• 한국농공학회논문집
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• 제63권5호
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• pp.13-25
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• 2021

The particulate matters (PM₁₀ and PM_2.5) and ammonia emitted from livestock farms as dispersed to urban and residential areas can increase the public's concern over the health problem, social conflicts, and air quality. Understanding the atmospheric dispersion of such matters is important to prevent the problems for the regulatory purposes. In this study, AERMOD modeling was performed to predict the dispersion of livestock particulate matters and ammonia in Gwangju metropolitan city and five surrounding cities. The five cities were divided into 40 sub-zones to model the area-based emissions which varied with the number of livestock farms, species and growth stages of the animals. As a result, the concentrations of PM₁₀, PM_2.5 and ammonia resulted from livestock farms located in the surrounding cities were 2.00 ㎍ m^-3, 0.30 ㎍ m^-3 and 0.04 ppm in the southwestern part of Gwangju based on the average concentration of 1 hour. These values accounted for 0.7% of PM₁₀ concentration, 0.5% of PM_2.5 concentration, and 0.4% of the ammonia concentration in Gwangju, contributing to a small amount of air pollution compared to other sources. As preventive measures, the plantation was applied to high emission source areas to reduce particulate matters and ammonia emissions by 35% and 31%, respectively, and resulted in decrease of the area of influence by 57% for particulate matters and 59% for ammonia.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.685-690
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• 2023

도시의 인구증가 및 고밀화에 따라 기존 지하구조물에 인접하여 대심도 굴착 공사 물량이 증가하는 추세인 것으로 분석되었다. 현재 지하구조물 및 궤도는 외부요인에 의해 지하구조물의 손상이 다수 발생되는 실정이며 터널 내의 계측결과로 원인을 분석하여 예방차원이 아닌 사후처리에 대해서 측정을 하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 구조물의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 또한 외적 요인으로 인해 지하구조물 및 궤도 손상 및 파괴가 발생하기 전 구조물의 변위를 머신러닝 기법을 통해 구조물의 안전성을 평가하고자 한다. 분석결과, 분석한 데이터세트에서 구조물관리기준치에 도달하는 시간을 예측하기에 적합한 모델은 다항회귀 머신러닝 알고리즘인 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구에서 적용한 자동화계측 데이터에 한정될 수 있으므로 추가적으로 구조물 조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 향후 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1427-1435
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• 2023

농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.