2011년 태국 차오프라야 강 유역($160,813km^2$)에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 태국 홍수는 2011년 7월 말부터 3개월간 내린 집중호우로 중부지방에 50년 만에 최악의 자연재해를 맞이하였다. 태국 북쪽 지역에서 난 강과 핑 강의 범람을 시작으로 태국 중앙 지역을 흐르는 차오프라야 강의 수위는 상류의 홍수가 하류로 내려옴에 따라 범람하여 수도 방콕까지 침수되었다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 이용하여 태국 차오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500 m 해상도인 MODIS product MOD09 (Surface Reflectance) 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수 (EVI; Enhanced Vegetation Index), 지표수분지수 (LSWI; Land Surface Water Index))와 DVEL지수 (Difference Value between EVI and LSWI)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련지역을 정보화 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.
분광타원법을 이용하여 PDP용 ITO박막의 광학상수 및 패턴을 분석하였다. ITO 박막의 광물성은 로렌쯔 진동자 모델을 사용하고 ITO의 패턴에 의한 효과는 전체빔이 ITO와 유리기층을 덮는 면적비 가중치를 가진 반사율 평균방법으로 반영시켰다. PDP 다층박막을 구성하고 있는 유리기층 위의 ITO박막 패턴이 타원데이터에 미치는 영향을 분석하여 ITO가 패턴에서 차지하는 면적비를 결정하였다. 측정된 분광타원데이터에 최적맞춤한 ITO의 상대면적값이 예측값과 보이는 차이를 검토함으로써 분광타원법을 사용한 ITO패턴분석의 한계와 이를 극복하는 방법을 제시하였다.
BIPV (Building Integrated Photovoltaic) supplemented the minimum area problem required when installing existing solar modules. However, in order to apply it to buildings, research was needed to increase the aesthetics of solar modules and use them as a design. Accordingly, modules with color applied to the entire surface of the photovoltaic module were being developed, but there was a disadvantage of low power. Therefore, by dividing and bonding the cell strips, it was possible to improve the output power by applying a shingled technology in which other divided cells overlap in a busbar region where light couldn't be received. Shingled technology was advantageous for color modules because the front busbar part that degrades aesthetics was removed. In this research, four color shingled solar modules (Green, Yellow, Blue, Gray) were manufactured and power degradation was analyzed by measuring transmittance and reflectance. Gray color had 80.83% transmittance, which was 31.31% higher than Yellow, resulting in a power difference of 4.45 W.
Three wildfires severely damaged local towns and forests in Gangwon-do, South Korea in 2019 April 4-5. Local hydrological regime could be greatly altered by the wildfires, therefore it is important to assess its damage (e.g. area and severity) and also resultant changes in hydrological fluxes. We retrieved the Normalized-Burned Ratio (NBR) index using remote-sensing data (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 500-m 8-day surface reflectance data), and delineated the damaged-area based on the difference in the NBR (dNBR) before and after the wildfires. We then estimated changes in the annual evapotranspiration (AET) in 2019 using the MODIS evapotranspiration data (500-m 8-day). It was found that the damaged-area of the three wildfires was 29.50 km^2 in total, which take up 1.00-6.19% area of five catchments. It was estimated that the AET would be decreased as 0.05-1.56% over those five catchments, as compared to the pre-fire AET (2004-2018). The impact of the wildfires on the catchment AET was less severe than expected (i.e. up to 1.56%) mostly because two big wildfires were distributed across two catchments respectively (i.e. four catchments for the two wildfires) and the other wildfire was small and not severe. This study highlights the importance of assessing the area and severity of a wildfire when estimating its impact on the local hydrological cycle.
This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.
원격탐사영상의 기상조건과 계절에 따른 모의는 영상 전처리 단계 중 대기보정 알고리즘의 역방향 구현을 통해 수행될 수 있다. 본 연구는 상용 원격탐사영상처리 프로그램에서 제공되는 대기보정기능으로 보정된 Landsat영상을 특정기상조건이 고려된 대기보정 이전 상태로 모의하는 방법을 실험하였다. 실험에 적용한 방법은 Forster 알고리즘(1984)과 6S RTM (Radiative Transfer Model) 이고, 모의된 결과영상을 특정기상조건의 원영상과 비교하여 일치성을 분석하였다. 6S RTM을 적용한 결과가 Forster 알고리즘보다 일치성이 높았고, 결과연구대상지역 영상으로 모의영상을 제작한 결과, 원영상과의 평균 RMSE of DN difference가 9.35이고, 평균 $R^2$는 0.7이였다. 결과적으로 참조 영상과 계절이 동일하고 시기가 유사한 모의영상 생성 시 실용적 활용 가능성을 입증하였다.
The purpose of this study is to investigate consumer needs, image sensibility and preference of bedding fabric according to size and spacing of dot pattern. 18 kinds of dot pattern fabrics were designed with different diameters(6, 8, 10cm) and distances(4, 7, 10cm) in regular arrangement of diamond figure. The subjects were 162 male and female university students. The data were analyzed by SPSS 24.0. Fabrics were assessed subjectively using a 5-point scale 17 consumer needs and 33 sensory descriptors. The most consumer's needs for bedding fabric was shown to be functionality of bedding including hygiene, touch, warmth, ease of washing and management, air permeability, and hygroscopicity. The other parameters of consumer's needs were shown to be physical property and design parameter. The results of analysis of the dimension of image sensibility for fabrics with different size and spacing of dots are derived from six factors including joyfulness, coziness, uniqueness, charm, femininity, and complexity. As a result of analysis of preference with fabric kinds, there was a significant difference in preference with fabrics. The preferred fabrics were characterized by the pattern and the base fabric being striking three-dimensionally with 1/3 twill and 3/1 twill fabric. Sensory descriptors related to joyful image and unique image were analyzed as evaluation terms that can distinguish the preferences of fabrics. Correlation analysis showed the fabrics are preferred as the difference in luminance and reflectance between the base and pattern of the fabric become larger and the spacing of patterns become closer.
Ghavami-Lahiji, Mehrsima;Firouzmanesh, Melika;Bagheri, Hossein;Jafarzadeh Kashi, Tahereh S.;Razazpour, Fateme;Behroozibakhsh, Marjan
Restorative Dentistry and Endodontics
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제43권2호
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pp.26.1-26.12
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2018
Objective: The purpose of this study was to investigate the degree of conversion (DC) and mechanical properties of a microhybrid Filtek Z250 (3M ESPE) resin composite after aging. Method: The specimens were fabricated using circular molds to investigate Vickers microhardness (Vickers hardness number [VHN]) and DC, and were prepared according to ISO 4049 for flexural strength testing. The initial DC (%) of discs was recorded using attenuated total reflectance-Fourier transforming infrared spectroscopy. The initial VHN of the specimens was measured using a microhardness tester under a load of 300 g for 15 seconds and the flexural strength test was carried out with a universal testing machine (crosshead speed, 0.5 mm/min). The specimens were then subjected to thermocycling in $5^{\circ}C$ and $55^{\circ}C$ water baths. Properties were assessed after 1,000-10,000 cycles of thermocycling. The surfaces were evaluated using scanning electron microscopy (SEM). Data were analyzed using 1-way analysis of variance followed by the Tukey honest significant difference post hoc test. Results: Statistical analysis showed that DC tended to increase up to 4,000 cycles, with no significant changes. VHN and flexural strength values significantly decreased upon thermal cycling when compared to baseline (p < 0.05). However, there was no significant difference between initial and post-thermocycling VHN results at 1,000 cycles. SEM images after aging showed deteriorative changes in the resin composite surfaces. Conclusions: The Z250 microhybrid resin composite showed reduced surface microhardness and flexural strength and increased DC after thermocycling.
A tobacco ripeness grading meter was designed and constructed using the color sensor, its performance was evaluated. A degree of ripeness grading of a leaf is very closely related to the measured tobacco leaf color. Measuring the small amount of the reflectance precisely depends on the apparatus including color sensor, light source, detector sensitivity, and geometric characteristics of appratus. To analyze and minimize the variational effects, experiments to select the proper condition were performed. Because of the combined effect mentioned above, the system has some variation on its response. Basis on the results of the experiments, prototype was developed and interfaced to a computer system. The main components of prototype included a tungsten lamp as a light source, Amorphous full color sensor with three filters, regulated D.C. power supply, OP - AMP(741 TC) for amplification, AR - B3001 board for interfacing to a computer with analog to digital conversion, and a compatible IBM PC XT computer. The experimental results of the developed ripeness tobacco leaf measurement system are summarized as following: [1] The output readings of ripeness grade meter for tobacco leaf, which is based on harvesting time, showed the apparent difference in variety of different quality. It was considered suitable that three filters(red, green, blue) in Amorphous full color sensor could be used in four different ripeness degree measurement of tobacco leaf. [2] The output readings of ripeness grade meter for tobacco leaf, which is based on government procurement, showed apparent difference in variety of different quality. Tobacco leaf varieties to stalk position are divided into tips, leaf, cutters, and primings, It is considered suitable that only red filter in the sensor could be used to classify the grade of tobacco leaf within the same kind tobacco stalk. However, the ripeness grade meter was not adequate to classify all the tobacco grades in the four different tobacco leaves.
The NDVI (Normalized difference vegetation index) is used as indicators of crop growth situation in remote sensing. To measure or validate the NDVI, reliable NDVI sensors have been needed. We tested new fixed-field NDVI sensor, "SRS (Spectral Reflectance Sensor)" developed by Decagon Devices, during Kimchi cabbage growing season at the cultivation area located in Gochang, Gangneung and Taebaek in Korea from 2014 to 2015. The diurnal variation of NDVI measured by SRS (SRS NDVI) showed a slight ${\cap}$-profile shape and was affected by water on the sensor surface. This means that SRS NDVI around noontime is resonable, except rainy day. Comparisons were made between the SRS NDVI and NDVI of used widely mobile sensor (Cropcircle NDVI). The comparisons indicate that SRS NDVI are close to Cropcircle NDVI (R=0.99). SRS NDVI time series displayed change of the plant height and leaf width of Kimchi cabbage. An obvious exponential relationship is found between SRS NDVI and the plant height ($R^2{\geq}0.92$) and leaf width ($R^2{\geq}0.92$) of Kimchi cabbage. Thus, SRS NDVI will be used as indicator of crop growth situation and a very powerful tool for evaluation of remote sensing NDVI estimates and associated corrections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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