우주환경을 예보하거나 연구하는데 있어서 실시간 자료 취득은 점점 중요해지고 있다. 우리는 본 연구에서 실시간으로 자료를 획득하고 전시하는 방법을 개발하고 이를 우주환경 감시에 활용하였다. 이를 위해 우선 IDL과 shellscript을 사용하여 실시간으로 우주환경 자료를 얻을 수 있고 ION(IDL on the Net)을 이용하여 웹상에서 사용자 중심의 자료전시를 구현하는 기본프로그램을 개발하였다. 이를 기반으로 태양 활동영역의 다양한 관측 자료를 보여주는 Active Region Monitor(ARM)의 미러사이트를 구축하였고, GPS 자료를 이용하여 우리나라에서 운용중인 위성(우리별 3호, 아리랑 1호, 과학기술위성 1호)이 지나가는 경로상의 총 전자 함유량을 보여주는 프로그램을 개발하였다. 한국천문연구원에서 운영하고 있는 ARM 미러사이트는 (http://sun.kao.re.kr/arm) 현재 성공적으로 운영되고 있으며, 매 30분마다 업데이트 되고 있다. GPS 데이터와 위성의 궤도정보를 이용하여 만들어진 TEC 지도는 국내 위성 궤도상의 우주환경을 감시하는데 유용하게 사용될 것이다.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
공간해상도 약 1 m의 고해상도 X-band SAR 위성이 이용되면서 SAR를 이용한 도심지 모니터링, 표적탐지, 건물 재구성에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 TerraSAR-X SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성을 수행하였다. 도심지 건물 재구성을 위하여 1:25,000 수치지형도로부터 건물의 외곽선을 추출하였으며, 추출한 건물의 외곽선을 기반으로 SAR 영상에서 모서리반사 위치를 찾았다. KS 테스트(Kolmogorov-Smirnov Test)에 기반하여 고해상도 SAR 진폭영상의 건물 모서리반사 위치로부터 레이오버 길이를 측정하여 건물의 초기 높이를 설정하였다. 진폭영상을 이용하여 추출한 건물의 초기 높이 기준 -10 m에서 +10 m로 건물의 높이를 변화시키며 도심지에 적합한 간섭위상 시뮬레이션을 수행하여 TerraSAR-X 간섭위상과의 위상 일치성 계산을 하였다. 위상 일치의 경향성 분석을 통해 건물의 높이를 설정해 줌으로써 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 연구를 진행하였다. 대전지역의 아파트 단지에 적용한 결과, 진폭영상과 간섭위상을 이용하여 추정된 건물 높이는 LiDAR로부터 추출된 높이를 기준으로 약 1~2 m 정도의 RMSE (Root Mean Square Error)를 보였다. 개발된 알고리즘은 향후 TerraSAR-X와 TanDEM-X 간섭쌍 자료에 적용할 경우, 보다 도심지 모니터링에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
효율적인 연안관리 업무를 추진하기 위해서는 다양한 요인에 의해 변화하는 지형의 특성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 격포해수욕장을 대상으로 시계열 UAV 영상을 촬영하였으며, UAV 위치정확도 평가를 위해 VRS 측량성과와 비교한 결과 ±11cm(X), ±10cm(Y), ±15cm(Z)의 표준편차를 얻었으며 따라서 수치지도 작업규정상의 허용오차를 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 UAV 영상을 통해 구축한 수치표면모델을 이용하여 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다. 그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
다양한 형태의 지표면에서 일어나는 증발산은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 이해하기 위해 꼭 필요한 수문학적 인자이다. 일반적으로 증발산은 증발접시, 침루계 등을 이용하여 경험적으로 측정하는 방법을 쓰고 있지만 한 지점에만 국한되어 적용되는 단점이 있어 외부환경에 대한 변동성이 큰 증발산의 공간적인 분포를 정확하게 알기 어렵다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산의 공간적인 분포를 산정하였다. 본 연구에서는 에너지 수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형인 Mapping EvapoTranspiration with Internalized Calibration(METRIC) 모형을 이용하여 2003년 2월 1일, 2006년 9월 13일 Landsat 위성 관측 이미지를 경안천 유역에 적용, 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 증발산을 통합적으로 처리하여 지도로 나타냈다. 모형 결과의 검증을 위한 기본 통계분석을 실시하였고 수원 기상청의 증발접시 증발량과 비교하여 각각 22%, 11%의 오차를 보여 모형이 유역 내에서 높은 신뢰성을 보인다는 것을 확인하였다. 또한 토지 피복 현황에 따른 증발산의 공간적 분포 경향을 분석하였고, 그 결과 식생의 밀도가 전반적인 증발산량 분포에 큰 영향을 준다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 식생의 활동이 활발하게 일어나는 생장기의 증발산이 휴면기에 일어나는 증발산보다 더 큰 값을 보였다. 작성된 증발산 지도는 향후 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도, 지형 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산이 어떠한 거동을 보이는지를 파악할 때 유용하게 이용될 것이다.
카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.
스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.
최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.
The breeding of yaks is highly seasonal, there are many crucial proteins involved in the reproduction control program, especially in follicular development. In order to isolate differential proteins between mature and immature follicular fluid (FF) of yak, the FF from yak follicles with different sizes were sampled respectively, and two-dimensional gel electrophoresis (2-DE) of the proteins was carried out. After silver staining, the Image Master 2D platinum software was used for protein analysis and matrix-assisted laser desorption ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS) was performed for differential protein identification. The expression level of transferrin and enolase superfamily member 1 (ENOSF1) was determined by Western blotting for verification analysis. The results showed that 2-DE obtained an electrophoresis map of proteins from mature and immature yak FF with high resolution and repeatability. A comparison of protein profiles identified 12 differently expressed proteins, out of which 10 of them were upregulated while 2 were downregulated. Western blotting showed that the expression of transferrin and ENOSF1 was enhanced with follicular development. Both the obtained protein profiles and the differently expressed proteins identified in this study provided experimental data related to follicular development during yak breeding seasons. This study also laid the foundation for understanding the microenvironment during oocyte development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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