The ML 5.8 earthquake shocked Gyeongju, Korea, at 11:32:55 UTC on September 12, 2016. One year later, on the afternoon of November 15, 2017, the ML 5.4 earthquake occurred in Pohang, South Korea. The earthquakes injured many residents, damaged buildings, and affected the economy of Gyeongju and Pohang. The damage proxy maps (DPMs) were generated from Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) imagery by comparing pre- and co-events interferometric coherences to identify anomalous changes that indicate damaged by the earthquakes. DPMs manage to detect coherence loss in residential and commercial areas in both Gyeongju and Pohang earthquakes. We found that our results show a good correlation with the Korea Meteorological Administration (KMA) report with Modified Mercalli Intensity (MMI) scale values of more than VII (seven). The color scale of Sentinel-1 DPMs indicates an increasingly significant change in the area covered by the pixel, delineating collapsed walls and roofs from the official report. The resulting maps can be used to assess the distribution of seismic damage after the Gyeongju and Pohang earthquakes and can also be used as inventory data of damaged buildings to map seismic vulnerability using machine learning in Gyeongju or Pohang.
This paper aims at the temperature and slenderness ratio effects on physical and mechanical properties of Beishan granite. A series of uniaxial compression tests with various slenderness ratios and temperatures were carried out, and the acoustic emission signal was also collected. As the temperature increases, the fracture aperture of intercrystalline cracks gradually increases, and obvious transcrystalline cracks occurs when T > 600℃. The failure patterns change from tensile failure mode to ductile failure mode with the increasing temperature. The elastic modulus decreases with the temperature and increases with slenderness ratio, then tends to be a constant value when T = 1000℃. However, the peak strain has the opposite evolution as the elastic modulus under the effects of temperature and slenderness ratio. The uniaxial compression strength (UCS) changes a little for the low-temperature specimens of T < 400℃, but a significant decrease happens when T = 400℃ and 800℃ due to phase transitions of mineral. The evolution denotes that the critical brittle-ductile transition temperature increases with slenderness ratio, and the critical slenderness ratio corresponding to the characteristic mechanical behavior tends to be smaller with the increasing temperature. Additionally, the AE quantity also increases with temperature in an exponential function.
Deuterium is a crucial clean energy source required for nuclear fusion and is a future resource needed in various industries and scientific fields. However, it is not easy to enrich deuterium because the proportion of deuterium in the hydrogen mixture is scarce, at approximately 0.016 %. Furthermore, the physical and chemical properties of the hydrogen mixture and deuterium are very similar. Therefore, the efficient separation of deuterium from hydrogen mixtures is often a significant challenge when using modern separation technologies. Recently, to effectively separate deuterium, studies utilizing the 'Kinetic Quantum Sieving Effect (KQS)' of porous materials are increasing. Therefore, in this review, two different strategies have been discussed for improving KQS efficiency for hydrogen isotope separation performance using nanoporous materials. One is the gating effect, which precisely controls the aperture locally by adjusting the temperature and pressure. The second is the breathing phenomenon, utilizing the volume change of the structure from closed system to open system. It has been reported that efficient hydrogen isotope separation is possible using these two methods, and each of these effects is described in detail in this review. In addition, a specific-isotope responsive system (e.g., 2nd breathing effect in MIL-53) has recently been discovered and is described here as well.
Depth estimation is one of the most complicated and difficult problems to deal with in the light field. In this paper, a compound attention convolutional neural network (CAttNet) is proposed to extract depth maps from light field images. To make more effective use of the sub-aperture images (SAIs) of light field and reduce the redundancy in SAIs, we use a compound attention mechanism to weigh the channel and space of the feature map after extracting the primary features, so it can more efficiently select the required view and the important area within the view. We modified various layers of feature extraction to make it more efficient and useful to extract features without adding parameters. By exploring the characteristics of light field, we increased the network depth and optimized the network structure to reduce the adverse impact of this change. CAttNet can efficiently utilize different SAIs correlations and features to generate a high-quality light field depth map. The experimental results show that CAttNet has advantages in both accuracy and time.
Kwang-Jae Lee;Kwan-Young Oh;Sung-Ho Chae;Sun-Gu Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_3
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pp.1671-1678
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2023
The Korea multi-purpose satellite (KOMPSAT) series consisting of multi-sensors has been used in various fields such as land, environmental monitoring, and disaster analysis since its first launch in 1999. Recently, as various information processing technologies (high-speed computing technology, computer vision, artificial intelligence, etc.) that are rapidly developing are utilized in the field of remote sensing, it has become possible to develop more various satellite image processing and analysis algorithms. In this special issue, we would like to introduce recently researched technologies related to the KOMPSAT image application and research topics participated in the 2023 Satellite Information Application Contest.
Sin, Hyeon-Uk;Choe, Jeong-U;Kim, Jun-O;Lee, Sang-Jun;No, Sam-Gyu;Lee, Gyu-Seok;Krishna, S.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.08a
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pp.234-234
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2010
The PR transitions in asymmetric dot-in-double-quantum-well (DdWELL) photodetector is identified by bias-dependent spectral behaviors. Discrete n-i-n infrared photodetectors were fabricated on a 30-period asymmetric InAs-QD/[InGaAs/GaAs]/AlGaAs DdWELL wafer that was prepared by MBE technique. A 2.0-monolayer (ML) InAs QD ensemble was embedded in upper combined well of InGaAs/GaAs and each stack is separated by a 50-nm AlGaAs barrier. Each pixel has circular aperture of 300 um in diameter, and the mesa cell ($410{\times}410\;{\mu}m^2$) was defined by shallow etching. PR measurements were performed in the spectral range of $3{\sim}13\;{\mu}m$ (~ 100-400 meV) by using a Fourier-transform infrared (FTIR) spectrometer and a low-noise preamplifier. The asymmetric photodetector exhibits unique transition behaviors that near-/far-infrared (NIR/FIR) photoresponse (PR) bands are blue/red shifted by the electric field, contrasted to mid-infrared (MIR) with no dependence. In addition, the MIR-FIR dual-band spectra change into single-band feature by the polarity. A four-level energy band model is proposed for the transition scheme, and the field dependence of FIR bands numerically calculated by a simplified DdWELL structure is in good agreement with that of the PR spectra. The wavelength shift by the field strength and the spectral change by the polarity are discussed on the basis of four-level transition.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.391-402
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2016
Among the various remote sensing sensors compared to the electro-optical sensors, SAR (Synthetic Aperture Radar) is very suitable for assessing damaged areas induced by disaster events owing to its all-weather day and night acquisition capability and sensitivity to geometric variables. The conventional CD (Change Detection) method that uses two-date data is typically used for mapping damage over extensive areas in a short time, but because data from only two dates are used, the information used in the conventional CD is limited. In this paper, we propose a novel CD method that is extended to use data consisting of two pre-disaster SAR data and one post-disaster SAR data. The proposed CD method detects changes by using a similarity weight image derived from the neighborhood information of a pixel in the data from the three dates. We conducted an experiment using three single polarization ALOS PALSAR (Advanced Land Observing Satellite/Phased Array Type L-Band) data collected over Miyagi, Japan which was seriously damaged by the 2011 east Japan tsunami. The results demonstrated that the mapping accuracy for damaged areas can be improved by about 26% with an increase of the g-mean compared to the conventional CD method. These improved results prove the performance of our proposed CD method and show that the proposed CD method is more suitable than the conventional CD method for detecting damaged areas induced by disaster.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.152-152
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2019
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
The ultimate goal of satellite development is to use information obtained from satellites. Therefore, national-levelsatellite development program should include not only hardware development, but also infrastructure establishment and application technology development for information utilization. Until now, Korea has developed various satellites and has been very useful in weather and maritime surveillance as well as various disasters. In particular, KOMPSAT (Korea Multi-purpose Satellite) images have been used extensively in agriculture, forestry and marine fields based on high spatial resolution, and has been widely used in research related to precision mapping and change detection. This special issue aims to introduce a variety of recent studies conducted using KOMPSAT optical and SAR (Synthetic Aperture Radar) images and to disseminate related satellite image application technologies to the public sector.
Rice production with adequate level of area is important for decision making of rice supply and demand policy. It is essential to grasp rice cultivation areas in advance for estimating rice production of the year. This study was carried out to classify paddy rice cultivation in Gimje-si using sentinel-1 SAR (synthetic aperture radar) and UAV imagery in early July. Time-series Sentinel-1A and 1B images acquired from early May to early July were processed to convert into sigma naught (dB) images using SNAP (SeNtinel application platform, Version 8.0) toolbox provided by European Space Agency. Farm map and parcel map, which are spatial data of vector polygon, were used to stratify paddy field population for classifying rice paddy cultivation. To distinguish paddy rice from other crops grown in the paddy fields, we used the decision tree method using threshold levels and random forest model. Random forest model, trained by mainly rice cultivation area and rice and soybean cultivation area in UAV image area, showed the best performance as overall accuracy 89.9%, Kappa coefficient 0.774. Through this, we were able to confirm the possibility of early estimation of rice cultivation area in Gimje-si using UAV image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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