• Safety and Health at Work
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• v.6 no.1
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• pp.35-38
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• 2015

Background: Organizational changes that involve healthcare hospital departments and care services of health districts, and ongoing technological innovations and developments in society increasingly expose healthcare workers (HCWs) to work-related stress (WRS). Minimizing occupational exposure to stress requires effective risk stress assessment and management programs. Methods: The authors conducted an integrated analysis of stress sentinel indicators, an integrated analysis of objective stress factors of occupational context and content areas, and an integrated analysis between nurses and physicians of hospital departments and care services of health districts in accordance with a multidimensional validated tool developed in Italy by the National Network for the Prevention of Work-Related Psychosocial Disorders. The purpose of this retrospective observational study was to detect and analyze in different work settings the level of WRS resulting from organizational changes implemented by hospital healthcare departments and care services of health districts in a sample of their employees. Results: The findings of the study showed that hospital HCWs seemed to incur a medium level risk of WRS that was principally the result of work context factors. The implementation of improvement interventions focused on team development, safety training programs, and adopting an ethics code for HCWs, and it effectively and significantly reduced the level of WRS risk in the workplace. Conclusion: In this study HCW resulted to be exposed to occupational stress factors susceptible to reduction. Stress management programs aimed to improve work context factors associated with occupational stress are required to minimize the impact of WRS on workers.

• Korean Journal of Clinical Oncology
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• v.14 no.2
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• pp.135-141
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• 2018

Purpose: Axillary lymph node dissection (ALND) and sentinel lymph node biopsy (SLNB) are important for staging of patients with node-positive breast cancer. However, these can be avoided in select micrometastatic diseases, preventing postoperative complications. The present study evaluated the ability of axillary lymph node maximum standardized uptake value (SUVmax) on positron emission tomography-computed tomography (PET-CT) to predict axillary metastasis of breast cancer. Methods: The records of invasive breast cancer patients who underwent pretreatment (surgery and/or chemotherapy) PET-CT between January 2006 and December 2014 were reviewed. ALNs were preoperatively evaluated by PET-CT. Lymph nodes were dissected by SLNB or ALND. SUVmax was measured in both the axillary lymph node and primary tumor. Student t-test and chi-square test were used to analyze sensitivity and specificity. Receiver operating characteristic (ROC) and area under the ROC curve (AUC) analyses were performed. Results: SUV-tumor (SUV-T) and SUV-lymph node (SUV-LN) were significantly higher in the triple-negative breast cancer (TNBC) group than in other groups (SUV-T: 5.99, P<0.01; SUV-LN: 1.29, P=0.014). The sensitivity (0.881) and accuracy (0.804) for initial ALN staging were higher in fine needle aspiration+PET-CT than in other methods. For PET-CT alone, the subtype with the highest sensitivity (0.870) and negative predictive value (0.917) was TNBC. The AUC for SUV-LN was greatest in TNBC (0.797). Conclusion: The characteristics of SUV-T and SUV-LN differed according to immunohistochemistry subtype. Compared to other subtypes, the true positivity of axillary metastasis on PET-CT was highest in TNBC. These findings could help tailor management for therapeutic and diagnostic purposes.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.4
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• pp.617-623
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• 2019

Numerous water disasters have recently occurred all over the world, including South Korea, due to global climate change in recent years. As water-related disasters occur extensively and their sites are difficult for people to access, it is necessary to monitor them using satellites. The Ministry of Environment and K-water plan to launch the next-generation medium satellite No. 5 (water resource/water disaster satellite) equipped with C-band synthetic aperture radar (SAR) in 2025. C-band SAR has the advantage of being able to observe water resources twice a day at a high resolution both day and night, regardless of weather conditions. Currently, RADARSAT-2 and Sentinel-1 equipped with C-band SAR achieve the purpose of their launch and are used in various environmental fields such as forest structure detection and coastline change monitoring, as well as for unique purposes including the detection of flooding, drought and soil moisture change, utilizing the advantages of SAR. As such, this study aimed to analyze the characteristics of the next-generation medium satellite No. 5 and its application in environmental fields. Our findings showed that it can be used to improve the degree of precision of existing environmental spatial information such as the classification accuracy of land cover map in environmental field works. It also enables us to observe forests and water resources in North Korea that are difficult to access geographically. It is ultimately expected that this will enable the monitoring of the whole Korean Peninsula in various environmental fields, and help in relevant responses and policy supports.

• Entomological Research
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• v.48 no.6
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• pp.522-532
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• 2018

As the vector-borne diseases rapidly increased due to climate change, we investigated the incidence of flavivirus occurrence among female mosquito species in urban and rural study sites in Daegu and Gunwi, South Korea using Realtime PCR. We collected more individuals and more species of mosquito in 2016 than in 2015. In 2015, we recorded a total of 22,033 mosquitoes (Trap Index, 224.8) representing 10 species from 5 genera, whereas in 2016, a total of 27,137 mosquitoes (Trap Index, 278.7) representing 13 species from 6 genera were collected. The number of mosquitoes in 2016 was higher in all study sites, except in the migratory bird habitats where the number decreased. Of the 14 species collected over the two years, Aedes vexans nipponii and Anopheles spp. were dominant in the cowsheds in rural farmland; Culex pipiens complex, in urban residential areas; and, Anopheles spp. and Cu. pipiens complex in migratory bird habitats caught in a black light trap. Cu. pipiens complex and Ae. albopictus in urban parks and Ae. albopictus and Armigeres subalbatus in migratory bird habitats were the dominant species caught in BG-sentinel traps. We found that the number of mosquitoes was highest during July-September. We analyzed 1,725 pools to detect flavivirus, where Chaoyang virus was detected among Ae. vexans niponii collected from cowsheds in rural farmland in 2016. The increased number of mosquitoes recorded in 2016 was mainly due to increased temperatures in the study areas, and reflected the change in study sites.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.4
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• pp.327-341
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• 2022

Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.53-53
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• 2023

본 연구에서는 토양의 동결-융해 상태 구분을 위해 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 자료를 활용해 지표상태인자(Surface State Factor, SSF)를 산정하고, 관측 토양수분 자료 및 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와의 비교를 통해 SSF의 정확도를 분석하였다. SSF 산정은 용담댐 유역을 포함한 인근 40×50 km²의 영역(N35°35'~36°00', E127°20'~127°45')에 대한 9개의 토양수분 관측지점(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천, 장수읍, 진안읍, 무주읍)을 대상으로 연구를 수행하였으며, 이를 위해 2015년부터 2019년까지의 해당 지점의 토양수분 관측자료와 Sentinel-1A Interferometric Wide swath (IW) 모드의 Ground Range Detected (GRD) product를 구축하여 활용하였다. SSF 자료의 정확도 분석을 위한 토양수분 관측지점에 대한 LST 자료는 인근 7개 기상관측소 지점(전주, 금산, 임실, 남원, 장수, 함양군, 거창)의 관측자료로부터 역거리가중법을 통해 산정하였다. Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석을 통한 겨울철(12-2월)의 SSF 산정 정확도를 평가한 결과, 지표면 온도 자료와의 평균 정확도는 0.75(0.48-0.87)로 나타났다. 그러나, 지표면 온도가 0℃ 이상일 때 SSF가 동결 상태로 나타나는 오차가 관측되었으며, 이는 여름철 후방산란계수의 평균값과 겨울철 후방산란계수의 평균값을 통해 산정하는 SSF 산정 수식의 특성 때문으로 이 값의 조정을 통해 오차를 개선할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.418-418
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• 2023

가뭄은 농업, 환경 및 사회경제적인 조건에 영향을 미치는 주요 자연 재해로 우리나라는 2015년부터 지속적인 가뭄 상황을 겪고 있다. 지속된 가뭄으로 인해 토양의 수분함량이 변화하여 농작물의 생장 활동 등에 영향을 미쳐 수확량이 낮아질 수 있다. 토양수분은 경사나 토질 등 지형학적인 특성에 따라 민감하게 반응하는 수문인자로, 특성을 광역적으로 정확하게 판단하기 어렵기 때문에 고해상도 원격탐사 자료를 활용하여 토양수분의 거동을 파악하는 연구들이 진행되고 있다. 특히, Synthetic Aperture Radar (SAR) 관측은 작물과 기본적인 토양의 유전체 및 기하학적 특성에 민감하게 반응하기 때문에, 토양수분 및 농업적 가뭄 분석 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 2025년 발사될 예정인 C-band SAR 수자원 위성 산출물인 토양수분을 적용한 농업적 가뭄지수산정 알고리즘 기법 개발 연구를 위하여, 수자원 위성과 제원이 비슷한 Sentinel-1 자료를 통해 산정된 토양수분을 활용하여 농업적 가뭄지수인 Soil Moisture Drought Index (SMDI)를 산정하고자 한다. 산정된 SMDI의 검증을 위해 지점 관측된 토양수분 자료와 비교하여 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 및 error matrix 기법 등을 활용하여 산정된 농업적 가뭄지수의 지역적 적용성을 파악하고자 한다. SAR 자료 기반의 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘을 개발함으로써, 향후 제공될 수자원 위성의 자료를 활용한 가뭄 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.2-2
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• 2021

최근들어 하천내 식생이 차지하는 비율이 크게 증가하고 있으며, 이러한 현상은 하천의 규모나 위치, 댐 유무에 관계없이 전국적으로 발생하고 있다. 식생 면적 비율의 증가는 하천의 육역화로 이어질 뿐만아니라 홍수위를 상승시켜 홍수 안전에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 2020년 8월 섬진강에서 발생한 홍수를 대상으로 식생이 홍수위에 미치는 영향을 분석하였다. 섬진강에는 초본류 뿐만아니라 버드나무류의 목본류가 상당히 분포하고 있으며 이와 같은 식생이 홍수흐름에 큰 영향을 미친 것으로 보인다. 분석을 위해 홍수 이후 섬진강 현지 답사를 통해 식생분포 현황 및 홍수로 인한 영향을 조사하였다. 섬진강의 식생분포 조사를 위해서는 2020년 4월 조사된 유럽 우주국 Sentinel-2 위성영상을 사용하였으며, 정규식생지수(NDVI)와 정규수분지수(NDWI)를 이용하여 하천내 식생밀도를 단계별로 구분하였다. 군집된 식생지수에 따라 USGS의 매닝계수 산정표를 기본으로 식생분포 군집별 조도계수를 산정하여 대상 구간내에 2차원으로 분포시켰다. 수치모형은 NAYS2D 모형을 사용하였으며 대상구간은 섬진강 고달교에서 구례교까지 21.5km이다. 계산조건은 2020년 8월 홍수중 구례교 수위관측소를 기준으로 최대수위가 발생한 시점의 자료를 활용하였다. 고달교에서는 홍수통제소에서 제공하는 홍수량을 상류경계 조건으로 입력하였고 구례교에서는 해당 시각의 수위를 하류경계조건으로 입력하였다. 모형의 검증을 위해 대상구간의 중간에 있는 압록수위관측소 수위를 활용하였다. 식생 유무에 따른 홍수위변화는 조도계수 값에 의해 반영되도록 하였는데 식생이 있는 경우는 현재 상태, 식생이 없는 경우는 모든 지점에 모래와 자갈이 분포하는 것으로 가정하여 계산된 홍수위를 비교하였다. 분석 결과 대상구간에는 전체 면적중 약 56%를 식생이 차지하고 있으며 이로 인해 0.5~1.0m의 홍수위 상승이 발생하는 것으로 분석되었다. 수목으로 인해 2020년 8월과 같은 큰 홍수시에도 홍수위가 크게 상승하는 것으로 분석되었는데 이와 같은 점을 고려하면 하천내 식생이 홍수위에 미치는 영향을 감안하여 적극적인 식생관리 방안이 시행될 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.440-440
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• 2022

1970년대부터 집중 건설 된 우리나라의 다목적댐, 홍수조절댐, 용수전용댐 등의 대형 국가 수자원시설물들의 '고령화'가 급속히 진행되어 수리구조물에 대한 안정성을 주기적으로 파악할 수 있는 정밀안전모니터링 체계 구축이 시급한 시점이다. 주기적인 정밀안전모니터링 방법들 중에는 위성 등을 활용한 원격관측 기술들이 최근 시도되고 있다. 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 마이크로파 대역의 전자기파를 송·수신하는 능동센서로 날씨 및 주·야간에 영향을 받지 않고 지표면 관측이 가능한 장점이 있다. 특히, 고정산란체 영상레이더 간섭(PSInSAR; Permanent Scatterer Interferometry SAR)기법은 영상레이더 영상에서 긴밀도(coherence)가 상대적으로 높은 수자원시설물과 같은 고정산란체의 위상(phase) 정보를 이용하여 mm급의 측정민감도로 시계열 변위 분석이 가능하다. 또한, 여러 장의 InSAR 영상을 생성하였기 때문에 DEM 오차, 위성궤도 오차, 대기 성분에 의한 지연 오차 등을 보다 정밀하게 제거할 수 있는 장점이 있다 본 연구에서는 국내 중대형 수자원시설물의 정밀안전모니터링을 위하여 고정산란체 영상레이더 간섭 기법을 영암금호방조제, 영주댐, 소양강댐 등에 적용하여 시계열 변위 분석을 수행하였다. 2014년 11월부터 2022년 3월(현재)까지 획득된 Sentinel-1 SLC(Single Look Complex) 위성자료의 상승(Ascending) 궤도 126장 및 하강(Descending)궤도 187장을 각각 활용하였다. 두 위성궤도를 모두 활용하여 수직, 수평 변위 등 3차원 분석을 수행하였으며, 특히 소양강댐 GPS 관측 자료와 정확도 검증에서 연평균 2mm의 RMSE를 보였다. 이를 통해 위성 원격탐사 기술로도 댐, 보, 방조제와 같은 수자원시설물에 대한 시계열 변위 분석을 통한 댐 안전관리가 가능함을 보여주고 있다. 2025년 발사될 국내 C-밴드 SAR 탑재 수자원위성 개발을 통해 한반도 재방문주기를 단축시킴으로써, 한반도 전역의 수자원시설물 정밀안전진단체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_1
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• pp.481-493
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• 2023

In high-density urban areas, the urban heat island effect increases urban temperatures, leading to negative impacts such as worsened air pollution, increased cooling energy consumption, and increased greenhouse gas emissions. In urban environments where it is difficult to secure additional green spaces, rooftop greening is an efficient greenhouse gas reduction strategy. In this study, we not only analyzed the current status of the urban heat island effect but also utilized high-resolution satellite data and spatial information to estimate the available rooftop greening area within the study area. We evaluated the mitigation effect of the urban heat island phenomenon and carbon sequestration capacity through temperature predictions resulting from rooftop greening. To achieve this, we utilized WorldView-2 satellite data to classify land cover in the urban heat island areas of Busan city. We developed a prediction model for temperature changes before and after rooftop greening using machine learning techniques. To assess the degree of urban heat island mitigation due to changes in rooftop greening areas, we constructed a temperature change prediction model with temperature as the dependent variable using the random forest technique. In this process, we built a multiple regression model to derive high-resolution land surface temperatures for training data using Google Earth Engine, combining Landsat-8 and Sentinel-2 satellite data. Additionally, we evaluated carbon sequestration based on rooftop greening areas using a carbon absorption capacity per plant. The results of this study suggest that the developed satellite-based urban heat island assessment and temperature change prediction technology using Random Forest models can be applied to urban heat island-vulnerable areas with potential for expansion.