• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.445-456
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• 2005

지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권5호
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• pp.413-420
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• 2019

본 연구에서는 chlorogenic acid 이성질체 9종과 arbutin을 분석하기 위하여, 전처리 과정과 UHPLC-MS/MS 동시분석 조건을 확립하였다. UHPLC-MS/MS에서 C18 column을 사용하여 15분 동안 분석할 수 있는 용매 조성을 만들고, 10가지 물질에 대한 정량, 정성 이온을 선택하여 negative 모드에서 분석하는 동시분석법을 확립하였고 과일류를 대상으로 추출, 진탕추출, 초음파 추출, 원심분리, 농축 등의 과정을 거치는 전처리법을 개발하였다. 기기분석과 전처리법에 대한 유효성은 특이성, 직선성, 정확성, 정밀성 그리고 검출한계 및 정량한계 등을 통하여 확인하였다. 회수율은 48.1-120.3%, intraday precision(RSD)는 0.4-7.9%, interday precision (RSD)는 0.0-7.2%로 확인되었다. 따라서, 본 연구에서 확립한 동시분석방법은 과일류 중 chlorogenic acid와 arbutin을 효과적으로 분석하는데 유용할 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.781-788
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• 2021

피부는 방사선에 대한 민감도가 높기 때문에 방사선치료 시에 피부에 조사되는 선량을 정확하게 측정하여 과도한 피폭을 방지할 필요가 있다. 임상에서는 film, OSLD, TLD, glass 선량계등과 같은 선량계를 사용하여 피부선량을 측정하고 있지만, 이러한 선량계들은 피부곡면에서의 정확한 선량측정이 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 인체 굴곡에 따라서 부착이 가능한 피부선량계를 개발하고 그 반응 특성을 평가하였다. 선량계 제작에는 높은 원자번호(Z_Pb: 82, Z_O: 8)와 밀도(9.53 g/cm³)로 방사선검출 측점에서 우수한 특성을 가지고 있는 Lead oxide(PbO)와 인체 굴곡에 따라 휘어질 수 있는 silicon 바인더를 사용하여 재조하였다. 한편 PbO 물질로 제작된 선량계의 경우 산화로 인한 성능 저하가 존재하기 때문에 parylene 등을 사용하여 성능저하를 방지해오고 있었지만, 기존에 사용된 parylene은 bending에 대한 영향을 받기 때문에 silicon을 이용한 새로운 형태의 passive layer를 제작하여 피부선량계에 적용하였다. 피부선량계의 특성평가는 SEM, 재현성, 선형성을 분석하여 평가하였다. SEM 분석을 통하여 bending에 영향을 받는지 평가하였으며, 6 MeV 에너지에서의 재현성, 선형성을 평가하여 피부선량계로 적용이 가능한지 평가하였다. SEM 분석을 통하여 선량계 표면을 관찰한 결과, parylene으로 passive layer가 올라간 parylene passive layer PbO 선량계는 구부러 졌을때, 표면에 crack이 발생하였다. 그에 반해 silicon passive layer가 올라간 silicon passive layer PbO 선량계에서는 crack 이 관찰되지 않았다. 재현성 측정 결과에서 silicon passive layer PbO 선량계의 RSD는 1.47%로 평가기준 RSD 1.5%를 만족하였으며, 선형성 평가 결과에서는 R²값이 0.9998로 나타나 평가기준 R² 0.9990을 만족하였다. silicon passive layer PbO 선량계는 bending에 따른 crack이 발생하지 않으며, 재현성, 선형성에서 높은 신호안정성과 정밀성, 정확성을 보여주어 피부선량계로의 적용이 가능한 것으로 평가되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.536-555
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• 2021

해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s^-1와 1.28 m s^-1, 편차는 0.44 m s^-1와 0.65 m s^-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1657-1667
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• 2021

지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1829-1836
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• 2021

구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct(PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제52권4호
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• pp.332-341
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• 2019

본 연구는 입원환자의 초기영양평가를 위해 개발된 영양검색도구의 타당성을 평가하고자 입원 후 24시간이내 동일한대상자에게 PG-SGA와 개별면담을 시행 후 그 결과를 비교 평가하였다. CKUNRS와 PG-SGAS 두 그룹 모두 나이는 고위험군이 평균 연령보다 높았고, BMI, 혈청 알부민과 헤모글로빈은 영양불량이 심할수록 유의적으로 낮게 나타났다. CKUNRS와 PG-SGA를 비교 분석한 영양 평가결과 전체 686명 중 영양불량 위험 환자는 각각 107명(15.6%)과 380명 (44.6%)으로 조사되었다. 민감도와 특이도는 각각 98.7% (96.8 ~ 99.5)와 33.3% (28.1 ~ 39.0)로 나타났으며, 두 도구 간 유사성 kappa 지수는 0.34로 CKUNRS는 PG-SGA를 기준으로 어느 정도 타당한 검색도구로 검증되었다. 결론적으로, CKUNRS를 PG-SGA와 같은 공인된 영양검색도구와 비교한 결과 민감도와 유사성 면에서는 어느 정도 타당한 수준의 영양검색도구인 것으로 판정되었으나, 특이도가 높지 않은 부분에 대해서는 추가적인 고려가 필요할 것으로 보인다. 초기입원 영양평가로 효과적인 영양검색도구를 위하여 재원기간, 합병증 유무, 사망률, 환자의 질병 예후와 관련된 유용성은 검증되지 않아 이에 관련하여 추가적 연구가 필요하다고 사료된다. 그리고 보다 정확한 영양불량 환자의 검색을 위해서는 간호사의 입원환자 초기 평가 및 재평가 부분에서 누락 가능성이 있는 체중변화, 소화기계장애, 식욕상태, 저작곤란, 연하곤란 등의 정확한 기록을 할 수 있도록 간호사정 기록자의 지속적인 교육이 필요할 것으로 보이며, 효과적인 초기 영양관리를 위해서는 향후 CKUNRS의 영양검색 기준에 대한 수정보완이 필요하다고 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권4호
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• pp.344-350
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• 2018

활엽수림의 고부가가치 목재 이용을 고려한 산림관리 방법 개선을 위해 입목형질등급 기준을 마련하였고, 중부지역의 참나무 임분을 대상으로 적용하였다. 입목형질등급의 평가인자는 줄기의 휨, 가지 굵기, 수피상처, 기타 결함 4개이며 수간을 2.1 m 단위로 구분하여 6.3 m까지 3개의 원목이 이용 가능하면 1등급, 2개 원목이 이용 가능하면 2등급, 1개만 이용 가능하면 3등급, 제재목으로 이용할 수 없을 경우 4등급으로 구분하였다. 개발된 입목형질등급을 참나무류 임분에 적용한 결과, 3등급 38.3%, 4등급 27.0%, 2등급은 28.0% 그리고 1등급 6.7% 순으로 조사되었다. 수종별 제재목으로 이용 가능한 3등급 이상의 입목비율은 상수리나무 88.2%, 굴참나무 88.1%, 졸참나무 83.5%로 높았으나, 갈참나무와 신갈나무의 경우 각각 56.0%, 50.3%로 평가 등급이 낮은 것으로 조사되었다. 굴참나무와 신갈나무의 경우 흉고직경이 증가할수록 4등급의 비율이 감소하는 경향을 보였다. 입목형질등급에 영향을 끼치는 주요 결함요인은 수간의 휨>가지 굵기>수피상처>기타 결함 순이었다. 중부지역 참나무림의 임목형질등급과 분포면적을 고려할 경우 상수리나무와 굴참나무에 대한 지속적인 관리가 실행된다면 활엽수 용재생산이 가능할 것으로 판단된다. 또한, 정확하고 실질적인 입목형질등급을 구분하기 위해서는 평가 인자들에 대한 모니터링 연구를 통한 지속적 개선이 필요하다.