• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.539-550
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• 2016

육상의 수체를 탐지하는 것은 홍수, 태풍, 지진해일과 같은 재해 모니터링에 있어 핵심적인 사항이며, 습지, 빙하 등 지표 수자원의 시 공간적 변화를 파악하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 Kompsat-5 SAR 영상으로부터 육상의 수체를 탐지하기 위하여 임계값에 기반한 접근방법의 적용성을 분석하고, 다양한 임계값 설정 기법의 탐지 성능을 평가하였다. 또한 SAR 영상의 스펙클 필터링이 임계값 설정에 미치는 영향을 분석하였으며, 영상에서 수체가 차지하는 비율에 따른 탐지 성능의 변화에 대한 정량적인 평가를 수행하였다. 추가적으로 탐지 성능을 향상시키기 위해 히스토그램의 bimodality 검정과 majority filtering 처리를 활용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 세종시 지역의 사례의 경우 제안된 알고리즘을 통해 최종적으로 약 96%의 탐지율과 0.3%의 오탐지율로 수체를 탐지할 수 있음을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.145-157
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• 2015

2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.

• 한국물환경학회지
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• 제37권4호
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• pp.275-285
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• 2021

Algal bloom is an important issue in maintaining the safety of the drinking water supply system. Fast detection and classification of algae images are essential for the management of algal blooms. Conventional visual identification using a microscope is a labor-intensive and time-consuming method that often requires several hours to several days in order to obtain analysis results from field water samples. In recent decades, various deep learning algorithms have been developed and widely used in object detection studies. YOLO is a state-of-the-art deep learning algorithm. In this study the third version of the YOLO algorithm, namely, YOLOv3, was used to develop an algae image detection model. YOLOv3 is one of the most representative one-stage object detection algorithms with faster inference time, which is an important benefit of YOLO. A total of 1,114 algae images for 30 genera collected by microscope were used to develop the YOLOv3 algae image detection model. The algae images were divided into four groups with five, 10, 20, and 30 genera for training and testing the model. The mean average precision (mAP) was 81, 70, 52, and 41 for data sets with five, 10, 20, and 30 genera, respectively. The precision was higher than 0.8 for all four image groups. These results show the practical applicability of the deep learning algorithm, YOLOv3, for algae image detection.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권1호
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• pp.170-177
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• 2020

A mixer with a new concept design has been adapted into water treatment plants. It reportedly cuts down the energy consumption of the mixer by the new mixer, which moves vertically and creates internal flows toward its bottom. However, no experimental observations have been made on the internal flow caused by a vertical impeller. In this study, a radiotracer experiment, radioactive particle tracking (RPT) technique, and particle image velocimetry (PIV) were carried out to visualize the flow in the mixer, and compared to each other. The results show that the flow patterns from these techniques are very similar to each other, and the performance of the mixer was good enough to mix the inner materials.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.204-206
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• 2003

In order to utilize remote sensed images effectively, a lot of image classification methods are suggested for many years. But, the accuracy of traditional methods based on pixel-based classification is not high in general. In this study, object oriented classification based on image segmentation is used to classify Landsat images. A necessary prerequisite for object oriented image classification is successful image segmentation. Object oriented image classification, which is based on fuzzy logic, allows the integration of a broad spectrum of different object features, such as spectral values , shape and texture. Landsat images are divided into urban, agriculture, forest, grassland, wetland, barren and water in sochon-gun, Chungcheongnam-do using object oriented classification algorithms in this paper. Preliminary results will help to perform an automatic image classification in the future.

• 대한환경공학회지
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• 제28권4호
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• pp.447-452
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• 2006

대형 수체의 수질 모델 검증 효과를 향상시키기 위하여 원격탐사 기술이 적용되었다. 인공위성 영상은 대형 수체의 넓은 표면을 한꺼번에 파악할 수 있으므로 모델의 보정 및 검증에 사용되는 관측 자료의 부족함을 보완할 수 있다. 이 논문은 2000년 4월 29일과 9월 4일에 촬영된 Landsat FTM+영상을 분석하여 팔당호 표층 수온 검증 연구를 제시하고 있다. 영상으로부터 계산된 수온과 모델의 표층 수온의 자료를 획득하여 3가지 방법으로 영상에 의한 수온과 모델의 결과를 비교하였다. 4월 29일 영상의 경우 모델 결과를 기준으로 오차율이 0.13이며 9월 4일에는 오차율이 0.04로 모델의 표층 수온이 영상으로부터 계산된 수온과 잘 일치함을 알 수 있다. 그러나 영상촬영 시점의 대기의 간섭을 고려하지 못한 것이 4월 29일 결과의 오차를 발생시킨 주요 원인으로 사료된다. 그러므로 정확한 수질자료를 얻기 위해서는 영상촬영 시점의 대기의 효과를 고려한 대기보정이 필요할 것이라 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.930-936
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• 2008

유전자 알고리즘을 이용하여 바이오센서의 활동량을 측정하는 CMOS 이미지 모니터링 시스템을 개발하였다. 수중의 물벼룩, 물고기와 같은 살아있는 대부분 생물체는 수질을 모니터링하는 바이오센서로 자주 사용된다. 이미지 센서에 의해 바이오센서의 활동량의 측정은 이미지를 얻는 방법에 따라 다르게 측정됨으로 매우 어렵다. 제안된 모니터링 시스템은 유전자 알고리즘을 사용하여 바이오센서 활동량을 최적으로 측정할 수 있다. 그리고 이 시스템은 FPGA로 되어 있어 가격과 성능 면에서 우수한 작은 하드웨어로 구현된다.

• 멤브레인
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• 제21권2호
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• pp.171-176
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• 2011

분리막을 이용한 수처리 공정에서 유입 수에 함유된 부유물질이나 기타 오염물질이 막 표면 또는 내부에 축적 흡착 등의 막 오염현상으로 인해 막 성능 감소와 함께 막 분리 공정에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 막 표면에서의 막 오염현상을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 기술을 연구하였다. 투명한 오염물질에 의한 분리막 표면 오염을 측정하기 위해 막 표면에 360 nm 파장의 가시광선을 조사하여 이미지를 R. G. B 값으로 추출하여 막의 오염현상을 실시간으로 모니터링 하였다. 추출된 이미지 중 400~499 nm 파장영역인 B 값이 가장 강도가 강하게 나타났다. 막 오염정도의 변화를 이미지의 강도 차이로 관찰함으로써 실시간 분석이 가능함을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제9권2호
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• pp.75-82
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• 1995

The free surface effects on the aerodynamic performance of 2-D wings are investigated based on the potential flow approximation. The wing is represented b source and vortex distributions on the wing surface. The steady free surface effect is taken into account by source distribution on the free surface and the velocity potentials of air and water flows are obtained. Using three different techniques, namely, positive image method, inverse image method and source distribution method, numerical results are obtained for wave elevation, pressure distribution and lift coefficient with various foil sections. The wave elevation calculated by the inverse image method is shown to be very small even at higher speeds so that the free surface effect on the performance of wings is regraded negligible. However, the wave elevations by the positive image method and source distribution method are relatively high at higher speeds and accordingly the free surface effects on wings can not be neglected.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.468-470
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• 2007

This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.