• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-323
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• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.245-257
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• 2023

우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.5-5
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• 2011

The research and development of hybrid electric vehicle (HEV), plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and electric vehicle (EV) are intensified due to the energy crisis and environmental concerns. In order to meet the challenging requirements of powering HEV, PHEV and EV, the current lithium battery technology needs to be significantly improved in terms of the cost, safety, power and energy density, as well as the calendar and cycle life. One new technology being developed is the utilization of composite cathode by mixing two different types of insertion compounds [e.g., spinel $LiMn_2O_4$ and layered $LiMO_2$ (M=Ni, Co, and Mn)]. Recently, some studies on mixing two different types of cathode materials to make a composite cathode have been reported, which were aimed at reducing cost and improving self-discharge. Numata et al. reported that when stored in a sealed can together with electrolyte at $80^{\circ}C$ for 10 days, the concentrations of both HF and $Mn^{2+}$ were lower in the can containing $LiMn_2O_4$ blended with $LiNi_{0.8}Co_{0.2}O_2$ than that containing $LiMn_2O_4$ only. That reports clearly showed that this blending technique can prevent the decline in capacity caused by cycling or storage at elevated temperatures. However, not much work has been reported on the charge-discharge characteristics and related structural phase transitions for these composite cathodes. In this presentation, we will report our in situ x-ray diffraction studies on this mixed composite cathode material during charge-discharge cycling. The mixed cathodes were incorporated into in situ XRD cells with a Li foil anode, a Celgard separator, and a 1M $LiPF_6$ electrolyte in a 1 : 1 EC : DMC solvent (LP 30 from EM Industries, Inc.). For in situ XRD cell, Mylar windows were used as has been described in detail elsewhere. All of these in situ XRD spectra were collected on beam line X18A at National Synchrotron Light Source (NSLS) at Brookhaven National Laboratory using two different detectors. One is a conventional scintillation detector with data collection at 0.02 degree in two theta angle for each step. The other is a wide angle position sensitive detector (PSD). The wavelengths used were 1.1950 ${\AA}$ for the scintillation detector and 0.9999 A for the PSD. The newly installed PSD at beam line X18A of NSLS can collect XRD patterns as short as a few minutes covering $90^{\circ}$ of two theta angles simultaneously with good signal to noise ratio. It significantly reduced the data collection time for each scan, giving us a great advantage in studying the phase transition in real time. The two theta angles of all the XRD spectra presented in this paper have been recalculated and converted to corresponding angles for ${\lambda}=1.54\;{\AA}$, which is the wavelength of conventional x-ray tube source with Cu-$k{\alpha}$ radiation, for easy comparison with data in other literatures. The structural changes of the composite cathode made by mixing spinel $LiMn_2O_4$ and layered $Li-Ni_{1/3}Co_{1/3}Mn_{1/3}O_2$ in 1 : 1 wt% in both Li-half and Li-ion cells during charge/discharge are studied by in situ XRD. During the first charge up to ~5.2 V vs. $Li/Li^+$, the in situ XRD spectra for the composite cathode in the Li-half cell track the structural changes of each component. At the early stage of charge, the lithium extraction takes place in the $LiNi_{1/3}Co_{1/3}Mn_{1/3}O_2$ component only. When the cell voltage reaches at ~4.0 V vs. $Li/Li^+$, lithium extraction from the spinel $LiMn_2O_4$ component starts and becomes the major contributor for the cell capacity due to the higher rate capability of $LiMn_2O_4$. When the voltage passed 4.3 V, the major structural changes are from the $LiNi_{1/3}Co_{1/3}Mn_{1/3}O_2$ component, while the $LiMn_2O_4$ component is almost unchanged. In the Li-ion cell using a MCMB anode and a composite cathode cycled between 2.5 V and 4.2 V, the structural changes are dominated by the spinel $LiMn_2O_4$ component, with much less changes in the layered $LiNi_{1/3}Co_{1/3}Mn_{1/3}O_2$ component, comparing with the Li-half cell results. These results give us valuable information about the structural changes relating to the contributions of each individual component to the cell capacity at certain charge/discharge state, which are helpful in designing and optimizing the composite cathode using spinel- and layered-type materials for Li-ion battery research. More detailed discussion will be presented at the meeting.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제7권2호
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• pp.87-102
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• 1980

노폐계(老廢鷄)의 이용성(利用性) 증대방안(增大方案)의 하나로 White Leghorn(WL)종(種)과 Rhode Island Red(RIR)종(種) 노폐계(老廢鷄)의 도체성적(屠體成績)을 조사(調査)하고 아울러 노폐계육(老廢鷄肉)을 이용(利用)하여 건조육제품(乾燥肉製品)을 제조(製造)하여 개발(開發) 가능성(可能性)을 검토(檢討)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 노폐계(老廢鷄)의 생체중(生體重)은 WL종(種)이 1,635.40g, RIR종(種)이 2,289.29g이었고 도체율(屠體率)과 정육율(精肉率)은 WL종(種)에서 각각(各各) 58.73%와 43.95%였으며, RIR종(種)에서는 각각(各各) 60.34%와 41.98%였다. 2. WL종(種)과 RIR종(種)의 도체(屠體) 각(各) 부위(部位)의 구성비율(構成比率)은 경부(頸部) 4.13%와 3.94%, 익부(翼部) 9.97%와 8.62%, 흉부(胸部) 32.54%와 29.04%, 배부(背部) 11.35%와 9.75%, 대퇴부(大腿部) 30.75%와 31.34%, 피부(皮膚) 및 피하지방(皮下脂肪) 11.37%와 17.34%였다. 3. 정육(精肉)의 각(各) 부위별(部位別) 구성비율(構成比率)은 WL종(種)과 RIR종(種)에서 각각(各各) 경부(頸部) 4.03%와 3.95%, 익부(翼部) 9.47%와 9.79%, 흉부(胸部) 39.37%와 38.14%, 배부(背部) 11.24%와 9.40%, 대퇴부(大腿部) 36.16%와 38.74%였다. 4. 노폐계육(老廢鷄肉)의 화학적(化學的) 조성(組成)은 WL종(種)에서 수분(水分) 68.18%, 조단백질(粗蛋白質) 22.80%, 조지방(粗脂肪) 2.70%, 추출물(抽出物) 5.15%, 조회분(粗灰分) 1.18%였고, RIR종(種)에서는 수분(水分) 68.04%, 조단백질(粗蛋白質) 22.18%, 조지방(粗脂肪) 3.13%, 추출물(抽出物) 5.45%, 조회분(粗灰分) 1.21%였다. 5. 노폐계육(老廢鷄肉)을 $121^{\circ}C(1kg/cm^2)$에서 30분(分), 60분(分) 및 90분간(分間)을 증자(蒸煮)했을 때의 감율(減率)은 WL종(種)에서 각각(各各) 54.91%, 56.43% 및 58.42%였으며 RIR종(種)에서는 각각(各各) 45.23%, 47.68% 및 49.68%였다. 6. 노폐계(老廢鷄) 마리당(當) 건조계육제품(乾燥鷄肉製品)의 수량(收量)은 WL(種)에서 253.01g, RIR종(種)에서는 368.64g이었으며, 정육중(精肉重)과 도체중(屠體重)에 대(對)한 비율(比率)은 WL중종(種)에서 각각(各各) 35.47%와 26.34%였고, RIR종(種)에서는 각각(各各) 38.25%와 26.83%였다. 7. 건조육제품(乾燥肉製品)의 화학적(化學的) 조성(組成)은 WL종(種)에서 수분(水分) 16.69%, 조단백질(粗蛋白質) 66.16%, 조지방(粗脂肪) 12.81%, 조회분(粗灰分) 4.35%였고, RIR종(種)에서는 수분(水分) 16.11%, 조단백질(粗蛋白質) 65.95%, 조지방(粗脂肪) 13.78%, 조회분(粗灰分) 4.57%였다. 8. 제품(製品)의 품질(品質)을 결정(決定)하는 중요(重要)한 인자(因子)중의 하나인 물리적(物理的) 성질(性質)을 검토하기 위하여 인장강도(引張强度), 인열강도(引裂强度) 및 신장율(伸張率)을 측정(測定)하여 본 결과(結果) 압착(壓搾)조건을 $70kg/cm^2$로 하였을 때는 표준구(標準區)인 쥐포의 결착력(結着力)과 비교(比較)하여 노폐계육제품(老廢鷄肉製品)도 이와 유사(類似)하게 나타났다. 9. 각(各) 부위별(部位別) 제품(製品)의 색택측정(色澤測定)에서 명도(明度)는 압착(壓搾)조건이 $70kg/cm^2$인 제품(製品)이 $35kg/cm^2$인 제품(製品)보다 더 좋았으며 쥐포가 16.4%인 경우 가슴살의 $70kg/cm^2$ 조건에서의 제품(製品)은 16.7%로 유사(類似)하였고, Dominant wavelength도 이와 같은 경향이었으며 따라서 쥐포의 색택(色澤)과 아주 근사(近似)한 황갈색이었다. 10. 노폐계육(老廢鷄肉)의 부위(部位)에 따라 제조(製造)된 제품(製品)과 표준구(標準區)인 쥐포와의 맛, 색깔, 조직(組織) 및 냄새를 비교(比較)한 식미시험(食味試驗) 결과(結果)는 쥐포가 지수(指數) 100일 때 가슴살제품이 118.4로 쥐포보다 높았고 다음이 이보다 낮은 기타살 제품(製品)이 99.7, 다리살이 96.2 였다. 11. 이상(以上)의 결과(結果)를 종합적(綜合的)으로 검토(檢討)하여 볼 때 노폐계(老廢鷄)를 이용(利用)하여 제조(製造)된 육제품(肉製品)은 영양면(營養面)에서나 물성면(物性面)에서 이와 유사(類似)한 기존식품(旣存食品)에 결코 손색이 없는 고단백질식품(高蛋白質食品)으로서의 가치(價値)가 인정되었으며 따라서 공업화(工業化)의 타당성이 높다고 사료(思料)된다.