• 핵의학기술
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• 제15권1호
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• pp.17-24
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• 2011

현재 핵의학 분야에서는 디지털 컴퓨터의 급속한 발전 및 응용으로 인해 FBP 법의 대용으로 OSEM 알고리즘과 같은 고속 영상 재구성 알고리즘이 널리 이용되고 있다. 그 동안 여러 연구에서 파라미터 변경에 따른 OSEM 재구성 영상 질 변화에 대한 평가가 이루어져 왔으나, 어떠한 파라미터를 적용할 지에 관해서는 명확하게 정해진 것은 없다. 본 연구에서는 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법에서 iteration 횟수와 subset 개수 변경에 따른 영상의 질 변화를 팬텀 실험과 환자 데이터을 통해 확인하고자 한다. 환자 데이터는 2010년 8월부터 9월까지 본원 핵의학과에서 Brain SPECT를 시행한 환자 5명을 대상으로 연구 분석하였다. 영상은 물과 $^{99m}Tc$ (500 MBq)을 균등하게 혼합한 Jaszczak 팬텀을 이용하여 Siemens사의 이중 헤드 감마 카메라 Symbia T2에서 획득하였다. 환자 데이터는 영상 재구성 시 환자 데이터와 팬텀 데이터 모두 iteration 횟수는 1, 4, 8, 12, 24, 48회, subset 개수는 2, 4, 8, 16, 32개로 변화를 주며 각각의 영상을 재구성하였다. 재구성된 각각의 영상에서 대조도와 영상의 잡음 정도를 가늠하기 위한 변이계수, FWHM을 산출하여 비교하였다. 팬텀 데이터와 환자 데이터에서 영상의 대조도와 공간해상력은 iteration 횟수와 subset 개수의 증가에 따라 모두 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈으나 변이계수는 두 파라미터의 증가에 따라 향상되는 경향을 보이지 않았다. Projection 시간에 따른 비교에서도 Projection 당 10초, 20초, 30초 영상에서 모두 영상 대조도와 FWHM은 iteration 횟수와 subset 개수 증가에 따라 선형적으로 향상되는 결과를 나타냈으나 변이계수는 향상되는 경향을 보이지 않았다. 본 실험을 통해 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법 영상에서도 기존의 1D와 2D OSEM 재구성 법과 같이 iteration 횟수와 부분집합 개수 증가에 따라 향상하는 영상 대조도의 선형적 관계를 확인할 수 있었다. 하지만 이는 단순한 팬텀 실험과 일부 환자 데이터 만으로 얻은 결과이고, 실제 임상에서는 보다 구조적으로 복잡한 대상과 다양한 변수들이 존재 가능하기 때문에 본 실험의 데이터만을 바탕으로 이를 일반화하기에는 무리가 있으며 차후 실험들을 통해 3D OSEM 재구성 법에 대한 평가가 추가로 이루어져야 할 것이다.

• 한국육종학회지
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• 제41권3호
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• pp.220-227
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• 2009

소나무 수형목 풍매차대를 대상으로 수고생장에 대하여 일반조합능력을 평가하고자 본 연구를 수행하였다. 본 연구에 사용된 가계는 총 232가계로 각 수령별 10년생 230가계, 20년생 184가계, 30년생 122가계를 대상으로, 차대검정림에서의 수고 생장 조사 자료를 이용하였다. 차대검정림은 1975년부터 조성하기 시작하여 1987년까지 모두 7회에 걸쳐 1~4 지역에 조성하였다. 이러한 조성 년도, 지역의 차이를 표준화를 통하여 균일한 수치로 보정하여 가계선발을 하였다. 각각의 차대검정림에서 10년, 20년, 30년생을 대상으로 조사한 수고생장 자료를 이용하여 각 수령에서 우수가계와 불량가계를 선발하였다. 상대수고생장속도는 초기 10년생 까지는 가계간 차이가 있었으며 최고 0.6 정도의 높은 값을 나타낸 반면 15년생 이후 0.04로 낮은 값으로 가계간에 큰 차이가 나타나지 않았다. 현재 가장 수령이 많은 차대검정림은 35년생이며 가장 적은 수령은 23년생이다. 이러한 수령의 차이에 따른 선발 오차를 줄이고자 가계간 큰 차이가 나타나지 않은 15년생 이후의 평균상대수고생장속도를 이용하여 각 가계의 수고를 35년생으로 변형시켰으며, 검정림수를 고려하여 가계별 조합능력을 산출하였다. 이러한 선발 방법에 의하여 수고생장이 우수한가계로 충북2호, 강원2호 등의 가계를 선발할 수 있었으며, 불량가계로 경기1호, 강원158호 등을 선발 할 수 있었다. 각 선발 수령간 순위 상관을 분석한 결과 추정된 35년생과 30년생의 상관계수는 0.881이었으며, 20년생은 0.653, 10년생은 -0.222로 나타났다. 본 연구를 통해서 소나무 풍매 차대 232 가계의 수고생장에 대한 일반조합능력을 산출하였으며, 이를 이용하여 향후 환경에 대한 가계간 즉 유전적 영향의 상호작용을 구명할 수 있을 것이다. 순위 상관에 있어서 우수가계의 경우에는 30년생과 추정된 35년생에서는 유사하게 나타났지만 10년생과 20년생에서의 순위와는 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면에 불량가계의 경우에는 각 수령에서 모두 유사한 것으로 나타나 우수가계에 비하여 불량가계가 빨리 고정되는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.48-55
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• 2011

해안지대의 에너지평형을 결정짓는 복사성분 가운데 주변 바다로부터 반사되는 양을 무시할 수 없지만 아직 해수면 반사성분을 추정할 수 있는 방법이 확립되지 못한 실정이다. 본 연구에서는 새로운 추정방법을 고안하여 해수면 반사성분의 지리적, 계절적 분포양상을 모의하였으며, 그 결과 영향권의 면적과 수광량 모두 동지 무렵에 가장 크고 하지 무렵에 가장 적다는 것을 밝혔다. 이 방법을 제주도 한라산 사면에 적용할 경우 동지 무렵의 해수면 반사영향권은 $182.3km^2$이고 하루 누적 수광량은 $0.41MJ\;m^{-2}$ 이었다. 순간값의 경우 일 중 시간에 따라 전체 일사수광량 가운데 해수면 반사성분이 최대 33%를 차지하였다. 이 모형에 의해 해수면 반사성분을 추정할 때 가장 큰 영향을 주는 기상요인은 풍속으로 나타났다. 따라서, 현실적인 산출을 위해서는 모형에서 풍속을 고려해 주어야만 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.15-22
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• 2012

지면위의 풍속의 변화를 높이별 풍속변화(wind shear)아고 한다. 풍력자원 평가 분야에서 전통적으로 이런 높이별 풍속 변화특성을 수학적으로 두 가지 방법으로 분석한다. 이를 대수법칙(Lograthmic law)과 멱법칙(Power law)이라 한다. 대수법칙은 표면 거칠기를 파라미터로 멱법칙의 경우 멱지수를 파라미터로 사용한다. 높이별 풍속변화는 여러 가지 인자에 의하여 영항을 받는다. 대부분은 대기의 안정도와 주변의 지형에 의한 거칠기에 현저한 영향을 받는다. 대기안정도는 계절적, 하루의 시간 변화나 기상학적 변화에 의한 영항을 받는다. 표면의 거칠기와 멱지수 역시 시간의 변화에 따라 변화하는 경향을 보인다. 본 연구에서는 제주 평대와 한동 지역의 풍황 관측데이터를 이용하여 메트랩과 windograper를 이용하여 조도 길이와 멱지수를 계산 하였다. 이 결과는 참조데이터들과 유사한 결과를 보이긴 했지만 범위는 차이를 보이고 있었다. 선행 연구와 비교한 결과 해양의 경우 비슷한 결과를 보였지만 농작지의 경우 보다 높은 범위를 농촌마을이 경우 보다 낮은 범위를 보이고 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.107-116
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• 2005

교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-18
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• 2014

이 연구의 목적은 2008년 5월 29일 우리나라에 영향을 미치는 황사를 예측하기 위해 WRF-Chem 모델 내 에어로졸 스킴과 광물성 먼지 옵션에 따른 미세먼지 농도 변화와 그에 따른 기상장의 민감도를 분석하는 것이다. 미세먼지의 인위적 배출량에 대해서는 $0.5^{\circ}{\pm}0.5^{\circ}$ RETRO 전구 배출량을, 광해리의 경우 Fast-J 광해리 스킴을, 그리고 황사 발생량을 추정하기 위해 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오, MOSAIC 8 섹션 에어로졸 시나리오, 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오를 각각 적용하였다. 그 결과 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오가 다른 시나리오들보다 우리나라 황사 먼지 농도와 배경 PM 농도를 더 높게 모사하였다. 그리고 이 시나리오와 서울의 각 대기질 측정망의 평균 PM10 농도와의 비교 결과, 상관계수는 0.67, 평균제곱근오차는 $44{\mu}gm^{-3}$으로 나타났다. 또한 WRF-Chem 모델에서 상기 3가지 시나리오와 이들 시나리오가 없는 순수 기상에서의 온도, 풍속, 경계층 높이, 장파복사의 기상 민감도를 분석한 결과, 1,800-3,000 m 경계층 높이와 $2-16ms^{-1}$ 풍속 U 성분의 공간적 분포가 황사 먼지 발생의 공간적 분포와 유사하게 나타났다. 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오와 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오는 황사 먼지 또는 에어로졸과 기상이 온라인으로 상호작용함으로써 지구장파복사가 더 낮게 모사되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.519-533
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• 2018

2014년부터 2017년까지 4년의 기간 동안 COARE 3.5 벌크 알고리즘과 위성 기반의 대기-해양 변수 자료를 이용하여 한반도 주변 해양의 현열 플럭스(Sensible Heat Flux; SHF)와 잠열 플럭스(Latent Heat Flux; LHF)를 $40W/m^2$ 산출하였다. 열 플럭스 산출에 필요한 변수 중 10-m 풍속(U)과 해수면온도($T_s$) 자료는Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)와 Global Precipitation Measurement Microwave Imager(GMI) 위성 센서로부터 관측되는 값을 일 평균하여 생성하였으며, 위성으로부터 직접 관측이 되지 않는 대기 온도($T_a$)와 대기 비습($Q_a$)은 위성 기반의 W 및 $T_s$와 갖는 상관성을 이용하여 경험적 통계식을 통해 추정하였다. 추정된 $T_a$와 $Q_a$는 해양 부이에서 관측된 값과 각각 0.96 이상의 높은 상관성을 보였다. 위성 기반으로 관측 및 추정된 대기-해양 변수 자료들을 이용해 한반도 주변 해양(서해, 동해, 남해)의 SHF와 LHF를 산출하였고 월평균 시공간분포의 특성을 확인하였다. SHF는 3월부터 8월까지 한반도 전 해역에 걸쳐 $20W/m^2$의 낮은 값을 보였으며, 특히 7월에는 일부 해양에서 $0W/m^2$ 이하의 낮은 값을 보였다. SHF는 9월부터 점차 증가하여 12월에 가장 높은 값이 나타났다. LHF는 4월부터 7월까지 $40W/m^2$ 정도의 낮은 값을 보이다가 가을철부터 급격히 증가하여 SHF과 마찬가지로 12월에 남해에서 최대 $380W/m^2$ 이상의 높은 값을 보였다. 두 열 플럭스는 모두 쿠로시오 난류가 지나가는 지역에서 연중 높은 값을 나타냈다. 해양 플럭스에 영향을 미치는 대기-해양 변수의 월평균 특성을 분석한 결과 SHF와 LHF는 각각 대기-해양 온도 차이(${\Delta}T$)와 비습 차이(${\Delta}Q$)의 변화에 밀접하게 연관되며, 겨울철에는 U에 대한 민감도가 증가하여 현열 및 잠열 플럭스가 겨울철에 가장 큰 값을 보이는 것에 기여한 것으로 분석된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제17권3호
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• pp.139-148
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• 2012

하구언이 설치된 하구의 여름철 환경변화는 방류되는 담수에 의해 결정된다. 본 연구에서는 영산강 하구언 담수방류에 의한 하구의 염분 및 수온 분포를 파악하기 위하여 2010년 6월 소규모 방류시와 8월의 집중방류 중 후로 3회에 걸쳐 8개 정점에서 관측한 CTD 자료를 분석하였다. 6월의 소규모 방류시 표층염분은 30~32.5 psu를 나타냈고, 수평구배는 고하도 근해에서 다른 해역에 비해 상대적인 큰 값을 보여주었다(0.25~0.32 psu/km). 그러나, 저층염분은 약 33 psu의 일정한 값을 보여 수평구배는 존재하지 않았다. 영산강 하구내 수온은 $19{\sim}21^{\circ}C$ 범위를 보이며 동서방향보다 남북방향의 구배가 상대적으로 크게 나타났다. 대규모 방류가 진행 중이었던 8월 12일의 경우 표층염분은 9~26 psu로 감소하였다. 또한, 고하도 북쪽 수로의 표층과 저층 수평구배가 각각 3.79 psu/km와 0.28 psu/km인 강한 염분전선이 형성되었다. 수온은 하구언에서 높고 멀어질수록 감소하는 경향을 보였으며, 고하도 북쪽수로 표층과 저층에서 각각 $-0.45^{\circ}C/km$와 $-0.12^{\circ}C/km$의 공간적 변화가 나타났다. 집중방류 후(3차 관측) 표층염분은 22~26 psu로 회복되었으나 고하도 주변해역에서 여전히 높은 수평구배가 나타났다. 저층염분은 26.5~27.5 psu의 범위로 전반적으로 감소하였으나 수평구배는 크지 않았다. 하구언 가까운 정점에서 관측한 염분과 수온 시계열 자료에 의하면, 상층의 고온저염수가 일시적으로 하강하였다가 빠르게 회복하는 패턴을 보여주었는데, $13{\times}10^6$ 톤 방류시 회복속도는 약 0.4 m/hr로 나타났다. 영산강 하구는 대규모 방류 후 전반적으로 저염화되고, 여름철의 강한 태양복사에 의해 표층수온은 증가하여 하구 내 성층구조가 강화되고 수직혼합이 억제되는 환경이 형성되었다. 담수방류에 따른 염분의 공간적인 분포특성을 볼 때, 수평구배가 높은 고하도 주변해역, 고하도에서 하구언까지 염분이 낮은 내측해역, 그리고 상대적으로 높은 염분을 보이는 고하도에서 연안까지 외측해역으로 구분할 수 있다.