남극 장보고 과학기지가 위치한 동남극 테라노바 만의 정착해빙은 해양 생태계 및 쇄빙선의 운항에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 테라노바 만의 정착해빙에 대한 시공간적 변화 연구가 수행될 필요가 있다. 이 연구에서는 2010년 12월부터 2012년 1월까지 테라노바 만이 촬영된 총 62개의 COSMO-SkyMed 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 영상을 이용하여 1-9일의 시간적 기선거리를 가지는 38개의 간섭쌍을 구축하였고, 각각의 간섭쌍에 대한 긴밀도를 분석하였다. 정착해빙은 해안에 고착되어 시간적 위상오차가 작았으며, 최대 9일의 시간적 기선거리를 가지는 간섭쌍에서도 0.3 이상의 높은 긴밀도를 유지하였다. 이와 같이 정착해빙의 작은 시간적 위상오차에 기초하여, 각각의 긴밀도 영상에서 0.5 이상의 긴밀도가 공간적으로 균질하게 관찰되는 영역을 정착해빙으로 정의하였다. 유빙과 바다는 해류와 바람에 의해 유동하여 시간적 위상오차가 크기 때문에 낮은 긴밀도를 보였다. 긴밀도 영상에서 바다와 구분이 어려운 유빙은 SAR 후방산란강도(amplitude) 영상에서 유빙 표면의 균열(crack)을 관찰함으로써 검출하였다. 긴밀도 및 SAR 영상으로부터 검출된 정착해빙과 유빙의 면적을 산출하였고, 시간에 따른 해빙의 면적변화를 분석하였다. 테라노바 만의 정착해빙 면적은 3월 이후 증가하여 7월에 최대 $170.7km^2$을 나타냈고, 10월부터 감소하는 것으로 나타났다. 유빙의 면적은 2-5월에 증가하고, 정착해빙의 면적이 급격히 증가하는 5-7월에 감소하였다. 긴밀도 영상에서 분석된 테라노바 만의 정착해빙 면적을 장보고 과학기지의 자동기상관측기구로 측정된 기온 및 풍속과 비교하였다. 정착해빙 면적은 기온의 증감과 약 2개월의 시간차를 가지는 역의 상관관계를 나타냈다. 반면 풍속과 정착해빙의 면적은 서로 매우 낮은 상관성을 보였다. 이는 테라노바 만의 정착해빙 면적 변화가 풍속보다는 기온에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.
남해 대륙붕 퇴적물에서 인의 생지화학적 순환을 이해하기 위해 남해에서 채취한 14개 퇴적물 주상시료에 포함된 인의 형태와 공극수를 분석하였다. 건조시킨 퇴적물에서 순차추출을 통해 5 가지 상의 인을 정량화하였다: 1) 약하게 결합되었거나 교환 가능한 인, 2) 철 광물-인, 3) 자생광물-인, 4) 쇄설성 무기인 5) 잔류 유기인. 총 인의 함량은 공극수로 인을 용출시킨 결과로 퇴적물 깊이에 따라 감소하였다. 반응성 인은 총 인의 $20\~50\%$를 차지하며, 철광물-인이 반응성 인의 $70\~80\%$를 차지하여 가장 중요한 상으로 나타났다. 철 광물-인은 퇴적물의 깊이에 따라 감소하였다. 공극수에 용존된 인은 철 광물-인과 거울상으로 대비되어 철 광물이 해수로 되돌려지는 인의 양을 제한하는 인자로 드러났다. 자생광물-인은 총 인의 $5\%$ 미만으로 가장 적은 양을 차지하여 해수로 공급된 반응성 인을 퇴적물로 제거하는 데 크게 기여하지 못하였다. 이것은 대륙붕 퇴적물이 반응성 인을 잠시 보관하고 있지 영구히 제거하고 있지 못함을 의미한다. 분석결과는 해역간에 차이를 보였다. 낙동강 하구역 정점은 육지에서 공급이 많은 까닭에 총 인과 반응성 인을 가장 많이 함유하고 있었다. 이곳에서 퇴적물 표층에 있는 수산화철은 인이 해수로 공급되는 양을 조절하는 것으로 판단된다. 남해 연안역과 동중국해의 표층퇴적물에 포함된 총 인의 농도는 500$\~$600 ${\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry-sediment로 비슷한 수준이었다. 남해 연안역에서는 동중국해역에 비해 철 광물-인을 많이 함유한 대신 쇄설성 무기인의 함량이 적었다. 이러한 차이는 퇴적입자의 물리특성과 생물생산력이 다름에서 비롯될 것으로 예상되는데 이 두 요인은 육지에서 떨어진 거리에 지배될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 유방암의 방사선 치료에서 가장 유의하여 할 사항 중의 하나인 방사선 폐렴 등의 폐합병증은 피폭 폐용적, 방사선량율, 방사선량 등의 영향을 받으며 그 중에서도 피폭 폐용적의 정도가 중요한 것으로 알려져 있다. 그러나 피폭 폐용적의 정량적인 측정 자료는 매우 드물며 피폭 폐용적의 정도를 예측할 수 있는 방법에 대한 보고도 제한적일 뿐만 아니라 대부분이 서양인을 대상으로 한 보고이다. 이에 본 저자들은 본원에서 치료받은 유방암 환자를 대상으로 접선 조사 시의 피폭 폐용적을 정량적으로 측정하고 간접적으로 피폭 폐용적을 예측할 수 있다고 제시되고 있는 여러 인자들의 유용성을 검증하고자 본 연구를 계획하였다. 재료 및 방법 :본원에서 1995년 1월부터 1996년 8월까지 접선 조사 방식으로 방사선 치료를 시행 받은 유방암 환자 중 치료 계획용 컴퓨터 단층 촬영을 시행한 25명을 대상으로 폐용적을 측정하였다. 각각의 환자에서 피폭 폐용적을 예측할 수 있는 인자로서 1) 치료 계획 필름의 조사면 중심에서의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 수직선상 거리인 Central Lung Distance (CLD), 2) 치료 계획 필름의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 수직선중 가장 긴 수직선의 거리인 Maximum Lung Distance(MLD), 3) 치료 계획용 컴퓨터 단층 촬영 필름의 조사면 중심 사진에서의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 거리인 Greatest Perpendicular Distance (GPD), 4) 치료 계획 필름 상의 조사면의 세로 길이(L)를 측정하였고 피폭 폐용적을 구하기 위하여 치료 계획 상의 Dose Volume Histogram(DVH) 자료에서 양측 전체 폐용적(EV), 동측 전체 폐용적(IV) 및 피폭 폐용적(RV)을 측정하고, 서로간의 상관관계를 분석하였다. 결과 : 총 25명 대상 환자의 연령은 23-67세로(중앙 연령 41세) 우측 유방암이 14예, 좌측 유방암이 11예 있었다. 전체 환자의 CLD는 평균 2.2cm(1.9-3.3cm), MLD는 평균 2.4cm(1.9-3.3cm) 그리고 GPD는 평균 2.3cm(1.4-3.1cm)이었으며 L은 16-23cm이었다. CLD와 L을 곱한 값은 평균 $42.4cm^2(32-76cm^2)$, MLD와 L의 곱은 평균 $45.3cm^2(34.2-75.9cm^2)$였으며, GPD와 L을 곱한 값은 $42.5cm^2(26.6-69cm^2)$였다. 전체 폐용적은 1356-4092cc로 평균 3052cc였으며 우측 폐는 584-2554cc 평균 1671cc였고 좌측 폐는 턴j-2252 co로 평균 1379cc였다. 피폭 폐용적은 61-279cc(평균 170cc)로 양측 전체 폐용적에서 차지하는 비율은(RV/EV)은 $2.9-13\%$(평균 $5.8\%$) 이고 동측 폐용적에서 차지하는 비율은(RV/IV) 4.9-29.6(평균 $12.2\%$)였다. CLD, MLD, GPD, L, $CLD\starL,\;MLD\starL,\;GPO\starL$ 등의 변화에 따른 RV, RV/EV, RV/IV 둥의 피폭 폐용적의 변화는 통계적으로 유의한 상관관계를 구할 수 없었으며 CLD가 3cm 이하인 24명의 환자에서 RV/EV는 $10\%$ 이내였다. 좌우 폐의 비교에서 RV/IV이 좌측 유방암 환자에서 유의하게 높았으나 RV/EV은 유의한 차이를 나타내지 못하였다 결론 : 현재 사용하고 있는 접선 조사 방치에서 CLD를 3cm 이내로 제한하는 경우 CLD 등의 변화폭이 작아서 피폭 폐용적과의 상관관계를 구할 수는 없으나 피폭 폐용적의 정도는 다른 보고 들을 고려할 때 적절하였고 좌측 유방암 환자에서의 피폭 폐용적이 동측 전체 폐용적에서 차지하는 비율은 우측 유방암 환자에 비해 높았으나 양측 전체 폐용적에 대한 비율은 동일하였다.
1980-'90년대에 쌀의 자급생산이 지속되고 생활수준 향상에 따른 양질미 수요가 점증되면서 자포니카 다수성 품종의 미질 개선에 힘을 크게 기울이게 되었고 식미향상을 위한 육종연구 와 효율적 평가 기술개발 연구에 박차를 가하게 되어 쌀의 이화학적 특성과 식미 및 밥 물리성간 상관과 식미의 객관적 평가방법 개발, 양식미 쌀 및 가공적성 특수미 개발 등 그 동안 많은 연구성과를 올리게 되었다. 1990년대에 밥맛이 매우 좋은 고품질 자포니카 품종과 대립, 심백미, 향미, 유색미 등 가공용 특수미 품종을 개발 보급하였고 식미와 용도에 대하여 식미검정계, 신속점도측정계 및 texture 분석계 등을 이용하여 검토하였다. 최근에는 아밀로스 함량이 9%로 찹쌀과 맵쌀의 중간 성질을 가진 중간찰 품종인 '백진주벼'와 배유가 보얀 멥쌀인 '설갱 벼'를 비롯하여 라이신 함량이 높은 '영안벼' 육성하여 쌀의 가공 이용성과 기능성을 한층 높혀 놓았다. 식미와 여러 가지 미질 특성간 관련성에 관한 연구 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 쌀의 상온흡수율 및 최대흡수율은 K/Mg율 및 알칼리 붕괴도와 유의한 부의 상관성을 나타내었으며 가열흡수율이 높은 품종일수록 밥의 용적팽창률이 컸다. 수분함량이 낮은 경질인 쌀일수록 침지 20분 후의 상온흡수율과 최대흡수율이 더 높은 경향이었으며 이러한 흡수 특성은 쌀 단백질 함량이나 아밀로스 함량 및 식미와는 유의한 상관성이 없었다 취반 적정가수량은 품종에 따라 마른 쌀 무게의 1.45-l.61배의 변이를 나타내었고 평균은 1.52배였으며 알맞게 취사된 밥의 부피는 평균 쌀 부피의 2.63배가되었다. 쌀 형태, 알칼리붕괴도, 호응집성, 아밀로스 및 단백질 함량은 거의 비슷하지만 식미에 차이가 있는 자포니카 품종들을 사용하여 식미와 관련된 쌀의 이화학적 특성을 검토한 결과, 밥의 윤기와 식미 총평은 생산 연도에 따라 호화점도 특성 중 최고점도, 최저점도 및 응집점도와 밀접한 관계를 나타내었다. 밥맛이 가장 좋은 일품 벼는 쌀의 외층에 아밀로스 함량 분포가 낮고 쌀을 열탕에 담근 20분간 우러난 용출액의 요드 정색도가 낮고 증가정도도 완만하였다. 일품 벼는 밥맛이 떨어지는 동해 벼에 비해 밥알 횡단면의 주사형 전자현미경 사진에서 밥알 외층의 호화전분의 그 물망이 매우 치밀하고 속층의 전분립의 호화정도가 양호하였다. 식미총평은 식미관련 이화학적 특성과의 관계를 이용한 중회귀식에 의해 매우 높은 결정계수로 추정이 가능하였다. 밥노화의 품종간 차이는 α-amylase-iodine 법으로 비교할 수 있었는데 노화정도가 적었던 품종은 일품벼, 추청벼, 사사니시끼, 진부벼 및 고시히까리였다. 통일형 품종인 태백벼와 자포니카 품종 중 섬진벼가 비교적 밥노화가 빨랐다 일반적으로 밥맛이 좋은 품종이 밥의 노화정도가 느렸으며 찬밥의 탄력성이 큰 경향이었다. 또한 밥노화가 느렸던 품종은 최저점도가 높았고 최종점도가 낮았다 찬밥의 탄력성은 쌀의 마그네슘함량과 밥의 용적팽창률과 밀접한 관계를 나타내었다. 식은밥의 더운밥 대비 경도 변화율은 취반용출액의 고형물량과 취반용적 팽창률과 부의 상관을 나타내었다. 식미관련 주요 이화학적 특성은 밥의 노화와도 직접 간접으로 상관이 있는 것으로 평가되었다. 쌀의 여러 가지 식품 가공적성과 관련된 형태 및 이화학적 특성은 가공식품 종류에 따라 매우 다르다. 쌀 튀김성은 호응집성이 연질이거나 아밀로스 함량이 낮을수록 양호하며 지질함량이나 단백질 함량이 높으면 좋지 않은 경향이다. 심복백정도가 심할수록 튀김현미 정립률이 떨어지며 현미 강도가 높을수록 튀김률은 높은 경향이었다 쌀국수는 밀가루와 50% 혼합시에 쌀의 칼륨 및 마그네슘 함량이 높은 품종일수록 제면 총평이 낮은 경향이었고 제면이 양호한 것이 국수물의 용출고형 물량이 적은 경향이었다. 쌀빵 가공적성은 품종에 따라서 현미와 백미간에 현저한 차이를 나타내는 것이 있는데 현미에서 반죽의 부피 증가율이 큰 쌀일수록 푹신한 감이 있는 쌀방 제조가 가능하였으며 백미에서 단백질 함량이 높은 품종일수록 쌀빵이 더욱 촉촉한 느낌이 있는 경향이었다. 아밀로스 함량이 높고 호응집성이 경질인 쌀일수록 쌀빵의 탄력성이 더 높은 경향이었다. 쌀의 발효 및 양조적성은 심복백이 심한 쌀이나 새로운 돌연변이인 뽀얀 멥쌀이 홍국균이나 홍국균의 균사활착 밀도가 높고 당화 효소 역가도 높은 경향이었으며 쌀알이 대립이면서 단백질 함량이 낮은 쪽이 양조에 유리한 것으로 알려져 있다. 찰벼 품종도 여러 가지 이화학적 특성과 전분구조 특성의 차이에 따라 9개의 품종군으로 나누어 볼 수 있을 만큼 품종적 변이가 크며 이들 이화학적 및 구조적 특성간에 상호 밀접한 연관성을 나타내었으며 유과·인절미·식혜ㆍ미숫가루 등에 상당한 가공적성의 차이를 보였다. WTO 체제 출범이후 생산비와 가격 면에서 경쟁력이 약한 우리 쌀이 살아남기 위해서는 품질의 고급화와 쌀 가공식품의 다양화 및 고기능성 개발을 추구할 수밖에 없다. 따라서 이와 같은 노력은 벼 품종개발만으로 소기의 성과를 올리기 어렵고 쌀 식품의 고급화 및 다양화를 위한 여러 분야의 긴밀한 연구협력이 수반되지 않으면 안 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.