대다수 농산물과 마찬가지로 건조표고의 등급판정은 외관특징에 주로 의존한다. 표고 갓의 전후면에 걸친 복잡하고 다양한 외관특징들로 인하여 표고의 등급판정은 임의로 추출한 표고샘플에 대하여 전문가가 수작업으로 판정하고 있으며, 선별작업 역시 전적으로 수작업에 의존하고 있다. 단순한 반복작업으로 보이는 농산물의 등급판정은 사실 시각과 촉각을 위시한 고도의 감각신경계를 통하여 상호 복잡하게 얽혀 들어오는 정보를 지능적으로 처리하는 고기능의 작업이다. 농산물의 경우, 외관특성을 비롯한 물성은 종류별로 그 경계치를 일괄적으로 명확하게 규정할 수 없기 때문에 대개는 오차를 포함한 통계적 접근에 의하여 규정하고 있다. 따라서 농산작업에 있어서는 농산물 물성이 갖는 모호성을 효율적으로 처리할 수 있는 가변적인 작업구조 및 정보처리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 인간 뇌의 정보처리 기능을 부분적으로 구현할 수 있는 인공신경회로망을 컴퓨터 시각 시스템에 적용하여 단순 기하도형의 분류 및 표고의 등급판정을 성공적으로 수행하였다. 회로망 입력으로는 컴퓨터시각 시스템을 이용하여 건조표고의 정성적 외관특징을 자동으로 추출한 후 정량화한 특징점 값들을 이용하였다. 신경회로망의 학습은 표본 추출한 등급표고와 이들의 정량적 특징점 값들을 입출력 쌍으로 하여 수행하였다. 학습한 회로망의 등급판정 성능시험은 표본추출한 미지의 표고에 대한 컴퓨터 영상 특징점 값들을 입력하여 수행하였다.
3차원 공간정보구축 사업은 현재 다양하게 진행되고 있으며, 많은 분야에 걸쳐 활용되고 있지만, 3차원 국가기본도로서의 역할을 할 수 있는 3차원 수치지도에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 2차원 수치지도 제작의 원시자료인 도화원도의 문제점을 분석하고, 3차원 수치지도 제작을 위한 도화원도의 수정 및 활용방안을 제시하였으며, 도화원도, 수치지도, DEM, 항공영상 등의 2차원 벡터 및 래스터 자료로부터 3차원 수치지도를 제작 및 편집할 수 있는 3차원 수치지도 편집 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 시스템은 ISO/TC211과 OGC의 표준안인 기하 및 속성객체의 자료구조를 수용하여 설계하였으며, 입체시 기반의 3차원 입체(stereo 3D) 편집기능, 투영 기반의 3차원 뷰(2.5D) 편집 기능 및 3차원 공간연산자에 대해 설계 구현 하였다. 또한 본 연구에서 개발된 3차원 수치지도 편집시스템을 활용하여 기존에 제작된 도화원도를 이용한 3차원 수치지도의 제작과 기존 도화원도를 수정 편집하여 3차원 수치지도를 제작하였으며, 각각의 적용 결과에 대하여 비교 분석하였다.
다수의광학위성센서들이선형 배열 형태에 기반을두고설계되었다. 널리 알려진 광학위성센서의 종류는 다음과 같이 경로 평행 방향 1열스캐너(along-track line scanner), 경로 직각 방향 1열 스캐너(across-track linescanner), 3열 스캐너(three- line scanner)로 구분할 수 있다. 이들 센서들을 이용하여 위성 및 항공기에서 지상지물의 정확한 위치정보를 획득하려고 할 때 센서의 외부 표정요소와 내부 표정요소는 매우 중요한 요소들이다. 이들 센서들의 영상생성기하구조는 태양에 의한열영향, 진동, 바람등의 다양한 물리적 현상들에 의하여 시시각각 변동될 가능성이 있기에 내부표정요소의 편의가 지상에 미치는 영향을 분석하는 것은 매우 중요하다. 실제적인 비행경로와 자세정보를 바탕으로 생성된 시뮬레이션 자료를 이용하여 본 연구에서는 각 센서의 초점거리에 편의량을 점진적으로 추가하면서 실험과 분석을 수행하였으며, 또한 비행고도를 고고도와 저고도의 두가지 경우로 비교하였다.실험결과, 경로평행방향 1열 스캐너의 경우에 초점거리편의량의 증가가 지상스캔라인방향(Y 방향)의 오차를 유발하였으며, 경로 직각 방향 1열 스캐너의 경우 스캔라인방향과 수직방향으로 오차가 증가하였고, 3열 스캐너의 경우에는 수직방향으로만 오차가 증가하였다. 이들 실험결과는 향후 새로운 센서개발과 센서캘리브레이션 정확도에 가이드라인을 제공할 수 있다고 본다.
이 연구에서는 토양의 유전상수 (dielectric constant) 표면의 거칠기 (surface roughness)와 지표면의 기하 (geometric) 등과 같은 다양한 물리적 요소들의 정보를 포함하고 있는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료를 이용하여 강화도 갯벌의 표층 퇴적환경을 분석하였다. JERS-1, ENVISAT과 ALOS 위성의 다양한 SAR 자료로부터 레이더 후방산란계수 (backscattering coefficient)를 추출하여 각 퇴적환경 요소들과의 관계를 파악하고 시간변화에 따른 지표의 변화 정도를 알 수 있는 긴밀도 (coherence)를 추출하여 퇴적상과 비교하였다. SAR 영상으로부터 추출한 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 강화도 갯벌 퇴적환경 특성을 분석한 결과 높은 긴밀도를 갖는 지역은 입도가 작은 펄이 많이 포함된 펄 퇴적상이며 긴밀도가 낮을수록 큰 입도가 많이 분포하는 지역임을 알 수 있었다. 강화도 갯벌은 다른 갯벌과는 달리 조류로가 많이 발달하여 썰물 시 수분함유량에 많은 영향을 주어 모래 퇴적상과 혼합 퇴적상은 갯벌의 노출시간이 증가함에 따라 토양 수분함유량이 감소하여 후방산란계수가 점차 감소한다. 그러나 펄 퇴적상에서는 지형 고도가 높아 해수의 많은 영향을 받지 않으며 조류로의 밀도가 높기 때문에 토양 수분함유량이 감소하지만 후방산란계수가 높게 나타났다. 또한 갯벌은 토양 수분함유량뿐만 아니라 표면에 남아있는 잔존수도 많아 강우량이 많은 날은 지표 잔존수가 증가하기 때문에 비교적 후방산란계수가 낮게 나타나는 경향을 보였다. 이 연구의 결과, 긴밀도, 후방산란계수와 각 퇴적환경 요소들의 상관관계를 알 수 있었으며, 향후 강화도 갯벌 퇴적환경의 공간적 분석을 위해 각각의 요소들이 미치는 영향에 대한 정량적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R2는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R2 = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R2 = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
식량자원의 확보와 환경생태계에 매우 중요한 요소인 산림과 농경지는 정기적인 모니터링이 요구된다. 농림 위성 영상 자료는 우리나라의 기존 산림 및 농경지 모니터링 방법의 보완재로 효과적으로 활용될 것으로 예상되고 있다. 농림위성의 발사 이전에 사전연구로써 목표 수직기하정확도 산정을 위해 수치표고모델 분석을 수행하였다. 특히 농림위성의 주요 관심 지역인 우리나라 산악지역과 농경지의 특성을 고려하여, 경사도와 식생에 따른 분석을 수행하였다. 공주, 제주 그리고 삼척 지역에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 가을과 겨울에 촬영한 드론 LiDAR 수치표면모델 그리고 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 평균 상대오차를 비교했다. 그 결과 Shuttle radar topography mission digital elevation model은 8.35, 8.19, 그리고 7.49 m의 상대오차를 나타냈으며, Copernicus digital elevation model는 각각 5.65, 6.73, 그리고 7.39 m의 상대 고도 오차를 나타냈다. 남한 전체에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 지형 경사에 따른 상대 고도 오차를 나타냈다. 그 결과 경사도 0°~5° 사이에서 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model의 상대 고도 오차는 각각 약 3.62와 2.52 m로 Shuttle radar topography mission digital elevation model의 오차가 더 큰 것으로 산출되었다. 하지만 경사도가 증가함에 따라 이러한 양상은 반전되어 경사도 35° 이상에서는 각각 10.16, 그리고 11.62 m 로 Copernicus digital elevation model의 상대오차가 더 크게 나타났다.
목 적: 본 연구에서는 EPID와 GafChromic EBT3 film을 이용하여 picket fence test를 시행하여 갠트리 각도에 따른 중력 효과로 인한 다엽콜리메이터의 엽의 위치 오차를 분석하여 정확성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 테이블에 5 cm의 고체 팬텀을 놓고 SAD를 100 cm이 되도록 설정하였다. EBT3 film을 고체 팬텀 위에 정확하게 놓이게 한 후 1.5 cm의 고체 팬텀을 놓고 picket fence test를 시행하였다. EPID는 선원 검출기간 거리 100 cm에서 EBT3 film과 같은 조건으로 측정했다. 갠트리 각도에 따른 다엽콜리메이터 이동 위치를 알아보기 위해 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$에서 각각 측정하였다. 다엽콜리메이터의 기하학적 평가를 위해 분석 프로그램을 이용하여 다엽콜리메이터의 엽의 위치 정확성을 분석하였다. 결 과: EPID의 경우 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 갠트리 각도를 변경했을 때 엽의 위치 오차는 각각 평균 0.18 mm, 0.31 mm, 0.20 mm, 0.26 mm였고, 오차의 최댓값은 각각 0.44 mm, 0.54 mm, 0.34 mm, 0.44 mm였다. EBT3 film은 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 갠트리 각도를 변경했을 때 엽의 위치 오차는 각각 평균 0.19 mm, 0.21 mm, 0.19 mm, 0.31 mm였고, 오차의 최댓값은 각각 0.35 mm, 0.45 mm, 0.36 mm, 0.48 mm였다. 결 론: 본 연구는 갠트리 각도에 따른 다엽콜리메이터의 엽의 위치 오류를 분석해본 결과 중력효과에 의한 엽의 위치 오류를 확인하였고, EPID와 EBT3 film을 이용하여 갠트리 각도 변화에 따른 엽의 정확성을 비교한 결과 EPID을 이용한 오차 분석방법에서 EBT3 film보다 더 큰 오차가 발생했다. 따라서 다엽콜리메이터를 기반으로 하는 세기조절방사선치료의 경우 정확한 선량 조사에 대한 검증뿐만 아니라 다엽콜리메이터의 정확하고 정밀한 작동에 대한 정도관리와 분석방법에 대한 비교 및 검증이 필요할 것으로 사료된다.
ICRU 38의 권고에 따른 치료계획과 PTV를 토대로 한 치료계획을 세워 환자의 움직임을 고려하여 설정한 종양 용적(이하 PTV라 표기) 전체를 치료하고 주변 정상조직에 선량을 최소화하는 방안에 대해 연구하고자 하였으며, 본 연구는 국립암센터 방사선종양학과에서 2002년 1월부터 2003년 2월까지 방사선치료와 항암화학 치료를 동시에 시행한 30명의 자궁경부암 환자를 대상으로 하였다. 병기의 분포는 각각 stage IB 1명, IIA 3명, IIB 19명, IIIA 3명, IIIB 3명, IV 1명이었다. 모든 환자에 대해 방사선치료를 시행하기 전에 MRI를 시행하였으며 MR 영상에서 원발종양용적(GTV: Gross Tumor Volume, 이하 GTV라 표기)의 최대 직경이 17명의 환자에서 4 cm 이하이었고, 12명은 $4{\sim}6\;cm$, 1명은 6 cm 이상이었다. 연구 결과 PTV 치료계획을 통해 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 방사선이 조사되는 용적을 줄이면서(p<0.0001) 최적의 선량분포를 만들어 낼 수 있지만 종양의 크기가 큰 경우 오히려 전체 종양을 포함하는 치료계획을 수립할 때 주변 정상조직에 불필요하게 많은 선량이 투여되게 된다. 이러한 이유는 Fletcher Williamson Applicator의 구조상 일부분의 방사선 강도를 탄력적으로 조절하는데 한계가 있기 때문인 것으로 사료된다. 본 연구에서는 applicator의 한계를 극복하고 최적의 선량분포를 얻기 위하여 Fletcher Williamson Applicator에 조직내 삽입용 바늘 4개를 종양의 크기가 큰 10명의 환자 중 기하학적으로 바늘의 삽입이 불가능한 1명의 환자를 제외하고 9명의 환자에 대해 가상으로 삽입하여 선량의 변화를 조사하였다. 그 결과 Virtual 치료계획이 PTV 치료계획뿐 아니라 ICRU 치료계획에 비해 100% 등선량 용적(p=0.0608, p=0.0607) 및 PTV 이외의 정상조직에 불필요하게 조사되는 용적(p=0.0162, p=0.008)을 현저히 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
도시화에 따른 인공피복의 증가는 도시지역의 온도가 주변 교외지역보다 높아지는 UHI (Urban Heat Island; UHI) 현상을 야기한다. 국지기후대(Local Climate Zone; LCZ)는 빌딩의 기하학적 구조와 피복특성에 따라 도시를 분류하는 체계로, UHI 분석을 위해 제안되어 현재 다양한 도시기후 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)과 Landsat 8 위성영상을 이용하여 수원시와 대구광역시의 LCZ 분류모델을 구축하였고, LCZ 지도와 Landsat 8 지표면온도(Land Surface Temperature; LST)를 이용하여 도시 구조적 특성에 따른 LST와 Surface UHI (SUHI) 강도를 분석하였다. LCZ 분류모델은 수원시와 대구광역시에 대해 각각 87.9%와 81.7%의 높은 분류 정확도를 보였다. 대구가 수원보다 전반적으로 모든 LCZ 클래스에서 LST가 높게 나타났으며 건물이 밀집할수록, 건물의 높이가 낮을수록 LST가 증가하는 공통점을 보였다. SUHI 강도는 두 도시 모두 여름철에 가장 강한 값을 가지고 봄과 가을에도 일부 LCZ 클래스를 제외하고 양의 SUHI 강도가 나타났지만 겨울에는 다수의 LCZ 클래스에서 음의 값이 나타났다. 이는 UHI가 여름철에 가장 강하게 나타나며, 겨울에는 일부 도시지역이 교외지역보다 더 차가운 현상이 나타나기도 함을 의미한다. 본 연구는 우리나라 UHI 분석에 있어 LCZ 분류체계의 활용가능성을 확인하였고, 향후 도시기후 분석 및 기후변화 대응 전략수립에 있어 도시의 구조적 특성을 고려하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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