This study is to test the applicability of QuickBird image for non-point source pollution assessment. SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model was adopted and the model was calibrated for a stream watershed of 255.4 $km^2$ Landsat land use data. For model application with QuickBird image, a precise agricultural land use map of 1.16 $km^2$ area located in the upstream watershed was produced by field investigation. The model was run with the combination of land use and soil map scales (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000). The results were compared and analyzed for the contribution of non-point source pollution by the land use scale and contents.
Park, Young-Mi;Kim, Do-Yun;Cho, Young-Tae;Lee, Yong-Eui;Kim, Chul-Hwan;Yoon, Sang-Soo
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.893-895
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2009
In this paper, we described the unique and novel method to prepare two kinds of electro-active particles, black and white particles with different polarity. The surface of the particles was characterized to be uniform and clean by adopting spray dryer as a tool for genesis of particles; neither surfactants nor high dielectric medium like water was employed during particle preparation step. The other purpose of this study is to investigate the factors that contribute high driving voltage of particlebased display like QR-LPD. We extracted parameters interaction between particle and electrode, and between oppositely charged particles. Here we reported an excellent behavior of particle-based display that showed low operating voltage, high contrast ratio as high as 8:1 without scarification of quick response time. By optimizing the particle size, charge per mass, selection of external additive sets, a lower driving voltage as low as 40V for the particles with $10{\mu}m$ volume average diameter was obtained.
제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.
지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비주얼 센서기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비주얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시시스템에 적용 가능한 하천 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 최소 신장트리 알고리즘을 이용하여 영상을 세밀하게 분할한다. 그리고 강물 영역과 배경 영역에 대한 사전 정보를 이용하여 초기 영역을 설정하고 유사한 영역을 병합하여 각 영역을 확장함으로써 강물 영역을 분리한다. 실험결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.
원격탐사는 관찰하고자 하는 지역을 직접 방문하지 않고, 영상만으로도 적은 비용으로 짧은 시간 안에 대상지역을 연구하는데 있어 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 가장 최근에 발사된 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상을 이용하여 하천유역의 토지피복분류 정확도를 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법 중 첫 번째로 Landsat-8 OLI 영상을 이용하여 정규식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 정규수분지수 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 생성하였다. 두 번째로 원래의 영상에 생성된 NDVI와 NDWI 2개의 밴드를 Layer-Stacking하여 새로운 영상을 만들었다. 마지막으로 기존의 영상과 밴드조합을 적용한 새로운 영상에 각각 MLC(Maximum Likelihood Classification), SVM(Support Vector Machine)의 감독분류를 적용하였다. 하천피복분류를 할 때 정확도를 개선하는데 있어 그 의미가 있으며, 분류결과 MLC 분류방법을 적용하였을 때 약 8% 이상, SVM 분류방법을 적용하였을 때 약 1.6% 정도 개선되었다. 향후 다양한 영상과 밴드조합을 통한 연구가 이루어진다면 보다 나은 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
천해에서 수중음향통신은 해면과 해저의 음향특성에 강한 영향을 받는다. 시변적인 해면 산란과 입사각에 좌우되는 해저손실에 의해 수중통신 시스템의 성능은 영향을 받게 되어 고속의 디지털 통신 성능은 저하된다. 우세한 직접파가 존재하면 통신채널은 Rice 페이딩, 그렇지 않은 경우 Rayleigh 페이딩으로 모델링된다. 그러나 실해역의 실험으로 이러한 통계적인 채널 모델링을 검증하는 것은 어려운 연구주제로 알려져 있다. 해면산란과 해저반사 손실이 수중음향통신에 미치는 영향의 근원적인 이해를 돕기 위하여 저자들은 이들의 영향을 정량화하기 위한 천해 해역에서 실험을 수행하였다. 이진 주파수 천이 변조 방식으로 영상을 전송하여 해면산란과 해저 입사각에 좌우되는 해저반사 영향을 송신기와 수신기간의 거리, 수신기 깊이에 따른 영상의 양호성과 비트 오류율로 평가하였다. 결론적으로 영상의 전송 성능은 채널의 일관성 대역폭을 결정하는 송수신기간의 거리 및 수신기의 깊이에 좌우된다.
천수만 황도 갯벌의 IKONOS 영상을 이용한 표층 퇴적상 분류를 위하여 광학 반사도를 입도, 조류로의 형태, 지잔존수 (surface remnant water)의 면적비와 같은 다양한 퇴적환경 요소들과 비교하였다. IKONOS 영상과 갯벌 내의 소지형별 퇴적환경 사이의 관계를 분석하기 위하여 Echo-sounder를 이용하여 갯벌 Digital Elevation Model (DEM)을 만들었다. 펄-혼합 퇴적상과 모래 퇴적상의 경계에서 광학 반사도의 차이가 뚜렷하게 나타났으며 사주의 구분도 가능하였다. 펄-혼합 퇴적상 지역은 조류로가 매우 복잡하게 발달하고 있으며 지형이 상대적으로 높은 곳에 위치하고 있었다. 펄과 혼합 퇴적의 경계에서 지표수의 존재 유무가 다르게 나타났으나 광학 반사도의 차이가 뚜렷하지 않았다. 모래 퇴적상의 경우 조류로가 단순하게 직선형으로 발달했으며 지형도 상대적으로 낮은 지역에 분포하였으며 지표잔존수가 거의 전 지역을 덮고 있어 광학 반사도가 낮게 나타났다. 최대우도 분류법을 이용한 표층 퇴적상 분류정밀도는 86.2 %로 나타났다. 이 결과로부터 IKONOS와 같은 고해상도 영상에 대해 지표잔존수, 조류로 분포와 지형 등의 갯벌 퇴적학적 특성을 고려한다면 펄, 혼합 그리고 모래 퇴적상 구분은 가능하다는 것을 알 수 있다.
There are several methods to achieve selective NMR image of differing chemical species with the three most popular methods of Dixon's, CHESS, and SECSI. A major problem common to all chemical shift imaging methods is the uniformity of the static magnetic field and distortions introduced when RF coils are loaded with a conducting specimen. Without magnetic field shimming, these methods cannot be used to acquire selectively image protons in fat and water which are separated by approximately 3.0ppm. Experiments with a phantom, with linewidths of 2.5 to 3.5ppm, were quantitatively evaluated for the three methods and a new chemical shift imaging method. In this study the new chemical shift imaging method (modified CHESS+SECSI technique) which included a selective saturation and refocusing pulse, was developed to determine the ratios of water and fat in different samples.
본 연구는 수문 및 수리학적 모형을 이용하여 유역내 하천의 월류에 의한 침수구역을 분석하고, SAR 위성영상을 이용하여 내수배제 불량에 의한 제내지 침수구역을 추출한 후 이를 현지조사를 바탕으로 제작된 침수실적도와 비교하여 SAR 위성영상 자료의 활용성을 검토하는 것을 목적으로 하였다. 연구지역은 삽교천 국가하천 구간이며 홍수사상은 1999년 8월 2일~5일 기간에 발생한 홍수를 대상으로 하였다. 연구방법은 HEC-RAS의 홍수사상을 적용하여 홍수위를 분석하였으며 분석된 홍수위 자료를 WMS에서 TIN자료와 분석하여 제내지 침수구역을 추출하고 기존 WAMIS의 침수실적도와 비교하였다. SAR 영상에 의한 침수구역 추출은 침수시기인 1999년 8월 4일의 영상과 침수 후 영상인 2002년 9월 8일의 영상을 칼라합성하여 추출하였으며 이와 같이 추출된 침수구역을 WAMIS의 침수실적도와 비교하였다. 연구결과 수리학적 모형에 의한 침수구역 추출은 외수범람에 의한 침수구역을 추출하는 데는 이용이 가능하나 내수배제 불량에 대한 침수구역 추출에는 한계가 있었다. SAR 위성영상에 의한 침수구역 추출 방법은 수리학적 모형에서 나타난 내수배제 불량에 의한 침수구역 산정에 대한 한계를 보완할 수 있으나 첨두유출 발생시점의 영상 확보 여부가 침수구역 산정의 정확성을 결정짓는 것으로 나타났다.
최근 무인비행시스템(UAS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 홍수시 UAS를 활용하여 침수모니터링을 수행하기 위해서는 촬영된 영상으로부터 수체를 효과적으로 탐지할 수 있는 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 RGB와 NIR+RG 밴드를 탑재한 UAS를 활용하여 영상을 획득하였으며, 감독분류기법을 적용하여 수체탐지 정확도를 평가하였다. 먼저 RGB 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 인공신경망과 최소거리법의 Kappa 계수가 각각 0.791과 0.783로 높게 나타났으며, 최대우도법이 0.561로 가장 낮게 나타났다. 또한 NIR+RG 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 Mahalanobis와 최소거리법이 각각 0.869와 0.830으로 높게 나타났으며, 인공신경망법이 0.779로 매우 낮게 나타났다. 특히 RGB 밴드에서는 송산유원지의 수목이나 초지가 수체로 오분류되는 문제가 발생하였으나, NIR+RG 밴드에서는 이러한 문제가 많이 개선되었다. 따라서, RGB 밴드에 비해 NIR+RG 밴드를 탑재한 영상이 Mahalanobis와 최소거리법을 적용시 수체를 탐지하는데 효과적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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