시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.
In this study, we analyzed the impacts of land surface characteristics on spatially and temporally distributed soil moisture values at the Yongdam and Soyang-river dam watersheds in 2014 and 2015. The soil moisture, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and temperature values at the spatio-temporal scales were estimated using satellite-based MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) products. Then the Pearson correlations between soil moisture and land surface characteristics (NDVI, temperature and DEM-digital elevation model) were estimated and analyzed, respectively. Overall, the monthly soil moisture values at the time step were highly influenced by the precipitation amounts. Also, the results showed that the soil moisture has the strong correlation with DEM while the temperature was inversely correlated with the soil moisture. However the monthly correlations between NDVI and soil moisture were highly varied along the time step. These findings indicated that water loss near the land surface are highly occurred by soil and plant activities as evapotranspiration and infiltration during the no/less precipitation period. But the high precipitation amounts reduce the impacts of land surface characteristics because of saturated condition of land surface. Thus these results demonstrated that soil moisture values are highly correlated with land surface characteristics. Our findings can be useful for water resources/environmental management, agricultural drought, etc.
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
The Chah-Nimeh reservoirs, which are a sort of natural lakes located in the border of Iran and Afghanistan, are the main drinking and agricultural water resources of Sistan arid region. Considering the occurrence of intense seasonal wind, locally known as levar wind, this study aims to explore the possibility to provide a TSM (Total Suspended Matter) monitoring model of Chah-Nimeh reservoirs using multi-temporal satellite images and in-situ wind speed data. The results show that a strong correlation between TSM concentration and wind speed are present. The developed empirical model indicated high performance in retrieving spatiotemporal distribution of the TSM concentration with R2=0.98 and RMSE=0.92g/m3. Following this observation, we also consider a machine learning-based model to predicts the average TSM using only wind speed. We connect our in-situ wind speed data to the TSM data generated from the inversion of multi-temporal satellite imagery to train a neural network based mode l(Wind2TSM-Net). Examining Wind2TSM-Net model indicates this model can retrieve the TSM accurately utilizing only wind speed (R2=0.88 and RMSE=1.97g/m3). Moreover, this results of this study show tha the TSM concentration can be estimated using only in situ wind speed data independent of the satellite images. Specifically, such model can supply a temporally persistent means of monitoring TSM that is not limited by the temporal resolution of imagery or the cloud cover problem in the optical remote sensing.
The mobile observation method, in which a meteorological drone observes while ascending, can observe the vertical profile of wind at 1 m-interval. In addition, since continuous flights are possible at time intervals of less than 30 minutes, high-resolution observation data can be obtained both spatially and temporally. In this study, we verify the accuracy of mobile observation data from meteorological drone (drone) and fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere. To verify the accuracy of mobile observation data observed by drone, it was compared with rawinsonde observation data. The correlation coefficients between two equipment for a wind speed and direction were 0.89 and 0.91, and the root mean square errors were 0.7 m s-1 and 20.93°. Therefore, it was judged that the drone was suitable for observing vertical profile of the wind using mobile observation method. In addition, we attempted to resolve the observation gaps in the lower atmosphere. First, the vertical observation gaps of the wind profiler between the ground and the 150 m altitude could be resolved by wind observation data using the drone. Secondly, the temporal observation gaps between 3-hour interval in the rawinsonde was resolved through a drone observation case conducted in Taean-gun, Chungcheongnam-do on October 13, 2022. In this case, the drone mobile observation data every 30-minute intervals could observe the low-level jet more detail than the rawinsonde observation data. These results show that the mobile observation data of the drone can be used to fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere.
움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01~0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12~l.33 배의 속도 향상을 보였다.
Objective: The occurrence of intramyocardial hemorrhage (IMH) and microvascular obstruction (MVO) in myocardial infarction (MI), known as severe ischemia/reperfusion injury (IRI), has been associated with adverse remodeling. APT102, a soluble human recombinant ecto-nucleoside triphosphate diphosphohydrolase-1, can hydrolyze extracellular nucleotides to attenuate their prothrombotic and proinflammatory effects. The purpose of this study was to temporally evaluate the therapeutic effect of APT102 on IRI in rats and to elucidate the evolution of IRI in the acute stage using cardiovascular magnetic resonance imaging (CMRI). Materials and Methods: Fifty-four rats with MI, induced by ligation of the origin of the left anterior descending coronary artery for 60 minutes, were randomly divided into the APT102 (n = 27) or control (n = 27) group. Intravenous infusion of APT102 (0.3 mg/kg) or placebo was administered 15 minutes before reperfusion, and then 24 hours, 48 hours, 72 hours, and on day 4 after reperfusion. CMRI was performed at 24 hours, 48 hours, 72 hours, and on day 5 post-reperfusion using a 7T system and the hearts were collected for histopathological examination. Cardiac function was quantified using cine imaging and IMH/edema using T2 mapping, and infarct/MVO using late gadolinium enhancement. Results: The extent of infarction (p < 0.001), edema (p < 0.001), IMH (p = 0.013), and MVO (p = 0.049) was less severe in the APT102 group than in the control group. IMH size at 48 hours was significantly greater than that at 24 hours, 72 hours, and 5 days after reperfusion (all p < 0.001). The left ventricular ejection fraction (LVEF) was significantly greater in the APT102 group than in the control group (p = 0.006). There was a negative correlation between LVEF and IMH (r = -0.294, p = 0.010) and a positive correlation between IMH and MVO (r = 0.392, p < 0.001). Conclusion: APT102 can significantly alleviate damage to the ischemic myocardium and microvasculature. IMH size peaked at 48 hours post reperfusion and IMH is a downstream consequence of MVO. IMH may be a potential therapeutic target to prevent adverse remodeling in MI.
해양에서 수온의 등온선 밀집 정도를 표준지수로 정량화하기 위해 선밀도 지수(line density index: LDI)를 개발하였다. 지수 값의 범위를 0에서 100까지 제한시킨 LDI의 개발과정에 대한 이론적 배경을 기술하였고, line의 총 길이가 해당 면적의 1/10를 넘지 못한다는 적용조건에 대한 타당성 검증도 수행하였다. LDI의 적용 실험을 위해 남해역에서 관측된 NOAA SST 자료를 이용하였다. GIS를 이용하여 SST 레스터 데이터로 부터 $0.1^{\circ}C$ 등온선 벡터 데이터를 선형화하고 단위격자 영역을 폴리곤으로 제작한 후 공간중첩을 통해 LDI를 계산하였다. 단위 영역의 크기가 LDI의 분포에 미치는 영향을 분석하기 위해 두 종류의 격자 크기를 설계하여 LDI의 통계량를 산출하고 정규성 검정을 수행하였다. 분석 결과 격자크기에 따라 LDI의 평균과 정규성 같은 고유특징은 변하지 않으나, 통계량 값의 범위, 분산, 표준편차 등은 변하였는데, 이는 수온전선 구조가 복잡하고 전선폭이 격자 영역보다 훨씬 작을 때 발생하는 문제임이 확인되었다. 또한, LDI와 수온 차(${\Delta}T^{\circ}C$) 와의 관계성을 분석하고 수온전선역의 수온 수평경도(${\Delta}T^{\circ}C/km$)를 선형회귀모델로부터 계산하여 기존 연구자들의 제시한 수온전선역에서의 수온 수평경도 값과도 비교하였다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 LDI가 지니는 의미는 해양환경에서 시 공간적인 변화에 따른 수온전선 형성 지역을 절대적인 지수치로 비교 가능함은 물론, 수온전선과 해양환경 또는 해양생물과의 관계를 정량적으로 분석할 수 있는 기반을 제시했다는 점이다.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
본 연구에서는 우리나라에서 야간의 시간진행에 따라 발생하는 열대야 현상의 평균적인 시${\cdot}$공간적 패턴과 기후인자와의 관련성 그리고 최근의 변화경향을 밝히고자 하였다. 이를 위해, 장기간(1973-2004) 우리나라 61개 관측지점의 야간 6시간별(9PM, 3AM) 기온 및 일 최저기온 자료를 바탕으로 각 시간대별 열대야 현상의 평균 발생빈도를 산출하였다. 시간적으로, 우리나라 열대야현상은 연중 여름철 장마휴지기(7월 하순-8월 초순)에 집중하여 발생하며, 저녁(9PM)열대야 현상이 심야(3AM)나 새벽열대야 현상에 비해 많이 발생한다. 공간적으로, 저녁열대야 현상이 도시열섬 현상으로 저위도 내륙의 대도시에서 많이 발생하는 반면, 심야열대야 현상과 새벽열대야 현상은 따뜻한 해양의 열 관성의 영향을 받는 해양으로부터 30km이내 해안가 지역을 따라서 많이 발생한다. 대조적으로, 저녁(새벽)열대야 현상은 고도상승에 따른 기온감률 때문에 태백${\cdot}$소백 산맥의 해발고도가 800m(300m)이상이 되는 고지대에서는 전혀 발생하지 않는다. 상관분석과 다중회귀분석 결과, 위도, 해발고도, 해양과의 인접성, 인구밀도 등의 자연적${\cdot}$인위적 기후인자는 야간에 시각에 따라 열대야 현상의 발생빈도에 다양하게 영향을 주고 있음이 밝혀졌다. 또한, 1990년 이후에는 이전에 비하여 늦장마 시기의 변화와 도시화의 심화로 인해 열대야 현상의 발생빈도가 주로 대도시를 중심으로 증가하였다. 따라서, 차후에는 인위적으로 증가하는 도시열대야 현상을 저감시키기 위한 대책이 마련되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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