nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 베이지안 추론법을 이용한 교량 실제 운영단계에서의 예방적 유지관리 전략 수립 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 모니터링의 불확실성을 고려하여 실제 대상 교량의 상태 변화를 높은 확률로 예측할 수 있다. 실제 공용 중인 교량에 제안된 기법의 적용성을 검토함과 동시에, 손상이 발현된 후 유지보수 조치계획을 수립하는 현행 유지관리체계와 비교하여 유지관리 비용 효율성 측면에서 유리함을 분석하였다. 제안된 기법을 이용하여 기존 유지관리방법의 한계를 극복하고, 공용 중인 교량의 실질적인 유지관리체계 수립을 위한 교량 유지관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, the preventive maintenance strategy in operation stage of a bridge using Bayesian inference is proposed. The proposed technique can be used to predict the variation in the performance (or condition) of the bridge with higher accuracy, considering the uncertainty of monitoring. The applicability of the proposed method to the existing bridges is verified and analyzed that have an advantage in terms of maintenance cost efficiency compared to the conventional periodic maintenance system, which establishes maintenance after damage. It is expected that the proposed preventive maintenance method can be used to overcome the limitation of the conventional periodic maintenance method and to make practical bridge maintenance decision.

(게재일: 2019.02.01)
최근 우리나라는 4차 산업혁명 시대와 함께 도시문제 해결방안으로 스마트시티가 각광받고 있다. 그러나 관광, 산업, 특정 고급 주거단지로만 조성이 되고 있으며 정작 실질적으로 도움을 받아야 할 노인이나 장애인 등 정보약자들은 체감하지 못하고 있다. 본 연구는 국내에 적합한 스마트시티 개념을 정립하고, 정보약자를 고려한 스마트시티의 전문가 관점과 실제 정보약자 관점에서의 물리적 비물리적 구성요소의 우선순위를 도출하고, 비교 분석하였다. 정보약자를 고려한 스마트시티는 물리적인 요소뿐만이 아닌 비물리적 구성요소도 중요하다는 결론과 전문가와 실제 정보약자의 우선요소의 차이점을 도출하였으며, 정보약자의 니즈를 반영하여 개발 발전될 수 있는 정보약자를 고려한 스마트시티 조성방향을 제시하고자 한다.

Recently, Korea has been attracting the attention of smart city as a solution to urban problems along with the era of Forth Industrial Revolution. However, tourism, industry, and specific high-class residential complexes are being formed, and the disabled with information such as the elderly and disabled who can actually get help are not experienced. This study establishes the concept of smart city suitable for domestic and derives the priority of physical and non-physical elements of smart city considering information weakness. Smart City considering disabled with information has concluded that not only physical elements but also non-physical components are important, and derive the differences between the experts and the priorities of actual information weak people. We will propose a smart city development direction that takes into account information weak people that can be developed and advanced in response to the needs of information weak people.

(게재일: 2019.08.01)
기존의 도저 생산성 연산 모델은 각각 서로 다른 입력변수, 공식, 생산산성 보정 요인 및 실험 데이터를 사용한다. 본 논문은 PLS모델과 Caterpillar 모델로 부터 취득한 생산성 결과를 구체적으로 서술함으로써 산업표준으로 인정 될 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 현장으로부터 수집한 입력 변수, 성능차트, 그리고 각 수식들을 확인하고 이들을 단일 계산도구로써 구현한다. 본 연구는 그래픽 추정에 대한 의존도를 제거함으로써 PLS모델이 Caterpillar 모델에서 사용되고 있는 수계산 프로세스를 대체 할 수 있음을 검증하였다. Caterfillar 모델을 PLS 모델로 대체하고 각 과정들을 함수로 대체하는 것은 현장정보를 실시간으로 수집하고 적시에 도저의 생산성을 평가할 수 있도록 기여한다. 본 연구를 통해 연구원과 실무자들은 현장의 생산성 보정요인들을 효과적으로 처리하고 이로부터 생산성을 제어할 수 있도록 한다. 본 방법론은 프로젝트 적용 사례를 통해 실용성과 유효성을 검증하였다.

Existing dozer productivity computation models use different input variables, formulas, productivity correction factors, and experimental data source. This paper presents a method that characterizes the productivity outputs obtained by the PLS model and the Caterpillar model that are accepted as industry standards. The method identifies the input variables to be collected from the site, the performance charts to be referenced, and the formulas and implements them in a single computational tool. This study verifies that the PLS model may replace the manual computational process of Caterpillar model by eliminating reliance on graphics manipulation. Replacing the Caterpillar model with the PLS model and implementing the process as a function contributes to assess the productivity of a dozer timely by encouraging to utilize real-time information collected directly from the site. This study allows researchers and practitioners to effectively deal with the values of productivity correction factors collected from the job site and to control the productivity. The practicality and effectiveness of the method have been validated by applying to a project case.

(게재일: 2019.08.01)
최근 원자력발전소 및 LNG 저장탱크 등 특수구조물의 공사 기간과 비용 절감을 목적으로 PSC 구조물 대신 프리캐스트 형식의 SCP 모듈의 사용이 증가하고 있다. SCP 모듈 내부는 강재와 콘크리트의 일체 거동을 위해 스터드로 연결되어 있어 고유동 콘크리트의 사용이 요구된다. 고유동 콘크리트는 일반적으로 많은 단위결합재량를 가지기 때문에 수화열 및 수축의 증대, 비경제적인 강도 발현 문제 등이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 저분체 기반 고유동 콘크리트 최적 배합을 선정하기 위해 재료적 특성에 따른 고유동 콘크리트의 유동성 및 철근의 간극 통과성능을 검토하고, 펌프카를 활용하여 펌핑 전후에 따른 콘크리트의 물성을 검토하며, 최종적으로 강재와 강재 사이를 콘크리트로 채우는 SCP Mock-up 부재에 대하여 고유동 콘크리트의 충전 성능을 평가하였다.

Recently, precast type SCP modules are being used instead of PSC structures in order to reduce the construction period and costs of special structures such as nuclear power plants and LNG storage tanks. The inside of the SCP module is connected with a stud for the integral behavior of the steel and concrete, and the use of high fluidity concrete is required. High fluidity concrete generally has a high content of binder, which leads to an increase in hydration heat and shrinkage, and a problem of non-uniform strength development. Therefore, in this study, fluidity and passing performance of high fluidity concrete according to material properties are investigated to select optimum mix design of low binder based high fluidity concrete. Mechanical properties of high fluidity concrete before and after pumping are examined using pump car. The filling performance of SCP mock-up members was evaluated by using high fluidity concrete finally.

(게재일: 2019.08.01)
구조물의 장기적인 안전관리를 위하여 교량 장기계측시스템이 도입되어 운영 중에 있다. 그러나 일반적인 교량 장기계측시스템은 응답만 측정하고 입력하중은 측정하지 못하고 있기 때문에, 추세분석에 의한 관리기준 상회여부만을 판단하고 있어 정량적인 구조계의 상태평가가 어려운 실정이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 도로교 입력하중 측정을 위한 FBG 기반 입력하중 측정센서를 개발하였으며, 실내실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.

A long-term bridge monitoring system has been introduced and is under operation for long-term safety management of the structure. However, it is difficult to assess the condition of the quantitative structural system as it only measures responses and does not measure input loads. To overcome these shortcomings, FBG (Fiber Bragg Grating)-based input load measurement sensors were developed in this paper for measuring highway bridge input loads and their validity was verified through laboratory tests.

(게재일: 2019.08.01)
유한요소모델 업데이팅은 계측에 의한 구조물의 실제 응답과 가장 가까운 응답을 내는 유한요소모델의 매개변수를 찾는 문제로 정의할 수 있다. 기존 연구에서는 실 구조물과 해석 모델의 응답의 오차를 최소화하는 최적화에 기반 한 방법이 개발되었다. 이 연구에서는 목표 모드 정보로부터 유한요소 모델의 매개변수를 직접 얻을 수 있는 역 고유치 문제를 구성하고 역 고유치 문제를 빠르고 정확하게 풀기 위한 깊은 신경망(Deep Neural Network)을 구성하는 방법을 제안한다. 개발한 방법의 적용 예로서 현수교의 역 고유치 함수를 모사하는 신경망을 이용한 동적 유한요소모델 업데이트를 보인다. 해석 결과 제시한 방법은 매우 높은 정확도로 목표 모드에 대응하는 매개변수를 찾아낼 수 있음을 보였다.

The finite element model updating can be defined as the problem of finding the parameters of the finite element model which gives the closest response to the actual response of the structure by measurement. In the previous researches, optimization based methods have been developed to minimize the error of the response of the actual structure and the analytical model. In this study, we propose an inverse eigenvalue problem that can directly obtain the parameters of the finite element model from the target mode information. Deep Neural Networks are constructed to solve the inverse eigenvalue problem quickly and accurately. As an application example of the developed method, the dynamic finite element model update of a suspension bridge is presented in which the deep neural network simulating the inverse eigenvalue function is utilized. The analysis results show that the proposed method can find the finite element model parameters corresponding to the target modes with very high accuracy.

(게재일: 2019.02.01)
ATLAS와 LSTF 장치에서 수행된 저온관(CL) 파단 13% 및 17% IBLOCA 대응실험들을 비교하고 특히, 핵심 관심 인자인 노심 첨두피복온도(PCT)에 대하여 비교 검토하고 아울러 주요 열수력 현상에 대하여 토론하였다. 비교.검토에서 두 건의 CL 파단 IBLOCA 대응실험들은 PCT 거동에 있어서 꽤 큰 차이를 보이고 있는 것을 확인하였는데 이는 두 장치의 척도 차이로 인한 왜곡현상을 벗어나는 경향을 보이고 있다는 점에서 두 장치의 원자로냉각재계통에 대한 자세한 설계 비교를 수행하였다. 이에 두 장치 사이에 핵연료조정판(FAP) 설계에 있어서 차이가 있다는 점을 확인하였다. 이에 따라 IBLOCA 사고시 Reflux 응축수의 노심 유입에 중요한 역할을 하는 CCFL 관련 무차원직경 값에서도 두 장치에서 매우 다른 차이를 보이고 있다는 점에서 CL 파단 IBLOCA 대응실험에서의 PCT 거동의 현격한 차이를 설명할 수 있는 원인일 수 있는 인자라는 것을 발견하였다. 향후 관련 설계 차잇점을 근거로 더 자세한 검토와 분석을 통해 관련 현상을 이해할 수 있을 것으로 판단된다.

A comparison of CL 13% and 17% IBLOCA counterpart tests(CPTs) between the ATLAS and LSTF facilities was carried out and the behavior of peak cladding temperatures(PCTs) and related thermal hydraulic phenomena were investigated and discussed. There appeared quite a big difference in PCT behavior between the two CPTs and a further comparison of reactor coolant system design between the two facilities was performed. As a result, there was a difference in fuel alignment plate (FAP) design, e.g., one FAP in ATLAS, a combination of upper core plate and upper end box in LSTF, respectively. The FAP design mainly affects the reflux condensate behavior in IBLOCA tests and any difference in FAP design can be a possible reason for different PCT behavior between the two facilities. It should be a further study to find the reason of different PCT behvior between the two facilites.

(게재일: 2019.09.30)
본 연구에서는 발전사에서 숙련된 사용자가 코드를 입력하여 계산하는 프로그램의 문제점을 해소하고자 광역에너지네트워크 연구단은 확장성을 포함한 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 지역난방 운전해석 프로그램 EnetPLAN을 국내 기술로 개발하였다. 이에 EnetPLAN과 시중에서 사용 중인 A프로그램과의 시뮬레이션을 통해 에너지네트워크상의 열원, 열수요 및 CHP(Combined Heat Plant:열병합발전) 운전 결과에 대해 비교하고자 하였다. 그 결과 EnetPLAN과 A프로그램의 에너지네트워크 상의 열 및 전력생산량은 열공급량과 축열조 운영방식의 시뮬레이션 결과에서 대부분 유사한 패턴으로 나타났다. 이는 EnetPLAN이 에너지네트워크 상에 존재하는 열병합발전시설의 다양한 운전모드에 따른 시뮬레이션 적용이 가능함을 확인할 수 있었다. 국내 기술로 개발된 EnetPLAN이 향후 현장에서 쉽게 적용할 수 있으며, 효율적인 운전 시뮬레이션 결과를 제시할 것으로 기대한다.

In this study, in order to solve the problem of the program of calculating code input by experienced users in the power generation, the wide area energy network research group developed the local heating operation analysis program EntPLAN, which can be easily used by anyone, including scalability, with domestic technology. Therefore, the Commission intended to compare the heat sources, heat demand, and the results of operation of the combined heat plant (CHP) on the energy network through simulation with the EnetPLAN and the program A on the market. The results showed that the heat and power output on the energy network of the EnetPLAN and A programs were mostly similar in pattern in the simulation results of the heat supply and the operation method of the accumulator. This enabled the application of the simulation for the various operation modes of the cogeneration facilities existing on the energy network. It is expected that EntPLAN, which was developed with domestic technology, will be easily applied in the field in the future and will present efficient operation simulation results.

(게재일: 2019.09.30)
국내 친환경 수소차 보급 정책에 따라 수소차와 수소충전소 인프라 개발에 대한 관련 업계의 연구는 활발하게 진행 중이다. 반면에 수소차와 수소충전소의 내구성 및 신뢰성에 직접적인 영향을 주는 기밀용 비금속 소재(라이너, 씰, 개스킷 등)의 위험성 평가 및 재료에 관한 실증 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 FMEA를 활용하여 고압 수소 설비에 사용되는 비금속 부품의 라이너와 씰에 대한 위험요소를 도출한 후 심각도, 발생빈도, 검출도 등급을 점수로 환산하여 RPN값을 산정하였다. RPN의 최대값 600, 최소값 63, 평균값이 278.5로 산출되었으며, 라이너와 씰에 대한 주기적인 관리가 중요함을 확인하였다. 더불어 비금속 고무제품에 대한 수소침지와 산소노화시험을 통해 기초 자료로 활용 가능한 물리적 실험값을 제시하고자 하였다.

According to South Korea's policy of supplying eco-friendly hydrogen vehicles, related industries are actively conducting research on the development of hydrogen cars and hydrogen charging station infrastructure. On the other hand, there is a lack of empirical research and assessment of the risk of non-metallic materials (such as liners, seals, gaskets) for classified materials that directly affect the durability and reliability of hydrogen vehicles and hydrogen charging stations. In this study, the risk factors for liners and seals of non-metallic parts used in high-pressure hydrogen installations were derived using FMEA, and the RPN values were calculated by converting the severity, frequency of occurrence and degree of detection into scores. The maximum value of the RPN 600, minimum value 63, average value 278.5 was calculated and periodic control of the liner and seal was identified as important. In addition, through hydrogen soakage and oxygen aging tests for non-metallic rubber products, physical test values that can be used as basic data were presented.

(게재일: 2019.09.30)
최근 산업동물에서도 동물복지의 관심이 높아짐에 따라 복지 사육방식을 채택한 농가의 수가 늘어나고 있다. 본 연구는 복지농장과 일반농장 간의 병원체 탐색 및 조류인플루엔자 방어율의 차이를 확인하고자 하였다. 복지농장 사육 육계와 산란계, 일반농장 사육 육계와 산란계에서 얻어진 샘플들을 이용하여 비교한 결과, 마이코플라즈마 검출에서는 사육형태간 차이를 확인할 수 없었으며, 저병원성 인플루엔자의 배출량도 초기를 제외하고는 차이를 확인할 수 없었다. 앞으로 국내에서 사육방식의 차이에 따른 지속적인 연구가 필요하다.

In recent years, consumers have recognized the issue of and expressed concern over farm animal welfare. Therefore, worldwide, chicken farms are transitioning from traditional caged breeding systems to welfare-oriented breeding systems. In this study, we further analyzed and compared the prevalence and protection rate of various diseases by challenging chickens under conventional and welfare-oriented breeding conditions with low pathogenic avian influenza. Ten chickens were randomly selected from each farm (conventional and welfare) from which Mycoplasma gallisepticum (MG) and Mycoplasma synoviae (MS) were identified and isolated. Additionally, low pathogenic avian influenza (LPAI) were challenged to broilers from each farm and samples were collected from these chickens using oral and cloacal swabs to investigate viral shedding and titer. The results showed that Mycoplasma infection did not significantly differ between breeding systems. Initially, LPAI viral shedding and titer significantly differed between breeding systems post-challenge, but as the experiment progressed, there was ultimately no significant difference.

(게재일: 2019.12.31)
닭 마이코플라즈마병은 전세계적으로 양계산업에 문제시 되고 있는 난계대 질병으로 병아리 품질 및 사육성적에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 연구는 닭 마이코플라즈마병에 대한 백신 접종을 실시하지 않은 계열화 회사의 육용 종계군을 대상으로 정기 채혈을 통해 혈청검사를 실시한 후 감염율을 확인하였고, 조사계군에서 생산된 육계 병아리에 대한 사육성적을 확인하고자 하였다. 육용종계 닭 마이코플라즈마 감염율과 그에 따른 후대병아리의 사육성적을 연도별로 확인한 결과, 종계군의 감염율이 낮아짐에 육계의 사육성적이 높아진다는 상관관계를 확인하였다. 이러한 결과를 토대로 비추어 보았을 때, 닭 마이코플라즈마병의 감염 유무는 생산된 초생추의 품질과 사육농장 성적 영향에 미치는 여러 요소들 중 하나라고 판단할 수 있다.

Various factors negatively affect poultry production, including a multitude of avian pathogens. Among them, Mycoplasma gallisepticum (MG) and Mycoplasma synoviae (MS) cause world-wide economic losses in the poultry industry. Although respectively, MG and MS induce chronic respiratory disease and synovitis in poultry, these pathogens often manifest as clinically inapparent infections and many countries are therefore having difficulties effectively eradicating them. In this study, five broiler breeder farms in Korea were investigated for the presence of Mycoplasma infection from 2016 to 2018. Serum samples were collected for detection of antibodies to mycoplasma species using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) kit. Additionally, the production index and feed conversion rate of broilers were recorded. According to this investigation, broiler breeder farms in 2018 were serologically negative for Mycoplasma infection with broilers exhibiting a high production index and low feed conversion rate. Thus, eradicating mycoplasma in poultry farms is critical for improving chick quality and overall poultry production.

(게재일: 2019.12.31)
경찰 조직 내에서 갈등 관리는 조직 관리 관점에서 중요한 영역 중 하나이다. 본 연구는 경찰 조직 내에서 절차적인 어려움에 직면할 때 경찰 관리자들이 절차적 혁신성을 갖는지 탐색하고자 한다. 이 연구는 사례 연구 전략을 채택하여 일본, 미국 및 한국의 3개 경찰기관에서 있었던 실제 사례를 조사하였다. 각 경찰기관의 경찰관들을 인터뷰하여, (1) 위계적 권위의 만연, (2) 절차상의 갈등, (3) 조직 문화, (4) 가치와 가정의 기원, (5) 전략의 특성, 그리고 (6) 조직 학습이라는 6가지 주제를 이끌어냈다. 연구 결과에 따르면, 각 경찰기관의 절차적 갈등에 대한 대처 전략에서 유사점이 차이점보다 많았으며, 계층적 권한의 만연, 비공식 네트워크의 중요성 및 비공식 네트워크의 특성이 그 예이다. 핵심적인 결론은 경찰 관리자들이 절차상의 갈등을 극복하기 위해 비공식 네트워크에 상당히 의존했다는 것이다. 연구 참가자들은 비공식적 의사소통에 의존하여 조직의 적응력과 생존 가능성을 높이고자 하였다. 또한, 사회 문화적인 요인이 경찰 조직에 영향을 주었고, 이는 비공식 네트워크의 역할을 지지하는 결과를 가져왔다. 이러한 연구 결과는 공식적인 조직 내에 비공식적인 요소가 크게 자리잡고 있다는 역설을 보여주는 것으로 경찰 조직의 현실을 반영한 것으로 보인다.

Conflict management within a police organization is one of the most significant areas from the organization management point of view. This study aims to explore procedural entrepreneurship of police mangers when they face difficulties in their workplaces. Adopting a case study strategy, this study examines real cases from three police agencies from Japan, the US, and South Korea. Interviewing police officers from theses different countries, six main themes are identified: (1) the pervasiveness of hierarchical authority, (2) procedural conflict, (3) organizational cultures, (4) the origin of their values and assumptions, (5) characteristics of the strategy, and (6) organizational learning. Research findings pointed out that there were more similarities than differences among the three cases, such as the pervasiveness of hierarchical authority, the significance of informal networks, and characteristics of informal networks. The main finding was that police managers used informal networks in order to overcome the procedural conflicts regardless of their nationality. All the participants relied on informal communications to raise the adaptability and survivability of their organizations. It was found that the Asian culture and American culture respectively permeated the three police agencies, supporting the role of informal networks in the formal organizations. This presents a paradox which well reflects the reality of organizations: informality within formality.

(게재일: 2019.03.31)
Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.

Sentinel-2 Multi Spectral Instrument(MSI) launched by the European Space Agency (ESA) offered high spatial resolution optical products, enhanced temporal revisit of five days, and 13 spectral bands in the visible, near infrared and shortwave infrared wavelengths similar to Landsat mission. Landsat satellite imagery has been applied to various previous studies, but Sentinel-2 optical satellite imagery has not been widely used. Currently, for global coverage, Sentinel-2 products are systematically processed and distributed to Level-1C (L1C) products which contain the Top-of-Atmosphere (TOA) reflectance. Furthermore, ESA plans a systematic global production of Level-2A(L2A) product including the atmospheric corrected Bottom-of-Atmosphere (BOA) reflectance considered the aerosol optical thickness and the water vapor content. Therefore, the Sentinel-2 L2A products are expected to enhance the reliability of image quality for overall coverage in the Sentinel-2 mission with enhanced spatial,spectral, and temporal resolution. The purpose of this work is a quantitative comparison Sentinel-2 L2A products and fully simulated image to evaluate the applicability of the Sentinel-2 dataset in cultivated land growing various kinds of crops in Korea. Reference image of Sentinel-2 L2A data was simulated by airborne hyperspectral data acquired from AISA Fenix sensor. The simulation imagery was compared with the reflectance of L1C TOA and that of L2A BOA data. The result of quantitative comparison shows that, for the atmospherically corrected L2A reflectance, the decrease in RMSE and the increase in correlation coefficient were found at the visible band and vegetation indices to be significant.

(게재일: 2019.04.30)
이 연구에서는 2019년 4월 4일 발생한 고성-속초 산불과 강릉-동해 산불의 피해지를 신뢰할 만한 수준으로 신속하게 파악하기 위하여, 고해상도 영상 기반의 산림고사지수를 개발하고 이를 Sentinel-2 영상에 적용한 결과를 소개하고자 한다. 고사한 산림과 건강한 산림은 매우 다른 분광특성을 보이는데, 특히 R-NIR-G 위색조합(false color composite)에서 그 차이가 뚜렷이 나타난다. 이러한 특성에 기초하여 개발된 산림고사지수를 적용한 결과, 고성-속초 산불의 피해면적은 약 701.16 ha, 강릉-동해 산불의 피해면적은 약 710.60 ha로 추정된다. 정확한 피해면적은 현장조사 등의 과정을 거쳐 추후에 공식적으로 확정되겠지만, 이러한 위성영상 분석은 신속한 피해현황 파악을 가능하게 하는 장점이 있다.

This letter describes a development of satellite-based forest withering index for detection of fire burn area and its application to the Goseong-Sokcho and Gangneung-Donghae wildfires in April 4, 2019. Withered forest has very different spectral characteristics from healthy forest. In particular, a false color composite of R-NIR-G represents such difference very clearly. Using Sentinel-2 images with the forest withering index, we derived the area burned by the wildfires: approximately 701.16 ha for Goseong-Sokcho and approximately 710.60 ha for Gangneung-Donghae, although official record will be announced by the Korean government later.

(게재일: 2019.04.30)
본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

We evaluated the land cover classification performance of SegNet, which features semantic segmentation of aerial imagery. We selected four semantic classes, i.e., urban, farmland, forest, and water areas, and created 2,000 datasets using aerial images and land cover maps. The datasets were divided at a 8:2 ratio into training (1,600) and validation datasets (400); we evaluated validation accuracy after tuning the hyperparameters. SegNet performance was optimal at a batch size of five with 100,000 iterations. When 200 test datasets were subjected to semantic segmentation using the trained SegNet model, the accuracies were farmland 87.89%, forest 87.18%, water 83.66%, and urban regions 82.67%; the overall accuracy was 85.48%. Thus, deep learning-based semantic segmentation can be used to classify land cover.

(게재일: 2019.04.30)