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과거의 우유 및 유제품의 섭취가 한국노인의 골밀도에 미치는 영향 (The effect of Nutrient Intake and Past Dairy Products Consumption on Bone Mineral Density of Postmenopausal of Korean Women)

  • 강은주
    • 한국식품영양학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.87-98
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    • 1998
  • 본 연구는 한국노인의 식습관에 근거한 영양섭취 패턴을 분석하고 요추 골밀도를 측정하여 식이 인자와 과거의 우유 및 유제품의 섭취경력이 골밀도에 미치는 영향을 분석하였다. 노인들을 대상으로 과거의 식습관을 조사하는 것은 매우 어려우므로 본 연구에서는 인지회상법(cognitive food frequency recall method)을 우리나라의 식습관과 생활여건에 맞게 수정하여 사용하였다. 38~67세 사이의 여성을 대상으로 골밀도 135명을, 식이섭취조사, 인체계측, 혈액, 과거의 우유제품 섭취조사에 임한 조사대상자는 170명이었다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 평균연령은 53.4세, 평균체중은 57.9kg, 평균신장은 157.4cm, 체질량지수는(BMI)는 36.73, 섭취열량은 2,101.3㎉, 칼슘의 섭취량은 638.7mg, 단백질 섭취량은 70.3g이었고, RDA에 근접되거나 약간 상회하는 정도의 영양섭취와 신체소견을 나타내었고, 50~54세군에서 가장 높은 BMI를 보였으나 각 연령군간의 통계적 유의성은 없었다. 2. 요추의 골밀도 측정치는 평균(L2-L4) 0.912g/$ extrm{cm}^2$로, 50세 이하군에서 1.02g/$\textrm{cm}^2$, 50~54세군에서 0.92g/$\textrm{cm}^2$, 55~59세군에서 0.85g/$\textrm{cm}^2$, 60세 이상에서 0.81g/$\textrm{cm}^2$으로 연령의 증가에 따라 현격한 감소를 나타내었다. 3. 열량섭취와 식이 단백질량, 칼슘, 인은 상호 높은 양의 상관을 보였고, 요추의 골밀도에는 연령, 체중이 식이 요인보다 유의한 상관이 있었다. 4. 유제품의 과거의 섭취 경험은 탈지유의 섭취가 가장 많았고, 탈지유 이외의 다른 유제품의 섭취 경험이 없는 대상자가 94% 이상이었다. 유제품의 상용섭취를 시작한 시기는 4~5년전부터로 대다수가 청장년기의 유제품 섭취경험이 없었다. 5. 유제품의 섭취 빈도와 골밀도는 섭취시기가 10대 이전이 가장 상관이 높았고, 특히 60세 이상군에서 현저한 유의적 상관이 있었으며, 50~59세 사이와 20~30대에서도 유의적인 상관이 높았으며, 50세 이하군에서는 유의한 상관이 없었다. 이상의 결과를 통하여 볼 때, 여성의 골격 건강을 위해 열량, 단백질, 칼슘, 인 등의 식이 섭취량이 척추 골밀도와 밀접한 관련성을 나타냈고 과거의 유제품의 섭취, 어린 시절에 섭취한 경험자일수록 일생동안 충실한 골질량과 높은 골밀도치를 유지할 수 있었다. 그러나 아직 우리나라의 일상 식사에서 칼슘을 권장량 이상으로 섭취하는 여성이 적으므로 칼슘 섭취량에 대한 강조가 필요하며, 폐경 후의 급격한 골손실을 고려해 볼 때 30대 이전에 어느 정도의 칼슘 섭취량이 바람직할 것인가에 대해서는 계속적인 연구가 요구된다. 또한 일상생활에서 우유 및 우유제품의 섭취를 증가시키기 위해 꾸준한 국민적 홍보가 필요할 것이다.

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설비공학 분야의 최근 연구 동향 : 2012년 학회지 논문에 대한 종합적 고찰 (Recent Progress in Air-Conditioning and Refrigeration Research : A Review of Papers Published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2012)

  • 한화택;이대영;김사량;김현정;최종민;박준석;김수민
    • 설비공학논문집
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    • 제25권6호
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    • pp.346-361
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    • 2013
  • This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering during 2012. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. The conclusions are as follows : (1) The research works on thermal and fluid engineering have been reviewed as groups of fluid machinery, pipes and valves, fuel cells and power plants, ground-coupled heat pumps, and general heat and mass transfer systems. Research issues are mainly focused on new and renewable energy systems, such as fuel cells, ocean thermal energy conversion power plants, and ground-coupled heat pump systems. (2) Research works on the heat transfer area have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics, pool boiling and condensing heat transfer, and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included the results for natural convection in a square enclosure with two hot circular cylinders, non-uniform grooved tube considering tube expansion, single-tube annular baffle system, broadcasting LED light with ion wind generator, mechanical property and microstructure of SA213 P92 boiler pipe steel, and flat plate using multiple tripping wires. In the area of pool boiling and condensing heat transfer, researches on the design of a micro-channel heat exchanger for a heat pump, numerical simulation of a heat pump evaporator considering the pressure drop in the distributor and capillary tubes, critical heat flux on a thermoexcel-E enhanced surface, and the performance of a fin-and-tube condenser with non-uniform air distribution and different tube types were actively carried out. In the area of industrial heat exchangers, researches on a plate heat exchanger type dehumidifier, fin-tube heat exchanger, an electric circuit transient analogy model in a vertical closed loop ground heat exchanger, heat transfer characteristics of a double skin window for plant factory, a regenerative heat exchanger depending on its porous structure, and various types of plate heat exchangers were performed. (3) In the field of refrigeration, various studies were executed to improve refrigeration system performance, and to evaluate the applicability of alternative refrigerants and new components. Various topics were presented in the area of refrigeration cycle. Research issues mainly focused on the enhancement of the system performance. In the alternative refrigerant area, studies on CO2, R32/R152a mixture, and R1234yf were performed. Studies on the design and performance analysis of various compressors and evaporator were executed. (4) In building mechanical system research fields, twenty-nine studies were conducted to achieve effective design of mechanical systems, and also to maximize the energy efficiency of buildings. The topics of the studies included heating and cooling, HVAC system, ventilation, renewable energy systems, and lighting systems in buildings. New designs and performance tests using numerical methods and experiments provide useful information and key data, which can improve the energy efficiency of buildings. (5) In the fields of the architectural environment, studies for various purposes, such as indoor environment, building energy, and renewable energy were performed. In particular, building energy-related researches and renewable energy systems have been mainly studied, reflecting interests in global climate change, and efforts to reduce building energy consumption by government and architectural specialists. In addition, many researches have been conducted regarding indoor environments.

산림 총일차생산량 예측의 공간적 확장을 위한 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘의 활용 (Application of Machine Learning Algorithm and Remote-sensed Data to Estimate Forest Gross Primary Production at Multi-sites Level)

  • 이보라;김은숙;임종환;강민석;김준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_2호
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    • pp.1117-1132
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    • 2019
  • 산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

초분광센서를 활용한 이산화질소 농도 추정식에 관한 연구 (Study on the Concentration Estimation Equation of Nitrogen Dioxide using Hyperspectral Sensor)

  • 전의익;박진우;임성하;김동우;유재진;손승우;전형진;윤정호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.19-25
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    • 2019
  • 국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다.

서산(瑞山) 보원사(普願寺) 철조여래좌상(鐵造如來坐像) 고찰(考察) (A Study on the Iron Seated Buddha at Bowonsa Temple in Seosan)

  • 강건우
    • 미술자료
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    • 제100권
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    • pp.22-49
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    • 2021
  • 보원사(普願寺)는 충청남도 서산시 운산면 가야산 북쪽에 위치한 사찰로, 경내에는 나말여초에 조성된 문화재가 남아있다. 일제강점기 조선총독부박물관은 충청남도의 고적 조사를 계획했고, 1916년(대정 5) 보원사지에 가서 현지 조사를 진행했다. 현지 조사 과정에서 소옥(小屋)에 안치된 철조여래좌상(무릎너비 7척, 두께 5척 5촌)을 확인했고, 이듬해에 경복궁으로 해당 철조여래좌상을 이운했다. 이는 일제강점기 보원사지에 2m가 넘는 대형 철조여래좌상 1구만이 존재했음을 의미한다. 철조여래좌상은 법인국사(法印國師) 탄문(坦文)(900~975)이 955년에 조성하였을 것이다. 탄문은 광주 고봉의 유력가문 출신으로 태조의 보살핌 속에 화엄종의 중심인물로 성장했고, 연이어 혜종(惠宗)(재위기간 943~945)과 정종(定宗)(재위 945~949)대에도 왕실의 불교행사를 주관했다. 이후 탄문은 대목왕후(大穆王后) 황보씨(皇甫氏)(?~?)의 후원을 받은 균여(均如)(923~973)의 등장으로 개경에서 떨어진 보원사로 이주하게 되었지만, 그곳에서 충주 유씨의 후원을 받아 지지 세력의 결속을 다지고 한편으로는 광종(光宗)(재위 949~975)의 만수무강을 기원하기 위해 대형의 철조여래좌상을 조성한 것으로 보인다. 탄문의 비문에 나오는 '주금상지삼존(鑄金像之三尊)'도 보원사에서 철조여래좌상이 주조되었음을 추정할 수 있는 근거이다. 철조여래좌상의 원(原) 봉안처는 보원사지 내 '건물지3'으로 추정된다. 발굴조사 결과 현재의 금당지는 조선시대에 세워진 건물지로 드러났기 때문에, 철조여래좌상은 조성 당시 다른 장소에 봉안되었을 가능성이 있다. 건물지3은 다른 건물지에 비해 고려시대 기와와 자기의 출토 빈도가 높고, 무엇보다도 정방형에 가까운 불단 유구가 남아있다는 점에서 이러한 추정이 가능하다. 철조여래좌상은 조성 당시 고려시대 전각인 건물지3에 봉안되었다가 조선시대 중창불사를 통해 지금의 금당지로 이운되었을 것이다.

다종 위성자료와 인공지능 기법을 이용한 한반도 주변 해역의 고해상도 해수면온도 자료 생산 (Generation of Daily High-resolution Sea Surface Temperature for the Seas around the Korean Peninsula Using Multi-satellite Data and Artificial Intelligence)

  • 정시훈;추민기;임정호;조동진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.707-723
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    • 2022
  • 위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R2=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.

TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass 위성영상레이더 차분간섭기법 기반 수치표고모델 생성 방법 개선 (Improvement of 2-pass DInSAR-based DEM Generation Method from TanDEM-X bistatic SAR Images)

  • 채성호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.847-860
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    • 2020
  • 2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.

대형 유통업체 윤리적 리더십의 선행변수에 관한 연구 : 할인점과 공급업체 간 관계를 중심으로 (A Study on Antecedents of Ethical Leadership of Power Retailers, : Focusing on the Relationship between Discount Stores and Their Suppliers)

  • 김상덕
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권3호
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    • pp.59-92
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    • 2012
  • 본 연구는 최근 인사조직 분야에서 집중적인 조명을 받고 있는 윤리적 리더십을 유통경로 연구에 적용함으로써, 그 동안 그 중요성에 비해 덜 조명되었던 유통경로 내 조직 간 리더십에 대한 이해를 증진시키고자 한다. 특히, 본 연구는 비교적 최근 밝혀지기 시작한 윤리적 리더십의 선행변수에 초점을 맞춤으로 유통경로의 구성원 간 관계에서 윤리적 리더십이 형성되기 위해서는 어떻게 해야 하는 지를 규명하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 조직의 성격특성과 관계유지전략이라는 두 가지 이론적 차원의 변수들과 실무자들과의 심층면접을 통해 중요하게 언급된 공급업체 관리활동 변수들을 실증하였다. 국내 6대 할인점에 상품을 공급하는 공급업체 295개 사의 납품 담당자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, PLS(Partial Least Square) 구조모형 분석을 통해 분석한 결과, 대형 할인점의 조직특성 중 양심이, 관계유지 전략 중 개방전략, 갈등관리전략, 사회망전략이, 공급업체 관리활동 중 교육훈련과 공정한 보상이 대형 할인점의 윤리적 리더십을 강화하는 것으로 나타났다. 반면, 대형 할인점의 정서적 불안정은 윤리적 리더십을 약화시켰고, 친절성과 보장전략, 조직간 커뮤니케이션은 윤리적 리더십에 유의적인 영향을 미치지 않았다.

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보급연대가 다른 벼 품종들의 건물생산 및 수량 관련 형질 비교 연구 (Comparison of Traits Related to Dry Matter Production and Grain Yield among Rice Cultivars Released in Different Years)

  • 범용;이규종;이변우
    • 한국농림기상학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.183-189
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    • 2006
  • 건물 생산 및 수량 관련 특성들을 비교 검토하고자, 시대별로 보급 면적이 넓었던 Japonica 6품종과 통일형 3품종에 대하여 건물 생산 특성인 광소멸계수(K), 광이용효율(RUE), 누적엽면적지수(LAD) 등과 수량 및 수량구성요소를 조사하였고, 각 특성들을 비교 검토하였다. 벼 군락의 K는 70년대 이전에 보급된 품종은 0.5이상으로 높은 값을 보였으나, 그 이후에 나온 Japonica 품종과 통일형 품종은 0.5보다 낮은 값을 보였다. 출수전 RUE는 japonica 품종 중에서는 팔달벼가 가장 낮았고, 조동지와 낙동벼가 높았으며, 통일형 품종 중에서는 밀양23호가 유의하게 낮았으나 품종육성연대에 따른 일정한 변화경향은 없었다. 한편 등숙기 RUE는 품종간에 유의적인 차이가 없었다. LAD는 품종간에 유의적인 차이가 있었는데, 최근에 육성된 품종일수록 LAD가 큰 경향이었다. 출수기까지의 LAD는 출수기 건물중과 유의한 상관이 인정되지 않았으나, 출수 후 LAD 및 전 생육기간의 LAD는 등숙기 건물생산량 및 수확기 건물중과 각각 유의한 정의 상관이 있었다. 출수기 및 수확기 건물중은 품종간에 유의적인 차이는 없었으나 통일계 품종의 경우는 최근에 육성된 품종일수록 높은 경향이었다. 수량은 자포니카 품종의 경우 1900년대 이전 품종인 조동지만이 유의하게 수량이 낮았으며, 그 이후에 육성된 japonica 품종 간에는 수량의 차이는 없었다. 통일형 품종은 최근에 육성된 품종일수록 수량이 높은 경향이었다, 수량은 단위면적당 영화수와 유의한 정의 상관관계가 있었는데 통일계 품종은 최근에 육성된 품종일수록 단위면적당 영화수가 많았다. 이상의 결과를 요약하면 japonica 품종의 경우 육성보급 연대에 따른 건물생산 특성인 K, RUE 및 LAD의 일정한 변화 경향이 없었으나, 통일계 품종의 경우는 최근에 육성된 품종일수록 수량이 증가하였는데, 이는 영화수 증대에 따른 sink size 증대와 더불어 LAD증대에 따른 건물생산성 증대에 기인하는 것이었다.

딥러닝 기반 윤곽정보 추출자를 활용한 RPC 보정 기술 적용성 분석 (Analysis of Applicability of RPC Correction Using Deep Learning-Based Edge Information Algorithm)

  • 허재원;이창희;서두천;오재홍;이창노;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.387-396
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    • 2024
  • 대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.