본 연구는 Landsat Thematic Mapper (TM) 영상의 열적외선 (Thermal Infrared: TIR) 밴드 자료를 이용하여 시화호와 그 주변지역의 해수면 온도 (SST: sea surface temperature)를 검출하고, 시화방조제 공사 후의 토지피복변화를 파악하기 위해 수행되었다. 해수면 온도의 측정은 해양체계 뿐만 아니라 해양과 대기 사이의 열적인 경계범위 연구에 있어 중요하다. 1970년대 이후, AVHRR (advanced very high resolution radiometer)과 Landsat TM (Thematic Mapper)과 같은 인공위성 영상의 원격탐사기법을 이용한 해수면 온도의 추출이 이루어졌다. 그러나 AVHRR 영상은 우리나라의 서해안 지역과 같은 매우 복잡한 해안선을 가지고 있는 지역에서는 조악한 공간 해상도로 인해 해수표면온도 추출에 한계가 있다. Landsat TM 위성영상은 본 연구지역과 같이 복잡하고 좁은 해안지역의 해수면 온도 추출에 유용하게 사용된다고 판단된다.
The present paper describes the design of a Solid State Telescope (SST) on board the Korea Astronomy and Space Science Institute satellite-1 (KASISat-1) consisting of four [TBD] nanosatellites. The SST will measure these radiation belt electrons from a low-Earth polar orbit satellite to study mechanisms related to the spatial resolution of electron precipitation, such as electron microbursts, and those related to the measurement of energy dispersion with a high temporal resolution in the sub-auroral regions. We performed a simulation to determine the sensor design of the SST using GEometry ANd Tracking 4 (GEANT4) simulations and the Bethe formula. The simulation was performed in the range of 100 ~ 400 keV considering that the electron, which is to be detected in the space environment. The SST is based on a silicon barrier detector and consists of two telescopes mounted on a satellite to observe the electrons moving along the geomagnetic field (pitch angle $0^{\circ}$) and the quasi-trapped electrons (pitch angle $90^{\circ}$) during observations. We determined the telescope design of the SST in view of previous measurements and the geometrical factor in the cylindrical geometry of Sullivan (1971). With a high spectral resolution of 16 channels over the 100 keV ~ 400 keV energy range, together with the pitch angle information, the designed SST will answer questions regarding the occurrence of microbursts and the interaction with energetic particles. The KASISat-1 is expected to be launched in the latter half of 2020.
Park, Cheol Woo;Lee, Changho;Lim, SooHee;Ni, Aleksey;An, Jin Hyo;Lee, Ho;Bae, Jae Sung;Kim, Jeehyun
Journal of the Optical Society of Korea
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제16권2호
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pp.174-180
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2012
In this study, the feasibility of spectral domain optical Doppler tomography for measuring blood flow characteristics in a micro-tube was demonstrated through several experiments. The use of an SD-ODT system in blood flow measurement can provide high resolution images (5 microns resolution). We prepared three capillary tubes to reveal the effect of different concentrations of hematocrit ratio (HR). One tube serves as the control. The two other tubes contained different concentrations of HR (5%, 25%). Three different capillary tube inlet flow velocities were tested in the present study. The Reynolds number (Re) which is based on the capillary tube inner diameter ranges from Re=6 to 48. We calculated a Doppler shift of the power spectrum of the temporal interference fringes with Kasai autocorrelation function to achieve the velocity profile of the flow. As a result, SD-ODT systems could not detect the cell depletion layer in the present study due to the limitation of spatial resolution. Nevertheless, these systems were proven to be capable of observing the RBCs of blood.
강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여 월별, 자료의 시간간격별로 공간상관도를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 대상유역인 금강유역의 28개 강우관측소의 자료를 이용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 무강우자료에 대한 영향을 고려한 결과, 세 가지의 경우(Case A, B, C) 중에서 Case A(+,+)의 경우가 #0#에 대한 공간상관함수의 왜곡이 최소가 되기 때문에 가장 적절한 경우이다. (2) 일반적으로 사용되는 정규분포보다는 이론적 그리고 실증적으로 더 적절한 대수정규분포를 사용해야 함이 바람직하다. (3) 월별 공간상관함수 중 지수함수적인 감소경향이 가장 뚜렷한 7월의 경우가 유역을 대표하는 공간상관함수로 적절하다. (4) 자료의 시간해상도별 공간상관도는 다르게 유도되기 때문에 각각에 대한 경우를 고려해야 한다.
본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.
Post-mortem computed tomography (PMCT) is commonly employed in the field of forensic pathology. PMCT was mainly performed using a whole-body scan with a wide field of view (FOV), which lead to a decrease in spatial resolution due to the increased pixel size. This study aims to evaluate the potential for developing a super-resolution model based on conditional generative adversarial networks (CGAN) to enhance the image quality of CT. 1761 low-resolution images were obtained using a whole-body scan with a wide FOV of the head phantom, and 341 high-resolution images were obtained using the appropriate FOV for the head phantom. Of the 150 paired images in the total dataset, which were divided into training set (96 paired images) and validation set (54 paired images). Data augmentation was perform to improve the effectiveness of training by implementing rotations and flips. To evaluate the performance of the proposed model, we used the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Deep Image Structure and Texture Similarity (DISTS). Obtained the PSNR, SSIM, and DISTS values of the entire image and the Medial orbital wall, the zygomatic arch, and the temporal bone, where fractures often occur during head trauma. The proposed method demonstrated improvements in values of PSNR by 13.14%, SSIM by 13.10% and DISTS by 45.45% when compared to low-resolution images. The image quality of the three areas where fractures commonly occur during head trauma has also improved compared to low-resolution images.
환경재해방지와 대기오염관리를 목적으로 GIS기반의 대기 오염관리시스템 즉 높은 시 공간적 해상도의 오염물질배출량 산정과 영향예측, 자료관리 및 분석 등이 가능한 지리정보시스템을 구성하였다. 사례연구는 다양한 오염원의 존재하여 대기오염물질 배출량 증가로 인하여 환경재해의 가능성이 상존하는 광양만지역을 선정하고, 대기오염관리시스템에 오염원의 속성 공간자료체계를 구축과 배출모형, 대기오염모델, 분석도구 등을 이용하여 배출량 산정과 영향예측, 분석 등을 수행하였다. 분석결과, 산정된 배출량이 대상지역 오염원의 위치와 오염물질의 배출특성, 공간분포와 일치하는 정확한 예측결과를 나타내었다. 또한, 대기 오염모델의 TSP 예측결과는 실측값과 상관계수가 0.75로서 다소 높은 상관도와 오염원 영향농도와 범위 등의 파악에서 명확한 분석기능이 제공되는 것으로 나타났다, 본 연구에서 개발된 대기 오염관리시스템은 신속한 공간 속성 자료체계(database)의 구축과 높은 시 공간적 해상도의 배출량 산정, 대기오염모델의 입력자료 생성, 영향예측, 다양한 결과분석 등이 가능하여 합리적인 대기오염관리의 분석도구로서 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
Based on the soil moisture data assimilation suggested in the first paper (I), we estimated root zone soil moisture and evaluated drought severity using remotely sensed (RS) data. We tested the impacts of various spatial resolutions on soil moisture variations, and the model outputs showed that resolutions of more than 2-3 km resulted in over-/under-estimation of soil moisture values. Thus, we derived the 2 km resolution-scaled soil moisture dynamics and assessed the drought severity at the study sites (Chungmi-cheon sites 1 and 2) based on the estimated soil/root parameters and weather forcings. The drought indices at the sites were affected mainly by precipitation during the spring season, while both the precipitation and land surface characteristics influence the spatial distribution of drought during the rainy season. Also, the drought severity showed a periodic cycle, but additional research on drought cycles should be conducted using long-term historical data. Our proposed approach enabled estimation of daily root zone soil moisture dynamics and evaluation of drought severity at various spatial scales using MODIS data. Thus, this approach will facilitate efficient management of water resources.
지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.
다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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