기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.
Background: 최근 제안된 조기위암에 대한 미세침습 치료법은 내시경점막하박리술(endoscopic submucosal dissection, ESD)혹은 종양 부위를 전층 절제(endoscopic full-thickness gastric resection, EFTGR)을 통해 위 절제를 최소화하고 동시에 복강경을 통해 감시림프절 절제(sentinel lymph node dissection, SLND)를 시행함으로써 그 가능성을 제시했었고, 이들을 각각 ESN (endoscopic submucosal dissection with laparoscopic sentinel lymph node dissection), Hybrid-NOTES (endoscopic full-thickness gastric resection with laparoscopic sentinel lymph node dissection)라고 명명하였다. 본 고에서는 림프절 전이 위험성이 높은 조기위암에 대해 이 두 치료법을 시행받은 환자들의 장기 추적 결과를 평가하고자 한다. Methods: 이 후향적 연구는 2009년 1월부터 2013년 5월 중에 ESN 혹은 Hybrid-NOTES를 시행받은 환자들이 포함되었다. Results: 총 42명의 환자들이 연구에 포함되었고, ESN 21명, Hybrid-NOTES 21명이 각각 등록되었다. ESN을 시행받은 21명 중 4명, Hybrid-NOTES를 시행받은 5명은 이 미세침습수술 후 추가 수술을 받아야 했다. 아직까지 이 수술 후 사망 환자는 없지만 ESN을 시행받은 1명의 환자에서 림프절 전이가 발견되어 항암치료를 받고 있다. Conclusion: 조기위암의 미세침습 수술인 ESN 혹은 Hybrid-NOTES는 좋은 장기 추적 결과를 보여주었다. 이 방법들은 향후 림프절 전이 위험성이 높은 조기위암에서 ESD와 gastrectomy 사이에 속한 환자들에게 좋은 치료법이 될 수 있을 거라고 생각된다.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
2020년부터 시작된 신기후체제와 관련하여 파리협정 장기온도 목표를 위해 국가결정기여와 격년투명 보고서 제출이 요구된다. 기후변화에 관한 정부간 협의체에서 정의하는 토지이용·토지이용변화 및 임업에서 습지생태계는 탄소흡수원이나 국내 온실가스 인벤토리(Inventory) 산정에서 침수지로 지목 통계하여 배출원으로 보고되었다. 본 연구는 C-band 레이더 영상을 활용한 내륙 습지 토지이용 유형 세분화 및 변화량 산정을 진행하여 온실가스 인벤토리 산정 고도화에 기여하고자 한다. 연구지역은 국내 내륙습지 보전지역과 람사르(Ramsar) 습지로 지정된 운곡 습지이다. 활용 자료는 풍수기와 갈수기를 포함하는 24시기 Sentinel-1 위성 영상, 항공정사영상, 내륙습지 공간정보, 드론 촬영 영상이다. 이를 활용하여 침수지역과 비침수지역 구분, 침수지의 시계열적 공간 변화 정량화, 침수 지역의 최대·최소 면적을 차분한 변화 면적을 확인하였다. 변화 면적이 크게 산정된 지역을 대상으로 풍수기와 갈수기 두 시기 드론 촬영을 실시하였다. 습지의 침수지역 면적산출 및 시계열적 정량화는 국가 온실가스 인벤토리 고도화의 기초자료로 활용이 가능하다.
이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.
인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.
목적: 조기 위암의 경우 림프절 정이의 빈도가 $2\∼20\%$로 낮고 따라서 수술 범위를 최소화하려는 경향이 있다. 게다가 조기 위암의 경우 림프절 절제술의 적절한 범위 선택에 여러 의견들이 있는 상황이다. 본 연구는 위암의 경우 감시 림프절 및 하나의 림프절 전이가 있는 증례를 분석하여 림프절 절제술의 최소 범위를 찾고자 하는데에 있다. 대상 및 방법: 연세대학교 의과대학 외과학교실에서 2000년부터 2002년까지 치료적 위절제술 및 D2 림프절 절제술을 시행받은 78명의 환자를 대상으로 감시 림프절을 평가 하였다. 개복술후 25 mg의 indocyanine green을 5 ml의 생리 식염수에 혼합하여 원발 종양부위의 장막하층에 주입하여 5분 이내에 염색된 모든 림프절을 표시하였다. 또한 연세대학교 의과대학 외과학 교실에서 1997년부터 2001년까지 치료적 위절제술을 시행받은 환자중 하나의 림프절 전이를 보인 141명을 분석하였다. 결과: 감시 림프절을 평가한 78명의 환자 중 69명($88.5\%$)에서 감시 림프절이 확인되었고, 그중 60명($87\%$)의 환자에서 감시 림프절은 위주위 제1군 림프절에서 발견 되었으나 9명($13\%$)의 경우에서는 제2군 림프절에서 감시 림프절이 확인 되었다. 하나의 림프절 전이를 보인 141명의 전이 림프절의 해부학적 위치를 분석한 결과 125명($88.6\%$)에서는 위주위 제1군 림프절로 전이가 있었고 16명($11.4\%$)에서는 제2군 림프절로 전이를 하였다. 결론: 따라서 D1 림프절 절제술을 시행할 경우 위암에 있어서 조기 전이를 놓칠 수 있으며, 만약 림프절 절제술이 필요한 경우에 있어서는 D2 림프절 절제술이 최소 수술 범위라 할수 있겠다.
유방암 환자의 감시림프절 생검을 위하여 현재 방사성동위원소와 blue dye를 이용한 감시림프절 매핑(Mapping)이 선행되고 있다. 현재 모든 환자에 대하여 일괄적인 검사방법이 적용되므로 환자의 유방의 크기나 비만도와 같은 특성이 고려되지 않아 림프절의 흐름이 느린 환자의 경우, 림프절을 충분히 형성하지 못한 채 검사가 종료되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 환자의 신체적 특성인 체질량지수와 유방의 크기에 따른 림프액의 속도차이를 관찰하였다. 이를 통해 방사성동위원소를 이용한 유방의 감시림프절 신티그래피 에서 환자의 특성을 고려한 최적의 검사시간을 도출하는데 목적을 두었다. 본 연구는 2011년 10월부터 2011년 12월까지 수술직전 유방의 감시림프절 신티그래피를 시행한 100명(여성 100명, 평균연령 $50.34{\pm}10.26$)를 대상으로 하였다. 장비는 감마카메라 Forte (Philips Medical Systems, Nederland B.V.)를 사용하였으며, 방사성의약품은 $^{99m}Tc$-Phytate 18.5 MBq, 0.5 ml를 피내주사하였다. 먼저 80명의 환자를 대상으로 기존의 5분 검사방법대신 충분히 림프절을 형성할 때까지 시간의 제한 없이 영상을 획득하였다. 이를 통해 환자의 유방크기와 체질량지수 별 그룹을 나누어 평균 검사시간을 구하였다. 이 결과를 바탕으로 검사시간을 변화시킨 변형 유방 림프신티그래피를 20명의 환자에게 시행하여 유용성을 확인하였다. 80명의 대상 중 유방의 크기에 따른 평균 검사시간은 A그룹 2.48분, B그룹 7.69분, C그룹 10.43분이었다. 80명의 대상 중 체질량지수에 따른 평균 검사시간은 저 체중 1.35분, 표준 2.56분, 과 체중 5.62분, 비만 15분이었다. 앞서 얻어진 정보를 바탕으로 각 그룹별 적절한 검사시간을 적용하여 검사를 시행하였다. 결과는 20명 중 성공평가를 받은 경우는 17회 실패평가를 받은 경우는 3회로 총 85% 성공률을 나타내었다. 유방의 크기와 체질량지수에 따른 총 검사 시간은 체질량지수가 높을수록, 유방의 크기가 클수록 증가하였으며, 얻어진 정보를 바탕으로 기존 검사방법에서 검사시간만을 변화시킨 변형 유방 림프신티그래피를 적용하였을 때 대부분의 경우 검사시간 내 림프절을 형성할 수 있었다. 이를 통해 모든 환자에게 일괄적으로 적용하던 검사방법보다 개인의 신체적 특성을 고려한 적절한 검사시간을 각각 다르게 적용하였을 때 검사에서 높은 성공률을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 다중선형회귀모형을 활용하여 금강 유역 상류에 위치한 용담댐 유역의 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 6일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 사용하여 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정 모형의 검증자료로 TDR로 측정된 6개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행 강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. 다중선형회귀모형은 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 독립변수의 증감에 따른 상관성 분석을 진행하였다. 산정된 토양수분은 결정계수(R2)와 평균제곱근오차(RMSE)를 활용하여 검증하였다. 초지 지역에서 후방산란계수만을 이용한 토양 수분 산정 결과 R2가 0.13, RMSE가 4.83%으로 나타났으며 선행강우를 5일까지 사용했을 경우 R2가 0.37, RMSE가 4.11%로 상관성이 상승하는 모습을 보였다. 이 때, 토양수분의 계절별 변동성과 감소 패턴의 반영을 위해 무강우누적일수의 적용과 계절별 회귀식을 작성한 결과 R2가 0.69, RMSE가 2.88%로 상관성이 크게 상승하였다. SAR 기반 토양수분 추정 시 선행강우 및 무강우누적일수의 활용이 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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