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.
디스플레이 기기들이 고도화 되면서, 사용자의 목적에 부합하는 영상이 요구되어져 가고 있다. 따라서, 3D 디스플레이에서 필요하게 되는 깊이 정보가 요구될 때 디스플레이 기기들은 객체 기반의 영상 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서 깊이 정보 생성을 위한 히스토그램 기반의 영상분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 K 군집 알고리즘에서 군집의 수를 파라미터화 하여, 영상에 적응적으로 군집 수를 결정할 수 없게 되는 한계를 지닌다. 또한, k 군집 알고리즘이 지니고 있던 지역 최소점에 빠져 영상 분할에 있어 과분할을 야기하는 지역 최소점에 빠지게 되는 경향이 있다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 분할해야할 군집 선정에서 계산량을 고려하여 적응적으로 선택 가능할 수 있게 하는 히스토그램 기반의 알고리즘을 설계하여 적응적으로 선택 가능하게 하였다. 기존 알고리즘이 가지고 있었던 지역 최소점에 빠지지 않도록 방지하게 하여 결과 영상에서 객체 기반의 결과를 보여줄 수 있도록 설계 했다. 이 후 연결요소 알고리즘을 통해 과분할 요소를 제거했다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 객체 기반의 깊이 정보 결과를 보여 줄 뿐만 아니라, 벤치마크 방법에 비해 확률 랜드 인덱스, 분할 커버링 측면에서도 각각 벤치마크 방법에 비해 0.017, 0.051으로 향상된 결과치를 보여준다.
Numerous studies suggested that fish assemblage structure reflects the status of stream ecosystems. The status of streams integrity, including various trophic levels, water quality and habitat degradation, can be assessed by fish assemblages. In this study, we investigated the relationships between fish assemblages and streamline geometry of streams. Previous studies suggested that geomorphologic parameter can be a critical factor of permeability between adjacent two systems. From a landscape ecological perspective, edges may partially control the flow rate of energy between two adjacent systems. Thus, the Streamline geometry can be a geomorphologic parameter that exhibits the integrity of stream. We selected the Nakdong river for study areas, which is one of major rivers and the longest (525 km) River in South Korea. We used the revised IBI representing overall ecological characteristics of Korean fish assemblages and eight sub-assessment criteria of IBI, collected from 82 sampling sites in the Nakdong River. For calculating the Streamline geometry, we measured fractal dimension index that generally used in biology, ecology and landscape ecology. We used the digital land-use/land-cover map and generated a 1-km buffer for each sampling site and refined the shape of the Streamlines. Pearson correlation analyses were performed between Streamline geometry and IBI and sub-assessment criteria of IBI. The results show that IBI and eight sub-assessments of fish are significantly correlated with geometry of Streamline. The fractal dimension of Streamline geometry were related with IBI (r = 0.48) and six sub-assessments of IBI, including total number of native fish and native species, the number of riffle benthic species, sensitive species, tolerant species and native insectivore. Especially, the number of tolerant species(r = -0.52) and native insectivore(r = 0.52) show strong correlation with geometry of Streamline. These results indicate that lower Streamline geometry can result in poor fish assemblages, while higher geometry of Streamline can enhance fish assemblages by potentially supplying insects and better habitat conditions. We expect the results of our study to be useful for stream restoration and management. However, we see the necessity of study investigating the mechanisms how Streamline geometry affect fish assemblages.
위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
버섯의 MAP 효과를 $CaCl_2$ 및 chitosan 코팅과 더불어 행하여 이들이 저장중 미치는 품질 변화 효과에 대하여 관찰하였다. 포장 필름으로서는 PD941, PD961 및 기존의 램을 사용하였으며 대조구로는 물 세척 구를 선정하였다. 포장 내부의 공기조성을 살펴본 결과 모두 $1{\sim}3$일 사이에 최고의 $CO_2$ 농도에 도달하였으며 이후부터는 필름의 투과성에 따라 감소되었으며 랩 포장구를 제외하고 코팅제의 종류에 상관없이 일정한 값을 보였다. $O_2$ 농도 역시 급격하게 감소되었으며 OTR에 의하여 외부에서 내부로 유입되어 다시 증가되는 경향을 보였으며 크게 코팅제에 따른 차이는 보이지 많았다. 호흡률에 있어서 저장하기 전의 무 처리구와 대조구(물 세척구) 및 코팅 처리구는 $155{\sim}175\;mgCO_2/kg/hr$로 유의적인 차이가 없었으며 랩 포장구$(143{\sim}181\;mgCO_2/kg/hr)$와 PD941$(142{\sim}169\;mgCO_2/kg/hr)$ 포장구 역시 6일 저장 후에도 시료구 간의 유의성을 발견할 수 없었다. PD961 포장구의 호흡률은 $CaCl_2(245\;mgCO_2/kg/hr)$, 키토산$(226\;mgCO_2/kg/hr)$, 물 세척구$(192\;mgCO_2/kg/hr)$로 놀게 나타났으며, 이는 PD961 포장용 적내의 낮은 산소 농도로 6일 저장후에도 신선도가 유지되어 호흡이 왕성하기 때문으로 사료된다. 숙도는 코팅과 포장필름의 가스투과도에 의하여 좌우되는 것으로 사료된다. 같은 포장재 처리 시료구 간의 비교를 해봤을 때 랩, PD941은 물 세척구는 모두 3.9, $CaCl_2$ 처리구는 각각 3.6, 4.4로 모두 숙도가 진행되어진 반면 키토산 처리구는 2.9, 2.5 이들보다 낮은 값을 유지하고 있었다. PD961 포장 처리구는 최종 숙도가 1.25로 초기와 큰 차이가 나지 많았다 따라서 버섯에 있어서 외형의 보존효과는 코팅효과도 가능하나 포장재의 선택이 더 중요하다는 것을 알 수 있었다. 키토산 코팅처리구는 포장재 전반적으로 대조구나 $CaCl_2$처리 시료구에 비하여 낮은 L 값을 보였다. 이와 마찬가지로 ${\Delta}E$ 값도 다른 시료구에 비하여 높은 값을 보여 키토산 코팅 처리는 버섯의 색도에 좋지 않은 영향을 미치는 것으로 보인다. 중량 감소는 램 포장구에서 많이 일어났으며 PD961은 10% 이하의 중량감소율을 보인다. 본 실험 결과로 보아 버섯 저장에 가장 중요한 영향을 미치는 요인은 포장 재질과 코팅제의 선택이라고 사료된다.
준분포형 수문모형인 TOPMODEL은 산림유역의 유출량, 주 유출경로 및 수질을 공간적으로 예측하는데 많이 적용된다. TOPMODEL은 물리모형이 아니라 일종의 개념모형이며 주요 구성요소는 지형지수와 토양의 수평전달계수로 각각 지표면과 지표하 유출의 기여면적을 계산하는데 이용된다. 본 연구는 우리나라의 소규모 산림유역에서 TOPMODEL의 적용성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시험지는 1979년부터 임업연구원에서 운용하고 있으며 서울 근교 경기도 광릉시험림에 위치해 있다. 활엽수림 유역은 임령이 약 80년, 유역면적이 22.0ha이고, 침엽수림 유역은 임령이 약 22년, 유역면적이 13.6ha이다. 관측자료는 활엽수 유역의 경우 1995년 7월과 2000년 6월에 발생한 2개 강우-유출사상이고 침엽수 유역의 경우 1995년과 1999년 7월 그리고 2000년 8월의 3개 강우-유출사상을 이용하였다. 지형지수는 $10m{\times}10m$의 수치지형도를 만들어 계산하였다. 지형지수 분포는 활엽수림 유역의 경우 2.6에서 11.1, 침엽수림 유역은 2.7에서 16.0으로 나타났다. 모형의 예측 효율성을 목적함수로 최적화한 결과 모형매개변수(m)와 유역의 평균 포화수평전달계수($lnT_0$)가 높은 민감도를 나타내었다. 매개변수의 최적값은 활엽수림 유역의 경우 m값은 0.034와 0.038 그리고 $lnT_0$값은 8.672와 9.475였으며, 침엽수 유역의 경우 m값은 0.031, 0.032, 0.033 그리고 $lnT_0$값은 5.969, 7.129, 7.575였다 이들 값을 이용하여 모의한 결과 모형의 예측 효율성은 활엽수림 0.958과 0.909 그리고 침엽수림 0.825, 0.922와 0.961로서 비교적 높게 나타났다. 강우-유출량 관측치와 모의치를 이용하여 강우-수문곡선을 작성한 결과 두 유역 모두 유출지연시간은 잘 일치하였다. 일부 강우-유출사상의 경우 총유출량과 첨두유량의 관측치와 모의치 간에 다소 차이를 보였지만 TOPMODEL은 전반적으로 10% 이하의 오차범위에서 총유출량과 첨두유량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 TOPMODEL은 우리나라의 미계측 산림유역에서 유출량을 산정하는데 유용한 수문모형이다.
본 연구에서는 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 이용하여 방사선 치료계획 시 3차원 흡수선량 분포 검증을 위한 정도 관리 소프트웨어를 개발하여 겔을 이용한 3차원 선량분석 방법을 제시하고자 한다. 우선 치료계획상의 3차원 흡수선량 데이터와 측정한 겔 광학밀도 데이터의 입출력 기능을 구현하였고, 변환 테이블을 이용하여 광학밀도를 흡수선량으로 변환하는 기능을 구현하였다. 겔에서 측정된 흡수선량과 치료계획상의 흡수선량 분포간의 기하학적 매칭을 위하여 3D 볼륨 데이터의 x, y, z 방향 및 회전 변환을 구현하였다. 매칭이 완료된 두 선량 분포간에 일치도를 검증하기 위하여 3차원 감마 인덱스알고리듬을 구현하였고, 감마 통과 지도(gamma passing map) 기반의 일치도 확인 기능을 구현하였다. 광학밀도와 흡수선량간의 관계를 분석하기 위하여 원기둥 형태의 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 대상으로 X-선 전산화 단층촬영기를 이용하여 CT 영상을 획득하였고, 방사선 치료계획 시스템(Eclipse, Varian, Palo Alto)을 이용하여 원반 형태의 6개의 가상 표적을 생성하여, 각각에 1 Gy에서 6 Gy까지 선량이 전달되도록 입체조형 방사선 치료계획을 수립하였다. 다음으로 광학 CT 스캐너($Vista^{TM}$, Modus Medical Devices Inc, Canada)를 이용하여 기준 투영 영상들을 획득하였고, 치료계획과 동일하게 겔에 방사선을 조사하였다. 조사2시간 후 매 2시간 간격으로 광학 CT 스캐너로 투영 영상 셋을 획득 후 3차원 광학밀도 데이터로 재구성하였다. 실린더 중심축을 따라 치료계획상의 흡수선량 프로파일과 광학밀도 프로파일을 추출하여 광학선량 대비 흡수선량 대응 테이블을 정의하였다. 이후 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 3차원상의 선량 분포의 일치도를 평가하였다. 광학밀도와 흡수선량간에는 supra-linear 관계가 나타났으며, 광학밀도는 그 크기에 따라 24시간당 60% 전후로 감쇄하였다. 측정된 흡수선량은 중심축 부근에서는 치료계획 선량과 잘 일치하였으나, 주변부로 갈수록 크게 낮아짐을 확인할 수 있었으며, 이로 인하여 3D 감마 통과율은 선량 차이율과 DtoA 각각 3%/3 mm의 조건하에 70.36%로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 광학 CT 스캐너 내부의 오일과 $PRESAGE^{REU}$ 겔간의 굴절률이 정확하게 매칭되지 않아서 광학 스캔 시 빔이 굴절되어 부정확한 데이터를 만들어 내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 정도 관리소프트웨어는 3차원 겔 선량을 비교 분석하기에 유효한 것으로 평가되었으나, $PRESAGE^{REU}$ 겔로부터 정확한 흡수선량데이터를 획득하기 위해 겔 선량측정 과정의 많은 개선이 요구된다.
현대사회의 복잡다기한 문제파악과 분석을 위해 최근들어 다양한 변수를 바탕으로 하는 복잡계 분석의 도입이 활발해 지고 있다. 외래부의 공간배치에 따른 환자들의 공간인지와 사용성을 미리 예측하는 것은 질 높은 병원서비스 제공을 위해 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 객관적 분석을 위해 노인의 질환별 표준프로그램 절차 및 분석을 위한 지표를 마련하고 히트맵 분석과 정량적 분석을 통해 대기공간의 균일성을 평가하였다. 이에 본 연구에서는 요양병원을 대상으로 복잡계 분석 방법을 이용하여 진료공간 접수공간 상담공간의 배치변화에 따른 4개 대안의 대기공간 균일성을 분석하기 위해 73개의 셀을 설치하여 시뮬레이션을 구축하고 그에 따른 밀도를 도출하였다. 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1)대기공간의 전체 공간밀도는 접수공간의 배치가 가장 큰 영향을 미친다. 2)검사공간과 진료공간의 확실한 분리배치가 대기공간의 균일성을 높여주는 방안이다. 3)접수공간의 위치가 입구에서 가까울수록 대기공간의 밀도균일이 커진다. 마지막으로 본 연구는 대기공간 균일성 평가에 이산사건 시뮬레이션의 적용방안에 관한 연구로서, 행위자기반모델이 공간분석 방법론으로서의 활용과 평가에 활용도를 가질 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
다양한 촬영 조건의 CT 감쇠 지도가 PET 영상에 영향을 미치는지 알아보기 위하여 다양한 kVp와 mA조건에서 Uniformity phantom 영상의 신호 강도(SI; Signal Intensity)와 표준 섭취율 계수(SUV; Standardized Uptake Value)를 측정하고, CTDI (Computed Tomography Dose Index)를 통해 각 조건에 따른 피폭선량을 측정하였다. 또한 동일한 조건에서 Resolution phantom의 반치폭(FWHM; Full Width at Half Maximum)을 측정하여 CT의 kVp와 mA에 따른 PET 영상의 화질 변화에 대하여 정량적으로 알아보고자 하였다. 연구 결과, CT의 촬영 조건은 PET 영상에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났으나, CT의 촬영 조건이 감소하게 되면 방사선 피폭이 감소하게 되지만 영상에 영향을 미치게 되므로 향후 진단이 가능한 CT 화질을 유지하면서 방사선 피폭을 최소화할 수 있는 양전자 방출 단층 촬영(PET/CT; Positron Emission Tomography / Computed Tomography)의 촬영 조건에 대한 연구가 지속적으로 되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.