SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.
최근의 기후변화는 지구촌 곳곳에 이상기상 현상을 발생시키며, 사회 여러 분야에서 많은 피해를 발생시키고 있다. 특히 최근에는 호우 또는 가뭄 등 강수량의 많고 적음으로 인한 피해가 많이 보고되고 있는데, 본 연구에서는 실제로 우리나라에서 발생하고 있는 강수량의 발생 패턴을 조사하여 과거에서 현재까지 어떤 변화를 보이는지 분석해보고자 하였다. 이를 위해 선행연구에서 기후변화에 따른 강수량의 시간적 특성 비교를 위해 제시한 강수지표 중 일부를 선정하였다. 지점별 시간에 따른 변화를 분석하기 위하여 국내 기상청 ASOS 관측소 10개 지점을 지역분포를 고려하여 선정하였으며, 지점별로 1951년부터 2020년까지의 일적산강수량을 수집하였다. 또한 산악강수모형을 이용하여 1981년부터 2020년까지의 전국 고해상도의 일별 강수분포도를 제작하여 분석에 활용하였다. 시간에 따른 분석결과 연적산강수량의 경우 과거에서 현재로 이동하면서 증가 양상을 보였다. 강수일수의 경우 대부분의 관측지점에서 감소하는 추세를 보였으며, 호우일수의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 공간적인 변화의 경우 강수일수와 호우일수 모두 과거에 비해 감소되는 지역이 많았으며, 그 특징은 중부지방에서 두드러지게 나타났다. 결과적으로 우리나라의 강수량의 패턴은 짧아진 강수일수, 늘어난 일별 강수량으로의 변화로 정리할 수 있다.
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.
해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.
Objectives: This study reported about a patient with a right middle cerebral artery infarction whose gait disturbance was improved by Korean medicine treatment. Methods: The patient was treated with a Korean herbal medicine (Gami-yukmijihwang-tang) along with acupuncture, electroacupuncture, moxibustion, cupping, and physical therapy. The treatment effect was evaluated with the manual muscle test (MMT) and the Korean version of the modified Barthel index (K-MBI). The gait of the patient was evaluated by a 10-m walk test (10MWT), the timed up and go (TUG) test, the functional ambulation profile (FAP) score, and the functional ambulatory category (FAC) score. Spatiotemporal parameters were evaluated using a walkway system (GAITRite®, CIR Systems, Inc., USA). Results: After 83 days of traditional Korean medicine treatment, the K-MBI and FAC scores improved from 50 to 70 and from 1 to 4, respectively. The 10MWT and TUG tests also improved from 24.86 to 16.66 sec and from 22.35 to 17.62 sec, respectively. GAITRite® measurements reflected gait improvements: the FAP score improved from 55 to 86 sec; the step time improved from 0.72 to 0.669 sec; the step length improved from 31.076 cm to 41.284 cm; the gait velocity improved from 42.8 cm/sec to 64.1 cm/sec; the cadence improved from 93.6 steps/min to 90.8 steps/min. No adverse effects resulting from treatment or evaluation occurred during the admission period. Conclusions: This study suggests that traditional Korean medicine treatment may reduce symptoms and improve the quality of life in patients with cerebral infarction.
최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.
홍수예보에 활용하기 위해 강우레이더의 시공간적 관측 장점을 살려 지상강우량과 정합성 높은 QPE 추정을 위한 지형적, 수문학적 관측 환경의 한계를 극복하기 위한 방법에 대한 연구와 이러한 한계 조건으로 인해 집중호우 관측의 정량적 불확실도를 홍수해석 측면에서 규명하여야 한다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 비슬산(BSL), 소백산(SBS), 가리산(GRS), 모후산(MHS), 서대산(SDS) 강우레이더 각각에 대하여 2016년 22개 주요 호우사상을 분석하여 관측 거리와 고도에 따른 관측의 불확실도를 정량화하고 오차지도를 유도하였다. 분석결과 강우레이더 평균적으로 100 km까지는 대략 10% 이하, 150 km 이상에서는 30%를 초과하는 것으로 나타났다. 고도에 대한 오차는 레이더 운영 고도각 평균을 기준으로 2번째 고도각까지는 대략 10% 이하, 3번째 이상에서는 20%, 4번째 고도각 이상에서는 50% 초과하는 것으로 나타났다.
도요샛(Small Scale magNetospheric and Ionospheric Plasma Experiment, SNIPE)의 과학임무는 전리권 상층부 소규모 플라즈마 구조의 공간적 시간적 변화를 관찰하는 것이다. 이를 위해 4개의 6U 큐브위성(10 kg)이 고도 약 500 km 극궤도로 발사될 예정이며, 상호 위성 간 거리는 편대 비행 알고리즘에 의해 수 10 km에서 수 1,000 km 이상으로 제어된다. 운영 초기에는 4기의 위성이 같은 궤도 평면에 위치하는 종대비행을 하다가 경도상에서 나란히 배치되는 횡대비행으로 전환하여 4기의 서로 다른 지점에서 공간적인 변화를 관측하게 된다. 도요샛에는 입자 검출기, 랑뮈어 탐침, 자력계로 구성된 우주날씨 관측 장비가 각 위성에 탑재된다. 모든 관측기는 10 Hz 이상의 높은 시간 분해능을 가지며 큐브위성에 최적화 설계되었다. 이 외에도 이리디듐 통신 모듈은 지자기 폭풍이 발생할 때 작동 모드를 변경하기 위한 명령을 업로드할 수 있는 기회를 제공한다. 도요샛은 극 지역 플라즈마 밀도 급상승, 필드 정렬 전류, 고에너지 전자의 국소 영역 침투, 적도 및 중위도 플라즈마 거품의 발생 및 시공간적 진화에 대한 관찰을 수행할 예정이며, 이를 통해 태양풍이 우주날씨에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하게 된다. 도요샛은 2023년 상반기 러시아 소유즈-2에 의해 카자흐스탄 바이코누르에서 발사될 예정이다.
최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.
국소접착인산화효소(FAK)는 국소접착부에서 세포부착, 세포이동, 세포역학적 신호전달 등에 관여한다고 알려져 있다. 그러나 세포 외 기질(ECM)과 상호작용하는 인테그린 막단백질과 함께 위치하는 세포막 미세영역(membrane microdomain)의 종류와 ECM 구성에 따른 FAK 활성은 여전히 불분명하다. 형광 공명 에너지 전달(FRET)을 기반으로 유전적으로 인코딩 된 바이오센서는 세포 내 FAK 신호를 높은 시공간 해상도로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 유리, 제1형 콜라겐, 피브로넥틴, 라미닌의 ECM 조건에서 FRET 기반 막 표적 FAK 바이오센서를 사용하여 지질유동섬(Lipid raft) 및 비-지질유동섬(non-Lipid raft)에서 FAK의 활성을 분석하고 시각화 하였다. 흥미롭게도, 지질유동섬에서 라미닌 조건 하의 FAK 활성은 다른 ECM 조건보다 낮았고, 비-지질유동섬에서 FAK 활성은 다른 ECM 조건보다 낮았다. 동일한 ECM 조건 상의 비교에서는 피브로넥틴 조건일 때 지질유동섬에서 비-지질유동섬 보다 높은 FAK 활성이 관측되었다. 따라서 이번 연구는 FAK 활성도가 ECM 유형 및 세포막 미세영역에 따라 특이적으로 조절되는 것을 시각적, 정량적으로 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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