현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
광학 위성영상의 경우 기상조건의 영향을 많이 받기 때문에 연속적인 데이터 취득과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 영상 획득률이 상대적으로 낮은 광학 위성영상의 단점을 보완하기 위해 SAR 위성영상과 광학 위성영상을 활용하여 다양한 자연재난에 대해 효율적인 재난관리의 가능성을 북한 황강댐 수표면적 분석사례를 통해 제시하였다. 위성영상 수집기간은 2016년 1월부터 2017년 7월까지 획득된 자료로 SAR 위성영상은 Sentinel-1을, 광학 위성영상은 Landsat-8을 획득하여 분석하였다. 이때 수증기, 구름 등 기상조건에 의해 Landsat-8을 획득하지 못한 부분은 Sentinel-1으로 대체하여 분석하였다. 그 결과, 2016년 5월 19일자 관측된 황강댐의 만수위 당시 수표면적과 2017년 7월 18일에 관측된 황강댐의 수표면적이 유사하여 방류위험성이 있어 상시 모니터링이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 Sentinel-1와 Landsat-8을 활용하여 효율적인 재난관리를 보여주는 사례를 통하여 선제적인 재난관리에 활용성을 보여준다.
목적: 조직 검사에서 유방암으로 확진된 환자 15명 (평균 연령 50.4세)을 대상으로 수술 전에 시행한 유방림프신티그라피(lymphoscintigraphy)와 수술 중 감마프로우브를 이용하여, 림프관 유입형태 및 전초림프절(sentinel lymph node)을 찾아, 전초 및 액와림프절을 각각 절제, 생검하여, 전초 림프절의 림프신티그라피 발현율, 전초림프절 전이와 액와림프절 전이의 상관 관계 등을 보고자 하였다. 대상 및 방법: 환자의 임상병기는 병기 I-II 이었고, 4례에서 액와림프절이 촉지되었다. 침습성 관암 13명, 수질암 및 포도당 풍부암이 각각 1명씩이었다. 유방림프신티그라피는 다음과 같이 시행하였다. 방사성의약품 Tc-99m antimony sulfide colloid $30{\sim}37MBq$을 총 0.4 ml 용량으로 만들어, 원발 종괴에서 $2{\sim}3mm$ 떨어진 위치의 12, 3, 6, 9시 방향에 각각 0.1 ml를 피내 주사하고 약 2분 동안 마사지하였다. 저에너지, 고해상도 평행 조준기를 이용하여 초기 동적 영상(10 sec/frame)을 10분간 시행하였으며, 이어서 5분 간격으로 $30{\sim}60$분에 걸쳐 초기 정적영상을 얻었고, 주사 후 2시간에 지연영상을 획득하였으며, 각각의 영상을 비교하여 전초림프절과 유입 림프관을 확인하였다. 유방림프신티그라피검사가 끝나면 즉시 수술실로 옮겨 전초림프절이라고 판독된 부위를 감마프로우브로 찾아 림프절의 계수와 배후 방사능을 측정하였고, 이 부위를 절개하여 조직을 떼어내 표지하고 생검하였으며, 그 외에 배후 방사능보다 높은 계수를 보인 부위가 있으면 따로 표지하여 조직 검사를 하였다. 모든 환자에서 원발 종양의 절제술과 액와림프절 절제술을 시행하였다. 결과: 전체 환자 15명 가운데 14명에서 유방림프신티그라피 및 수술 중 감마 프로우브로 전초림프절이 발견되었다(전초 림프절 검출율: 93.3%). 유방림프신티그라피로 발견된 평균 전초림프절수는 $2.47{\pm}2.00$개였으며, 감마프로우브를 이용하여 수술로 절제된 평균 전초림프절 수는 $2.36{\pm}1.96$개였다. 초기 동적 유방림프신티그라피에서 전초림프절로 유입되는 림프관이 총 15명 중 3명에서 관찰 할 수 있었으며(20%), 3명에서는 전초림프절이 2시간 지연 영상에서만 발견되었다(20%). 유방림프신티그라피에서 전초림프절이 나타난 시간은 평균 $33.4{\pm}48.4$분이었다. 전초림프절의 조직 생검 결과 14명 가운데 7명의 전초림프절에서 전이 소견이 관찰되었고(50%), 이 중 5명 환자의 액외림프절에서 전이가 보였다(예민도: 71.2%). 그러나 전초림프절에 전이가 있었던 7명 가운데 2명은 액와림프절에서 전이 소견은 관찰되지 않았다. 전초림프절에 전이가 없었던 7명 환자에서는 모두 액와림프절에서도 전이 소견을 관찰 할 수 없었다(특이도: 100%). 유방림프신티그라피 및 수술 중 감마프로우브로 전초림프절을 발견 할 수 없었던 1명에서 액와절제술 후 액와림프절 조직에서 림프절에 전이가 관찰되었다. 결론: 따라서 유방암 환자에서 유방림프신티그라피와 수술 중 감마프로우브를 이용한 전초림프절 생검은 액와림프절 전이 평가에 있어 높은 예민도와 특이도를 나타내므로 불필요한 액와림프절 절제술을 줄이는데 도움이 될 것이다.
이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8-10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링(resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867-0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813-0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2-2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.
본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 기반의 식생을 고려하는 후방산란모델 Water Cloud Model (WCM)을 활용한 토양수분 산정 연구를 수행하였다. 금강 상류의 용담댐유역을 포함한 40 × 50 km2 영역의 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) 영상을 수집하여 연구에 활용하였다. WCM의 식생변수로는 Sentinel-1 기반의 식생지수 RVI (Radar Vegetation Index), 탈분극비(Depolarization Rario, DR)와 Sentinel-2 기반의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. WCM의 정모델링(forward modeling)은 토양수분과 후방산란계수의 특성이 유사한 3개 Group으로 나누어 수행하였다. 토양수분과 후방산란계수의 선형적인 관계가 명확할수록 Group의 모의 성능이 더 높게 나타났으며, 식생지수 별로는 NDVI, RVI, DR 순으로 정확도가 높았다. 토양수분을 모의하기 위해 모의된 후방산란계수를 반전(inversion)하였으며, 모의 성능은 정모델링 결과와 비례하였다. WCM 모의의 오류는 실측 후방산란계수 기준 약 -12dB를 기점으로 증가하는 양상을 보였다.
연구목적: 본 연구에서는 Sentinel-1 위성이 촬영한 영상을 활용하여 천안지역 저수지의 저수량을 추정하는 모형을 개발하였다. 연구방법: 총 3개의 저수지를 대상으로 연구를 진행하였으며, 3개 저수지 모두 수위가 계측되고 있는 소규모 저수지이다. Sentinel-1 영상의 전 처리는 유럽항공우주국(ESA, European Space Agency)에서 배포한 SNAP을 활용하였으며, 임계치 분류 방식에 의해 수체를 구분하여 저수면적을 추정하였다. 추정한 저수면적에 대해서는 인공위성이 촬영한 날짜와 동일한 날짜에 드론으로 촬영하여 저수면적을 비교하였다. 저수지 저수면적을 추정한 것과 관측유량 자료와의 관계식을 도출하여 저수량 추정모형을 구축하였다. 연구 결과 및 결론: 위성영상분석을 통해 추정한 저수량 값은 실제 계측자료와 유사한 값을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 여름철 저수지의 녹조, 부착돌말류 등으로 인해 저수면적의 과소 추정과 위성영상 해상도로 인한 저수면적이 10,000㎡ 이하인 저수지는 위성영상으로는 탐지가 어려운 문제점이 존재하는 것을 확인하였다.
Effective communicable disease surveillance systems are the basis of the national disease prevention and control. Following the increase in emerging and re-emerging infectious diseases since late 1990s, the Korean government has strived to enhance surveillance and response system. Since 2000, sentinel surveillance, such as influenza sentinel surveillance, pediatric sentinel surveillance, school-based sentinel surveillance and ophthalmological sentinel surveillance, was introduced to improve the surveillance activities. Electronic reporting system was developed in 2000, enabling the establishment of national database of reported cases. Disweb, a portal for sharing communicable disease information with the public and health care workers, was developed. In general, the survey results on usefulness and attributes of the system, such as simplicity, flexibility, acceptability, sensitivity, timeliness, and representa-tiveness, received relatively high recognition. Compared to the number of paid cases of national health insurance, reported cases by national notifiable disease surveillance system, and various sentinel surveillance system, the result of the correlation analysis was high. According to the research project conducted by KCDC, the reporting rate of physicians in 2004 has also greatly improved, compared with that in 1990s. However, continuous efforts are needed to further improve the communicable disease surveillance system. Awareness of physicians on communicable disease surveillance system must be improved by conducting education and information campaigns on a continuous basis. We should also devise means for efficient use of various administrative data including cause of death statistics and health insurance. In addition, efficiency of the system must be improved by linking data from various surveillance system.
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
토양수분은 수문 및 기상 현상의 주요 요인으로 가뭄, 홍수 및 범람과 같은 자연 재해와 관련이 깊은 인자이다. 이러한 토양수분의 관측 기술 중 위성 데이터를 활용한 원격탐사 기술은 광범위한 지역의 관측이 용이하고 지점이 아닌 공간 데이터를 제공하는 장점을 지니고 있어 토양수분의 관측에 유리하다. 특히 높은 해상도의 위성기반 토양수분 데이터는 토양수분의 변동성이 큰 지역의 수문, 기상학적 현상을 보다 자세히 분석할 수 있게 해주며 가뭄 및 범람과 같은 수자원 관련 재해를 정확하게 분석하는데 요구된다. 이로 인해 최근 Sentinel-1 위성에서 운용중인 Synthetic Aperture Radar(SAR) 데이터를 이용한 매우 높은 공간해상도(10m~1km)를 지니고 있는 토양수분데이터 생산에 관한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 Sentinel-1 위성을 이용한 토양수분 데이터 복원에 관한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 파주 감악산 설마천 유역에서의 Sentinel-1 위성의 SAR 데이터를 이용한 고해상도 토양수분 데이터를 복원하고자 한다. 파주 설마천 유역은 감악산 일대로 경사가 심하고 식생이 두터운 산악지형이다. SAR를 이용하여 산지에서 신뢰성 있는 토양수분 자료를 복원하기 위해서는 가장 큰 오차의 원인으로 작용하는 경사와 식생을 고려하여야 한다. 먼저 표면 경사의 영향의 경우 SAR 센서의 레이더 입사각과 수치 표고 모델을 이용하여 고려하고자 한다. 다음 과정으로 표면 경사가 고려된 Sentinel-1 데이터의 후방산란계수와 Landsat-8 데이터 및 지점 토양수분 데이터를 이용하여 식생에 따른 후방산란계수의 거동을 Water Cloud Model을 이용하여 분석하였다. Water Cloud Model은 토양위의 식생의 수분이 후방산란계수에 혼동을 주는 구름과 같이 작용한다고 가정하고 식생수분을 후방산란계수와 레이더 입사각 및 식생지수를 통해 계산하는 모델이며 이를 이용하여 토양수분 복원에 있어 식생의 영향을 제거하고자 하였다. 이를 통해 식생과 표면 경사를 고려하여 복원된 토양수분 데이터를 설마천 유역의 지점 데이터와 비교 분석하고 다른 위성기반 토양수분 데이터 및 강우 데이터를 이용하여 평가하였다. 본 연구결과를 통해 한반도 산지에서의 SAR 데이터를 이용한 토양수분 복원 기술의 기초가 마련될 것이며 이를 통해 산지가 대부분인 한반도의 토양수분 거동을 이해하는데 유용한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구 이후에는 연구결과분석을 통한 산지에서의 고해상도 토양수분 복원 알고리즘을 분석, 보완하고 한반도에서의 SAR 기반 토양수분 데이터의 정확도를 높이는 연구가 진행되어야 할 것이다.
토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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