• Title/Summary/Keyword: earth system science

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Field-Induced Translation of Single Ferromagnetic and Ferrimagnetic Grain as Observed in the Chamber-type μG System

  • Kuwada, Kento;Uyeda, Chiaki;Hisayoshi, Keiji;Nagai, Hideaki;Mamiya, Mikito
    • Journal of Magnetics
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    • 제18권3호
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    • pp.308-310
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    • 2013
  • Translation induced by the field-gradient force is being observed for a single ferromagnetic iron grain and a ferrimagnetic grain of a ferrite sample ($CuFe_2O_4$). From measurements on the translation, precise saturated magnetization of $M_S$ is possible for a single grain. The method is based on the energy conservation rule assumed for the grain during its translation and the grain is translated through a diffuse area under microgravity conditions. The results of the two materials indicate that a field-induced translation of grain bearing spontaneous moment is generally determined by a field-induced potential $-mM_SH(x)$ where m denotes the mass of sample. According to the above translations, the detection of $M_S$ is not interfered by any signals from the sample holder. The $M_S$ measurement does not require m value. By observing translations resulting from fieldinduced volume forces, the magnetization of a single grain is measurable irrespective of its size; the principle is also applicable to measuring susceptibility of diamagnetic and paramagnetic materials.

YOLO를 이용한 SAR 영상의 선박 객체 탐지: 편파별 모델 구성과 정확도 특성 분석 (Ship Detection from SAR Images Using YOLO: Model Constructions and Accuracy Characteristics According to Polarization)

  • 임윤교;윤유정;강종구;김서연;정예민;최소연;서영민;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.997-1008
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    • 2023
  • 해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.

다중 대역폭을 갖는 FMCW 레이다 송수신기 설계 및 제작 (Design and Manufacture of FMCW Radar with Multi-Frequency Bandwidths)

  • 황지환;김승희;강기묵;김덕진
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.377-387
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    • 2016
  • 본 연구에서는 X-밴드 대역 FMCW(frequency modulated continuous wave) 기반의 다중대역폭를 갖는 영상 레이다 설계와 자체 제작된 레이다 시스템의 성능시험 결과를 선보인다. 다중대역폭을 갖는 FMCW 레이다 송신기 설계를 위해 300 MHz와 500 MHz 대역폭을 갖는 두 개의 톱니파 조합을 주파수 변조신호로 활용하였으며, X-밴드 대역의 수신 신호로부터 비트 주파수(beat frequency)를 효과적으로 수신하기 위해 L-밴드 대역 신호발생기와 주파수 변환회로가 혼합된 송 수신회로를 구성하였다. 자체 설계/제작된 레이다의 다중대역폭 성능시험을 위해 송신기 최대 출력 35 dBm, 데이터수집 장치의 샘플링 주파수 1.2 MHz와 기록시간 1 ms로 시스템을 구성하였으며, 대역폭 500 MHz와 300 MHz를 갖는 변조신호로부터 거리방향과 방위각방향 해상도(0.28 m, 0.26 m)와 (0.44 m, 0.27 m)를 각각 확인하였다.

Prediction of Daily PM10 Concentration for Air Korea Stations Using Artificial Intelligence with LDAPS Weather Data, MODIS AOD, and Chinese Air Quality Data

  • Jeong, Yemin;Youn, Youjeong;Cho, Subin;Kim, Seoyeon;Huh, Morang;Lee, Yangwon
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.573-586
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    • 2020
  • PM (particulate matter) is of interest to everyone because it can have adverse effects on human health by the infiltration from respiratory to internal organs. To date, many studies have made efforts for the prediction of PM10 and PM2.5 concentrations. Unlike previous studies, we conducted the prediction of tomorrow's PM10 concentration for the Air Korea stations using Chinese PM10 data in addition to the satellite AOD and weather variables. We constructed 230,639 matchups from the raw data over 3 million and built an RF (random forest) model from the matchups to cope with the complexity and nonlinearity. The validation statistics from the blind test showed excellent accuracy with the RMSE (root mean square error) of 9.905 ㎍/㎥ and the CC (correlation coefficient) of 0.918. Moreover, our prediction model showed a stable performance without the dependency on seasons or the degree of PM10 concentration. However, part of coastal areas had a relatively low accuracy, which implies that a dedicated model for coastal areas will be necessary. Additional input variables such as wind direction, precipitation, and air stability should also be incorporated into the prediction model as future work.

2016년 1월 폭설을 동반한 제주도 한파의 원인 재고찰 (Revisit the Cause of the Cold Surge in Jeju Island Accompanied by Heavy Snow in January 2016)

  • 한광희;구호영;배효준;김백민
    • 대기
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    • 제32권3호
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    • pp.207-221
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    • 2022
  • In Jeju, on January 23, 2016, a cold surge accompanied by heavy snowfall with the most significant amount of 12 cm was the highest record in 32 years. During this period, the temperature of 850 hPa in January was the lowest in 2016. Notably, in 2016, the average surface temperature of January on the Polar cap was the highest since 1991, and 500 hPa geopotential height also showed the highest value. With this condition, the polar vortex in the northern hemisphere meandered and expanded into the subtropics regionally, covering the Korean Peninsula with very high potential vorticity up to 7 Potential Vorticity Unit. As a result, the strong cold advection, mostly driven by a northerly wind, around the Korean Peninsula occurred at over 2𝜎. Previous studies have not addressed this extreme synoptic condition linked to polar vortex expansion due to the unprecedented Arctic warming. We suggest that the occurrence of a strong Ural blocking event after the abrupt warming of the Barents/Karas seas is a major cause of unusually strong cold advection. With a specified mesoscale model simulation with SST (Sea Surface Temperature), we also show that the warmer SST condition near the Korean Peninsula contributed to the heavy snowfall event on Jeju Island.

과학관 활성화를 위한 도슨트 제도 개선 연구 (The Study of Docent System Improvement for Revitalization of Science Museum)

  • 박영신;이정화
    • 한국지구과학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.200-215
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    • 2012
  • 현재 과학관은 관람객의 교육적 욕구를 충족시키기 위해 '도슨트 제도'를 점차 확대하고 있으나 그 교육 및 관리체제는 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국내의 과학관 도슨트 46명을 대상으로 이들이 이수한 양성교육, 현재의 활동 조건 및 보충 연수교육의 특징을 파악하여 도슨트 전문성을 기르기 위한 체계적인 도슨트 제도의 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해서 설문지, 2명의 경력 도슨트와의 인터뷰, 과학관 및 도슨트 양성 관련 문서를 수집 분석하였다. 설문지는 인적사항, 도슨트에 대한 인식, 양성교육, 도슨트 활동, 보충 연수교육, 만족도를 조사하는 총 47문항으로 구성되어 있다. 연구결과에 따른 결론은 첫째, 과학관 관계자들의 도슨트에 대한 인식이 향상되면서 일반 자원봉사자와는 차별화된 방법으로 모집.양성되어 과학관의 교육자로서의 역할을 할 수 있도록 해야 한다. 둘째, 교육적인 측면에서 참관과 실습 위주의 도슨트 양성 및 보충 연수교육이 개발되어 강의를 통한 형식학습과 상황학습의 비형식학습이 균형을 이루면서 도슨트의 전문화를 이루어야 할 것이다. 셋째, 운영적인 측면에서 체계적인 평가제도를 도입한 도슨트에 대한 관리가 필요하다. 결국, 이러한 체계적인 도슨트 제도는 과학관의 위상을 향상시키는 것과 동시에 과학관교육의 입장에서 관람객에 대한 질 좋은 교육 서비스를 제공하게 되는 과학대중화를 불러일으키게 될 것이다.

성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성 진단 (Prediction Skill of GloSea5 model for Stratospheric Polar Vortex Intensification Events)

  • 김혜라;손석우;송강현;김상욱;강현석;현유경
    • 한국지구과학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.211-227
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    • 2018
  • 본 연구에서는 한국기상청의 장기예측시스템 현업모형인 GloSea5의 성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 예측성을 진단 및 검증하였다. 진단에 사용된 통계량은 이상상관계수(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)와 평균제곱근 예측성(MSSS, Mean Squared Skill Score)으로, 1991-2010년간 발생한 14개 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성한계는 ACC를 기준으로 13.6일, MSSS를 기준으로 18.5일로 나타났다. 모형의 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)의 각 성분을 정량적으로 비교분석한 결과, 예측성을 저하시키는 가장 큰 요인은 맴돌이(에디)오차로, 그 중 에디의 위상오차가 전체 예측오차의 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 극소용돌이 현상이 수평적으로 큰 규모를 가지는 만큼 동서파수 1의 에디와 관련한 오차가 더 작은 규모의 에디에 비해 가장 크게 예측오차에 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 분석한 사례들에 대하여 GloSea5의 대류권 순환에 대한 예측성은 성층권 예측성과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 이는 단순히 GloSea5 모형이 성층권-대류권 접합과정을 잘 모의하지 못하기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있다. 하지만, 극소용돌이 강화에 의한 영향에 비해 대류권에서 내부변동성의 절대적인 크기가 종종 크게 나타난다는 점을 감안하면, 모형에서 성층권-대류권 접합을 잘 모의하고 있더라도 극소용돌이 강화 자체만의 영향이 뚜렷하게 나타나지 않았을 가능성 또한 간과하면 안 될 것이다.

심해 자율무인잠수정 우라시마의 잠항시험에서 취득된 북 구마노 분지 해저 선상지 시스템의 음향 영상 (Acoustic images of the submarine fan system of the northern Kumano Basin obtained during the experimental dives of the Deep Sea AUV URASHIMA)

  • Kasaya, Takafumi;Kanamatsu, Toshiya;Sawa, Takao;Kinosita, Masataka;Tukioka, Satoshi;Yamamoto, Fujio
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제14권1호
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    • pp.80-87
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    • 2011
  • 자율무인잠수정은 해수면탐사선에 비해 해저면에 더 가까이 접근할 수 있는 장점을 제공한다. 수심자료, 해저면 물질 정보와 해저면 하부 영상을 얻기 위해서는 자율무인잠수정에 탑재된 다중빔음향즉심기, 해저면영상탐사기 및 천부지층탐사기 등이 유용하게 사용된다. 일본해양연구개발기구는 3000m급 자율무인잠수정 우라시마를 개발하였다. 잠수정의 전력공급용 연료전지시스템의 공학적 개발과 시험과정을 거쳐 우라시마에는 신형 리튬이온전지 시스템이 설치되었다. 잠수정은 초기 공학적인 업무에서 과학적 사용 목적으로 개량되었다. 다양한 과학장비들이 추가되었고 2006년부터 과학적인 목적의 임무수행을 위한 잠항시험이 수행되었다. 2007년 시험운항에서 일본 기이반도 해역 북구마노분지 부근에서 우라시마의 해저면영상탐사기와 천부지층탐사기를 이용하여 고해상 음향영상자료를 획득하였다. 후방산란강도 도면에서는 많은 암설류가 확인되었고, 천부지층탐사단면에서 연구해역의 북동쪽 끝 부근의 하부구조가 확인되었다. 이러한 특징은 최신 선상지의 형성과 관련된 구조를 암시한다. 그러나 남서 해역에서는 해저면 하부 ~20 ms 부근에서 강한 반사층이 존재하는데, 이는 삭박특징으로 해석되며 현재는 더 젊은 해저 퇴적물로 덮여있다. 잠수정의 성능은 지속적으로 향상되고, 우라시마를 활용하여 많은 유용한 결과가 얻어질 것으로 기대된다.

딥러닝과 Landsat 8 영상을 이용한 캘리포니아 산불 피해지 탐지 (Detection of Wildfire Burned Areas in California Using Deep Learning and Landsat 8 Images)

  • 서영민;윤유정;김서연;강종구;정예민;최소연;임윤교;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1413-1425
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    • 2023
  • 기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.