low standard error of cross validation (SECV) values. Further, ratio of performance deviation, obtained by dividing the standard deviation of reference values by SECV values, was used to evaluate the reliability of predictive models. Our results showed that the NIRS method can predict chemical constituents accurately (correlation coefficient of cross validation, $R_{cv}^2$, ranged from 0.76 to 0.97); the exception to this result was crude ash ($R_{cv}^2=0.49$ and RPD = 2.09). Comparison of mathematical treatments for raw spectra showed that second-order derivatives yielded better predictions than first-order derivatives. The best mathematical treatment for DM, ADF, and NDF, respectively was 2, 16, 16, whereas the best mathematical treatment for CP and crude ash, respectively was 2, 8, 8. The calibration models for fermentation parameters had low predictive accuracy for acetic, propionic, and butyric acids (RPD < 2.5). However, pH, and lactic and total acids were predicted with considerable accuracy ($R_{cv}^2$ 0.73 to 0.78; RPD values exceeded 2.5), and the best mathematical treatment for them was 1, 8, 8. Our findings show that, when fresh haylage is used, NIRS-based calibrations are reliable for the prediction of haylage characteristics, and therefore useful for the assessment of the forage quality.