본 연구에서는 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대해 PCA를 적용하여 토지 이용 및 피복 분류 판독의 가독성을 향상시키기 위하여 고유성분이 높은 밴드를 선별적으로 조합하여 5개 유형의 PCA영상을 제작하였다. 유형별 영상은 SAM감독 분류 기법을 적용하여 영상분류를 시행하고 정확도를 평가한 결과 PCA변환 시 고유성분 포함율은 PCA변환 영상의 첫 번째 밴드에 해당하는 영상이 76.74%의 성분을 포함하며, PCA변환 영상의 두 번째 누적 밴드에 해당하는 영상이 98.40%로 대부분의 성분자료가 두 번째 영상까지에 담긴 것을 알 수 있었다. 유형별 영상의 정량적 분류정확도 평가는 전체정확도, 생산자 및 사용자 정확도를 분석한 결과 유사한 패턴을 가지며, 특이한 사항은 정성적인 분류정확도 평가는 PCA변환 영상의 네 번째 밴드이상이 포함되어야 정확도가 확보되는 것으로 판단되나 정량적인 분류 정확도 평가에서는 PCA변환 영상의 두 번째 밴드까지를 포함하는 영상이 가장 높은 정확도를 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 월강수량의 내삽을 위해 PRISM-KNU(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model-Kongju National University)를 개발하였다. PRISM-KNU의 특징은 강수량과 지형고도 사이의 선형관계의 공식에서 기울기의 허용 범위를 지형 기복량을 토대로 조절하는 것이다. 이 모델의 매개변수 값은 최적화 기법에 의해 결정하였고, 그 결과를 2000~2014년, 공간 해상도 $1{\times}1km$의 남한 강수량 자료를 생산하는데 적용하였다. 연구 결과에서 모의 효율, Kling-Gupta Efficiency는 총 모의 사례의 86%에서 0.7 이상이었다. 또한 Modified Korean PRISM에 의해 생산된 기존의 강수량 자료에서는 공간적 패턴에 급격한 변화가 나타나는 반면 PRISM-KNU에 의해 생산된 자료에서는 그와 같은 현상이 나타나지 않았다. 본 연구는 PRISM-KNU가 타당하게 개발되었다는 것을 확인하였고, 연구 결과는 또한 그 모델에 의해 생산된 자료의 공간적 일관성이 Modified Korean PRISM의 자료에 비해 향상 되었다는 것을 보여주었다. PRISM-KNU와 그 모델의 산출물은 다양한 연구에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 1대의 프로젝터를 이용하여 360도 파노라마를 구현할 수 있는 방법을 하드웨어적인 부분과, 투사 될 사전왜곡 이미지 제작 부분에 대해 기술하고 있다. 관람객의 위치에 따라 발생하는 그림자를 최소화하기 위하여 공간의 중앙 천정에 프로젝터와 반사경을 설치하는 방법을 제안하고 있다. 유니티 엔진 가상공간에서 프로젝터 및 반구 반사경의 위치를 전시공간과 동일하게 설정한 후, 프로젝터를 가상 카메라로 간주하고 환경을 렌더링하여 프로젝터를 이용하여 투사할 때 사용할 사전왜곡 이미지를 생성하였다. 스크린에 투사할 이미지를 가상공간의 벽면에 맵핑시켜 놓은 뒤 레이트레이싱 기법을 이용하여 가상 카메라에 가상 촬영 (레이 트레이싱)하는 방식으로 사전 왜곡 이미지를 제작 하였다. 본 기법의 특징은 사전왜곡 이미지 생성에 사용자가 최소한으로 개입한다는 것이다. 사전왜곡 이미지를 가상 카메라와 동일한 위치에 설치된 프로젝터에서 반구형 반사경에 투사하면 반구경 거울에 의해 이미지가 사방으로 반사되어 원통형 또는 사각방 모양의 파노라마 스크린에 360도로 투영된다.
초고급 언어에 의한 자동 프로그래밍은 프로그램의 자료구조 이외에 많은 부분을 시스템이 관장함으로써 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술 어논리, 집합, 사상, 혹은 제안된 자연언어를 사용하기 때문에 초고급 구조에 익숙하 지 않은 프로그래머들이 이를 이용하여 프로그램을 작성하는 경우 상당한 어려움이 따 르고, 이들 초고급언어 구조에 익숙하기까지 많은 시간이 요하게 된다. 왜냐하면 초 고급언어는 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술어 논리, 집합, 사상, 혹은 제한된 자연언어를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 기존의 자동 프로 그램의 어려움을 줄이기 위해서 한글로 구성된 선언적구문, 절차적 구문, aggregate 구문으로 광역언어를 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 제안하는 한글 자동 프로그래 밍 시스템(Hangul Automatic Programming)은 입력으로 순수한 한글로 구성되어 있으며 추상 알고리즘(Abstract Algorithm)과 자료형(Data Type)혹은 절차적 구문을 받아서 출력으로는 C 언어 프로그램을 만들어 낸다. 자동 프로그래밍 접근 방식은 프로그램 변형기법과 규칙기반에 바탕을 두고 문제영역은 일반적인 프로그램으로 한정 하였다. 시스템 제어구조는 한글 프로그램을 입력으로 받아서 지식베이스로부터 적절한 규칙 을 선택해서 이것을 변형한 다음 전체 데이타 베이스에 넣는데 이과정을 프로그램이 완성 될 때 까지 반복한다.
지표 근접 지질조사 및 매설물 조사에 응용되는 GPR탐사를 통해 석조문화재 기초지반을 효과적으로 탐지하기 위해 토양층과 자갈층이 교호하는 지질공학적인 모형지반(천부 지층구조)을 3 m의 깊이로 재건하여 GPR탐사 및 탄성파 굴절법 탐사를 측선별로 수행하였다. GPR탐사에 사용되는 주파수를 다양하게 적용하여 주파수별 분해능에 따른 모형지반의 경계구분을 확인하였다. 그 결과 100 MHz의 주파수 대역에서 분해능은 낮지만 가장 효과적으로 지층경계를 구분할 수 있었으며, 225 MHz, 450 MHz, 900 MHz의 고주파수 대역을 사용한 결과에서는 전자파의 감쇠로 인해 하부경계를 구분할 수 없었으나 천부의 분해능은 향상되었다. 이로부터 심부에 대한 100 MHz의 자료와 천부에 대한 고주파수 단면도를 조합하여 최종단면도를 얻었다. 탄성파 굴절법 탐사에서는 모형지반의 정확한 경계 및 지층 간 경계면은 파악할 수 없었으나, 모형지반이 위치하고 있는 구간에서의 등속도선이 주변 지역에 비해 상대적으로 깊은 심도까지 분포하는 것으로 볼 때 원지반과 모형 경계의 속도 대비를 파악할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 사회연결망 분석이론을 통해 원자력 과학기술에 대한 사회과학 연구의 경향적 특징을 파악하고, 동 분야의 주요 연구주제와 세부 연구분야를 도출하기 위해 수행되었다. 연구대상은 1957년부터 2016년까지 국내 학술지에 게재된 원자력 관련 사회과학 분야 연구논문 605건으로, 저자가 제시한 키워드 간 관계망 형성을 통해 네트워크 분석을 수행하였다. 분석결과 첫째, 원자력에 대한 사회과학연구는 1957년부터 시작되어 꾸준히 수행되다가 2011년을 기점으로 급격히 증가했으며, 주로 법학, 행정학, 정책학, 정치학 분야의 연구논문이 발표되었다. 둘째, 지식 네트워크 구성결과 국내 원자력에 관한 사회과학 지식 네트워크는 무척도 네트워크로, 연결중심성이 높은 소수의 연구주제들을 중심으로 네트워크가 확대되어 왔다. 한편, 2011년 후쿠시마 사고 이후 '탈핵', '독일' 등의 키워드가 부상하면서 새로운 연구주제들이 부상했다. 셋째, 지식 네트워트의 세부 연구분야 도출결과, 밀도가 가장 높은 법학 관련 연구주제들은 상호간 연계되어 독립적 연구분야로 자리매김해왔으며, 핵안보 분야는 북핵문제를 중심으로 양자간 혹은 지역 내 문제를, 핵비확산 분야는 주로 국제 제도적 차원의 연구주제들로 구성되었음을 확인했다. 본 연구는 과학계량학적 차원에서 문헌정보를 기반한 네트워크 분석틀을 특정 분야의 연구경향 분석에 적용함으로써 거시적 차원의 연구경향 특징을 실증적으로 도출하였으며, 원자력을 바라보는 대중의 시선이 아닌 학자들의 인식을 그들의 연구성과물을 통해 간접적으로 파악하고자 했다는 점에서 의의가 있다.
최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교 분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다.
Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is a sensitive approach to detect and to identify a variety of molecules. To enhance the Raman signal, optimization of the gap between nanostructures is quite important. One-dimensional materials such as nanowires, nanotubes, and nanograsses have great potential to be used in SERS due to their unique sizes and shape dependent characteristics. In this study we investigate a simple way to fabricate SERS substrates based on randomly grown copper oxide (CuO) nanowires. CuO nanograss is fabricated on pre-cleaned Cu foils. Cu oxidized in an ammonium ambient solution of 2.5 M NaOH and 0.1 M $(NH_4)_2S_2O_8$ at $4^{\circ}C$ for 10, 30, and 60 minutes. Then, Cu(OH)2 nanostructures are formed and dried at $180^{\circ}C$ for 2 h. With the drying process, the Cu(OH)2 nanostructure is transformed to CuO nanograss by dehydration reaction. CuO nanograss are grown randomly on Cu foil with the average length of 10 ${\mu}m$ and the average diameter of a 100 nm. CuO nanograsses are covered by Ag with various thicknesses from 10 to 30 nm using a thermal evaporator. Then, we immerse uncoated and Ag coated CuO nanowire samples of various oxidation times in a 0.001M methanol-based 4-mercaptopyridine (4-Mpy) in order to evaluate SERS enhancement. Raman shift and SERS enhancement are measured using a Raman spectrometer (Horiba, LabRAM ARAMIS Spectrometer) with the laser wavelength of 532 nm. Raman scattering is believed to be enhanced by the interaction between CuO nanograss and Ag island film. The gaps between Ag covered CuO nanograsses are diverse from <10 nm at the bottom to ~200 nm at the top of nanograsses. SERS signal are improved where the gaps are minimized to near 10s of nanometers. There are many spots that provide sufficiently narrow gap between the structures on randomly grown CuO nanograss surface. Then we may find optimal enhancement of Raman signal using the mapping data of average results. Fabrication of CuO nanograss based on a solution method is relatively simple and fast so this result can potentially provide a path toward cost effective fabrication of SERS substrate for sensing applications.
본 연구는 유방암 환자를 대상으로 MR Breast perfusion 영상과 시간-신호강도 곡선의 진단적 유용성을 평가하고자 하였다. 2009년 3월부터 2010년 12월까지 조직학적으로 관상피 내암으로 진단 받은 환자 20명을 대상으로 하였다. 우선 역동적 조영 증강 영상을 획득한 후 Breast perfusion 영상을 재구성 하였다. 재구성 된 영상은 시간 강도 그래프를 획득 한 후 병변 부위, 정상 부위, 백그라운드 부위 등 세부위에서 기울기, 최대 상대 조영증강, 최대 조영 증강 시간을 측정 하였다. 실험에 대한 정량적 분석방법으로 병변 부위와 정상 부위, 백그라운드 부위의 기울기를 측정하여 평균값을 비교 분석 하였다. 정성적 분석에서는 육안적으로 각 픽셀의 신호 강도를 분석 하였고 높음(3점), 중간(2점), 낮음(1점)의 구분을 3점 척도로 실시하여 평균값을 측정하였다. 정량적 분석 결과 기울기와 최대 상대 조영증강은 병변 부위에서 가장 높았으며 최대 조영 증강 시간은 백그라운드 부위에서 가장 높았다. 정성적 분석에서는 Breast perfusion 영상은 진단적 가치가 높았다.
최근 과학기술의 급속한 발달과 더불어 인간의 활동 영역이 넓어짐으로써 연안해역 개발과 환경 등의 문제가 전세계적으로 대두되고 있으며, 보다 광범위한 분석을 위해 위성영상을 활용이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구는 보다 효율적인 연안해역의 수심 결정에 있어 하이퍼스펙트럴 위성영상을 활용하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 먼저 EO-1 Hyperion 위성영상에서 연구대상지에 해당하는 부분영상을 추출하고, 대기보정과 기하보정을 실시하였다. 그리고 MNF 변환을 통해 밴드를 압축하고, 수체의 특성을 분석하는데 적합한 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드내에서 수심 산정을 위한 계수인 Kd를 결정하였으며, 순수한 분광 특성을 가진 화소의 endmember의 결정과 선형분광순수화 기법을 이용한 매핑을 통해 대상 연안의 수심을 최종적으로 결정하였다. 연구 결과, 산정 된 수심은 수치해도상의 수심과 평균 1.2m 정도의 차이를 보였고, 산정 하고자 하는 수심이 깊을수록 오차는 크게 나타났다. 향후 대기보정, endmember 결정, Kd 산정 등의 정확도를 높인다면 보다 경제적이고 효율적인 수심 결정이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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