We present a comprehensive study of star-forming regions and young star clusters in M33. We use GALEX far-UV and near-UV imaging to detect these young stellar populations tracing recent star formation across the disk of M33. The GALEX imaging, combining deep sensitivity and entire coverage of the galaxy, provides a complete view of the recent star formation in M33 and its variation with environment throughout the galaxy. We discuss variation of various properties (e.g., age, mass, spatial distribution) of star-forming regions and young star clusters in M33 which allow to provide constraints of recent star formation history of this galaxy.
본 연구는 응급환자의 의료기관 이용 현황자료를 토대로 GIS를 이용하여 응급의료 진료권을 분석하는데 목적을 두었다. 진료권을 분석하기 위해 6개 응급의료센터를 사례로 선정하여 2003년 9-11월까지 내원한 환자의 주소 자료를 수집하였다. 해당 응급의료기관을 중심으로 하여 거리에 따른 내원환자의 분포 비율을 산출하여 진료권을 분석한 결과 해당 응급의료센터와 인접한 지역에 거주하고 있는 환자의 비율이 가장 높게 나타났다. 그러나 6개 응급의료센터의 1차 진료권의 범위는 상당한 차이를 나타내었는데, 이는 병상 규모 뿐만 아니라 인지도와 환자들의 선호도 등에 따라 응급의료센터의 진료권역이 달라짐을 말해준다. 본 연구에서는 서울시 응급의료 서비스의 공급 표면도를 구축하는 방법을 모색하였다. 32개 응급의료센터로 부터 거리에 따른 내원환자의 분포 비율을 가중치로 부여하여 거리조락에 따른 공급력 수준을 나타내는 개개의 커버리지를 구축한 후, 이를 지도 대수 연산을 통해 합성하였다. 이렇게 구축된 응급의료 서비스의 공급 표면도를 통해 응급의료 서비스 공급 수준은 공간상에서 상당한 차이가 나타나는 것으로 파악되었다.
유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.
In order to improve the urban thermal environment, efforts are being made to increase green areas in cities that include park construction, planting, and green roofing. Among these efforts, urban parks play an important role not only in improving the urban thermal environment, but also in terms of ecosystem services (serving as resting places for citizens, providing cleaner air quality, reducing noise, etc.). Therefore, the purpose of this study is to suggest planning and management guidelines for urban parks that are effective in improving the thermal environment, by analyzing the urban surface temperature reduction performance of urban parks. To do this, first, land surface temperature was calculated by using Landsat 8 images. Second, the PCI (Park Cool Island) index was calculated to identify the temperature reduction performance of urban parks. Third, the characteristics of parks (area, shape, vegetation) and the surrounding spatial characteristics (land cover, building-related variables, etc.) were identified. Finally, the relationship between the PCI indices (PCI scale, PCI effect, PCI intensity) and the characteristics of the parks and their surroundings were analyzed. The results revealed that the parks consisting of a larger area, simple shape, and higher tree coverage ratio had increased PCI performance, and were advantageous for improving the urban thermal environment. Meanwhile, PCI performance was found to have decreased in areas with a higher impermeable area ratio and building coverage ratio. The outcomes of this study can be used to identify priority areas for planning and management of urban parks and can also be utilized as planning and management guidelines for improving urban thermal environment.
Kim, Dong-Wook;Jung, Sang-Jin;Kwon, Young-Seok;Kim, Hak-Jin
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.45-45
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2017
On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.
The purpose of this study was to evaluate the applicability of small RC(radio controlled) helicopter and single lens reflect camera as SFAP(Small Format Aerial Photography) aquisition system to monitor the vegetation coverage of wetland. The system used to take pictures of small artificial wetland were a common optical camera(Nikon F80 with manual lens whose focal length was 28mm) attached to the bottom of a RC helicopter with a 50 cubic inch size glow engine. Three hundreds pictures were taken at the altitude of 50m above the ground, from 23rd June to 7th September 2005. Four from the images were selected and scanned to digital images whose dimension were 2048${\times}$1357 pixels. Those images were processed and rectified with GCP(Ground Control Poins) and digital map, and then classified by the supervised- classification module of image processing program PG-steamer Version 2.2. The major findings were as follows ; 1. The final images processed had very high spatial resolution so that the objects bigger than 30mm like lotus(Nelumbo nucifera), rock and deck were easily identified. 2. The dominant plants of the monitoring site were Monochoria ragianlis, Typha latifolia, Beckmannia syzigachne etc. Because those species have narrow and long leaves and form irregular biomass, the individuals were hardly identifiable, but the distribution of population were easily identifiable depending on the color difference. 3. The area covered by vegetation was rapidly increased during the first month of monitoring. At the beginning of the monitoring 23th June 2005, The rate of area covered by vegetation were only 34%, but after 27 and 60 days it increased to 74%, and the 86% respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3366-3383
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2020
The Poisson point process (PPP) is widely used in wireless network modeling and performance analysis because it can provide tractable results for heterogeneous cellular networks (HetNets) analysis. However, it cannot accurately reflect the spatial distribution characteristics of the actual base stations (BSs). Considering the fact that the distribution of macro base stations (MBSs) is exclusive, the deployment of MBSs is modeled by the Matérn hard-core point process (MHCPP), and the deployment of pico base stations (PBSs) is modeled by PPP. This paper studies the performance of multiantenna HetNets and improves the energy efficiency (EE) of HetNets by optimizing the transmit power of PBSs. We use a simple approximate method to study the signal-to-interference ratio (SIR) distribution in two-tier MHCPP-PPP HetNets and derive the coverage probability, average data rate and EE of HetNets. Then, an optimization algorithm is proposed to improve the EE of HetNets. Finally, three transmission technologies are simulated and analyzed. The results show that multiantenna transmission has better system performance than single antenna transmission and that selecting the appropriate transmit power for a PBS can effectively improve the EE of the system. In addition, two-tier MHCPP-PPP HetNets have higher EE than two-tier PPP-PPP HetNets.
The purpose of this study is to compare calculated pollutant loadings using pollutant load unit factors and vector type coverage, and expected mean concentration(EMC) and raster type of digital elevation model(DEM). This study is also focusing on comparison of the advantages and the disadvantages of the two methods, and seeking for a method of calculation of pollutant loadings using DEM. Estimation of pollutant inputs using pollutant load unit factors has limitations in identifying seasonal variations of pollutant loadings. Seasonal changes of runoffs should be considered in the calculation of pollutant loadings from catchments into reservoirs. Evaluation of pollutant inputs using runoff-coefficient and EMC can overcome these drawbacks. Proper EMC and runoff-coefficient values for the Koeup stream catchments of the Koheung estuarine lake were drawn from review of related papers. Arc/Info was employed to establish database of spatial and attribute data of point and non-point pollutant sources and characteristics of the catchments. ArcView was used to calculate point and non-point pollutant loadings. Pollutant loads estimated with either unit factors-coverages, i.e., pollutant load unit factors and vector coverages f point sources and land use, or EMC and digital elevation mode(DEM) were compared with stream monitoring loads. We have found that some differences were shown between monitoring results and estimated loads by Unit Factors-Coverage and EMC-DEM. Monthly variations of pollutant loads evaluated with EMC-DEM were similar to those with monitoring result. The method using EMC-DEM can calculate accumulated flows and pollutant loads and can be utilized to identify stream networks. A future research on correcting the difference between vector type stream using flow direction grid and digitalizing vector type should be conducted in order to obtain more exact calculation of pollutant loadings.
기존의 매크로 셀룰러 망 환경은 공간 재사용의 한계로 인해 최근 급증하는 데이터 트래픽을 제대로 지원할 수 없게 되었다. 이 문제를 극복하기 위해 매크로 셀룰러 망위에 스몰 셀이 설치되어 적극적인 공간 재사용이 가능한 이종 셀룰러 망이 등장하게 되었다. 하지만, 매크로 셀과 스몰 셀 사이의 전송전력 차이로 인해 매크로 셀에 집중된 부하를 스몰 셀로 충분히 분산 시킬 수 없었다. 따라서, 프레임의 일정구간에서 매크로 셀의 전송전력을 차단하는 almost blank subframe (ABS) 와 스몰 셀 커버리지를 확장하여 사용자 부하를 스몰 셀로 강제 분산시키는 cell range expansion을 결합한 enhanced inter-cell interference coordination (eICIC) 기법이 제안되었다. 그러나, 이러한 eICIC 기법만으로는 효과적인 부하 분산을 달성하기 어렵다. 본 논문에서는 eICIC 기법이 적용된 이종 셀룰러 망 환경에서 비례공정을 향상시키는 부하 분산 기법을 제안한다. 구체적으로 제안된 기법은 탐욕 알고리즘 기반의 사용자의 소속 기지국 전환과 ABS 구간비율 갱신을 재귀적으로 결합하여 부하 분산을 실행한다.
다양한 분야에서 위성 영상 자료를 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 Landsat 위성의 영상자료는 피복면적이 넓기 때문에 광범위한 지역의 변화 모니터링에 유용하다. 또한 어획량 및 바다 환경 보존이라는 측면에서 수온 분포를 파악하는 것은 중요하다. 이를 위하여 조사선박을 이용하여 직접 수온을 측정하고 있으나, 그것은 측정시간이 오래 걸리고 해류 영향을 시간적으로 고려하기 어렵고 획득 자료가 주변온도를 대표하는 점(point) 자료이기 때문에 전체적인 양상을 정확히 파악하기가 쉽지 않다는 단점이 있다. 뿐만 아니라 해안에 근접한 해수면에 대한 소규모적인 관측이 주로 이루어지므로 넓은 지역을 동시에 주기적으로 관측하기에는 시간, 인력, 비용이 많이 소요된다. 이러한 배경에서 수시로 적시에 넓은 지역에 대한 객관적인 정보를 동시에 수집할 수 있는 원격탐사 기술의 필요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 수온관측자료와 Landsat ETM+ 자료를 이용하여 제주도 주변 해역의 수온을 모니터링하고자 하였다. 따라서 서귀표, 표선, 제주, 조천, 성산 및 대정의 근해에서 조사한 수온자료와 Landsat ETM+ 밴드 6의 밝기값과의 관계식을 도출하였고 이를 기반으로 제주도 주변 해역의 수온을 효과적으로 모니터링 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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