• 우주기술과 응용
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• 제1권3호
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• pp.364-374
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• 2021

본 논문에서는 초소형 위성에 적용할 수 있는 전개형 메쉬 안테나의 Gore 특성에 따른 radio frequency (RF) 특성 변화에 관해 논한다. 메쉬 안테나의 경우 다양한 초소형위성에 탑재할 수 있으며, 통신/영상레이다/SIGINT 등 다양한 우주임무에 활용이 가능하다. 이상적인 안테나 곡면을 형성하기 위해서는 충분한 개수의 안테나 Rib 구조로 반사판을 구현해야 한다. 그러나 안테나 Rib 개수 증가에 따라 안테나 질량을 비롯해 기계적인 전개 메커니즘의 복잡도 및 전개 신뢰성 등 다양한 설계인자에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 안테나의 RF 성능 열화 최소화 관점에서 적정 안테나 Rib의 개수를 도출하기 위해 메쉬 안테나의 예시 모델을 대상으로 다양한 Rib 개수에 따른 RF 시뮬레이션을 통해 비교분석을 수행하였다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제34권4호
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• pp.409-420
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• 2009

2006년 한 해 동안 경북대학교 구강내과에 내원한 하악과두흡수 환자 중에 MRI를 촬영한 42명을 대상으로 임상적 평가와 관절원판의 위치와 과두의 흡수 형태를 조사했으며 그리고 악안면 골격형태를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 임상적 평가 1) 여자가 34명, 남자가 8명으로 여자가 훨씬 많았으며, 이들의 연령분포는 10대가 14명, 20대가 13명, 30대가 7명, 40대가 3명, 50대가 4명 그리고 60대가 1명 이었고 10대와 20대가 대부분을 차지했다. 2) 대부분의 환자가 이상기능활동을 보고했다. 3) 다른 관절의 통증을 호소한 환자는 5명 있었지만 류마티스 관절염과 같은 자가면역질환으로 진단 받은 경우는 없었다. 2. 파노라마와 자기공명영상 소견에 대한 평가 1) 파노라마로 하악과두 골변화 관찰시에 과두의 편평화나 침식, 과두형태의 변형이 초래된 Grade II에 해당된 경우가 대부분이었다. 2) MRI를 촬영해 관절원판의 변위 여부와 과두형태 변화를 관찰 시에 비정복성 관절원판전위소견과 퇴행성 골변화가 동반된 stage IV에 해당된 경우가 대부분이었다. 3. 악안면 골격 형태 평가 1) 여자 환자에서는 SN, SAr, saddle angle의 값이 정상군 보다 유의하게 작은 값을 나타냈고, 남자에서는 SN만이 유의한 작은 값을 보였다. 2) SNA는 정상군과 차이가 없었으며, SNB는 남녀 모두에서 유의하게 작은 값, ANB는 남녀 모두에서 $4.9^{\circ}$로 유의한 큰 값을 보였다. 3) 남녀 모두 SN-GoMe, FMA의 각도가 환자군에서 유의하게 컸으며 FMA는 남자는 평균 $28.9^{\circ}$, 여자는 평균 $31.2^{\circ}$로 여자에서 수직적 성장이 더 크게 나타났다. 4) 총후안면고경(TPFH)은 남녀 모두 유의한 작은 값을 보였다. 5) Ramus height은 남녀 모두 유의하게 작은 값을 보였다. 6) Mandibular body length는 정상군과 차이가 없었다. 이들 결과들로 하악과두흡수는 소인인자로 수직적 악안면 골격형태로 인한 부하의 집중과 이상기능활동 증가로 측두하악 관절에 기계적 과부하가 가해져 과두흡수가 발생하는 것으로 생각하며 이러한 부하는 과두흡수가 발생하기 전에 관절원판을 변위시키고 형태를 변화시키며 이로써 관절은 부하를 받아들이기에 더 취약한 구조가 되어 부하가 가해지면 과두흡수가 촉진되리라 생각한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.181-193
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• 2024

기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.43-54
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• 2019

이 연구는 디스플레이 장비와 사용자를 분리하여 현실 공간 전체, 또는 현실 공간 속 허공에 이미지를 디스플레이하는 '공간증강현실(Spatial Augmented Reality)' 구현에 적합한 포그 스크린의 활용 방안에 대하여 전체적으로 조망 하였다. 세 번의 전시와 한 번의 공연을 통하여 통과가 가능한 포그 스크린이 공간증강현실을 구현하는데 있어 적합한 소재라는 것과 포그 스크린을 이용한 공간증강현실 구현을 통하여 무대나 전시에서 홀로그램 연출이 이전보다 쉬워졌다는 것에 대해서도 증명 하였다. 전시와 함께 공연계 종사자들을 상대로 실시한 설문조사를 통하여 포그 스크린을 알고 있는 사람들이 절반에 불과하다는 것과 실제로 포그 스크린을 관람한 사람의 비율이 전체 응답자 중에서 10% 정도로 매우 낮다는 것을 확인 하였다. 또한, 포그 스크린이 주변 공간에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보기 위하여 국립아시아문화전당 어린이문화원에서 처음 실시한 시간과 거리 변화에 따른 습도 변화 관찰 실험을 통하여 포그 스크린을 중심으로 반경 5m 이내의 습도가 2~3%($6,400m^3$ 기준) 정도 증가할 수 있다는 것을 확인 하였다. 이를 통하여 전시장에서 물감이나 종이, 나무와 같이 습기에 취약한 소재를 사용하는 전시물과 함께 전시할 경우, 포그 스크린과의 설치 유격에 참고할 수 있는 최소한의 근거를 마련하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.439-450
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• 2018

선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.121-128
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• 2012

조간대 지역의 고해상 지형도는 해수 운동에 의한 퇴적 및 침식량의 변화와 같이 과학적인 연구의 기초자료로 쓰일 뿐만 아니라 연안 습지의 실제적인 관리 및 환경변화 모니터링의 도구로서도 그 활용의 가치가 높다. 그러나 조간대는 하상 퇴적물의 유입과 조석현상에 의해 빠르게 변화하고 있어 원격탐사와 같이 단기간에 넓은 지역을 조사할 수 있는 기술의 적용이 필요하다. 레이더 간섭기술은 가장 보편적이면서 성공적인 고해상 지형도 작성 기술로 알려져 있으나, 조간대에서는 지표노출시간의 제약 및 빠른 상태변화로 인해 일반적인 repeat-pass 간섭기술로는 충분한 긴밀도를 얻기 힘들다. 이 연구에서는 재방문주기가 짧은 Cosmo-SkyMed 1일 간격 관측자료와 ERS2-ENVISAT 30분 간격 관측자료를 이용하여 레이더 간섭기술을 이용한 조간대 지형도 작성을 실험하였다. 두 자료 모두 긴 수직기선으로 인한 높은 고도민감도와 짧은 관측주기로 인한 높은 긴밀도로 간섭위상을 구할 수 있었으나, Cosmo-SkyMed 관측자료에서는 대기에 의한 위상지연 효과와 조석에 의한 조간대 표층의 함수율 변화로 인하여 조간대와 같이 평평한 지역의 지형정보를 추출하는데에 어려움이 발생한다. 반면에 ERS2-ENVISAT 관측자료는 이종센서간의 관측중심주파수 차이를 상쇄하기 위해 설정된 긴 수직기선 덕분에 매우 높은 고도민감도를 가지며, 30분이라는 짧은 관측주기는 간섭쌍을 이루는 두 영상에 포함된 대기지연효과를 대부분 상쇄시키므로 조간대의 지형도 작성에 이상적인 자료로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.49-54
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• 2017

MRI장비에서 자장의 세기가 증가 하게 되면 사용하는 RF(Radiofrequency) pulse 또한 증가 하게 되고 이는 MRI 장비 안에 놓인 인체의 체온 상승을 증가 시키게 하는 역할을 하게 된다. 이에 국소부위에서의 열 발생을 알아보고자 젤라틴과 pork sample 이용하여 측정하였다. 본 연구는 2014년 12월 21일부터 2015년 8월 14일까지 153명의 환자를 대상으로 실시하였다. 3대의 MRI(1.5T- 1대, 3.0T- 2대)장비를 사용하여 뇌 또는 간 부위에서 일상적으로 쓰이는 sequence 프로토콜을 동일하게 적용하여 검사하였다. 검사 전 후 체온 측정은 적외선 타입의 귀 체온계(Braun社)를 사용하였으며 대상자의 심리적 상태는 직접 설문을 통하여 파악했다. 임상 환자를 대상으로 한 체온 상승 결과를 보면 3.0T가 1.5T에서보다 평균 $0.15^{\circ}C$정도 높았고(p<0.012) 3.0T내 에서도 Philips제조회사에서 보다 GE社 MRI장비에서 $0.14^{\circ}C$정도 더 높았다. 심인성 상태에 따른 결과를 살펴보면 MRI검사 진행 중 나는 소리에 대한 민감성 정도와 체온상승과의 관계는 무관하였고, 폐쇄성에 대한 응답이 긴장감으로 느꼈다고 대답하는 사람일수록 체온이 더 상승하는 경향을 보였다. 자장의 세기가 높은 MRI장비일수록 RF 반응물질(물, 금속물질)에 의한 화상이나 체온상승으로 인한 위험한 상황발생(체온조절 장해 환자의 경우 고온 손상, 과다 땀 발생으로 인한 탈진)이 나타나지 않도록 환자의 상태를 좀 더 예의 주시하며 MRI검사를 진행할 필요가 있겠다. 높은 자기장을 기반으로 한 MRI장비는 인체에 흡수되는 전자파 흡수율인 SAR를 비례적으로 증가시키므로 앞으로는 RF 코일 성능을 향상하거나 영상의 질을 향상시키기 위한 이미지 프로그램을 개발하는 등 자기장 이외의 방법을 강구하는 것이 필요하다.

• 광물과 암석
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• 제37권3호
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• pp.111-126
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• 2024

아이슬란드는 북대서양 중앙에 위치하고 있으며 약 130여개의 화산이 존재한다. 아이슬란드의 화산활동이 주로 일어나는 화산지대는 레이캬네스 화산 벨트, 서부 화산지대, 중부 아이슬란드 벨트, 동부 화산지대 및 북부 화산지대, 외라이비 화산벨트, 그리고 스나이펠스네스 화산벨트가 있다. 이들 지역 내부에는 주로 중심화산과 그 주변의 틈새로 구성된 화산계들이 존재하며 그 숫자는 30개 이상이다. 2023년 10월 24일부터 레이캬네스 화산 벨트에 속하는 스바르첸기 화산계에서 발생한 강력한 군발지진이 아이슬란드기상청의 분화전조현상 감시 시스템에 포착되었다. 또한 연속GPS 데이터와 간섭합성개구레이더 영상으로 쏘르비욘에서 북서쪽으로 약 1.5 km 떨어진 블루 라군 인근 지역의 지표면 융기가 관측되어 이 지역에서 마그마 관입이 발생했음을 시사하였다. 2023년 11월 10일에는 지진의 빈도 및 강도가 증가하여 20,000회 이상의 지진이 기록되었으며 최대 규모는 M5.3에 이르렀다. 결국 2023년 12월 18일 스바르첸기 화산계의 순드누쿠르 틈새 분화구열에서 최대 100 m 높이의 용암 분천을 동반한 틈새 분화가 발생하였다. 12월 18일의 용암 분출은 12월 21일에 종료되었으나, 2024년 1월 14일 새로운 분화가 발생하였다. 이 지역에서는 2월, 3월, 5월, 8월에도 계속해서 분화가 발생하였고 2024년 9월 현재에도 분화로 이어질 수 있는 화산 불안정이 지속되고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.