매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Background : When surgeons plan mandible ortho surgery for patients with skeletal class III facial asymmetry, they must be consider the exact method of surgery for correction of the facial asymmetry. Three-dimensional (3D) CT imaging is efficient in depicting specific structures in the craniofacial area. It reproduces actual measurements by minimizing errors from patient movement and allows for image magnification. Due to the rapid development of digital image technology and the expansion of treatment range, rapid progress has been made in the study of three-dimensional facial skeleton analysis. The purpose of this study was to conduct 3D CT image comparisons of mandible changes after mandibular surgery in facial asymmetry patients. Materials & methods : This study included 7 patients who underwent 3D CT before and after correction of facial asymmetry in the oral and maxillofacial surgery department of Yeungnam University Hospital between August 2002 and November 2005. Patients included 2 males and 5 females, with ages ranging from 16 years to 30 years (average 21.4 years). Frontal CT images were obtained before and after surgery, and changes in mandible angle and length were measured. Results : When we compared the measurements obtained before and after mandibular surgery in facial asymmetry patients, correction of facial asymmetry was identified on the "after" images. The mean difference between the right and left mandibular angles before mandibular surgery was $7^{\circ}$, whereas after mandibular surgery it was $1.5^{\circ}$. The right and left mandibular length ratios subtracted from 1 was 0.114 before mandibular surgery, while it was 0.036 after mandibular surgery. The differences were analyzed using the nonparametric test and the Wilcoxon signed ranks test (p<0.05). Conclusion: The system that has been developed produces an accurate three-dimensional representation of the skull, upon which individualized surgery of the skull and jaws is easily performed. The system also permits accurate measurement and monitoring of postsurgical changes to the face and jaws through reproducible and noninvasive means.
This study proposes a distributed parallel processing system, called the Fast Analysis System for remote sensing daTa(FAST), for large-scale satellite image processing and analysis. FAST is a system that designs jobs in vertices and sequences, and distributes and processes them simultaneously. FAST manages data based on the Hadoop Distributed File System, controls entire jobs based on Apache Spark, and performs tasks in parallel in multiple slave nodes based on a docker container design. FAST enables the high-performance processing of progressively accumulated large-volume satellite images. Because the unit task is performed based on Docker, it is possible to reuse existing source codes for designing and implementing unit tasks. Additionally, the system is robust against software/hardware faults. To prove the capability of the proposed system, we performed an experiment to generate the original satellite images as ortho-images, which is a pre-processing step for all image analyses. In the experiment, when FAST was configured with eight slave nodes, it was found that the processing of a satellite image took less than 30 sec. Through these results, we proved the suitability and practical applicability of the FAST design.
대부분의 지형정보획득을 위한 영상에는 RGB, 근적외선, 열영상이 주로 사용된다. 이 멀티밴드영상은 위성이나 유인항공기에 탑재되어 획득되고 있으나 주기해상도, 비용, 공간해상도, 그리고 구름의 영향 등으로 사용자를 만족시키기 어렵다. 자동항법UAV에 적합한 페이로드와 콘트롤러를 개발한다면 원하는 시간과 주기로 고해상도 멀티밴드영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 멀티밴드 영상획득을 위한 센서와 페이로드의 개발을 통해 저가의 고해상 영상획득시스템을 구축하고 이를 이용하여 geo-referencing data와 함께 RGB, NIR과 열영상을 획득하였다. 획득한 RGB영상으로 정사모자익영상을 제작하여 검사점에 대한 위치정확도를 분석한 결과 수평좌표에서 0.181m, 수직좌표에서 0.203m의 편차를 얻을 수 있었다. 이는 1:1,000~5000수치지도제작과 소규모지역에 대한 원격탐측이 가능한 공간정확도를 만족하므로 페이로드의 활용성을 검증할 수 있었으며 활용이 기대된다.
Recently, a large number of new screen-film systems have become available for use in diagnostic radiology. These new screens are made of materials generally known as rare-earth phosphors which have high x-ray absorption and high x-ray to light conversion efficiency compared to calcium tungstate phosphors. The major advantage of these new systesms is reduction of patient exposure due to their high speed or high sensitivity. However, a system with excessively high speed can result in a significant degradation of radiographic image quality. Therefore, th speed is important parameters for users of these system. Our aim of in this was to determine accurately and precisely the absolute speed and relative speeds of both new and conventional screen-film system. We determined the absolute speed in condition of BRH phantom beam qulity and the relative speed were measured by a split-screen technique in condition of BRH and ANSI phantom beam qulity. The absolute and the relative speed were determined for 8 kinds of screen-4 kinds of film in regular system and 7 kinds of screen-7 kinds of film in ortho system. In this study we could know the New Rx, T-MAT G has the highest film speed, also know Green system's stndard deviation of relative speed larger than blue system. It was realized that there were no relationship between the absolute speed and the blue system. It was realized that there were no relationship between the absolute speed and the relative speed in ortho or regular system.
본 연구의 목적은 홍수범람 시에도 침수상황의 파악이 가능한 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 안성천 농촌유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 분석에 사용된 영상은 안성천유역에 1998년 8월 9일에 발생한 홍수피해시기를 중심으로 홍수 전, 직후, 후의 세 시기 영상을 선정하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 실시한 후, 세 영상의 RGB 합성방법을 실시한 결과 침수된 지역의 공간적 위치를 파악할 수 있었으며, 영상간의 연산방법인 Ratio 방법을 적용하여 보다 정확한 침수영역을 추출할 수 있었다. 침수지역은 성환천과 학정천의 합류지점 부근의 농경지로 추정할 수 있었으며, 침수영역은 하천으로부터 도로 및 농로의 경계까지 진행되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 농촌지역의 소규모로 산재하여 발생한 침수지역의 자료를 작성하고, 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
항공영상의 활용도가 높아짐에 따라 전통적인 항공사진측량 절차뿐만 아니라 무인항공사진측량 절차를 적용한 다양한 소프트웨어가 제공되고 있다. 기존에는 소규모 영역을 촬영한 영상에 대해서 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어를 사용하였으나 최근에는 항공사진측량용 카메라를 이용하여 촬영한 대규모 영역에 대해서도 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어가 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구는 대용량 항공영상을 이용하여 항공사진측량 절차와 무인항공사진측량 절차로 각각 정사영상을 생성하고 정성적, 정량적인 비교를 통해서 두 절차의 특징을 비교하였다. 연구대상지역의 실험을 통해서 정사영상 생성 시 수치표면모델을 이용하는 방법 보다 3차원 메시를 이용하는 것이 건물의 기복변위를 효과적으로 제거하는 것을 알 수 있었다.
연속된 쇄파 파봉선 끝단사이로 발달하는 이안류를 수리실험을 통해 재현하고 입사파 지속시간의 변화에 따른 이안류 발달 특성을 정사보정 영상을 통해 관찰하였다. 서로 다른 두 협각의 파랑 중첩에 의해 생성되는 벌집구조 파를 재현하는 대신에 조파장치를 횡방향 두 그룹으로 나누어 역 위상으로 구동시켜 규칙파를 조파하므로 유사 벌집구조 파형을 생성하여 실험을 수행하였다. 수리 실험에서 재현된 이안류의 생성과 발달 과정을 관찰하기 위해 정사보정 영상기반 입자 추적 기법을 사용하였으며, 이를 통해 이동거리와 속도를 관측하였다. 연속된 쇄파선 끝단이 해안으로 입사하여 이안류가 생성되지만, 이안류가 생성된 후 파랑이 더 이상 입사되지 않아도 상당시간 동안 이안류가 발달하여 입자들이 외해로 이동하는 것을 확인하였다.
수치위성영상을 활용한 3차원 영상정보의 생성에는 수치지형표고자료, 정사영상, 그리고 지형지물의 3차원 위치자료가 필수적 인 요소가 된다. 본 연구에서는 입체해석도화 방식으로 수행되던 지형지물의 3차원 위치자료 추출과정을 수치사진측정 기술로 전환하도록 시도하였다. 이 과정을 위해 정사영상 생성에 의한 방법 및 입체영상 형성과 입체관측원리를 이용하여 스테레오 위크스테이션 상에서의 지형지물 위치자료 추출 기법을 연구하였다. 또 한, 각 과정에 대한 프로그램을 개발하고, SPOT위성영상을 기준영상으로 활용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 추출된 자료의 위치정확도를 분석하여, 수치사진측정 기술에 의해 지도제작시 위치정확도 요구조건을 만족하는 지형지물 3차원 위치자료의 추출가능성을 입증하였다.
도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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