Karaman, M. Muge;Zhou, Christopher Y.;Zhang, Jiaxuan;Zhong, Zheng;Wang, Kezhou;Zhu, Wenzhen
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제26권2호
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pp.104-116
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2022
The purpose of this study is to systematically determine an optimal percentile cut-off in histogram analysis for calculating the mean parameters obtained from a non-Gaussian continuous-time random-walk (CTRW) diffusion model for differentiating individual glioma grades. This retrospective study included 90 patients with histopathologically proven gliomas (42 grade II, 19 grade III, and 29 grade IV). We performed diffusion-weighted imaging using 17 b-values (0-4000 s/mm2) at 3T, and analyzed the images with the CTRW model to produce an anomalous diffusion coefficient (Dm) along with temporal (𝛼) and spatial (𝛽) diffusion heterogeneity parameters. Given the tumor ROIs, we created a histogram of each parameter; computed the P-values (using a Student's t-test) for the statistical differences in the mean Dm, 𝛼, or 𝛽 for differentiating grade II vs. grade III gliomas and grade III vs. grade IV gliomas at different percentiles (1% to 100%); and selected the highest percentile with P < 0.05 as the optimal percentile. We used the mean parameter values calculated from the optimal percentile cut-offs to do a receiver operating characteristic (ROC) analysis based on individual parameters or their combinations. We compared the results with those obtained by averaging data over the entire region of interest (i.e., 100th percentile). We found the optimal percentiles for Dm, 𝛼, and 𝛽 to be 68%, 75%, and 100% for differentiating grade II vs. III and 58%, 19%, and 100% for differentiating grade III vs. IV gliomas, respectively. The optimal percentile cut-offs outperformed the entire-ROI-based analysis in sensitivity (0.761 vs. 0.690), specificity (0.578 vs. 0.526), accuracy (0.704 vs. 0.639), and AUC (0.671 vs. 0.599) for grade II vs. III differentiations and in sensitivity (0.789 vs. 0.578) and AUC (0.637 vs. 0.620) for grade III vs. IV differentiations, respectively. Percentile-based histogram analysis, coupled with the multi-parametric approach enabled by the CTRW diffusion model using high b-values, can improve glioma grading.
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.
A river bed which is submerged in water at high flow and becomes part of the river at low flow, serves as a bridge between the river and the land. The channel bar creates a unique ecosystem with vegetation adapted to the particular environment and the water pool forms a wetland that plays a very important role in the environment. To evaluate anthropogenic impacts on the river bed in the Middle Yeongsangang River, the fluvial landforms in the stream channel were analyzed using multi-temporal remotely-sensed images. In the aerial photograph of 2005 taken before the construction of the large weirs, oxbow lakes, mid-channel bars, point bars, and natural wetlands between the artificial levees were identified. Multiple bars divided the flow of stream water to cause the braided pattern in a particular section. After the construction of the Seungchon weir, aerial photographs of 2013 and 2015 revealed that most of the fluvial landforms disappeared due to the dredging of its riverbed and water level control(maintenance at 7.5El.m). Sentinel-2 images were analyzed to identify differences between before and after the opening of weir gate. Change detection was performed with the near infrared and shortwave infrared spectral bands to effectively distinguish water surfaces from land. As a result, water surface area of the main stream of the Yeongsangang River decreased by 40% from 1.144km2 to 0.692km2. A large mid-channel bar that has been deposited upstream of the weir was exposed during low water levels, which shows the obvious influence of weir on the river bed. Newly formed unvegetated point bars that were deposited on the inside of a meander bend were identified from the remotely sensed images. As the maintenance period of the weir gate opening was extended, various habitats were created by creating pools and riffles around the channel bars. Considering the ecological and hydrological functions of the river bed, it is expected that the increase in bar areas through weir gate opening will reduce the artificial interference effect of the weir.
이 연구에서는 미래의 토지피복도 작성을 위해 위성영상을 기반으로 토지피복 변화를 분석하고, 토지지목의 통계자료를 이용하여 미래의 토지지목 변화를 예측하였다. 토지지목 예측 방법에는 이중지수 평활법을 이용하였다. 위성영상을 이용한 각 연도별 토지피복 분류 결과, 천안·아산시의 토지피복 변화에서 가장 큰 증가 면적을 보인 유형은 인공구조물이며, 다음으로 수역, 초지, 나대지 등도 증가하였다. 반면에 산림지, 논, 습지, 밭 등은 감소하였다. 토지지목의 시계열분석 결과에서는 위성영상을 이용한 토지피복 분류 결과와 유사한 결과가 나타났다. 이중지수 평활법을 이용한 토지지목 변화를 예측한 결과, 2010년에서 2100년까지 논, 밭, 산림지와 습지는 지속적으로 감소하는 반면, 인공구조물, 수역, 나대지, 초지는 계속해서 증가할 것으로 예측되었다. 이상의 결과는 기후변화 대응전략 마련을 위한 기후변화에 따른 토지피복 변화 예측을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
2020년부터 시작된 신기후체제와 관련하여 파리협정 장기온도 목표를 위해 국가결정기여와 격년투명 보고서 제출이 요구된다. 기후변화에 관한 정부간 협의체에서 정의하는 토지이용·토지이용변화 및 임업에서 습지생태계는 탄소흡수원이나 국내 온실가스 인벤토리(Inventory) 산정에서 침수지로 지목 통계하여 배출원으로 보고되었다. 본 연구는 C-band 레이더 영상을 활용한 내륙 습지 토지이용 유형 세분화 및 변화량 산정을 진행하여 온실가스 인벤토리 산정 고도화에 기여하고자 한다. 연구지역은 국내 내륙습지 보전지역과 람사르(Ramsar) 습지로 지정된 운곡 습지이다. 활용 자료는 풍수기와 갈수기를 포함하는 24시기 Sentinel-1 위성 영상, 항공정사영상, 내륙습지 공간정보, 드론 촬영 영상이다. 이를 활용하여 침수지역과 비침수지역 구분, 침수지의 시계열적 공간 변화 정량화, 침수 지역의 최대·최소 면적을 차분한 변화 면적을 확인하였다. 변화 면적이 크게 산정된 지역을 대상으로 풍수기와 갈수기 두 시기 드론 촬영을 실시하였다. 습지의 침수지역 면적산출 및 시계열적 정량화는 국가 온실가스 인벤토리 고도화의 기초자료로 활용이 가능하다.
인천 연안 장봉도의 상부 조간대를 이용하는 유영생물 군집의 종 조성과 계절변화 양상을 파악하기 위하여 2001년 3월부터 동년 11월까지 매월별로 건간망을 이용하여 현장조사를 실시하였다 현장조사 결과, 유영생물은 총 49종이 채집되었고, 출현 개체수와 생체량은 월 평균 489개체와 5,170.4 g을 나타내었다. 출현 밀도가 가장 높았던 종은 밀새우(Exopalaemon carinicauda, 40.9%)타 민태(Johnius grypotus, 13.2%)이었고, 생체량에서는 풀망둑(Acanthogobius hasta, 33.7%), 민태(14.6%)와 삼치(Scomberomorus niphonius, 10.2%)이었다. 조간대 상부를 이용하는 유영생물의 시간적인 변화양상을 파악하기 위하여 집괴분석(cluster analysis)과 다차원배열법(MDS ordination)을 실시한 결과, 크게 봄철(그룹 1)과 여름/가을철(그룹 2)로 대별되는 2개의 생물그룹으로 구분되었다. 그룹 1은 비늘흰발망둑(Acanthogobius luridus), 칠게(Macrophthalmus japonicus), 민칭이(Bullacta exarata)와 갯우렁이 (Lunatia gilva)등이 대표적인 생물이었다. 그룹 2는 민태, 밴댕이(Saydinella zunasi), 전어(Konosirus punctatus), 가숭어(Chelon haematocheila), 삼치, 복섬(Takifugu niphobles), 중하(Metapenaeus joyneri)와 참오징어 (Loligo beka) 등이 특징적인 생물이었다.
지구 온난화는 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인하여 전 세계적으로 이상기후를 유발하고 생태계와 인류에게 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하여 각국은 다양한 방법으로 온실가스 감축을 시도하고 있으며, 해안 생태계가 흡수하는 탄소인 블루카본(blue carbon)에 대한 관심도 증가하고 있다. 블루카본은 그린카본(green carbon) 대비 탄소흡수 속도가 최대 50배 빠른 것으로 알려져 있어 기후 변화 대응에 있어 중요한 역할을 한다. 특히, 세계 5대 갯벌 중 하나인 대한민국의 갯벌은 생물 종 다양성이 풍부하고 뛰어난 탄소흡수원으로 평가되고 있다. 블루카본 관련 기존 연구에서는 갯벌의 탄소 저장량 및 연간 탄소 흡수량에 초점을 맞추었으나 위성자료를 활용하여 직접 갯벌의 면적 변화를 탐지하고 이를 탄소 저장량과 연계한 사례는 부족하다. 이에 본 연구에서는 다중시기 고해상도 위성자료인 PlanetScope 및 RapidEye 자료에 Direct Difference Water Index를 적용하여 연구지역인 낙동강 하구 갯벌의 면적 및 변화를 2013년부터 2023년 사이의 6개 시기에 대해 장기적으로 분석하고 시기별 탄소 저장량을 산정하였다. 분석 결과 연구지역 내 갯벌 면적은 조위 기준이 상이한 2013년 시기를 제외하였을 때 최소 약 9.38 km2 (2022년), 최대 약 9.89 km2 (2021년)로 연간 최대 약 5.4%가 변화하였으며 탄소 저장량은 최소 약 30,230.0 Mg C, 최대 31,893.7 Mg C로 산정되었다.
건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.
가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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