해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
The 4 sets of environmental variables dealing with meteorology, hydrology and physiography were analyzed to generate a spatial drought risk index of Phitsanulok province of Thailand. The analysis of K-mean and discriminant were applied to the set of the selective drought variables for grouping each of spatial variable set into 4 classes. The obtained 4 classes, based on group statistics, were thus recoded in the meaning of no risk, low risk, moderate risk, and high risk. The regression coefficient between recoded classes and a set of the selective environmental variables were then applied as spatial variable weighting on thematic dataset in GIS spatial analysis. The results showed that the weighting score of drought variable was highest in meteorological variable compared to other variables.
Solutions of many landscape problems depend on area-wide assessment and interpretation of spatial and physical characteristics over the study area. The authors argue that the public awareness for an area-wide urban landscape appears to be very low due to limited chance to the information. Acknowledging these constraints, an operational, user-friendly information system has been developed by combining internet technology with GIS. In particular, integration among satellite data and digital maps takes advantage of each component, and enables the landscape structure to be visualized, interacted with and deployed all on the Web. The 1m resolution IKONOS data realistically identified the major type of landscape by large scale spatial precision while TM data revealed successfully the major parameters that influence an area-wide spatial structure in the study area. This system would play a crucial role in improving the public awareness for area-wide landscape information if it is operationally introduced into the Government since the highly user-friendly interface based on image maps provides a completely new means for disseminating information for area-wide landscape in a visual and interactive manner to the general public.
본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.
National Institute of Environmental Research (NIER) has developed the Korean Reach File (KRF) for scientific and systematic analysis of variables related to water quality, pollutant sources and aquatic ecosystems in consideration of steam reach networks. The KRF provides a new framework for data production, storage, management and analysis for water related variables in relation to spatial characteristics, connections, and topologies of stream reaches. However, the current version of KRF (ver.2) has limited applicability because its nodes include not only the stream points based on topological characteristics but also those based on water quality monitoring stations, which may undermine its generality. In this study, a new version of KRF (ver.3) was designed and established to overcome the weak point of version 2. The version 3 is a generalization of the old KRF graphic data and it integrates the attribute data while separating it from the graphic data to minimize additional work that is needed for data association and search. We tested the KRF (ver.3) on actual cases and convenience and adaptability for each application was verified. Further research should focus on developing a database link model and real-world applications that are targeted to process event data.
This study introduces a new method of combining Imaging Differential Optical Absorption Spectroscopy (Imaging-DOAS) data and plume dispersion formulas for power plant emissions to determine the three-dimensional structure of a dispersing pollution plume and the spatial distributions of trace gas volume mixing ratios (VMRs) under conditions of negligible water droplet and aerosol effects on radiative transfer within the plume. This novel remote-sensing method, applied to a power plant stack plume, was used to calculate the two-dimensional distributions of sulfur dioxide ($SO_2$) and nitrogen dioxide ($NO_2$) VMRs in stack emissions for the first time. High $SO_2$ VMRs were observed only near the emission source, whereas high $NO_2$ VMRs were observed at locations several hundreds of meters away from the initial emission. The results of this study demonstrate the capability of this new method as a tool for estimating plume dimensions and trace gas VMRs in power plant emissions.
산불은 천연자원, 멸종위기에 처한 동 식물, 사람의 재산 및 생명까지도 항상 위협하는 존재이다. 산불의 효과적인 관리는 복잡한 공간 관련성뿐만 아니라 환경과 사람의 활동에 대한 철저한 이해를 필요로 한다. GSIS(Geo-Spatial Information System)는 산불에 대한 공간 특성을 분석하고 지도화 할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 연구에서는 지형, 식생, 생활환경, 토양, 지질 인자 등을 선정 분류하고, GSIS와 원격탐사 기술을 통합 적용하여 산불 발생 지점의 공간 분포를 분석하였다. 또한 1990년대 들어서 증가하고 있는 산불 발생 원인을 식생지수의 비교를 통하여 규명하고자 하였다.
최근 들어 지상에서의 건설사업은 녹지공간 조성, 개발공간 부족, 토지보상비 증가 등의 문제로 지상에서 지하공간의 개발로 변화되고 있다. 지하공간의 개발과 함께 지하공간의 지적소유권 관리에 대한 필요성도 중요한 과제로 대두되고 있다. 한편 3차원 지형도, 해도, 지적도는 상호 연계성을 가지고 있어야 하며, 정보의 파악(3차원 위치, 속성 등)도 가능해야 한다. 기존의 공간정보객체등록체계는 자동 ID 체계로 구현되고 있어 상호 연계성 및 정보파악이 불가능하다. 따라서 지하공간의 3차원 입체지적 객체정보의 ID 체계는 객체유일식별자(UFID ; Unique Feature Identification) 기반의 관리가 이루어져야 한다. 즉 객체유일식별자를 공통 연계 ID로 하여 지상, 지표, 지하를 구분코드와 함께 지하공간정보의 심도정보를 포함한 객체정보를 표현할 수 있는 공간정보 통합 ID 체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 지하공간을 구성하는 지하공간정보를 정의 및 분류하고, 3차원 지하공간정보에 대한 지적 정보 DB 구축을 위하여 측량 지적정보의 상호 연계성을 고려한 객체유일식별자 기반의 통합 ID 체계를 개발하였다. 또한 본 연구를 통하여 통합 ID 체계를 기반으로 한 지하공간 지적정보 DB 구축 및 3차원 지적정보시스템 개발 방안을 제시하였다. 본 연구성과는 향후 국토공간정보의 상호 연계성을 고려한 국가 차원의 3차원 입체지적 표준 ID 체계, DB 구축, 시스템 개발의 핵심 기반자료의 역할을 할 것이다.
본 논문은 공간 통계 분석에 기반한 해양오염에 대한 영향 평가를 위해 지리적 환경에 있는 오염원에 대한 지리객체와 지리필드를 규정하고, 해양 환경 영향 평가 시스템을 구현하고자 한다. 해양 영향 평가에 따른 어장의 등급 산출을 위하여 반베리오그램을 통해 공간적 상관관계의 정도를 분석하고, 크리깅 기법을 이용하여 공간자료의 등가분포도를 예측하고자 한다. 이 공간통계분석을 통한 어장의 오염 지역의 등급을 추정하고, 어장이 속한 등급에 따른 면적의 비율을 산출하고자 한다. 그래서 효율적 어장 환경의 판정을 통한 해양 영향 평가를 하는 어장 등급 산출에 기여 할 수 있다.
Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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