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다중 입력 딥러닝을 이용한 서리 발생 추정 (Estimation of Frost Occurrence using Multi-Input Deep Learning)

  • 김용석;허지나;김응섭;심교문;조세라;강민구
    • 한국농림기상학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.53-62
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    • 2024
  • 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.

텍스트 마이닝을 이용한 현대 자동차 중국시장 소비자의 만족 및 불만족 요인 분석 연구: 다른 브랜드와의 비교 (Text Mining-Based Analysis of Hyundai Automobile Consumer Satisfaction and Dissatisfaction Factors in the Chinese Market: A Comparison with Other Brands)

  • 최염;남인용
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권1호
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    • pp.539-549
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    • 2024
  • 본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.

쿠버네티스 환경에서 컨테이너 워크플로의 실행 시간 개선을 위한 컨테이너 재시작 감소 기법 (Technique to Reduce Container Restart for Improving Execution Time of Container Workflow in Kubernetes Environments)

  • 강태신;유헌창
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.91-101
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    • 2024
  • 데이터 집약적이고 메모리 변동성이 높은 워크플로의 이식성 보장을 위해 컨테이너 가상화 기술이 사용되고 있다. 그리고 쿠버네티스는 이러한 컨테이너 애플리케이션들을 관리하기 위한 오케스트레이션 도구로써 사실상 표준으로 사용되고 있다. 클라우드 사용자는 리소스 부족으로 인한 컨테이너 재시작을 방지하기 위해 컨테이너 애플리케이션을 오버프로비저닝하는 경향이 있다. 그러나 과도한 오버프로비저닝은 CPU, 메모리 등 시스템 리소스의 사용량을 낮아지게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 컨테이너 리소스를 초과 사용하는 방식이 널리 사용되고 있으나, 지나친 메모리 리소스 초과 사용은 노드의 메모리 부족으로 인해 연쇄적인 컨테이너 재시작을 유발할 수 있다. 컨테이너 재시작 발생 시 작업을 처음부터 다시 시작해야 하므로 많은 상태저장 애플리케이션이 포함된 메모리 변동성이 높은 컨테이너에 큰 오버헤드를 유발할 수 있다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 메모리 초과 사용 시 컨테이너 재시작을 완화하는 기법을 제안한다. 메모리 사용량이 많은 노드에서 메모리 할당을 요청할 가능성이 큰 컨테이너를 식별하고 이러한 컨테이너를 일시정지한다. 컨테이너의 CPU 사용량을 크게 줄이면 컨테이너가 일시정지하는 상태와 유사한 효과를 얻을 수 있다. 해당 노드의 메모리 사용량이 개선된 것으로 판단되면 컨테이너의 일시정지를 해제한다. 제안기법을 적용하여 쿠버네티스 환경에서 메모리 변동성이 높은 워크플로를 구동한 경우 제안기법을 사용하지 않았을 때에 비해 컨테이너의 재시작 횟수가 평균 40%, 최대 58% 감소하였다. 그리고 컨테이너 재시작 횟수 감소로 인해 컨테이너 워크플로의 총 실행 시간이 평균 7%, 최대 13% 단축되었다.

지자체 부서 간 업무연계성 진단 -부산광역시 정보화사업을 중심으로 - (The Diagnosis of Work Connectivity between Local Government Departments -Focused on Busan Metropolitan City IT Project -)

  • 지상태;남광우
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.176-188
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    • 2018
  • 현대의 도시문제들은 점차 한 부서의 힘만으로 해결이 불가능한 시장혼재(market mix) 상태가 확대되어 부서 간의 데이터 소통을 기반으로 하는 협력체계 구축 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 부서 간의 협력은 공동 활용도가 높은 데이터의 공유에서 시작될 수 있다는 관점에서 부서별 데이터의 활용 및 공유 현황을 파악하고자 2014년부터 2018년까지의 부산광역시 정보화 사업을 분석하였다. 또한, 정보화사업 주관부서 공무원을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행한 결과를 바탕으로 데이터 현황 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 동시에 사회연결망분석(SNA)을 통해 부서 간 데이터 연계 필요성을 파악하고 향후 우선적으로 공유되어야 할 데이터를 제시하였다. 분석한 바, 현재 정보시스템은 데이터 생산부서 내에서만 제한적으로 데이터를 활용하고 있는 경우가 대다수였다. 연계되고 있는 데이터의 대부분은 정보화부서에 집중되고 있었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 해결책을 제시하였다. 첫째 개별부서단위의 운영으로 발생하는 중복투자 방지와 정보공유를 위해 정보 간 연계성이 높은 부서들부터 단계적으로 소규모 블록단위로 묶어가는 스몰 플랫폼 구축이 필요하다. 둘째, 다분야에 활용될 정보의 공유 확대를 위해 국가표준의 확대형태로 데이터 표준을 마련하는 지자체 수준의 프로세스가 필요하다. 셋째, 또 하나의 해결책으로는 클라우드 기반의 GIS 플랫폼 적용을 통해 주소 및 위치정보 기반으로 다양한 유형의 정보를 통합하여 활용할 수 있는 체계 구축을 제안하였다. 본 연구 결과는 비용절감과 함께 정보공유 확대를 통한 부서 간 협력체계를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.

생육모의에 의한 북한지방 시ㆍ군별 벼 재배기후 예비분석 (Agroclimatology of North Korea for Paddy Rice Cultivation: Preliminary Results from a Simulation Experiment)

  • 윤진일;이광회
    • 한국농림기상학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.47-61
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    • 2000
  • 북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.

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조경산업 관점에서 4차 산업혁명 기술의 탐색 (Exploring the 4th Industrial Revolution Technology from the Landscape Industry Perspective)

  • 최자호;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.59-75
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    • 2019
  • 본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.

빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 사업의 특징과 시사점 : 아마존을 중심으로 (Characteristics and Implications of Sports Content Business of Big Tech Platform Companies : Focusing on Amazon.com)

  • 신재휴
    • 벤처혁신연구
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    • 제7권1호
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    • pp.1-15
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    • 2024
  • 본 연구는 디지털 대전환이 빠르게 진행되는 환경에서 빅테크 플랫폼 기업들의 스포츠콘텐츠 비즈니스의 특징을 밝히는 데 있다. 구체적으로는 아마존을 대상으로 빅테크 플랫폼 기업의 시장구조를 살펴보고 이런 구조에서 스포츠콘텐츠가 그들에게 어떤 역할을 하는지 아마존의 스포츠마케팅 사업의 특징을 밝혀 빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 비즈니스를 전망하였다. 양면시장 플랫폼 비즈니스를 기반으로 한 빅테크 플랫폼 기업들은 자신들의 플랫폼의 가치를 제고하는 전략에 스포츠콘텐츠가 존재하고 있다. 때문에 스포츠콘텐츠는 이들에게 플랫폼의 가치를 높이고 나아가 인프라와 같은 플랫폼 생태계의 시너지를 높여 수익을 극대화함으로써 독점적 지위를 공고히 하는 도구로 사용된다. 아마존은 대륙이나 국가별로 인기 있는 라이브스포츠중계권을 획득하여 이를 플랫폼에 공급하여 신규고객의 증가와 구매효과 뿐 아니라 경기단체나 팀에게 IT솔루션 서비스를 제공하고 다양한 프로모션 콘텐츠를 기획 공급하면서 광고 사업을 비롯한 아마존 플랫폼 전체에 시너지를 내고 있다. 아마존프라임비디오와 아마존 프라임에 라이브 스포츠 콘텐츠를 공급하고, 아마존 웹 서비스를 통해 다양한 스포츠 이해관계자들에게 기술적 서비스를 제공하고 있으며 동시에 광고주의 광고와 마케팅 성과를 분석하고 예측하는 아마존마케팅클라우드 서비스를 제공하면서 비즈니스 기회를 넓히고 아마존 전체의 가치를 높이고 있다. 이는 양면시장 플랫폼 기반의 빅테크 기업과 단면시장 기반의 레거시 글로벌 기업과의 시장구조의 차이에서 기인하며 디지털시대 스포츠마케팅 비즈니스의 새로운 변화라고 할 수 있다. 이 새로운 모델의 핵심은 라이브스포츠 스트리밍 중계권을 기반으로 한 다양한 콘텐츠 개발을 통한 비즈니스이며 스포츠콘텐츠 마케팅은 기존 중계권, 스폰서십과 함께 스포츠비즈니스의 주요 분야가 될 것이다. 아마존, 애플, 구글과 같은 빅테크 플랫폼 글로벌 기업들은 또 다른 새로운 글로벌 스포츠마케팅 기업이 될 수 있으며 현재의 스포츠마케팅 회사와 광고회사 그리고 팀과 경기단체들은 위기와 기회가 공존해 있다.

레이더 산란계 편파 차이율을 이용한 콩 생육 추정 (Estimation of Soybean Growth Using Polarimetric Discrimination Ratio by Radar Scatterometer)

  • 김이현;홍석영
    • 한국토양비료학회지
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    • 제44권5호
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    • pp.878-886
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    • 2011
  • 본 연구에서는 레이더파 편파 차이비율에서 얻어진 밴드별 Polarimetric Discrimination Ratio (PDR)와 콩 생육인자 및 토양수분과의 관계를 분석하고 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정하고자 하였다. 기후 등의 영향을 받지 않고 10분 단위로 레이더 산란 측정을 할 수 있는 L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용하여 PDR와 콩 생육인자 변화를 모니터링 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 PDR과 콩 생육인자 변화를 관측한 결과 L-밴드 PDR이 C-, X-밴드 PDR보다 높게 나타났고, 밴드별 PDR이 가장 높게 보인 시기는 L-밴드PDR (DOY 271), C-, X-밴드 PDR (DOY 273)로 거의 일치하였고, 엽면적지수, 식생수분함량, 생체중, 초장 등 콩생육인자들도 동일한 경향을 보였는데 콩 파종 이후 증가하다가 9월 27일 (DOY 270)에 최대값을 보인 후 감소하였다. 하지만 토양수분은 콩 생육인자들과 다른 경향을 보였다. 생육기간동안 토양수분의 변이가 컸고 PDR과 상관성 도 높지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2이하 일 때 콩PDR이 증가함에 따라 토양수분도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 PDR과 콩 생육인자와의 상관관계를 분석하였다. L-밴드 PDR에서 생체중 (r=$0.96^{***}$), 엽면적지수 (r=$0.91^{***}$),식생수분함량 (r=$0.94^{***}$), 토양수분 (r=$0.86^{**}$)등 모든 콩생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. C-, X-밴드 PDR에서도 토양수분을 제외한 다른 인자들과 대체로 상관성이 높았다 ($r{\geq}0.83$). 전체 생육기간에서 PDR과 토양수분과의 상관성은 낮았지만 엽면적지수 2 이하 일 때(DOY 220) 모든 밴드에서 PDR과 토양수분과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. 콩 생육인자들과의 상관분석에서 상관계수가 가장 높은 L-밴드 PDR를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하고 생육인자 실측값과 추정값을 비교하였다. L-밴드 PDR과 생육인자들과의 관계를 비교해 본 결과 생체중 ($L^2$=0.95), 엽면적지수 ($L^2$=0.89), 식생수분함량 ($L^2$=0.93)에서 결정계수가 높게 나타났고 생육인자 실측값과 추정값을 1:1 선상에서 비교해 본 결과 작은 오차를 보여 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구를 통해 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정할 수 있는 가능성을 확인하였다.

Sentinel-1 SAR 영상을 이용한 주성분분석 및 K-means Clustering 기반 산불 탐지 (Detection of Forest Fire Damage from Sentinel-1 SAR Data through the Synergistic Use of Principal Component Analysis and K-means Clustering)

  • 이재세;김우혁;임정호;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1373-1387
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    • 2021
  • 산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

레이저 스캐너를 이용한 벼 군락 초장 추정 (Estimation of Rice Canopy Height Using Terrestrial Laser Scanner)

  • 권동원;상완규;장성율;임우진;박혁진;이지현;조정일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.387-397
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    • 2023
  • 식물의 초장은 작물의 생육상태를 가시적으로 파악 할 수 있는 생육지표로 수량과 상관성이 높아 작물 육종이나 재배 연구에 널리 사용된다. 초장과 같은 작물의 생육특성 조사는 전통적으로 자를 이용하여 사람이 직접 조사하였으나 최근 센싱, 영상 기술이 발전하면서 작물의 생육을 효율적으로 조사하기 위해 생육계측 기술을 디지털 전환하려는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 넓은 범위에 걸쳐 정밀한 측정이 가능한 레이저 스캐너를 사용하여 다양한 질소 시비 수준에서 재배된 벼 군락의 높이를 측정하고 실측 초장과 비교 분석을 수행하였다. 군락의 높이는 레이저 스캐너로 수집된 포인트 클라우드의 상위 1% 점의 높이를 계산하여 측정하였다. 상위 1% 점의 높이를 이용하여 추정한 초장이 실측 초장과 가장 높은 결정계수를 보였고(R2 = 0.93, RMSE = 2.73), 선형회귀식을 도출하 여 이를 근거로 레이저 스캐너로 측정된 군락의 높이를 실측 초장으로 변환하였다. 질소 시비 조건 및 생육 시기별로 수집된 실측 초장과 추정 값(레이저 스캐너로 측정된 군락 높이 기반으로 계산된 초장)을 종합하여 벼의 생육그래프를 도출한 결과, 레이저 스캐너 기반 초장 측정 기술이 벼의 초장과 생육을 평가하는데 충분히 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 레이저 스캐너에서 도출된 3차원 영상은 작물 군락의 생육량 추정, 작물 초형 분석 등에 적용 가능할 것으로 판단되며, 기존 작물 생육조사 방식의 디지털 전환을 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.