근적외선 파장대역 850 nm ~ 1000 nm에서 레이저를 검출하기 위해 포토다이오드의 분광감응도를 향상시키고자 본 논문에서 실리콘 기반 고감도 PIN 포토 다이오드를 제작하고 전기적 및 광학적 특성을 분석하였다. 제작된 소자는 TO-18형으로 패키징 하였고 포토다이오드의 전기적 특성으로 역 바이어스 전압이 5V일 때 암전류는 Anode 1과 Anode 2는 약 0.055 nA 의 값을 나타내었으며 정전용약은 0V 일 때 1 kHz 주파수 대역에서 약 19.5 pF, 200 kHz 주파수 대역에서 약 19.8 pF의 적은 정전용약을 나타내었다. 또한 출력신호의 상승시간은 10 V의 전압일 때 약 30 ns의 고속 응답특성을 확인하였다. 광학적 특성 분석으로는 880 nm에서 최대 0.66 A/W의 분광감응도 값을 나타내었고 1000 nm에서는 0.45 A/W로 비교적 우수한 분광감응도를 나타내었다.
전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
작물의 수량은 재배하는 식물의 특성과 토양 그리고 기후 등 환경에 의하여 지배된다. 주곡인 쌀 수확량의 지역성과 변이성을 알아내기 위하여 기상청의 기상 자료와 농림부의 쌀생산량 통계 자료를 수집 분석하였다. 기상 자료로부터 순복사량, 증발산량 및 순1차 생산력지수 NPP를 산출하고, Jung의 모형을 이용하여 우리 나라 각 지역의 쌀 생각량을 산출하고, 이를 실생산량과 비교하였다. 7, 8월 기온의 장기 변이를 검토한 결과, 수원의 경우 장주기는 15.1년, 단주기는 7.4년으로 나타났고, 대구의 장주기는 32.9년, 단주기는 4.1년으로 나타났다. 장주기는 대구가 수원 보다 약 2배이상으로 주기성이 강했고, 단주기는 반대로 수원이 대구보다는 주기성이 강하게 나타났다. 한국의 67개 지점에서 순1차생산력지수인 NPP와 총생산력지수 GPP를 추정 결과, 순 복사량이, 16개 지점에서 기온, 1개 지점에서 강수량이 NPP의 제한 요소로 작용하는 것으로 나타났다. 순 복사량은 한국에서의 자연 생산력에 1차적으로 주된 제한 요인으로서 작용하였고, 2차적인 제한 요인는 주로 기온이 작용하였다. 남한 지역의 NPP는 10.87~17.52 Mg ha$^{-1}$, GPP가 18.63~36.31 Mg ha$^{-1}$의 범위이었고, 평균은 NPP와 GPP가 각각 14.69 Mg ha$^{-1}$, 27.94 Mg ha$^{-1}$의 값을 나타냈다. 북한 지역의 경우에는 NPP가 6.47~15.50Mg ha$^{-1}$, GPP가 10.08~24.64 Mg ha$^{-1}$의 범위이었고, 평균은 NPP와 GPP가 각각 12.59 Mg ha$^{-1}$, 13.62 Mg ha$^{-1}$의 값이 나타났다. Jung의 모델에 의하여 97년과 98년의 쌀 생산량을 추정한 결과 실제 쌀 생산량과 근접하였다. 경상도 지역은 타 지역에 비해 실측치보다 예측치가 높게 평가되었고, 추정 생산량과 실제 생산량간 사이에 상관이 없었다. 이 지역에 대한 모델의 수정이 필요하며, 순복사량과 강수량 요인이 고려되면 좀 더 정확한 분포도가 작성될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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