• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.98-106
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• 2003

위성영상의 장점인 고해상도, 다분광, 주기성, 광범위 촬영 등에 의해 위성영상은 초창기의 군사, 환경 분야의 적용을 뛰어넘어 현재는 많은 활용 분야에 널리 적용되고 있다. 이러한 위성영상을 효율적으로 활용하기 위해서는 여러가지 영상처리를 하여야 하며, 특히 기하보정 영상처리는 모든 활용분야에 있어 꼭 필수적인 단계이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기하보정 작업을 용이하게 하기 위하여 LANDSAT 위성영상을 중심으로 크게 세 가지 작업을 수행하여 기하보정 데이터를 구축하였다. 첫번째는 한반도 지역에 대하여 기하보정에 필요한 지상기준점을 선정하여 데이터베이스를 구축하였다. 두번째는 구축된 지상기준점을 이용하여 연도별로 구분된 LANDSAT 위성영상에 대하여 기하보정을 수행하였고, 마지막으로는 기하보정된 영상을 한반도 지역을 대상으로 모자이크 하였다. 이와 같은 작업을 통하여 576개의 지상기준점, 165장의 기하보정된 영상과 7장의 한반도 모자이크 영상을 구축하였다. 구축된 한반도의 기하보정 데이터는 많은 분야에 기초자료로 활용되리라 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.28-35
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• 2006

Global Flood Alert System (GFAS) is an attempt to make the best use of satellite rainfall data in flood forecasting. The project of GFAS is promoted both by Ministry of Land, Infrastructure and Transport-Japan (MLIT) and Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA), under which Infrastructure Development Institute-Japan (IDI) has been working on the development of Internet-based information system and just launched trial run of GFAS in April 2006 on International Flood Network (IFNet) website. The function of GFAS is to connect space agencies and hydrological services/river authorities in charge of flood forecasting and warning by providing global rainfall information in maps, text data e-mails and so on which is produced from binary global rainfall data downloaded from National Aeronautics and Space Administration (NASA) website. Although the effectiveness of satellite rainfall data in flood forecasting and warning has yet to be verified, satellite rainfall is expected to play an important role to strengthen existing flood forecasting systems by diversifying hydrological data source.

• 기술사
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• 제30권1호
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• pp.125-136
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• 1997

위성을 이용한 무선 멀티미디어 서비스의 한 방안으로 위성 TDMA 방법에서 광대역 ISDN(BISDN)서비스를 적용하는 방안이 검토되고 있다 BISDN에서는 비동기 전송 모드인 ATM 방법에 의한 망 구성으로 다양한 멀티미디어 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 지상 ATM망과 위성 TDMA 회선을 접속하기 위하여 위성을 이용한 ATM 접속과 서비스에 대한 새로 요구되는 기능으로 (1) 전송 품질 제어의 셀 지연 변이 보상 방법 (2)회선 효을의 향상 방법 (3) ATM 트래픽의 린PC 상태 (4) ATM 접속과 하드웨어 구성에 대한 기술적 사항을 분석하고, 위성 TDMA방법에서의 효율적인 BISDN서비스 수용을 검토하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.236-251
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• 2020

원격탐사 기술의 발전과 활용 가능한 위성의 증가로 재난의 예방, 대비, 대응, 복구 등에서 위성영상자료의 활용에 대한 요구가 높아지고 있다. 위성영상은 센서의 특성에 따라 적용 가능한 재난의 모니터링을 위해 활용되고 있지만, 통합된 모니터링 시스템의 구축을 위해 기존 시스템을 평가하고 이를 바탕으로 실현 가능한 준실시간 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 구체적인 청사진을 제시한 연구는 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례가 확인되지 않는다. 본 연구는 원격탐사를 통한 재난모니터링의 개념화를 통해 준실시간 재난모니터링 시스템 구축의 장애요인들을 확인하고, 실제로 활용 가능한 영상자료와 실현 가능한 재난모니터링 시스템을 제시하였다. 원격탐사를 통한 준실시간 재난모니터링은 다양한 요인들에 의해 통합시스템의 구축이 제한되며, 시스템 구축을 위한 기술적, 경제적 요인과 함께 위성영상 확보의 적시성을 가로막는 정책적 요인과 일관성 있는 정보생산을 위한 영상분석에 대한 제도적 요인에도 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 제약들은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 위성영상의 저장, 취득, 분석에 활용되는 컴퓨팅 플랫폼과 같은 통합서버의 확보와, 재난의 종류와 상황에 부합하는 활용 가능 위성의 궤도분석을 가능하게 하는 분석도구의 개발에 의해 극복될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 제도적, 경제적, 기술적, 정책적 제약들을 극복할 수 있는 위성영상 기반 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제시하였으며, 재난의 종류와 단계에 따른 AI 기반 위성영상 분석 방법론을 제안하였다. 이러한 결과는 원격탐사와 재난관리 분야에 학술적 시사점을 제공하고, 재난모니터링 분야에 실무적 기여를 할 것으로 판단된다.

• Animal Bioscience
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• 제36권12호
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• pp.1889-1897
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• 2023

Objective: 'Cultured meat' has been suggested as means of solving the problems associated with overpopulation and gas emissions. Satellite cells are a major component in the production of cultured meat; however, these cells cannot be maintained in vitro over long periods. Fibronectin is a glycoprotein that affects biological processes such as cell adhesion, differentiation, and migration. Unfortunately, the characteristics of porcine satellite cells grown in a long-term culture when exposed to fibronectin-coated dishes are unknown. The objective of this study was to investigate the appropriate concentration of fibronectin coated dishes for proliferation and maintenance of porcine satellite cells at long-term culture. Methods: In this study, we isolated the satellite cells and fibroblast cells with pre-plating method. We next analyzed the cell doubling time, cell cycle, and rate of expressed paired box 7 (Pax7) and myogenic differentiation 1 (MyoD1) in porcine satellite cells cultured with 20 ㎍/mL of fibronectin-, gelatin-, and non-coated dishes at early and late passage. We then analyzed the proliferation of porcine satellite cells with various concentrations of mixed gelatin/fibronectin. We next determined the optimal concentration of fibronectin that would encourage proliferation and maintenance of porcine satellite cells in a long-term culture. Results: Doubling time was lowest when 20 ㎍/mL of fibronectin was used (as tested during an early and late passage). Levels of expressed Pax7 and MyoD1, assessed using immunocytochemistry, were highest in cells grown using fibronectin-coated dishes. The proliferation of gelatin/fibronectin mixed coatings had no significant effect on porcine satellite cells. The concentration of 5 ㎍/mL fibronectin coated dishes showed the lowest doubling time and maintained expression of Pax7. Conclusion: Fibronectin with 5㎍/mL effectively maintains porcine satellite cells, a discovery that will be of interest to those developing the next generation of artificial meats.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.985-997
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• 2003

본 연구의 목적은 미국 토양보존국(SCS)의 피복분류에 따른 유출곡선지수(CN) 값을 이용하여 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN 값을 제시하는데 있다. 이를 위하여 SCS의 각 피복항목별 정의와 유역의 CN값 산정 방법에 대해서 연구하였다. 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN값 산정방법으로 통계적 접근법을 사용하였으며 공간해상도에 따라 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 환경부의 위성영상 피복분류항목에 대한 CN 값을 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 위성영상을 이용하여 CN 값을 산정할 경우 효율적으로 사용될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.17-21
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• 2007

최근 위성영상이 도시계획 및 관리에 필요한 정보를 획득하는 수단으로 큰 각광을 받고 있지만 도시계획 분야에서는 위성영상이 현황을 설명하는 보조 자료나 지도를 대신하는 베이스맵으로만 이용되고 있는 실정이다. 본 연구는 도시정비사업의 정비예정구역 지정을 위해 사용되는 각종 지표를 표현할 수 있는 세부측정항목을 추출해 내고, 이렇게 설정된 세부지표 측정을 위해 위성영상과 GIS를 활용하였다. 위성영상과 GIS를 연계하면, 도시정비사업의 정비예정구역 지정을 위한 각종 지표들을 정량적으로 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 정비예정구역의 지표특성을 기초로 하여 정비유형을 결정하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2018

Soil moisture is a important factor in hydrologic analysis. So, if we have spatially distributed soil moisture data, it can help to study much research in a various field. Recently, there are a lot of satellite derived soil moisture data, and it can be served through web freely. Especially, NASA (National Aeronautics and Space Administration) launched the Soil Moisture Aperture Passive (SMAP) satellite for mapping global soil moisture on 31 January 2015. SMAP data have many advantages for study, for example, SMAP data has higher spatial resolution than other satellited derived data. However, becuase many satellited derived soil moisture data have a limitation to data accuracy, if we have ancillary materials for improving data accuracy, it can be used. So, in this study, after applying the alogorithm, which is data assimilation methods, applicability of satellite derived soil moisture data was analyzed. Among the various data assimilation methods, in this study, Model Output Statistics (MOS) technique was used for improving satellite derived soil moisture data. Model Output Statistics (MOS) is a type of statistical post-processing, a class of techniques used to improve numerical weather models' ability to forecast by relating model outputs to observational or additional model data.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2020

Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2021

Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.