• 한국입자에어로졸학회지
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• 제17권1호
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• pp.9-20
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• 2021

As a large city advanced, the urban environment is becoming an issue. The contribution of vehicle emissions in air pollutants was very high according to the clean air policy support system (CAPSS). In order to improve the air quality in large cities, it is necessary to establish improvement measures by sources, analyzing the air quality of roadside. We divided Bucheon city into 4 regions to investigate the roadside pollutants of each district using the mobile laboratory (ML) and air quality monitoring station (AQMS). ML was used to measure pollutants emitted from vehicles and AQMS data was used as a comparison group of ML data. As a measurement result of pollutants in the roadside, the concentration of air pollutants in industrial & engineering complex area was the highest and concentration of air pollutants in residential & forest complex area was lower. By street, Bucheon-ro, Sinheung-ro, Sosa-ro, and Gyeongin-ro were identified as high concentrations. Therefore, further researches on preparing management measures for roads in the hot-spot area are needed.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.370-377
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• 2000

The red ginseng is very popular as a health food. It has been manufactured with raw ginseng by the conventional method. But, the yield of the heaven grade ginseng (the best quality red ginseng) among the whole products is around 5-7％, Therefore, the yield should be improved in order to increase economic returns. In this study, a new model of drying system was developed to improve the yield of heaven grade ginseng from 7% to 15% or more. For this system, temperature and relative humidity were controlled by the feedback control system, and a solenoid valve for steam supply and other variables were controlled by the PC. The special features of this system developed are an image processing system for monitoring the red ginseng during the drying process in the drying chamber, and a cylindrical porous tray for holding ginseng that is rotating with the speed of 0-10rpm in the drying chamber and makes uniform drying of red ginseng possible.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2017

광릉숲 생물권보전지역은 오랜 기간 보전 관리된 희귀 생태계로서 생물다양성 변화 모니터링 및 보전 연구가 활발하게 수행되고 있다. 그러나 하천 건강성 평가 지표로서 저서성 대형무척추동물의 다양성과 군집 특성에 대한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구는 2016년 4월부터 9월까지 광릉숲을 관통하는 봉선사천 및 인근 계류에 대한 하천평가를 위해 저서성 대형무척추동물의 군집분석을 수행하였다. 조사 결과, 저서성 대형무척추동물은 총 5문 8강 17목 56과 114종이 출현하였으며, 유수 지역에서 서식하는 하루살이목과 날도래목이 각각 30종(32.3%), 16종(17.2%)으로 다양성이 높았고, 오염된 하천에서 일반적으로 정착하는 실지렁이류(Tubificidae sp.), 개똥하루살이(Baetis fuscatus), 명주각다귀 KUa (Antocha KUa), 꼬마줄날도래(Cheumatopsyche brevilineata)의 출현빈도가 높게 나타났다. 섭식기능군에서는 모아먹는무리와 잡아먹는무리가 비교적 높게 출현하였고, 계류지역에서는 썰어먹는무리와 긁어먹는무리가 높게 나타났다. 서식기능군에서는 붙는무리와 굴파는무리가 우세하게 출현하였으며, 여울지역의 미소서식처 다양성을 대변하였다. 군집분석 결과, 우점도지수는 평균 $0.48{\pm}0.10$으로 분석되었으며, 광릉숲 계류의 GS 8에서 0.33으로 가장 낮게 나타났으며, 봉선사천 BS 1에서 가장 높게 나타났다. 다양도와 풍부도지수는 우점도지수와 반비례하여 나타났으며, 우점도가 낮은 GS 8의 다양도와 풍부도지수는 각각 2.53, 4.22로 나타났다. 하천의 군집안정성 분석 결과, 봉선사천은 저항력과 회복력이 높은 I특성군, 광릉숲 수계는 저항력과 회복력이 낮은 III특성군이 높은 것으로 나타나 광릉숲의 수계가 교란에 민감한 종들이 많이 분포하고 있는 것으로 분석되었다. 생물학적 수질평가에서는 저서성 대형무척추동물생태점수 $50.88{\pm}17.69$, 한국오수생물지수 $1.11{\pm}0.57$, 저서동물지수 $78.55{\pm}11.05$로 평가되었으며, 광릉숲 계류 GS 8에서 ESB (63점), KSI (0.55), BMI (89.9)로 가장 좋은 수환경과 수질 I등급인 최우선보호수역으로 나타났다. 그에 반에 봉선사천 BS 1에서는 ESB (25점), KSI (2.13), BMI (62.7)로 수질등급이 가장 낮은 III등급인 최우선개선수역으로 평가되었다. 전체적으로 광릉숲 내의 수계보다는 주변에 위치한 봉선사천의 수계에서 수서곤충의 다양성은 증가하는 것으로 나타났으나 과거 연도별 종구성의 군집구조는 뚜렷한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 생태와환경
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• 제45권4호
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• pp.392-402
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• 2012

본 연구는 어류군집을 이용하여 회야강 수계와 인근 하천의 건강도를 분석하고 해당하천을 효과적으로 관리하기 위하여 29지점에 대한 어류상을 조사하였다. 2007년 실시된 조사에서 총 12과 33종의 어류가 채집되었으며, 전체 조사지점에서 우점종은 피라미 (Zacco platypus, RA: 24.8%), 아우점종은 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, RA: 16.2%)로 나타났다. 또한 8종의 한국고유종과 4종의 외래종, 그리고 타 수계로부터 도입된 2종의 이입종(끄리, Opsariichthys uncirostris amurensis; 치리, Hemiculter eigenmanni)의 서식이 확인되었다. 하천별 건강성 평가를 위해 어류군집을 이용하여 생물보전지수 (IBI)를 구한 결과 2지점이 B 등급인 것을 제외한 대부분 C~D등급으로 확인되었다. 조사지점 인근의 토지이용이 하천의 건강성에 미치는 영향을 알아보기 위해 생물보전지수와 토지이용과의 Pearson correlation 분석을 실시한 결과 개발지가 증가할수록 생물보전지수가 감소하였다(r=-0.425, p=0.022). 반대로 생물보전지수와 숲과 초지는 양의 상관성을 보였으며(r=0.556, p=0.002), 경작지는 유의한 상관관계를 나타내지 않았다 (r=-0.231, p=0.333). 본 연구를 통해 확인된 회야강 수계 및 인근하천의 어류군집구조, 하천의 건강도, 인근 토지이용과의 상관관계는 유역 토지의 개발로 인한 인근 하천의 영향 예측 및 해당하천의 관리 및 복원사업에 있어 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1273-1279
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• 2019

수면 질환에 사용되는 수면다원검사는 그 비용 및 시간적 제약으로 새로운 대안을 찾을 필요가 절실하다. 최근 웨어러블 헬스기기가 대중화 되면서 기존의 액티그래피를 이용한 수면분석을 대신하려는 다양한 연구가 되고 있으나 이들 기기의 데이터 및 알고리즘은 접근성 및 성능에 있어 매우 제한적인 상황이다 본 논문에서는 자체 제작된 가속도계 센서모듈을 이용한 수면 중 움직임 정보를 이용하여 AASM표준 방식 기준으로 분류된 수면 단계를 예측하고, 센서의 움직임 정보와 뇌파의 δ파와 θ파의 파워스펙트럼 비교를 통해 수면의 주기를 추정할 수 있는 방법을 제시했다. 31명의 공개된 PSG 분석결과를 이용한 수면 단계 예측 결과 85.26%의 정확도를 보였다. 움직임 신호의 특성과 δ파와 θ파의 파워 변화를 비교한 결과 REM수면과 NREM수면의 반복 주기를 제시한 알고리즘으로 찾을 수 있는 가능성이 있음을 보였다.

• 농업과학연구
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• 제47권1호
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• pp.59-66
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• 2020

Particulate matter (PM) is regarded as a major threat to public health and safety in urban areas. Despite a variety of efforts to systemically monitor the distribution of PM, the limited amount of sampling sites may not provide sufficient coverage over the areas where the monitoring stations are not located in close proximity. This study examined the capacity of using remotely sensed data to estimate the PM10 and PM2.5 concentrations in Seoul, South Korea. Multiple linear regression models were developed using the multispectral band data from the Moderate-resolution imaging spectro-radiometer equipped on Terra (MODIS) and Operational Land Imager equipped on Landsat 8 (Landsat 8) and meteorological parameters. Compared to MODIS-derived models (r² = 0.25 for PM10, r² = 0.30 for PM2.5), the Landsat 8-derived models showed improved model reliabilities (r² = 0.17 to 0.57 for PM10, r² = 0.47 to 0.71 for PM2.5). Landsat 8 model-derived PM concentration and ground-truth PM measurements were cross-validated to each other to examine the capability of the models for estimating the PM concentration. The modeled PM concentrations showed a stronger correlation to PM10 (r = 0.41 to 0.75) than to PM2.5 (r = 0.14 to 0.82). Overall, the results indicate that Landsat 8-derived models were more suitable in estimating the PM concentrations. Despite the day-to-day fluctuation in the model reliability, several models showed strong correspondences of the modeled PM concentrations to the PM measurements.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.751-761
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• 2019

한반도 주변에는 백두산, 아소산, 사쿠라지마산, 키카이산 등이 분포하고 있으며 최근 백두산의 분화 징후가 급증하고 있어 겨울철 분화 시 계절풍에 따라 화산재가 유입될 수 있는 피해가 우려되고 있다. 따라서 화산재 확산 및 피해에 대한 조사 및 대책에 대한 구체적인 절차가 필요하지만 우리나라 국가법령정보센터에서 제시하는 화산재 주의보 및 경보는 '피해가 예상될 때'와 '심각한 피해가 예상될 때'로 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 피해발생 임계치를 분석하고 국외 피해사례를 국내에 적용하기 위하여, 공신력있는 공공기관의 국내 공간정보 구축 현황 조사를 수행하였다. 국외 화산재 피해 조사 결과 각 국가의 생활 형태나 수입원에 따라 피해사례가 자세히 작성된 부분이 상이하였다. 따라서 국외 화산재 피해 사례를 국내에 집적으로 적용하는 것이 아니라, 국내의 사회환경 및 자연환경의 특징을 반영한 공간정보 분석을 수행하였고 우리나라 화산재 피해발생시 고려해야 할 매체를 선정하였다. 최종적으로 국내 화산재 피해내역은 보건, 주거, 도로, 철도, 항공, 전력, 수도, 농업, 축산, 산림 그리고 토양으로 분류하는 것이 적합할 것으로 사료된다. 본 연구는 국내외 화산재 피해가 발생했을 경우 공신력 있는 공간정보를 활용해 피해 항목을 정리 했다는 것에 의미가 있으며, 향후 우리나라에 최적화된 화산재 경보 수립할 때 본 연구에서 조사한 국외 화산재 피해사례 및 국내 공간정보구축 현황은 정책수립에 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.319-341
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• 2024

The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.