• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1307-1315
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• 2021

매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R²는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제52권4호
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.25-38
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• 2021

연구목적: 지속적으로 발생하는 태풍의 피해를 감소시키기 위해 태풍대응의 예방·대비 단계에서 적극적으로 활용할 수 있도록 표준화된 격자의 활용방안을 제안하였다. 태풍위험지역에 대한 격자 융합정보를 시범적으로 생성함으로써 태풍대응을 위한 격자의 실효성을 확인한다. 연구방법: 태풍 상황대응 시 유용하게 사용될 수 있는 태풍 위험지역에 대한 융합정보를 생성하기 위해 vector, raster 등 다양한 형태의 원천데이터를 사용하여 세밀한 공간 단위로 태풍 위험지역 격자 정보를 구축하였다. 기구축된 정보들과의 호환성 및 각 지자체별로 생성되는 격자 정보의 호환성을 위해 표준화된 격자모델을 적용하였다. 연구결과: 국가지점번호의 격자체계를 적용하여 태풍상황대응시 유용하게 활용될 수 있는 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 국가지점번호 격자체계는 다차원 계층구조의 격자크기를 정의하고 있으며, 100m와 1,000m 크기의 격자를 활용하여 서울지역 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 결론: 다양하고 조밀한 공간정보를 하나의 격자정보로 융합하여 가시화함으로써 재난 의사결정을 위한 정보의 단순화를 통해 신속한 재난대응을 지원할 수 있다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제13권3호
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• pp.284-296
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• 2020

본 연구는 지역사회 환경문제에 관한 토론 수업이 고등학생들의 환경 인식, 환경 문제에 대한 의견과 그 판단근거, 환경 문제 해결방안에 미치는 영향을 알아보는 연구이다. 본 연구에서 개발된 토론 수업은 도심 내의 백로 서식지 문제를 주제로 3차시에 걸쳐 지역사회 환경문제에 대해 알아보고, 토론하는 수업이다. 연구의 주요 데이터로 수업 전후 환경 인식 검사지, 환경 인식 설문지, 학습지가 수집되었다. 환경인식 검사지는 Likert 척도로 기술적 통계로 분석되었으며, 환경 인식 설문지의 응답은 귀납적 질적연구 방법을 통해 분석되었다. 본 연구의 결과는 먼저 환경 인식 검사지의 환경 인식에서 사전-사후 유의미한 통계적 효과가 있었다. 다음으로 SSI 토론 주제인 "백로의 서식지를 이동해야 하는가?"에 대하여 과반수의 학생들이 찬성하였으며, 토론 수업이후에도 의견에 변화가 없었다. 하지만 토론 수업 이후 학생들의 해경방안은 단기적이고 실현 가능하며, 구체적이고 비용이 적게 드는 해결방안으로 바뀌었다. 본 연구 결과를 바탕으로 학생들의 지역환경문제에 대한 관심을 높이고 문제해결력 증가를 위해 학교 과학 수업에서 지역 환경 문제와 관련된 SSI 토론 수업의 필요성을 제언한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.268-279
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• 2021

지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.

• 한국환경보건학회지
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• 제47권6호
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• pp.548-557
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• 2021

Background: Due to the emergence of new diseases such as COVID-19, an increasing number of people are struggling with stress and depression. Interest is growing in forest-based recreation for physical and mental relief. Objectives: A prediction model equation using meteorological factors and data was developed to predict the quantities of medicinal substances generated in forests (monoterpenes) in real-time. Methods: The concentration of phytoncide and meteorological factors in the forests near Chuncheon in South Korea were measured for nearly two years. Meteorological factors affecting the observation data were acquired through a multiple regression analysis. A model equation was developed by applying a linear regression equation with the main factors. Results: The linear regression analysis revealed a high explanatory power for the coefficients of determination of temperature and humidity in the coniferous forest (R²=0.7028 and R²=0.5859). With a temperature increase of 1℃, the phytoncide concentration increased by 31.7 ng/Sm³. A humidity increase of 1% led to an increase in the coniferous forest by 21.9 ng/Sm³. In the deciduous forest, the coefficients of determination of temperature and humidity had approximately 60% explanatory power (R²=0.6611 and R²=0.5893). A temperature increase of 1℃ led to an increase of approximately 9.6 ng/Sm³, and 1% humidity resulted in a change of approximately 6.9 ng/Sm³. A prediction model equation was suggested based on such meteorological factors and related equations that showed a 30% error with statistical verification. Conclusions: Follow-up research is required to reduce the prediction error. In addition, phytoncide data for each region can be acquired by applying actual regional phytoncide data and the prediction technique proposed in this study.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.169-174
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• 2023

현재 가정이나 사무실 및 공장 등 전력 수요가 증가하면서 전체 전력 사용량도 증가하고 있다. 전력사용의 증가는 에너지 절약에 대한 의식 변화가 나타나면서 대기전력에 대한 관심도도 높아졌다. 가정용 및 사무용 기기는 대기상태에서도 전력을 소모하고 있다. 이에 대기전력의 저감에 대한 필요성이 매우 커지고 있으며 대기전력 1W이하를 목표로 하고 있다. 지능형 콘센트는 근거리 무선망을 이용하여 홈네트워크에 연결하고 콘센트에 연결된 램프나 가전기기의 대기전력을 차단하거나 절감시키는 것이다. 본 연구에서는 근거리 무선망(Zigbee)를 이용하여 콘센트에 연결된 조명램프나 가전기기에서 사용하는 전기의 사용량을 원격으로 모니터링 하고 대기전력을 차단할 수 있는 모니터링 시스템과 지능형 콘센트을 개발하고자 한다. 또한, 개발하는 지능형 콘센트와 모니터링 시스템은 휴대용 장치(리모콘)를 이용하여 사용자가 손쉽게 대기전력을 차단할 수 있다.지능형 콘센트는 대기전력을 저감시킬 뿐만 아니라 화재 방재 시스템에도 응용 가능할 것이다. 대기하는 전력을 차단 하는 장치는 지능형 콘센트와 대기전력 차단 스위치를 포함하므로 누전과 화재를 방지할 것이다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.67-67
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• 2003

It is crucial to minimize setup errors of a cancer treatment machine using a high energy and to perform precise radiation therapy. Usually, port film has been used for verifying errors. The Korea Cancer Center Hospital (KCCH) has manufactured digital electronic portal imaging device (EPID) system to verify treatment machine errors as a Quality Assurance (Q.A) tool. This EPID was consisted of a metal/fluorescent screen, 45$^{\circ}$ mirror, a camera and an image grabber and could display the portal image with near real time KIRAMS has also made the acrylic phantom that has lead line of 1mm width for ligh/radiation field congruence verification and reference points phantom for using as an isocenter on portal image. We acquired portal images of 10$\times$10cm field size with this phantom by EPID and portal film rotating treatment head by 0.3$^{\circ}$, 0.6$^{\circ}$ and 0.9$^{\circ}$. To check field size, we acquired portal images with 18$\times$18cm, 19$\times$19cm and 20$\times$20cm field size with collimator angle 0$^{\circ}$ and 0.5$^{\circ}$ individually. We have performed Flatness comparison by displaying the line intensity from EPID and film images. The 0.6$^{\circ}$ shift of collimator angle was easily observed by edge detection of irradiated field size on EPID image. To the extent of one pixel (0.76mm) difference could be detected. We also have measured field size by finding optimal threshold value, finding isocenter, finding field edge and gauging distance between isocenter and edge. This EPID system could be used as a Q.A tool for checking field size, light/radiation congruence and flatness with a developed video based EPID.