Ti-SBA-15 catalysts doped with lanthanide ions (Ln/Ti-SBA-15) were successfully synthesized using conventional hydrothermal method. In addition, they were characterized by XRD, FT-IR, DRS, BET, and PL. The activity of these materials on the photocatalytic decomposition of methylene blue under ultraviolet light irradiation was also examined. Ti-SBA-15 catalysts doped with various lanthanide ions maintained their mesoporous structure. The pore size and pore volume of Ln/Ti-SBA-15 materials decreased but their surface area increased upon the doping of lanthanide ion. Ln/Ti-SBA-15 materials exhibited the type IV nitrogen isotherm with desorption hysteresis loop type H2, which was characteristic of mesoporous materials. The size of hysteresis increased in the doping of lanthanide ions on Ti-SBA-15 material. There was no absorption in the visible region (> 400 nm) regardless of the doping of lanthanide ions to TiO2 particles, while the broad bands at 220 nm appeared at the Ln/Ti-SBA-15 samples, indicating the framework incorporation of titanium into SBA-15. 1 mol% Pr/ Ti-SBA-15 catalysts showed the highest photocatalytic activity on the decomposition of methylene blue but the Ti-SBA-15 catalysts doped with Eu, Er, and Nd ions showed lower activity compared to pure Ti-SBA-15 catalyst. The PL peaks appeared at about 410 nm at all catalysts while the excitonic PL signal was proportional to the photocatalytic activity for the decomposition of methylene blue.
A novel material, $Bi_2WO_6-GO-TiO_2$ composite, was successfully synthesized using a facile hydrothermal method. During the hydrothermal reaction, the loading of $Bi_2WO_6$ and $TiO_2$ nanoparticles onto graphene sheets was achieved. The obtained $Bi_2WO_{6-GO-TiO2}$ composite photo-catalysts were characterized by X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), energy dispersive X-ray (EDX) analysis, transmission electron microscopy (TEM), Raman spectroscopy, ultraviolet-visible diffuse reflectance spectroscopy (UV-vis-DRS), and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). The $Bi_2WO_6$ nanoparticle showed an irregular dark-square block nanoplate shape, while $TiO_2$ nanoparticles covered the surface of the graphene sheets with a quantum dot size. The degradation of rhodamine B (RhB), methylene blue trihydrate (MB), and reactive black B (RBB) dyes in an aqueous solution with different initial amount of catalysts was observed by UV spectrophotometry after measuring the decrease in the concentration. As a result, the $Bi_2WO_6-GO-TiO_2$ composite showed good decolorization activity with MB solution under visible light. The $Bi_2WO_6-GO-TiO_2$ composite is expected to become a new potential material for decolorization activity. Photocatalytic reactions with different photocatalysts were explained by the Langmuir-Hinshelwood model and a band theory.
Amorphous $TiO_2$ thin films were deposited on glass substrates by ion beam sputtering in which the ratio of $O_2$/Ar gas used as discharged gas was varied from 0 to 2. After optical and microstructure properties and chemical composition of thin films was analyzed, antireflection coating layers were fabricated with $SiO_2$/$TiO_2$ multi-layers. Thin films deposition was performed at room temperature and ion beam voltage and ion current density for sputtering of target were fixed at 1.2 kV and 200 $\mu\textrm{A}/\textrm{cm}^2$, respectively. Refractive indexs of the deposited $TiO_2$films were 2.40-2.45 at a wavelength of 633 nm. $TiO_2$films had high transmission and stoichiometry when ratio of $O_2$/Ar was 1. Rms roughness of deposited $TiO_2$ film was below 7 $\AA$. In excessive $O_2$ environments, however Rms roughness increased over 50 $\AA$. Transmittance decreased by scattering of rough surface. Reflectance of $SiO_2$/$TiO_2$multi-layers was below 1% in visible light.
To compare the photocatalytic performances of titania for purification of waste water according to applied voltages and doping, $TiO_2$ films were prepared in a 1.0 M $H_2SO_4$ solution containing $NH_4F$ at different anodic voltages. Chemical bonding states of F-N-codoped $TiO_2$ were analyzed using surface X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). The photocatalytic activity of the co-doped $TiO_2$ films was analyzed by the degradation of aniline blue solution. Nanotubes were formed with thicknesses of 200-300 nm for the films anodized at 30 V, but porous morphology was generated with pores of 1-2 ${\mu}m$ for the $TiO_2$ anodized at 180 V. The phenomenon of spark discharge was initiated at about 98 V due to the breakdown of the oxide films in both solutions. XPS analysis revealed the spectra of F1s at 684.3 eV and N1s at 399.8 eV for the $TiO_2$ anodized in the $H_2SO_4-NH_4F$ solution at 180 V, suggesting the incorporation of F and N species during anodization. Dye removal rates for the pure $TiO_2$ anodized at 30 V and 180 V were found to be 14.0% and 38.9%, respectively, in the photocatalytic degradation test of the aniline blue solution for 200 min irradiation; the rates for the F-N-codoped $TiO_2$ anodized at 30 V and 180 V were found to be 21.2% and 65.6%, respectively. From the results of diffuse reflectance absorption spectroscopy (DRS), it was found that the absorption edge of the F-N-codoped $TiO_2$ films shifted toward the visible light region up to 412 nm, indicating that the photocatalytic activity of $TiO_2$ is improved by appropriate doping of F and N by the addition of $NH_4F$.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.2
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pp.89-98
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2009
In the field of computer vision, image mosaicking is a common method for effectively increasing restricted the field of view of a camera by combining a set of separate images into a single seamless image. Image mosaicking based on feature points has recently been a focus of research because of simple estimation for geometric transformation regardless distortions and differences of intensity generating by motion of a camera in consecutive images. Yet, since most feature-point matching algorithms extract feature points using gray values, identifying corresponding points becomes difficult in the case of changing illumination and images with a similar intensity. Accordingly, to solve these problems, this paper proposes a method of image mosaicking based on feature points using color information of images. Essentially, the digital values acquired from a digital color camera are converted to values of a virtual camera with distinct narrow bands. Values based on the surface reflectance and invariant to the chromaticity of various illuminations are then derived from the virtual camera values and defined as color-invariant values invariant to changing illuminations. The validity of these color-invariant values is verified in a test using a Macbeth Color-Checker under simulated illuminations. The test also compares the proposed method using the color-invariant values with the conventional SIFT algorithm. The accuracy of the matching between the feature points extracted using the proposed method is increased, while image mosaicking using color information is also achieved.
When it comes to these buildings for business use, cooling load during summertime was reported to have great importance which, as a result, impressively increased interest in Solar Heat Gain Coefficient (SHGC). Such SHGC is considered to be lowered with the help of colors and functions of glass itself, internal shading devices, insulation films and others but basically, these external shading devices for initial blocking that would not allow solar heat to come in from outside the buildings are determined to be most effective. Of many different external shading devices, this thesis conducted an analysis on Exterior Venetian Blind. As for vertical shading devices, previous researches already calculated SHGC conveniently using concepts of sky-opening ratios. However in terms of the Venetian Blind, such correlation is not possibly applied. In light of that, in order to extract a valid correlation, this study first introduced a concept called shape factor, which would use the breadth and a space of a shade, before carrying out the analysis. As a consequence, the concept helped this study to find a very similar correlation. Results of the analysis are summarized as follows. (1) Regarding SHGC depending on the surface reflectance of a shade, an average of 2% error is observed and yet, the figure can always be ignored when it comes to a simple calculation. (2) As for SHGC of each bearing, this study noticed deviations of 4% or less and in the end, it is confirmed that extraction can be achieved with no more than one correlation formula. (3) When only the shape factor and nothing else is used for finding a correlation formula, the formula with a deviation of approximately 5% or less is what one would expect. (4) Since the study observed slight differences in bearings depending on ranges of the shape factors, it needed to extract a weighted value of each bearing, and learned that the smaller the shape factor, the wider the range of a weighted value. The study now suggests that a follow-up research to extract a simple calculation formula by dealing with all these various inclined angles of shade, solar radiation conditions of each region (the ratio of diffuse radiation to direct radiation and others) as well as seasonal features should be carried out.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.1
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pp.48-63
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2015
In this study, we introduce various hyperspectral data processing techniques for the monitoring of shallow and coastal waters to enlarge the application range and to improve the accuracy of the end results in Korea. Unlike land, more accurate atmospheric correction is needed in coastal region showing relatively low reflectance in visible wavelengths. Sun-glint which occurs due to a geometry of sun-sea surface-sensor is another issue for the data processing in the ocean application of hyperspectal imagery. After the preprocessing of the hyperspectral data, a semi-analytical algorithm based on a radiative transfer model and a spectral library can be used for bathymetry mapping in coastal area, type classification and status monitoring of benthos or substrate classification. In general, semi-analytical algorithms using spectral information obtained from hyperspectral imagey shows higher accuracy than an empirical method using multispectral data. The water depth and quality are constraint factors in the ocean application of optical data. Although a radiative transfer model suggests the theoretical limit of about 25m in depth for bathymetry and bottom classification, hyperspectral data have been used practically at depths of up to 10 m in shallow and coastal waters. It means we have to focus on the maximum depth of water and water quality conditions that affect the coastal applicability of hyperspectral data, and to define the spectral library of coastal waters to classify the types of benthos and substrates.
The land cover map is a very important data that is used as a basis for decision-making for land policy and environmental policy. The land cover map is mapped using remote sensing data, and the classification results may vary depending on the acquisition time of the data used even for the same area. In this study, to overcome the classification accuracy limit of single-period data, multi-series satellite images were used to learn the difference in the spectral reflectance characteristics of the land surface according to seasons on a U-Net model, one of the deep learning algorithms, to improve classification accuracy. In addition, the degree of improvement in classification accuracy is compared by comparing the accuracy of single-period data. Seoul, which consists of various land covers including 30% of green space and the Han River within the area, was set as the research target and quarterly Sentinel-2 satellite images for 2020 were aquired. The U-Net model was trained using the sub-class land cover map mapped by the Korean Ministry of Environment. As a result of learning and classifying the model into single-period, double-series, triple-series, and quadruple-series through the learned U-Net model, it showed an accuracy of 81%, 82% and 79%, which exceeds the standard for securing land cover classification accuracy of 75%, except for a single-period. Through this, it was confirmed that classification accuracy can be improved through multi-series classification.
Cloud removal is an essential image processing step for any task requiring time-series optical images, such as vegetation monitoring and change detection. This paper presents a two-stage cloud removal method that combines conditional generative adversarial networks (cGANs) with regression-based calibration to construct a cloud-free time-series optical image set. In the first stage, the cGANs generate initial prediction results using quantitative relationships between optical and synthetic aperture radar images. In the second stage, the relationships between the predicted results and the actual values in non-cloud areas are first quantified via random forest-based regression modeling and then used to calibrate the cGAN-based prediction results. The potential of the proposed method was evaluated from a cloud removal experiment using Sentinel-2 and COSMO-SkyMed images in the rice field cultivation area of Gimje. The cGAN model could effectively predict the reflectance values in the cloud-contaminated rice fields where severe changes in physical surface conditions happened. Moreover, the regression-based calibration in the second stage could improve the prediction accuracy, compared with a regression-based cloud removal method using a supplementary image that is temporally distant from the target image. These experimental results indicate that the proposed method can be effectively applied to restore cloud-contaminated areas when cloud-free optical images are unavailable for environmental monitoring.
The development and application of a high-resolution soil moisture mapping method using satellite imagery has been considered one of the major research themes in remote sensing. In this study, soil moisture mapping in the test area of Jeju Island was performed. The soil moisture was calculated with optical images using linearly adjusted Synthetic Aperture Radar (SAR) polarization images and incident angle. SAR Backscatter data, Analysis Ready Data (ARD) provided by Google Earth Engine (GEE), was used. In the soil moisture processing process, the optical image was applied to normalized difference vegetation index (NDVI) by surface reflectance of KOMPSAT-3 satellite images and the land cover map of Environmental Systems Research Institute (ESRI). When the SAR image and the optical images are fused, the reliability of the soil moisture product can be improved. To validate the soil moisture mapping product, a comparative analysis was conducted with normalized difference water index (NDWI) products by the KOMPSAT-3 image and those of the Landsat-8 satellite. As a result, it was shown that the soil moisture map and NDWI of the study area were slightly negative correlated, whereas NDWI using the KOMPSAT-3 images and the Landsat-8 satellite showed a highly correlated trend. Finally, it will be possible to produce precise soil moisture using KOMPSAT optical images and KOMPSAT SAR images without other external remotely sensed images, if the soil moisture calculation algorithm used in this study is further developed for the KOMPSAT-5 image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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