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서식지 평가 방법을 이용한 바다숲 조성 해역의 적지 선정 (A Suitability Selection for Marine Afforestation Using Habitat Evaluation Procedure)

  • 오태건;김이청;양용수;김창길;이문옥
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제34권6호
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    • pp.894-905
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    • 2010
  • 바다숲 조성 해역에 대상 해조류의 최적 적지를 도출하기위해 서식지 평가 방법을 이용하였다. 서식지 평가 방법은 HEP(Habitat Evaluation Procedure)를 이용하여 대상 해조류가 서식하기에 적합한지를 고려하여 수행하였다. 그 결과 바다숲 조성 해역에서 바다숲을 시설하기에 최적으로 예측되는 곳을 계량적으로 선정할 수 있었으며, 적지 선정에는 수심의 변화에 따른 인자인 광조건과 파랑의 변화 여부가 적지의 공간적 변동에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 선정된 적지의 총 면적은 18ha로 분석되었으며, 서식 적합 지수(Habitat Suitability Index, HSI)에 의해 분석된 서식지의 질을 계량화한 결과 0.55~0.907(최고치는 1.0) 사이의 범위를 보였고, 선정된 적지가 등 수심선 방향을 따라 분포하고 있기 때문에 바다숲 조성지에 기반 시설인 해중림초를 투하할 때, 수심에 수평 방향의 띠 형태로 시설하는 것이 가장 바람직할 것으로 판단된다.

KOMPSAT-3/3A 영상 기반 하천의 탁도 산출 연구 (A Study on the Retrieval of River Turbidity Based on KOMPSAT-3/3A Images)

  • 김다희;원유준;한상명;한향선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1285-1300
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    • 2022
  • 탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

Subsequent application of self-organizing map and hidden Markov models infer community states of stream benthic macroinvertebrates

  • Kim, Dong-Hwan;Nguyen, Tuyen Van;Heo, Muyoung;Chon, Tae-Soo
    • Journal of Ecology and Environment
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    • 제38권1호
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    • pp.95-107
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    • 2015
  • Because an ecological community consists of diverse species that vary nonlinearly with environmental variability, its dynamics are complex and difficult to analyze. To investigate temporal variations of benthic macroinvertebrate community, we used the community data that were collected at the sampling site in Baenae Stream near Busan, Korea, which is a clean stream with minimum pollution, from July 2006 to July 2013. First, we used a self-organizing map (SOM) to heuristically derive the states that characterizes the biotic condition of the benthic macroinvertebrate communities in forms of time series data. Next, we applied the hidden Markov model (HMM) to fine-tune the states objectively and to obtain the transition probabilities between the states and the emission probabilities that show the connection of the states with observable events such as the number of species, the diversity measured by Shannon entropy, and the biological water quality index (BMWP). While the number of species apparently addressed the state of the community, the diversity reflected the state changes after the HMM training along with seasonal variations in cyclic manners. The BMWP showed clear characterization of events that correspond to the different states based on the emission probabilities. The environmental factors such as temperature and precipitation also indicated the seasonal and cyclic changes according to the HMM. Though the usage of the HMM alone can guarantee the convergence of the training or the precision of the derived states based on field data in this study, the derivation of the states by the SOM that followed the fine-tuning by the HMM well elucidated the states of the community and could serve as an alternative reference system to reveal the ecological structures in stream communities.

산사태 예측을 위한 NCAM-LAMP 강수 및 토양수분 DB 구축 (Construction of NCAM-LAMP Precipitation and Soil Moisture Database to Support Landslide Prediction)

  • 소윤영;이수정;최성원;이승재
    • 한국농림기상학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.152-163
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    • 2020
  • 실제적인 산사태 대응조치 단계 이전에 산사태위험지수를 통하여 산사태 발생 위험도를 모니터링하고 예측하기 위하여, LAMP의 고해상도 강우와 토양수분 예측 자료를 DB화 하고, 산사태 연구자들의 연구대상 지역에 적합한 지도 투영법과 공간해상도로 변환하는 절차를 ArcGIS를 이용하여 마련하였다. 이를 위하여 ERA5 재분석 강수와 농촌진흥청 10m 깊이 토양수분자료를 이용하여 LAMP 모델 강수 및 토양수분 자료를 정량적 그리고 정성적으로 평가하여 모델의 특성을 파악하였다. 또한, LAMP 강우, 토양수분, 증발산 등의 결과 자료를 10m 초고해상도 ArcGIS 포맷 자료로 변환하는 과정을 실무적으로 상세히 기술하여, 국내 지역에서 WRF 모델의 NetCDF 자료를 ArcGIS로 이용자들이 손쉽게 변환할 수 있도록 기술적 편의를 제공하였다.

Degradation of Lowland Forest Landscape and Management Strategy to Improve Ecological Quality in Mt. Baekja and Its Surroundings

  • Cho, Hyun-Je;Cho, Yong-Chan;Lee, Chang-Seok
    • Journal of Ecology and Environment
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    • 제29권5호
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    • pp.445-452
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    • 2006
  • The number of species and forest area has decreased as urbanization is progressed. The landscape degradation was examined by analyzing vegetation map, satellite image and characteristics of actual vegetation. The study was conducted in Mt. Baekja and its surroundings located on Gyeongsan city, southeastern Korea. As the result of landscape analysis, agricultural field was a characteristic attribute of the study area. Lowlands of this study area were occupied by agricultural field and various plantations. For 15 years from 1987 to 2002, forest area decreased from 2,072.9 ha to 1,853.2 ha, and shape index and fractal dimension of vegetation patches increased from 1.32 to 1.65 and from 1.05 to 1.09, respectively. Pinus densiflora Siebold & Zucco. community showed the highest species diversity, whereas Larix kaempferi (Lamb.) Carriere community showed the lowest species abundance. As forest management implications, monitoring of endangered plant species (Jeffersonia dubia (Maxim.) Benth. & Hook.f. ex Baker & S.Moore), and restoration of lowland forest from plantation to natural forest were discussed. Further, establishment of greenways utilizing existing streams, roadside, and public facilities were recommended.

Image-based Extraction of Histogram Index for Concrete Crack Analysis

  • Kim, Bubryur;Lee, Dong-Eun
    • 국제학술발표논문집
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    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.912-919
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    • 2022
  • The study is an image-based assessment that uses image processing techniques to determine the condition of concrete with surface cracks. The preparations of the dataset include resizing and image filtering to ensure statistical homogeneity and noise reduction. The image dataset is then segmented, making it more suited for extracting important features and easier to evaluate. The image is transformed into grayscale which removes the hue and saturation but retains the luminance. To create a clean edge map, the edge detection process is utilized to extract the major edge features of the image. The Otsu method is used to minimize intraclass variation between black and white pixels. Additionally, the median filter was employed to reduce noise while keeping the borders of the image. Image processing techniques are used to enhance the significant features of the concrete image, especially the defects. In this study, the tonal zones of the histogram and its properties are used to analyze the condition of the concrete. By examining the histogram, the viewer will be able to determine the information on the image through the number of pixels associated and each tonal characteristic on a graph. The features of the five tonal zones of the histogram which implies the qualities of the concrete image may be evaluated based on the quality of the contrast, brightness, highlights, shadow spikes, or the condition of the shadow region that corresponds to the foreground.

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평균기온과 식생의 영향을 고려한 격자기반 일 지표토양온도 예측 모형 개발 (Development of a Grid-Based Daily Land Surface Temperature Prediction Model considering the Effect of Mean Air Temperature and Vegetation)

  • 최치현;최대규;최현일;김경현;김상단
    • 한국물환경학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.137-147
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    • 2012
  • Land surface temperature in ecohydrology is a variable that links surface structure to soil processes and yet its spatial prediction across landscapes with variable surface structure is poorly understood. And there are an insufficient number of soil temperature monitoring stations. In this study, a grid-based land surface temperature prediction model is proposed. Target sites are Andong and Namgang dam region. The proposed model is run in the following way. At first, geo-referenced site specific air temperatures are estimated using a kriging technique from data collected from 60 point weather stations. Then surface soil temperature is computed from the estimated geo-referenced site-specific air temperature and normalized difference vegetation index. After the model is calibrated with data collected from observed remote-sensed soil temperature, a soil temperature map is prepared based on the predictions of the model for each geo-referenced site. The daily and monthly simulated soil temperature shows that the proposed model is useful for reproducing observed soil temperature. Soil temperatures at 30 and 50 cm of soil depth are also well simulated.

디테일 디스크립터를 이용한 이미지 영역 분석과 개선에 관한 연구 (A study on image region analysis and image enhancement using detail descriptor)

  • 임재성;정영탁;이지혁
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.728-735
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    • 2017
  • 디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.

Synthesis of T2-weighted images from proton density images using a generative adversarial network in a temporomandibular joint magnetic resonance imaging protocol

  • Chena, Lee;Eun-Gyu, Ha;Yoon Joo, Choi;Kug Jin, Jeon;Sang-Sun, Han
    • Imaging Science in Dentistry
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    • 제52권4호
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    • pp.393-398
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    • 2022
  • Purpose: This study proposed a generative adversarial network (GAN) model for T2-weighted image (WI) synthesis from proton density (PD)-WI in a temporomandibular joint(TMJ) magnetic resonance imaging (MRI) protocol. Materials and Methods: From January to November 2019, MRI scans for TMJ were reviewed and 308 imaging sets were collected. For training, 277 pairs of PD- and T2-WI sagittal TMJ images were used. Transfer learning of the pix2pix GAN model was utilized to generate T2-WI from PD-WI. Model performance was evaluated with the structural similarity index map (SSIM) and peak signal-to-noise ratio (PSNR) indices for 31 predicted T2-WI (pT2). The disc position was clinically diagnosed as anterior disc displacement with or without reduction, and joint effusion as present or absent. The true T2-WI-based diagnosis was regarded as the gold standard, to which pT2-based diagnoses were compared using Cohen's ĸ coefficient. Results: The mean SSIM and PSNR values were 0.4781(±0.0522) and 21.30(±1.51) dB, respectively. The pT2 protocol showed almost perfect agreement(ĸ=0.81) with the gold standard for disc position. The number of discordant cases was higher for normal disc position (17%) than for anterior displacement with reduction (2%) or without reduction (10%). The effusion diagnosis also showed almost perfect agreement(ĸ=0.88), with higher concordance for the presence (85%) than for the absence (77%) of effusion. Conclusion: The application of pT2 images for a TMJ MRI protocol useful for diagnosis, although the image quality of pT2 was not fully satisfactory. Further research is expected to enhance pT2 quality.

위성 정보를 활용한 도심 지역 기온자료 지도화를 위한 인공신경망 적용 연구 (A study of artificial neural network for in-situ air temperature mapping using satellite data in urban area)

  • 전현호;정재환;조성근;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권11호
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    • pp.855-863
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    • 2022
  • 본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.