정밀 수치기후도를 기반으로 고품질 사과생산에 적합한 지역을 정밀하게 탐색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 전북 장수군에 적용하여 후지 및 쓰가루 품종의 재배적지를 도출하였다. 수치기후도는 장수군 주변 7개 기상청 표준관측소로부터 얻은 1971-2000년 기간 일 최고 및 최저기온의 월별 평균값을 토대로 지형기후모형에 의해 사방 10m 격자점의 기온자료를 공간내삽하여 얻었다. 기온자료로부터 사과의 만개기를, 4월 최저기온으로부터 종상일을 추정하여 상해위험도를 산정하였고, 재현기간 100년의 1월 극 최저기온으로부터 동해위험도를 산정하였다. 토지의 경사, 토성 및 토지이용도를 고려한 재배가능지역에서 기상재해 위험지역을 제외시키고, 남은 지역에 대해 품질기준을 적용하여 최종적인 재배후보지를 도출하였다. 품질기준인 Anthocyanin 함량, Hunter A value, L/D Ratio, Fresh Firmness, Soluble Solid에 미치는 기후의 영향을 경험식에 의해 표현하고 이것을 수치기후도에 적용하여 각 품질기준별 적합지역을 탐색하였다. 최종적으로 얻은 결과에 따르면, 쓰가루의 경우 전체 면적의 20%, 후지는 11%가 재배적지로 나타났다. 수치기후도 제작으로부터 중첩분석에 의한 재배적지 판정에 이르는 전체과정을 ArcObject를 이 용한 Visual BASIC 프로그램으로 작성하여 자동화하였고, MapObject를 이용하여 사용자가 ArcGIS 소프트웨어 없이도 구축된 수치기후도 등 공간정보를 직접 보면서 재배적지를 탐색할 수 있는 배포용 프로그램을 제작하였다.
다엽콜리메이터, 겐트리회전, 선량율 등에서 형성되는 플루언스 맵을 이용하여 환자 맞춤형 치료 선량검증이 가능한지 알아보았다. 플루언스 맵은 2D 배열 검출기로 측정하였고, 동일 치료계획을 팬톰 내에서 이온전리함, 필름, 유리선량계 등을 이용하여 측정 비교하였다. 목표점에서 체적감마인자(volume gamma index, 3%, 3 mm)기준에 통과율은 $85.22%{\pm}1.7$(RT_target), $89.96%{\pm}2.15$였고, G4는 $95.14%{\pm}1.18$이었다. 선량 전달 오차는 선량이 급격히 변화는 영역(G1, G2, G3)과 주요장기(G4)에서 각각 $11.72%{\pm}0.531$, $-11.47%{\pm}0.991$, $7.81%{\pm}0.857$, $-4.14%{\pm}0.761$이었다. 이온전리함 측정값의 상대오차는 각각 평균 $-1.02%{\pm}0.222$ (Rt_target), $0.96%{\pm}0.294$ (Lt_target)이었다. 필름의 감마인자(3%, 3 mm) 기준 평균 통과율은 $92.59%{\pm}3.312$이었다. 유리선량계 상대 오차는 8.3% (G1), -5.4% (G2), 7.2% (G3), 6.1% (G4)이었다. 체적변조회전방사선 치료(VMAT)시 실시간 플루언스 맵 측정을 통한 실시간 환자 맞춤형 선량 검증이 가능할 것으로 사료되었다.
이 논문은 도시의 장래 탄소 배출량과 환경적 영향을 예측하는 방법론에 대하여 설명하고 있다. 다양한 저탄소 도시/교통정책의 시행으로 인한 장래의 토지이용과 교통의 변화를 예측하기 위하여 토지이용 통합 모형인 DELTA, OmniTRANS 조합을 적용하였다. 또한, 이러한 모형과 통합하기에 적합한 배출량 산정 모형과 확산모형을 선정하여 사용하였다. 개발 방법론의 결과 값인 토지이용과 통행 활동으로 인한 이산화탄소 및 대기오염 물질의 배출량, 오염 물질의 농도, 통합 대기질 지수 등이 GIS 기반의 지도에 표출되도록 하였다. 수원시를 대상으로 프로토타입을 개발하고 결과 값의 표출 사례를 논문에 예시하였다. 개발 방법론은 환경 친화적인 도시 정책의 효과를 알고자 하는 정책 결정자들에게 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Italian Ryegrass (IRG), which is known as high yielding and the highest quality winter annual forage crop, is grown in mid-south area in Korea. The objective of this study was to evaluate the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the monitoring IRG growth. Unmanned aerial vehicle imagery obtained from middle March to late May in Nonsan, Chungcheongnam-do. Unmanned aerial vehicle imagery corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ of IRG and biophysical measurements such as plant height, fresh weight, and dry weight over an entire IRG growth period. The similar trend between $NDVI_{UAV}$ and growth parameters was shown. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and IRG growth parameters revealed that $NDVI_{UAV}$ was highly correlated with fresh weight (r=0.988), plant height (r=0.925), and dry weight (r=0.853). According to the relationship among growth parameters and $NDVI_{UAV}$, the temporal variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret IRG growth. Four different regression models, such as (1) Linear regression function, (2) Linear regression through the origin, (3) Power function, and (4) Logistic function were developed to evaluate the relationship between temporal $NDVI_{UAV}$ and measured IRG growth parameters. The power function provided higher accurate results to predict growth parameters than linear or logistic functions using coefficient of determination. The spatial distribution map of IRG growth was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to power function. From these results, $NDVI_{UAV}$ can be used as a new tool for monitoring IRG growth.
In this work, we analyzed the effects of drought on the water temperature (WT) of Nakdong river basin major river sections using Standardized Precipitation Index (SPI) and WT data. The analysis was carried out on a seasonal basis. After calculating the optimal time scale of the SPI through the correlation between the SPI and WT data, we used the copula theory to model the joint probability distribution between the WT and SPI on the optimal time scale. During spring and fall, the possibility of environmental drought caused by high WT increased in most of the river sections. Notably, in summer, the possibility of environmental drought caused by high WT increased in all river sections. On the other hand, in winter, the possibility of environmental drought caused by low WT increased in most river sections. From the risk map, which quantified the sensitivity of WT to the risk of environmental drought, the river sections Nakbon C, Namgang E, and Nakbon K showed increased stress in the water ecosystem due to high WT when drought occurred in summer. When drought occurred in winter, an increased water ecosystem stress caused by falling WT was observed in the river sections Gilan A, Yongjeon A, Nakbon F, Hwanggang B, Nakbon I, Nakbon J, Nakbon K, Nakbon L, and Nakbon M. The methodology developed in this study will be used in the future to quantify the effects of drought on water quality as well as WT.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.456-477
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2024
With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.
본 연구에서는 국립공원에서 자연의 소리는 생태계의 구성요소임과 동시에 탐방객들이 공원을 체험하는 중요한 요소이다. 따라서 국립공원 내 소음 분포 특성을 파악하고 자연의 음환경(Soundscape) 보존 및 복원을 위한 노력은 국립공원 관리 차원에서 중요한 과제 중 하나이다. 그러나 여전히 국내 국립공원에서는 소음 관리 및 음환경 보존에 대한 관심이 미약한 것이 사실이다. 무등산국립공원은 호남지역에서 가장 중요한 자연보호지역 중 하나로 계절별 동물이 우는 소리, 물소리, 바람 소리 등 탐방객들에게 자연의 소리를 제공할 수 있는 최적의 장소이지만 대도시에 인접해 있고 공원 내부로 도로 및 대규모 시설지가 인접해있는 등 소음이 발생하여 공원 내 음환경에 위협이 되고 있는 상황이다. 따라서 본 연구는 소음지도, 탐방로 소리등급도, 주요 지점의 음환경 녹음 데이터, 소리자원 분포도 등의 분석을 통해 무등산국립공원 내 소리 분포 특성을 파악하고 광범위한 소음의 영향을 나타냄으로써 음환경 관리의 필요성을 시사하고 있다는 중요성을 지니고 있다. 반면 본 연구에서는 연구 인력과 장비의 한계로 인하여 소음지도, 탐방로 소리등급도, 소리자원 분포도의 속성 데이터 수집 기간이 상이한 점이 한계점으로 남는다. 그러나 본 연구의 결과는 탐방 만족도 및 자연의 음환경 보존 등을 목표로 향후 지속적인 음환경 보존 및 관리를 위해 활용될 수 있는 기초자료가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 최근 해양선진국에서 이슈화되고 있는 해양공간계획(Marine Spatial Planning ; MSP)의 도구인 한국형 GIS 시스템에 있어 해양공간정보 데이터베이스 구축 시 도출되는 여러 가지 현안을 분석하고 개선방향을 도출하였다. 본 연구과정에서 구축된 우리나라 해역의 250여건의 공간정보는 자료수집, GIS 변환, 자료분석 처리 및 데이터 그룹핑과 핵심공간 매핑의 순서로 가공되었으며 이 과정에서 공간정보가 부족하여 디지타이징 과정을 거치거나 기존 해양공간정보와의 중첩 수행 시 발견되는 좌표계 오류 등 그 밖의 여러 가지 문제점이 발생하였다. 또한 해양이용현황 분석을 위한 공간데이터 제작 시 개인정보 제외 자료처리 방안과 지적기반의 공간정보 생성 시 실제 공간정보와 이격 발생을 최소화 하는 등 방안을 제시하였다. 부족한 공간정보의 확보를 위하여 해양수산정보 및 해당 메타파일의 표준규격을 제시하였으며 해양공간정보의 정밀도 및 해석력 제고를 위해 해양 공간 평가 지표를 제시하였다. 아울러 한국형 해양공간계획체제 구축을 위한 해양공간정보의 품질관리에 있어서의 생산, 처리, 분석, 활용 단계의 표준관리 지침수립으로 생애전주기에 걸친 품질관리체계를 제시하여 해양공간정보 개방 확대 및 활용모델에 대한 방향을 도출하였다.
낙동강에 위치한 신규조성 습지의 현황 파악 및 관리 방안 마련을 위한 기초연구의 일환으로 부착규조류의 서식현황과 종다양성을 분석하고 부착돌말영양지수(TDI, Trophic Diatom Index)의 적용가능성을 평가하였다. 조사 기간 동안, 부착규조류는 총 38과 173종이 출현하였으며, 봄과 가을에 각각 156종, 154종으로 비슷한 종수를 나타냈다. 자기조직화지도(SOM)를 활용한 분석 결과, 부착규조류의 분포는 각 습지의 영양염류의 농도와 강우 등의 환경요인에 따라 영향 받는 것으로 나타났다. 클러스터 1의 경우, 대부분 가을시기이며, 총인과 총질소 등의 영양염류의 농도와 부착규조류의 종수 및 풍부도가 낮음에도 불구하고, 부착돌말영양지수가 높은 지점들로 구성되었다. 이와 반대로, 클러스터 4는 봄시기의 지점들이며, 총질소가 높음에도 불구하고 부착돌말영양지수가 낮은 특징을 보였다. 신규조성 습지 대부분이 유입 유출구 기능이 원활하지 않은 점을 감안하면, 여름철에 증가된 유량은 가을철에 영양염류 값을 감소시키며, 탁도 증가로 인해 빛의 유입이 원활하지 않아 부착규조류의 종수와 풍부도가 낮아진다. 이와 반대로, 봄철에는 낮은 수위로 인해 부착규조류가 부착할 수 있는 기질표면이 부족하며, 호오탁성 종이 정착 및 발달하기에 이른 시기이기 때문에 부착돌말영양지수 값이 낮게 측정된다. 다양한 기존 연구에서, 부착돌말영양지수를 서식환경 및 수질 평가지표로 활용하고 있으나, 본 습지는 흐름이 적고 정체수역에 가깝기 때문에 대부분 영양염류 농도가 높아 부착돌말영양지수의 평가지표 가치성은 낮은 것으로 판단된다. 여름강우나 유입 유출 조절부의 기능이 부착규조류의 종다양성과 분포에 영향을 미치는 점을 종합적으로 감안한 지속적이고 주기적인 추가 조사가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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