본 연구에서는 치과용 디지털 색상 분석기기 중 하나인 Shadescan (CYNOVAD, Montreal, Canada)의 색상 분석의 정확성과 재현 능력을 평가하였다. 균일한 치아 배열을 가진 20대 성인 남자 8명과 여자 8명의 상악 인상을 고무인상제 (Exaflex, GC, Japan)를 이용하여 채득하고, 인상에 A2 색상의 임시 크라운 제작용 자가중합형 레진을 주입하여 치아 모델을 완성하고, ShadeScan을 이용해 각 치아의 영상을 얻어 컴퓨터의 ShadeScan 프로그램으로 분석하였다. 그리고 측정 결과의 재현 능력를 평가하기 위해 2개의 치아 모델을 임의로 선택하여 각 치아마다 10회의 색상 측정을 시행하여 분석 결과를 비교하였다. 또한 분석된 영상의 동일 shade 간의 색차를 확인하기 위해 광중합 복합레진인 Gradia Direct (GC, Tokyo, Japan)의 shade guide의 CIE $L^*a^*b$ 값을 백색과 흑색 배경판 상에서 spectrophotometer (Spectrolino, GretagMacbeth, USA)로 측정하고, ShadeScan에 의해 동일한 shade로 분석된 shade guide간의 색차를 계산하여 다음의 결과를 얻었다. 모든 치아에서 모델 제작 재료와 동일한 A2 색상으로 분석된 경우는 없었으며, 개개의 치아에서 전체 순면이 동일한 색상으로 분석된 예는 없었다. 또한 동일한 치아군에서 치아의 크기, 형태, 순면의 굴곡 등에 따라 서로 다른 색상 분포를 보였다. 재현성 평가에서 각 치아의 중앙부는 비교적 일정한 재현성을 보였으나, 절단부와 주변 부위는 재현성이 낮았으며, 동일한 shade로 분석된 shade guide 간에는 3 이상의 색차 (${\Delta}E^*$)를 보였다. 이상의 결과는 치과용 디지털 색상 분석기기는 비록 높은 재현 능력은 가지고 있지만 정확성에 오류가 있음을 시사하며, 따라서 이러한 기기를 이용한 색상 분석 시 좀 더 세밀한 주의와 다른 방법의 추가 사용이 필요하리라 사료된다.
해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.
지표 증발산은 육상 생태계의 수문순환의 주요 성분으로서, 지표-대기간의 에너지 교환, 미기후, 지역의 수자원 함량, 식생의 일차생산성 등에 중요한 영향을 미친다. 증발산을 추정하기 위한 방법들 중에서 MODIS를 이용한 방법은 위성 자료만을 사용하여 넓은 지역에 대한 지속적인 증발산 모니터링이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 추정 알고리즘을 동아시아 지역에 적용하고, 그 신뢰도를 평가하였으며, 주요 오차요인을 분석하였다. 증발산 평가 결과 여섯 연구지역(GDK, HFK, TKY, TMK, CBS, SKT)에서는 $r^2$가 0.38~0.73, ME 와 RMSE가 각각 $-44{\sim}+31W\;m^{-2}$, $48{\sim}111W\;m^{-2}$로 신뢰할 만한 결과를 나타냈다. 하지만 다른 세 연구지역(HBG, QYZ, MKL)에서는 관측 값과 비교해서 차이를 나타내었고, 과소평가하는 경향을 보였다. HBG, MKL 지역은 MODIS 기상 자료 및 복사요소의 오차가 주요 원인으로 나타났다. 그러나 QYZ지역은 기상 자료와 복사요소가 모두 좋은 일치도를 보였기 때문에, 모형의 모수와 관련된 오차가 주요 원인의 하나로 판단된다. 임관 전도도의 오차가 증발산 오차에 미치는 영향을 분석한 결과, HBG지역을 제외한 다른 연구지 역에서 r값이 0.59~0.82로 관측값과의 상관성이 높은 것을 확인하였다. 또한 MODIS로부터 산출된 순간 증발산을 일 단위로 확장시킨 결과, 순간 증발산의 일치도가 떨어졌던 3개 연구지역을 제외하고 6개 지역에서 $r^2$가 0.44~0.89, ME와 RMSE는 각각 $-0.7{\sim}+0.6mm\;day^{-1}$, $0.5{\sim}1.1mm\;day^{-1}$의 범위로 신뢰도 있는 결과를 나타냈다.
본 연구는 방사선 치료 영역의 선량 측정을 위하여 상용화된 열형광선량계의 가열 온도에 따른 형광 곡선의 특성을 분석하였다. 본 연구에 사용된 열형광선량계는 LiF:Mg${\cdot}$Ti, LiF:Mg${\cdot}$Cu${\cdot}$P, $CaF_2$:Dy, $CaF_2$:Mn(Thermo Fisher Scientific Inc., USA)이었다. 선원과 고체 팬텀 표면(RW3 slab, IBA Dosimetry, Germany)간 거리를 100cm로 하여 기준점 깊이에서 6MV, 15MV X선과 6MeV, 12MeV 전자선을 각각 100MU 조사하였다. 방사선 조사 후 열형광 판독기(Hashaw 3500, Thermo Fisher Scientific Inc., USA)를 사용하여 $50^{\circ}C$에서 $260^{\circ}C$까지 $15^{\circ}C/sec$의 가온율로 가열하여 형광 곡선을 분석하였다. 트랩 준위에 포획된 전자가 정공과 결합하면서 빛을 방출하는 형광 피크(glow peak)는 2개 또는 3개의 피크가 나타났으며 방사선 조사 후 TLD의 온도를 일정하게 증가시켰을 때 최대 형광 피크를 나타내는 형광 온도의 경우 각각의 에너지에 따라 $LiF:Mg{\cdot}Ti$ 선량계는 $185.5{\pm}1.3^{\circ}C$, $LiF:Mg{\cdot}Ti$ 선량계는 $135.0{\pm}5.1^{\circ}C$, $CaF_2$:Dy 선량계는 $144.0{\pm}1.6^{\circ}C$, $CaF_2$:Mn 선량계는 $294.3{\pm}3.8^{\circ}C$ 근처에서 최대 형광 피크를 각각 나타났다. 방사선 조사 후 포획 전자의 형광 방출 확률은 가열 온도에 의존하게 되므로 방사선 치료 영역의 선량 측정에서 방사선 조사 후 열형광선량계에 일정한 가온율을 적용함으로써 고유한 물리적 특성에 따른 측정 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단되었다.
The EDXRF(Energy Dispersive X-ray Fluorescence Spectrometer) technique was applied to the determination of heavy metals in welding fume. The EDXRF method designed in this study was a non-destructive analysis method. Samples were analyzed directly by EDXRF without any pre-treatment such as digestion and dilution. The samples used to evaluate this method were laboratory samples exposed in a chamber connected with a welding fume generator. The samples were first analyzed using a non-destructive EDXRF method. The samples subsequently were analyzed using AAS method to verify accuray of the EDXRF method. The purpose of this study was to evaluate the possibility of the non-destructive analysis of heavy metals in welding fume by EDXRF. The results of this study were as follow: 1.When the samples were collected under the open-face sampling condition, a surface distribution of welding fume particles on sample filters was uniform, which made non-destructive analysis possible. 2. The method was statistically evaluated according to the NIOSH(National Institute for Occupational Safety and Health) and HSE(Health and Safety Executive) method. 3. The overall precision of the EDXRF method Was calculated at 3.45 % for Cr, 2.57 % for Fe and 3.78 % for Mn as relative standard deviation(RSD), respectively. The limits of detection were calculated at $0.46{\mu}g$/sample for Cr, $0.20{\mu}g$/sample for Fe and $1.14{\mu}g$/sample for Mn, respectively. 4. A comparison between the results of Cr, Fe, Mn analyzed by EDXRF and AAS was made in order to assess the accuracy of EDXRF method. The correlation coefficient between the results of EDXRF and AAS was 0.9985 for Cr, 0.9995 for Fe and 0.9982 for Mn, respectively. The overall uncertainty was determined to be ${\pm}12.31%$, 8.64 % and 11.91 % for Cr, Fe and Mn, respectively. In conclusion, this study showed that Cr, Fe, Mn in welding fume were successfully analyzed by the EDXRF without any sample pre-treatment such as digestion and dilution and a good correlation between the results of EDXRF and AAS was obtained. It was thus possible to use the EDXRF technique as an analysis method of working environment samples. The EDXRF method was an efficient method in a non-destructive analysis of heavy metals in welding fume.
TerraSAR-X자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR시스템을 이용한 조간대 갯벌 관측에의 적용 가능성을 시험하였다. 연구대상지 역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 waterline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 궤도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다. 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60 m당 20 cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 영생식물의 산란특성을 관측하였다. 조간대 수륙경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화 모니터링에 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3 dB 이내의 정밀도로 일치하였다. 셋째, 단일편파자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM작성을 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEM-X의 적용이 필요하다.
지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.
해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.
본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.