Agricultural water demand is considered as the major sector of water withdrawal due to irrigation. The majority part of the global agricultural field depends on various irrigation techniques. Therefore, a timely and sufficient supply of water is the most important requirement for agriculture. Irrigation is implemented in different ways in various land surface models, it can be modeled empirically based on observed irrigation rates or by calculating water supply and demand. Certain models can also calculate the irrigation demand as per the soil water deficit. In these implementations, irrigation is typically applied uniformly over the irrigated land regardless of crop types or irrigation techniques. Whereas, the latest version of Community Land Model (CLM) in the Community Terrestrial Systems Model (CTSM) uses a global distribution map of irrigation with 64 crop functional types (CFTs) to simulate the irrigation water demand. It can estimate irrigation water withdrawal from different sources and the amount or the areas irrigated with different irrigation techniques. Hence, we set up the model for the simulation period of 16 years from 2000 to 2015 to analyze the global irrigation demand at a spatial resolution of 1.9° × 2.5°. The simulated irrigation water demand is evaluated with the available observation data from FAO AQUASTAT database at the country scale. With the evaluated model, this study aims to suggest new sustainable scenarios for the ratios of irrigation water withdrawal, high depending on the withdrawal sources e.g. surface water and groundwater. With such scenarios, the CFT maps are considered as the determining factor for selecting the areas where the crop pattern can be altered for a sustainable irrigation water management depending on the available withdrawal sources. Overall, our study demonstrate that the scenarios for the future sustainable water resources management in terms of irrigation water withdrawal from the both the surface water and groundwater sources may overcome the excessive stress on exploiting the groundwater in major river basins globally.
Park, Hye-Jin;Oh, Se-Heon;Wang, Jing;Zheng, Yun;Zhang, Hong-Xin;de Blok, W.J.G.
천문학회보
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제46권2호
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pp.70.2-71
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2021
We examine gas kinematics and star formation activities of NGC 6822, a gas-rich dwarf irregular galaxy in the Local Group at a distance of ~490 kpc. We perform profile decomposition of all the line-of-sight (LOS) HI velocity profiles of the high-resolution (42.4" × 12" spatial; 1.6 km/s spectral) HI data cube of the galaxy, taken with the Australian Telescope Compact Array (ATCA). To this end, we use a novel tool based on Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, the so-called BAYGAUD, which allows us to decompose a velocity profile into an optimal number of Gaussian components in a quantitative manner. We group all the decomposed components into bulk-narrow, bulk-broad, and non-bulk gas components classified with respect to their velocity dispersions and the amounts of velocity offset from the global kinematics, respectively. Using the surface densities and velocity dispersions of the kinematically decomposed HI gas maps together with the rotation curve of NGC 6822, we derive Toomre-Q parameters for individual regions of the galaxy which quantify the level of local gravitational instability of the gaseous disk. We also measure the local star formation rate (SFR) of the corresponding regions in the galaxy by combining GALEX Far-ultraviolet (FUV) and WISE 22㎛ images. We then relate the gas and SFR surface densities in order to investigate the local Kennicutt-Schmidt (K-S) law of gravitationally unstable regions which are selected from the Toomre Q analysis. Of the three groups, the bulk-narrow, bulk-broad and non-bulk gas components, we find that the lower Toomre-Q values the bulk-narrow gas components have, the more consistent with the linear extension of the K-S law derived from molecular hydrogen (H2) observations.
본 연구는 평택시($12.2km^2$)를 대상으로 시내의 각 도로를 따라 흐르는 홍수유출을 모의하기 위하여 분포형 도시홍수 유출 모형을 개발하고, 그 적용가능성을 제시하고자 하였다. 도로를 따라 유출이 모의되는 것을 처리하기 위하여 도로망을 이용하여 Agree burn한 수치표고모델의 준비를 제안하였으며, 본 연구에서는 모형의 입력자료로 적합한 도로해상도를 15m로 결정하였다. 모형의 적용가능성을 평가하기 위하여 32개의 도로지점을 선정하여 각 도로지점별 유출곡선을 모의한 결과, 고지대에서 저지대로의 도로유출이 합리적으로 모의되었으며, 도로에서의 빗물배제량을 고려한 도로지점별 모의결과도 합리적으로 모의됨을 확인할 수 있었다.
This study presents a new hybrid fNIRS-EEG system to meet the demand for a lightweight and low-cost sleep pattern monitoring device. For multiple-channel configuration, a six-channel electroencephalogram (EEG) and a functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) system with eight photodiodes (PD) and four dual-wavelength LEDs are designed. To enhance the convenience of signal measurement, the device is miniaturized into a patch-like form, enabling simultaneous measurement on the forehead. Due to its fully integrated functionality, the developed system is advantageous for performing sleep stage classification with high-temporal and spatial resolution data. This can be realized by utilizing a two-dimensional (2D) brain activation map based on the concentration changes in oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin during sleep stage transitions. For the system verification, the phantom model with known optical properties was tested at first, and then the sleep experiment for a human subject was conducted. The experimental results show that the developed system qualifies as a portable hybrid fNIRS-EEG sleep pattern monitoring device.
도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.
2000년 초반 도입된 항공라이다는 높은 정밀도를 가지고 있으며, 기존의 항공측량과 다른 형태의 포인트 데이터로 자료를 획득하기 때문에 이를 검증하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 2009년에 제정된 항공레이 저측량 작업규정에 의하면 크게 결측률과 점밀도, 정밀도 이 3가지 항목으로 검증을 실시하고 있는데, 이 중 결측률은 수계지역과 같은 미반사 지역을 제외한 일정한 격자대의 포인트 유무에 대한 비율을 수치화하는 것이다. 결측률 산출에 있어서 미반사 지역은 반드시 제거해야 하는데, 일반 라이다 자료의 경우 수계지역에 대한 난반사로 인해 포인트가 매우 적어서 추가적인 공간정보자료를 통해 수계지역을 구분해야 한다. 따라서 본 연구에서는 0.3m급의 고해상도 CIR 영상에서 영역확장 기법으로 수계지역을 구분하여 결측률을 산출하였으며, 결측률의 정확도를 비교해보기 위해 수치지도를 이용한 방법과 비교 분석하였다. 그 결과 결측률 값이 미반사 지역을 제외하기 전보다 매우 낮아진 것을 확인 할 수 있었으며, 영상확장 기법과 수치지도를 이용한 값은 유사하다는 것을 알 수 있었다.
수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.
본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F1은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
국립수산과학원(NIFS)의 정선 관측은 높은 시공간 해상도를 가지며 장기간 동안 같은 정점에서 관측을 수행해오고 있어, 전 세계적으로 유례를 찾아볼 수 없을 만큼 귀중한 자료를 생산하고 있으나, 자료의 신뢰성 문제로 해양 기후 변화 연구에 실제적으로 활용되는 경우가 드물었다. 본 연구에서는 동해 심층 물성이 갖는 작은 자연적 변동성의 특성을 활용함으로써 반세기 이상 축적된 정선 관측 자료에서 나타나는 오차를 정량적으로 평가하여, 해양의 장기 변동성 연구에 기여하는 것을 목적으로 한다. 1℃ 등수온면에서 산출한 NIFS 염분 표준 오차는 평균적으로 1961~1980년 자료의 경우 약 0.160 g/kg, 1981년~1994년은 약 0.060 g/kg, 1995~2002년에는 약 0.020 g/kg, 2003년~2014년이 약 0.010 g/kg으로 시기에 따라 크게 달라져온 것으로 분석되었다. 특히 2011년~2014년 사이에 비정상적으로 오차가 증가된 해가 있었으며, 이것은 센서 관리의 미흡으로 염분 편향이 발생하였기 때문으로 파악되었다. 반면, 2012년도에는 안정적인 관측이 수행되어 거의 0.001 g/kg 의 오차를 갖는 매우 정확한 염분 자료가 얻어졌음이 확인되었다. 이 결과를 통해 품질 관리 과정의 체계화와 센서 관리 전문화 시스템을 확충한다면 국립수산과학원 정선 관측이 기후 변화로 인한 해양 변동성 연구에 크게 기여할 수 있을 만큼 충분히 고품질의 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 현 정선 관측의 개선 방향에 대해 몇 가지 제언을 첨부하였다.
광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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