• 제목/요약/키워드: High spatiotemporal resolution

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고해상도 광학 위성영상을 이용한 시공간 자료 융합의 적용성 평가: KOMPSAT-3A 및 Sentinel-2 위성영상의 융합 연구 (Applicability Evaluation of Spatio-Temporal Data Fusion Using Fine-scale Optical Satellite Image: A Study on Fusion of KOMPSAT-3A and Sentinel-2 Satellite Images)

  • 김예슬;이광재;이선구
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_3호
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    • pp.1931-1942
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    • 2021
  • 최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.

Photoresponsive Hydrogels as Drug Delivery Systems

  • Abueva, Celine DG.;Chung, Phil-Sang;Ryu, Hyun-Seok;Park, So-Young;Woo, Seung Hoon
    • Medical Lasers
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    • 제9권1호
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    • pp.6-11
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    • 2020
  • Hydrogels have been developed and used in tissue engineering and regenerative medicine to deliver therapeutics to injured or diseased tissue because of their versatility and properties that can be tailored to match the natural extracellular matrix. Hydrogels can be made with a variety of physical and chemical properties combined with light responsiveness ideal for applications in different fields of medicine that require the spatiotemporal control of therapeutics. Light, as a stimulus, is relatively inexpensive, contact-free, noninvasive with high spatial resolution and temporal control, convenient and easy to use, and allows deep tissue penetration that is relatively harmless. Photoresponsive hydrogels are ideal candidates for on-demand drug delivery systems that are capable of sustained and controlled drug release, minimizing the side effects, and ensuring the activity and efficient delivery of drugs to the target tissue.

Formation CubeSat Constellation, SNIPE mission

  • Lee, Jaejin
    • 천문학회보
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    • 제46권1호
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    • pp.58.4-59
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    • 2021
  • This presentation introduces Korea's SNIPE (Small scale magNespheric and Ionospheric Plasma Experiment) mission, formation flying CubeSat constellation. Observing particles and waves on a single satellite suffers from inherent space-time ambiguity. To observe spatial and temporal variations of the micro-scale plasma structures on the topside ionosphere, four 6U CubeSats (~ 10 kg) will be launched into a polar orbit of the altitude of ~500 km in 2021. The distances of each satellite will be controlled from 10 km to more than 100 km by formation flying algorithm. The SNIPE mission is equipped with identical scientific instruments, solid-state telescope, magnetometer, and Langmuir probe. All the payloads have a high temporal resolution (sampling rates of about 10 Hz). Iridium modules provide an opportunity to upload changes in operational modes when geomagnetic storms occur. SNIPE's observations of the dimensions, occurrence rates, amplitudes, and spatiotemporal evolution of polar cap patches, field-aligned currents (FAC), radiation belt microbursts, and equatorial and mid-latitude plasma blobs and bubbles will determine their significance to the solar wind-magnetosphere-ionosphere interaction and quantify their impact on space weather.

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뇌파 기반 실시간 뇌활동 모니터링 시스템의 타당성 조사 (Feasibility Study of EEG-based Real-time Brain Activation Monitoring System)

  • 채희제;임창환;이승환
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.258-264
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    • 2007
  • Spatiotemporal changes of brain rhythmic activity at a certain frequency have been usually monitored in real time using scalp potential maps of multi-channel electroencephalography(EEG) or magnetic field maps of magnetoencephalography(MEG). In the present study, we investigate if it is possible to implement a real-time brain activity monitoring system which can monitor spatiotemporal changes of cortical rhythmic activity on a subject's cortical surface, neither on a sensor plane nor on a standard brain model, with a high temporal resolution. In the suggested system, a frequency domain inverse operator is preliminarily constructed, considering the individual subject's anatomical information, noise level, and sensor configurations. Spectral current power at each cortical vertex is then calculated for the Fourier transforms of successive sections of continuous data, when a single frequency or particular frequency band is given. An offline study which perfectly simulated the suggested system demonstrates that cortical rhythmic source changes can be monitored at the cortical level with a maximal delay time of about 200 ms, when 18 channel EEG data are analyzed under Pentium4 3.4GHz environment. Two sets of artifact-free, eye closed, resting EEG data acquired from a dementia patient and a normal male subject were used to show the feasibility of the suggested system. Factors influencing the computational delay are investigated and possible applications of the system are discussed as well.

고해상도 농경지 데이터를 이용한 비료사용 농경지의 암모니아 배출량의 시공간적 변화 분석 (Spatio-temporal Change Analysis of Ammonia Emission Estimation for Fertilizer Application Cropland using High-resolution Farmland Data)

  • 박진선;이세연;홍세운;나라;오윤경
    • 농촌계획
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    • 제27권4호
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    • pp.33-41
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    • 2021
  • Ammonia emission from the agricultural sector contributes almost 78% of total ammonia emission in Korea. The current ammonia emission estimation method from fertilizer application has high uncertainty and needs to be improved. In this study, we propose an improvement method for estimating the amount of ammonia emission from agricultural land with improved spatiotemporal resolution using Farm Manager Registration Information System and criteria for the fertilizer. We calculated ammonia emissions by utilizing the 2020 cultivation area provided by Farm Manager Registration Information System for 55 kinds of upland crops cultivated in the field area of the farmland. As a result, soybeans were the most cultivated field crop in 2020, and the area of cultivated land was surveyed at about 77,021 ha, followed by sweet potatoes 22,057 ha, garlic 20004 ha, potatoes 17,512 ha, and corn 16,636 ha. The month with the highest ammonia emissions throughout the year was calculated by emitting 590.01 ton yr-1 in May, followed by 486.55 ton yr-1 in March. Hallim-eup in Jeju showed the highest ammonia emission at 117.50 ton yr-1.

Enhancement of Speckle Contrast in vivo by Combining Linearly Polarized Laser Light and an Analyzer

  • Qureshi, Muhammad Mohsin;Mac, Khuong Duy;Kim, Andrew Hyunjin;Kim, Young Ro;Chung, Euiheon
    • Current Optics and Photonics
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    • 제5권4호
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    • pp.351-361
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    • 2021
  • Speckle imaging is capable of dynamic data acquisition at high spatiotemporal resolution, and has played a vital role in the functional study of biological specimens. The presence of various optical scatterers within the tissue causes alteration of speckle contrast. Thus structures like blood vessels can be delineated and quantified. Although laser speckle imaging is frequently used, an optimization process to ensure the maximum speckle contrast has not been available. In this respect, we here report an experimental procedure to optimize speckle contrast via applying different combinations of varying polarization of the illuminating laser light and multiple analyzer angles. Specifically, samples were illuminated by the p-polarization, 45°-polarization, and s-polarization of the incident laser, and speckle images were recorded without and with the analyzer rotated from 0° to 180° (Δ = 30°). Following the baseline imaging of a solid diffuser and a fixed brain sample, laser speckle contrast imaging (LSCI) was successfully performed to visualize in vivo mouse-brain blood flow. For oblique laser illumination, the maximum contrast achieved with p-polarized and s-polarized light was perpendicular to the analyzer's axis. This study demonstrates the optimization process for maximizing the speckle contrast, which can improve blood-flow estimation in vivo.

고해상도 온습도지수 및 고온 스트레스 일수 분포도의 제작과 이를 활용한 시공간적 변화 분석 (Production and Spatiotemporal Analysis of High-Resolution Temperature-Humidity Index and Heat Stress Days Distribution)

  • 강대균;김대준;김진희;윤은정;반은혜;김용석;조세라
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.446-454
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    • 2023
  • 기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.

GOCI-II 대기상한 반사도와 기계학습을 이용한 남한 지역 시간별 에어로졸 광학 두께 산출 (Retrieval of Hourly Aerosol Optical Depth Using Top-of-Atmosphere Reflectance from GOCI-II and Machine Learning over South Korea)

  • 양세영;최현영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.933-948
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    • 2023
  • 대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

다종 위성자료와 기계학습을 이용한 고해상도 표층 염분 추정 (Estimation of High Resolution Sea Surface Salinity Using Multi Satellite Data and Machine Learning)

  • 성태준;심성문;장은나;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.747-763
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    • 2022
  • 해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

KOMPSAT-3/3A 영상 기반 하천의 탁도 산출 연구 (A Study on the Retrieval of River Turbidity Based on KOMPSAT-3/3A Images)

  • 김다희;원유준;한상명;한향선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1285-1300
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    • 2022
  • 탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.