• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.12-12
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• 2021

현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.63-64
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• 2017

광학 위성영상의 경우 기상조건의 영향을 많이 받기 때문에 연속적인 데이터 취득과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 영상 획득률이 상대적으로 낮은 광학 위성영상의 단점을 보완하기 위해 SAR 위성영상과 광학 위성영상을 활용하여 다양한 자연재난에 대해 효율적인 재난관리의 가능성을 북한 황강댐 수표면적 분석사례를 통해 제시하였다. 위성영상 수집기간은 2016년 1월부터 2017년 7월까지 획득된 자료로 SAR 위성영상은 Sentinel-1을, 광학 위성영상은 Landsat-8을 획득하여 분석하였다. 이때 수증기, 구름 등 기상조건에 의해 Landsat-8을 획득하지 못한 부분은 Sentinel-1으로 대체하여 분석하였다. 그 결과, 2016년 5월 19일자 관측된 황강댐의 만수위 당시 수표면적과 2017년 7월 18일에 관측된 황강댐의 수표면적이 유사하여 방류위험성이 있어 상시 모니터링이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 Sentinel-1와 Landsat-8을 활용하여 효율적인 재난관리를 보여주는 사례를 통하여 선제적인 재난관리에 활용성을 보여준다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.34 no.6
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• pp.478-486
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• 2000

Purpose: The sentinel lymph node is defined as the first draining node from a primary tumor and reflects the histologic feature of the remainder of the lymphatic basin status. The aim of this study was to evaluate the usefulness of lymphoscintigraphy and intraoperative radioguided gamma probe for identification and removal of sentinel lymph node in breast cancer. Materials and Methods: Lymphoscintigraphy was performed preoperatively in 15 patients with biopsy proven primary breast cancer. Tc-99m antimony sulfide colloid was injected intradermally at four points around the tumor. Imaging acquisition included dynamic imaging, followed by early and late static images at 2 hours. The sentinel lymph node criteria on lymphoscintigraphy is the first node of the highest uptake in early and late static images. We tagged the node emitting the highest activity both in vivo and ex vivo. Histologic study for sentinel and axillary lymph node investigation was done by Hematoxylin-Eosin staining. Results: On lymphoscintigraphy, three of 15 patients had clear lymphatic vessels in dynamic images, and 11 of 15 patients showed sentinel lymph node in early static image and three in late static 2 hours image. Mean detection time of sentinel lymph node on lymphoscintigraphy was $33.5{\pm}48.4$ minutes. The sentinel lymph node localization and removal by lymphoscintigraphy and intraoperative gamma probe were successful in 14 of 15 patients (detection rate: 93.3%). On lymphoscintigraphy, 14 of 15 patients showed $2.47{\pm}2.00$ sentinel lymph nodes. On intraoperative gamma probe, $2.36{\pm}1.96$ sentinel lymph nodes were detected. In 7 patients with positive results of sentinel lymph node metastasis, 5 patients showed positive results of axillary lymph node (sensitivity: 72%) but two did not. In 7 patients with negative results of sentinel lymph node metastasis, all axillary nodes were free of disease (specificity: 100%). Conclusion: Sentinel lymph node biopsy with lymphoscintigraphy and intraoperative gamma probe is a reliable method to predict axillary lymph node metastasis in breast cancer, and unnecessary axillary lymph node dissection can be avoided.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1231-1244
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• 2022

The frequency of exposure of field crops to stress situations is increasing due to abnormal weather conditions. In South Korea, large-scale diseases in representative paddy rice cultivation area were happened. There are limits to field investigation on the crop damage due to large-scale. Satellite-based remote sensing techniques are useful for monitoring crops in cities and counties, but the sensitivity of vegetation index measured from satellite under abnormal growth of crop should be evaluated. The goal is to evaluate satellite-based normalized difference vegetation index (NDVI) retrieved from different spatial scales using drone imagery. In this study, Sentinel-2 and Landsat-8 satellites were used and they have spatial resolution of 10 and 30 m. Drone-based NDVI, which was resampled to the scale of satellite data, had correlation of 0.867-0.940 with Sentinel-2 NDVI and of 0.813-0.934 with Landsat-8 NDVI. When the effects of bias were minimized, Sentinel-2 NDVI had a normalized root mean square error of 0.2 to 2.8% less than that of the drone NDVI compared to Landsat-8 NDVI. In addition, Sentinel-2 NDVI had the constant error values regardless of diseases damage. On the other hand, Landsat-8 NDVI had different error values depending on degree of diseases. Considering the large error at the boundary of agricultural field, high spatial resolution data is more effective in monitoring crops.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.3
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• pp.211-224
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• 2023

In this study, a soil moisture estimation was performed using the Water Cloud Model (WCM), a backscatter model that considers vegetation based on SAR (Synthetic Aperture Radar). Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) images of a 40 × 50 km² area including the Yongdam Dam watershed of the Geum River were collected for this study. As vegetation descriptor of WCM, Sentinel-1 based vegetation index RVI (Radar Vegetation Index), depolarization ratio (DR), and Sentinel-2 based NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) were used, respectively. Forward modeling of WCM was performed by 3 groups, which were divided by the characteristics between backscattering coefficient and soil moisture. The clearer the linear relationship between soil moisture and the backscattering coefficient, the higher the simulation performance. To estimate the soil moisture, the simulated backscattering coefficient was inverted. The simulation performance was proportional to the forward modeling result. The WCM simulation error showed an increasing pattern from about -12dB based on the observed backscattering coefficient.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.16 no.1
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• pp.79-86
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• 2020

Purpose: In this study, a model was developed to estimate the storage in Cheonan reservoir using images taken by Sentinel-1 satellite. Method: A total of three reservoirs were studied. All three reservoirs are small reservoirs whose water level is being measured. The preprocessing of Sentinel-1 images was done using SNAP distributed by the European Space Agency(ESA), and the storage was estimated by classifying water surface by the threshold classification method. The estimated reservoir area was compared with satellite and drones images taken on the same day. The correlation was derived by comparing the estimated reservoir area with the actual measurement. Results and Conclusions: The storage values estimated by satellite image analysis showed similar values to the actual measurement data. However, because of the underestimation of the reservoir area due to green algae and Epilithic diatom of summer reservoirs and the low resolution of satellite images, it is dificult to detect reservoir area by satellite images less than 10,000㎡.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.40 no.4
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• pp.259-264
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• 2007

Effective communicable disease surveillance systems are the basis of the national disease prevention and control. Following the increase in emerging and re-emerging infectious diseases since late 1990s, the Korean government has strived to enhance surveillance and response system. Since 2000, sentinel surveillance, such as influenza sentinel surveillance, pediatric sentinel surveillance, school-based sentinel surveillance and ophthalmological sentinel surveillance, was introduced to improve the surveillance activities. Electronic reporting system was developed in 2000, enabling the establishment of national database of reported cases. Disweb, a portal for sharing communicable disease information with the public and health care workers, was developed. In general, the survey results on usefulness and attributes of the system, such as simplicity, flexibility, acceptability, sensitivity, timeliness, and representa-tiveness, received relatively high recognition. Compared to the number of paid cases of national health insurance, reported cases by national notifiable disease surveillance system, and various sentinel surveillance system, the result of the correlation analysis was high. According to the research project conducted by KCDC, the reporting rate of physicians in 2004 has also greatly improved, compared with that in 1990s. However, continuous efforts are needed to further improve the communicable disease surveillance system. Awareness of physicians on communicable disease surveillance system must be improved by conducting education and information campaigns on a continuous basis. We should also devise means for efficient use of various administrative data including cause of death statistics and health insurance. In addition, efficiency of the system must be improved by linking data from various surveillance system.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.62 no.6
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• pp.11-20
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• 2020

We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.102-102
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• 2019

토양수분은 수문 및 기상 현상의 주요 요인으로 가뭄, 홍수 및 범람과 같은 자연 재해와 관련이 깊은 인자이다. 이러한 토양수분의 관측 기술 중 위성 데이터를 활용한 원격탐사 기술은 광범위한 지역의 관측이 용이하고 지점이 아닌 공간 데이터를 제공하는 장점을 지니고 있어 토양수분의 관측에 유리하다. 특히 높은 해상도의 위성기반 토양수분 데이터는 토양수분의 변동성이 큰 지역의 수문, 기상학적 현상을 보다 자세히 분석할 수 있게 해주며 가뭄 및 범람과 같은 수자원 관련 재해를 정확하게 분석하는데 요구된다. 이로 인해 최근 Sentinel-1 위성에서 운용중인 Synthetic Aperture Radar(SAR) 데이터를 이용한 매우 높은 공간해상도(10m~1km)를 지니고 있는 토양수분데이터 생산에 관한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 Sentinel-1 위성을 이용한 토양수분 데이터 복원에 관한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 파주 감악산 설마천 유역에서의 Sentinel-1 위성의 SAR 데이터를 이용한 고해상도 토양수분 데이터를 복원하고자 한다. 파주 설마천 유역은 감악산 일대로 경사가 심하고 식생이 두터운 산악지형이다. SAR를 이용하여 산지에서 신뢰성 있는 토양수분 자료를 복원하기 위해서는 가장 큰 오차의 원인으로 작용하는 경사와 식생을 고려하여야 한다. 먼저 표면 경사의 영향의 경우 SAR 센서의 레이더 입사각과 수치 표고 모델을 이용하여 고려하고자 한다. 다음 과정으로 표면 경사가 고려된 Sentinel-1 데이터의 후방산란계수와 Landsat-8 데이터 및 지점 토양수분 데이터를 이용하여 식생에 따른 후방산란계수의 거동을 Water Cloud Model을 이용하여 분석하였다. Water Cloud Model은 토양위의 식생의 수분이 후방산란계수에 혼동을 주는 구름과 같이 작용한다고 가정하고 식생수분을 후방산란계수와 레이더 입사각 및 식생지수를 통해 계산하는 모델이며 이를 이용하여 토양수분 복원에 있어 식생의 영향을 제거하고자 하였다. 이를 통해 식생과 표면 경사를 고려하여 복원된 토양수분 데이터를 설마천 유역의 지점 데이터와 비교 분석하고 다른 위성기반 토양수분 데이터 및 강우 데이터를 이용하여 평가하였다. 본 연구결과를 통해 한반도 산지에서의 SAR 데이터를 이용한 토양수분 복원 기술의 기초가 마련될 것이며 이를 통해 산지가 대부분인 한반도의 토양수분 거동을 이해하는데 유용한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구 이후에는 연구결과분석을 통한 산지에서의 고해상도 토양수분 복원 알고리즘을 분석, 보완하고 한반도에서의 SAR 기반 토양수분 데이터의 정확도를 높이는 연구가 진행되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.274-274
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• 2021

토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.