nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 벼 이앙 시 필요한 육묘상자 개수를 크게 절감할 수 있는 새로운 생력재배기술로 주목받고 있는 드문모심기의 안전 육묘기술을 개발하기 위해 육묘상자당 파종량 및 육묘일수에 등 육묘환경에 따른 모소질 변화를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 육묘일수 10일 시 파종량에 따라 엽수, 줄기두께가 변하였으며, 육묘일수 20일에는 초장, 엽수, 줄기두께가 유의적인 차이를 보였다. 2. 상자 당 파종량 증가에 따라 육묘일수에 따른 초장신장, 엽령증가정도 및 줄기두께 증가정도가 감소하는 경향이었다. 3. 상자 당 파종량 증가에 따라 줄기 건물중 및 뿌리 건물증이 감소하였으며 그 감소폭은 육묘일수 10일에 비해 20일에 크게 증가하였다. 4. 어린모의 줄기 건물중은 뿌리건물중, 초장 및 줄기두께와 높은 정의 상관관계를 보였으며, 상자 당 파종량 증가 시 모충실도는 낮아지며 육묘일수당 모충실도 감소량도 증가하는 경향이었다. 5. 드문모심기 시 육묘상자 절감의 효율증대를 위해 최소 묘취량을 설정하여 이앙 시 주당 3~5본을 이앙하기 위한 적정 파종개수는 11,000로 현미천리중이 22 g인 종자의 경우 약 280~300 g으로 판단되며 이 때 적정 육묘일수는 모충실도감소가 적은 13~16일로 판단된다.

In order to develop a safe seeding technology for low-density transplantation, we analyzed the changes in seeding growth according to different seeding rates and seeding days. We detected changes in leaf number and shoot diameter on the 10th seeding day, and in plant height on the 20th seeding day according to seeding rate. The increase in shoot and leaf number, and shoot diameter per seeding day decreased with anincrease in seeding rate. On seeding day 20, the reductions in shoot and root dry weights according to seeding rate was lower compared with those recorded at seeding day 10. Shoot dry weight was significantly related to root dry weight, plant height, and shoot diameter. With an increase in seeding rate, seeding health decreased and there was an increase in the rate of seeding health per seeding day decreased. For low-density transplantation, the optimal number of seeds required for transplanting 3-5 plants per hill is 11,000, which is estimated to be approximately 280-300 g of seeds for 22 g brown rice. Furthermore, the appropriate number of seeding days is estimated to be 13 to 16 days, which corresponds to a small reduction in seeding health.

(게재일: 2021.06.01)
연구목적: 전통시장은 시간적인 차이를 두고 필요에 의하여 공간이 생성 및 구획되어 불규칙적인 공간 활용 패턴을 갖는 경우가 많다. 그 영향으로 내적으로는 시설노후화, 점포의 과밀화 등과 같은 문제로 화재발생 위험성이 높고, 외적으로는 노후 주거 및 상업 시설과 인접한 경우가 많아 화재확산의 위험성이 높다. 연구방법: 본 논문에서는 기존 전통시장 대형화재 자료를 활용하여 황학동과 동대문 일대의 전통시장을 대상으로 화재 위험요인 및 화재 확산 위험성에 대하여 현장조사를 실시하고 화재 발생과 확대 위험요인에 대해 검토하였다. 연구결과: 분석결과, 노후화시설과 점포과밀화로 인한 높은 화재하중 및 안전의식 부재 등과 같은 다양한 문제점이 존재하는 것으로 파악되었다. 특히, 전통시장주변의 좁은 골목과 함께 발달한 노후주거시설은 화재확산 위험성이 매우커서 대책마련이 필요하다. 전통시장은 상인회를 중심으로 화재 및 재난관리를 하는 반면 주변 주거지역은 제대로 관리되고 있지 못하였다. 결론: 전통시장과 함께 주변의 노후주거시설을 함께 관리할 필요가 있으며, 전통시장과 노후주거시설에서 발생한 화재에 대하여 신속한 대피가 가능하도록 조기경보체계와 정보연계가 필요하다.

Purpose: Traditional markets often have irregular space utilization patterns because the spaces are created and divided as time passed. Internally, there is high risk of fire due to problems such as aging facilities and high-density of stores and externally, there is high risk of fire spread since it is often adjacent to deteriorated residential and commercial facilities. Method: In this paper, on-site investigations were carried out to check fire risk factors and fire spread risk, and fire occurrence and expansion risk factors were investigated for traditional markets in Hwanghak-dong and Dong-daemun by using large-scale fire data from existing traditional markets. Result: As a result of the analysis, there are likely to be various problems such as high fire load and lack of safety awareness due to aging facilities and high-density of stores. In particular, it is necessary to prepare countermeasures because deteriorated residential facilities with narrow alleys around traditional markets have high fire spread. It is situation that while traditional markets mainly are managing for fire and disaster centering on the merchant association, the surrounding residential areas are not properly managed. Conclusion: It is necessary to manage deteriorated residential facilities with traditional markets, also to be linked early warning system and information to evacuate rapidly in case of fire there.

(게재일: 2021.03.31)
열교환기 관군에서 덕트 입구의 속도가 일정한 경우와 정현파로 변하는 경우에 대하여 시간에 따라 배관 주위에서 유동 특성과 열전달 특성 규명을 위해 와류 분포와 온도 분포 변화를 비교 분석하였다. 입구 속도가 정현파 변동이 있는 경우에 열교환기 관군에서 대표적인 원관에서 양력과 항력의 power spectral density를 도출하여 유동 변화에 따른 주파수 특성을 살펴보았다. 입구 유속이 일정한 경우는 열교환기 관군의 입구쪽 관군 부근에서 원관 주위 유동에서 관찰 할 수 있는 칼만 와류를 관찰할 수 있었다. 정현파 입구 속도 변동의 경우에서도 입구쪽 관군에서 칼만 와류가 형성되는 것을 관찰할 수 있었고 정현파 입구 속도 변동에 따른 유동 와류 변화를 관찰할 수 있었다. 온도 분포 변화는 일정한 입구 속도 변화의 경우와 정현파 입구 속도변화의 경우 모두 유동 와류 분포에서 관찰한 것과 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 유동 주파수는 일정한 입구 속도의 경우는 37.25 Hz이며 정현파 입구 속도의 경우는 정현파 주파수와 동일하게 18.63 Hz으로 나타났다. 열교환기 배관 전체의 평균 Nu수는 일정한 입구 속도의 경우에는 1051이며 정현파 입구 속도 변동의 경우는 1117로 나타나서 정현파로 입구 속도가 변하는 경우의 열전달이 6.3% 증가하는 것을 알 수 있었다.

The change of the vorticity and the temperature distribution in heat exchanger tube bank were analyzed for the flows with the constant inlet velocity and the sinusoidal inlet velocity. The flow frequency characteristics were examined by analyzing power spectral density of lift and drag at a typical circular tube in the tube bank. Karman vortex street could be seen at the upstream region of tube bank for the case of constant inlet velocity. It could be seen that the Karman vortex street was affected by the change of inlet velocity near the circular tubes for the case with the sinusoidal inlet velocity. It was observed that the unsteady temperature distributions for both inlet velocity conditions had almost the same motion as the flow vorticity behavior. The flow frequency for the case with the constant inlet velocity is 37.25Hz, and that with the sinusoidal inlet velocity, the flow frequency is 18.63Hz, which is equal to the sinusoidal inlet velocity. The mean surface Nusselt number(Nu) for overall heat exchanger tube bank was 1051 for the case with the constant inlet velocity and 1117 for the case with the sinusoidal inlet velocity. From the result of heat transfer analysis, it could be seen that Nu with the sinusoidal inlet velocity showed 6.3% increase than that with the constant inlet velocity.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구는 갈색날개매미충의 기계유유제 처리 방법별 부화율과 산란에 의한 사과 열매의 품질 변화에 대해 조사하였다. 기계유유제 처리 효과를 보면 기계유유제 20배를 도포한 것이 평균 0.57%로 가장 적은 부화율을 보였고, 분무한 가지에서는 평균 1%의 부화율을 보였다. 기계유유제를 50배 도포 처리시 부화율이 약 35%를 보인반면 분무처리는 약 77%를 보여 편차를 고려하면 무처리와 차이가 없는 것으로 보인다. 홍로와 후지 품종에서 갈색날개매미충이 산란한 결과지와 산란되지 않은 결과지에 이듬해 사과 열매가 결실되어도 과실의 품질 차이는 통계적 유의성은 없었다. 또한 갈색날개매미충의 산란에 의한 가지의 부러짐도 없었고, 결과지 생육도 통계적 유의성은 없었다.

This study was conducted to investigate the hatching rate of Pochazia shantungensis according to the treatment method of machine oil and the effect on apple quality by spawning. In the effect of machine oil treatment, when 20 times of the machine oil was spread by brush, the average hatching rate was 0.57%, and the sprayed branches showed an average hatching rate of 1%. When the machine oil agent was applied 50 times, the hatching rate was about 35% to spread by brush, whereas the spray treatment showed about 77%, so there were no difference from the non-treatment considering the deviation. There was no statistically significant difference in the quality of fruit even when apple fruits were fruited in the following year in the results of spawning and non-spawning of P. shantungensis in Hongro and Fuji varieties. In addition, there was no statistical significance in the difference between branch breakage and growth caused by spawning of P. shantungensis.

(게재일: 2021.03.01)
항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.

Aerospace and geospatial technologies have become more accessible by researchers and agricultural practitioners, and these technologies can play a pivotal role in transforming current pest management practices in agriculture and forestry. During the past 20 years, technologies including satellites, manned and unmanned aircraft, spectral sensors, information systems, and autonomous field equipment, have been used to detect pests and apply control measures site-specifically. Despite the availability of aerospace and geospatial technologies, along with big-data-driven artificial intelligence, applications of such technologies to apple IPM have not been realized yet. Using a case study conducted at the Korea Apple Research Institute, this article discusses the advances and limitations of current aerospace and geospatial technologies that can be used for improving apple IPM.

(게재일: 2021.03.01)
본 연구에서는 방사성폐기물 처분 시 천연방벽의 수리 특성 진화와 관련하여, 시추공 설치 및 확공이 결정질 암반 내 단열 및 수리 특성에 영향을 미칠 가능성을 평가하기 위해 수리-역학 연동 수치해석을 수행했다. 시추공 부근에서의 간극 열림과 투수성 변화 여부를 평가하기 위해 단열망을 기반으로 한 불연속체 해석 도메인을 이용했다. 단열암반에서의 현장수리시험 모사를 통해 주응력방향과 시추공 직경 변화의 영향을 평가하였다. 먼저 단열의 간극변화가 주응력방향에 의존함을 확인했다. 그리고 수직변위에 의한 간극크기 증가가 지배적이었다. 시추공 부근에 전단팽창이 집중되는 것도 단열의 수리지질학적 진화에 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다. 수치해석 결과는 시추공 설치 및 확공에 따른 응력교란에 의해 단열 특성이 변화하여 단열 암반의 투수성이 증가할 수 있다는 것을 보여준다. 추후 본 연구모델을 기반으로 실제 크기의 처분공 주변에서의 정확한 수리적 변화를 분석하기 위해서는 3차원 해석모델로 보완되어야 할 것으로 판단되었다.

Hydraulic-mechanical (H-M) coupled numerical modeling was used to evaluate the evolution of hydrogeological properties in response to the installation and expansion of a borehole. A domain with a discrete fracture network was adopted for discontinuum modeling to simulate changes in fracture apertures. Comparison with real hydraulic test data shows that the effects of principal stress direction and expansion of borehole diameter were reasonably simulated by H-M coupled numerical modeling. The modeling confirmed that aperture changes depended on the principal stress direction, with an increase in aperture size due to vertical displacement being the dominant effect. A concentration of shear dilation around the borehole had an additional, subsidiary, effect on the hydrogeological evolution. These results show that the permeability of fractured rock can be increased by changing the hydraulic properties of a fracture through stress redistribution caused by the installation and expansion of a borehole.

(게재일: 2021.03.31)
본 연구는 코로나19 확산에 대응한 최적 방역정책이 국내 거시경제에 미치는 동태적 효과를 분석하였다. 백신, 치료제, 사회적 거리두기의 다양한 조치가 취해지는 상황에서 감염병 예방노력의 도덕적 부주의를 결합한 거시-역학 모형을 제시하였다. Eichenbaum, Rebelo and Trabandt(2020)의 거시-역학 모형에 도덕적 부주의 상황을 추가하였으며, 확산모형을 이용하여 국내의 코로나19 감염율을 추정하였다. 사회적 후생을 극대화하는 램지 문제의 동태적 분석결과는 사람들의 일상 중 생활속 거리두기 준수가 정부의 방역정책과 치료제, 백신 도입이 효과를 발휘하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 점을 시사한다. 도덕적 부주의가 있는 경우의 최적 방역정책은 2배 더 강화되어야 하며, 총소비는 7% 하락하고, 회복하는 데 저점부터 12주가 소요된다. 백신과 치료제 개발에 성공하는 데 평균 13주 소요되는 경우에 총소비는 2% 하락하는 것으로 도출되었다.

We extend and modify the canonical epidemiology model of Eichenbaum, Rebelo and Trabandt (2020) to investigate the general equilibrium effects of COVID-19 spread in the Korean economy when vaccine, treatment and social distancing are available. Particularly, we develop a SIR-macro model which considers possibility of moral inattention of the overconfident agents through which people is more likely to be infected. Our model implies that people's decision to cut back on consumption and work reduces the severity of the epidemic and thus exacerbate the size of the economic recession caused by the epidemic. Another finding is that the average 13 weeks to develop the vaccine and treatment will lead to 2% drop of consumption.

(게재일: 2021.03.31)
우리나라 전력시장에서 한계비용 기반의 가격결정메커니즘에 관한 논의가 이루어질 때 마다 한계발전기의 수익 감소는 가장 큰 장애물로 인식되었다. 하지만 수익감소는 한계비용 기반의 가격결정메커니즘의 한계점이 아니라 시장개설 초기 CBP체제의 단기 운영 계획, 발전계획프로그램의 기능 부재, 성능시험의 구조적 결함이 결합된 문제이다. 다조합 복합발전기에 운전조합별 비용함수를 적용할 경우 고출력구간에서 한계비용이 평균비용을 초과할 수 있으며, 이것은 비용함수를 산정하는 방식에 따라 가격결정메커니즘 제도개선을 가로막았던 구조적인 장애물을 극복할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 실시간 시장, 계통운영보조서비스 시장 등 재생에너지 확대를 수용하기 위한 전력시장 개선 및 DR, ESS 등 새로운 자원들의 시장참여 확대 등 향후 전력시장의 복잡성은 더욱 증가할 것으로 전망된다. 전력시장이 복잡해질수록 합리적인 가격신호를 제공하는 것이 바로 전력시장의 가장 중요한 역할이며 한계비용 기반의 가격결정메커니즘이 바로 전력시장 선진화의 출발점이 될 것이다.

It has been recognized that implementing the marginal price mechanism to CBP is not acceptable due to the lack of revenue of the marginal generators. This study shows that it is not the problem of marginal price mechanism but the structural problems originated by the suspension of restructuring, the technical limits of RSC program and inaccuracy of the generation cost estimation method. This study explains the method to calculate the cost function in operating modes of the CC generators and proposes the modeling for the CC generators in RSC program. To implementing the cost function in operating modes could give an opportunity to change the price setting mechanism from average to marginal cost. The price setting mechanism based on the marginal cost will be one of the main points to provide the right price signals and to introduce a real-time and A/S markets to prepare the energy transition era.

(게재일: 2021.03.31)
본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

This study was conducted to identify the applicability of a LiDAR sensor to forest resources inventories by comparing data on a tree's position, height, and DBH obtained by the sensor with those by existing forest inventory methods, for the tree species of Criptomeria japonica in Jeolmul forest in Jeju, South Korea. To this end, a backpack personal LiDAR (Greenvalley International, Model D50) was employed. To facilitate the process of the data collection, patterns of collecting the data by the sensor were divided into seven ones, considering the density of sample plots and the work efficiency. Then, the accuracy of estimating the variables of each tree was assessed. The amount of time spent on acquiring and processing the data by each method was compared to evaluate the efficiency. The findings showed that the rate of detecting standing trees by the LiDAR was 100%. Also, the high statistical accuracy was observed in both Pattern 5 (DBH: RMSE 1.07 cm, Bias -0.79 cm, Height: RMSE 0.95 m, Bias -3.2 m), and Pattern 7 (DBH: RMSE 1.18 cm, Bias -0.82 cm, Height: RMSE 1.13 m, Bias -2.62 m), compared to the results drawn in the typical inventory manner. Concerning the time issue, 115 to 135 minutes per 1ha were taken to process the data by utilizing the LiDAR, while 375 to 1,115 spent in the existing way, proving the higher efficiency of the device. It can thus be concluded that using a backpack personal LiDAR helps increase efficiency in conducting a forest resources inventory in an planted coniferous forest with understory vegetation, implying a need for further research in a variety of forests.

(게재일: 2021.04.29)
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.

GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) Best Detector Select (BDS) map is pre-determined and uploaded before the satellite launch. After the launch, there is some possibility of a detector performance change driven by an abrupt temperature variation and thus the status of BDS map needs to be evaluated and updated if necessary. To investigate performance of entire elements of the detectors, AMI BDS analyses were conducted based on a technical note provided from the AMI vendor (L3HARRIS). The concept of the BDS analysis is to investigate the stability of signals from detectors while they are staring at targets (deep space and internal calibration target). For this purpose, Long Time Series (LTS) and Output Voltage vs. Bias Voltage (V-V) methods are used. The LTS for 30 secs and the V-V for two secs are spanned respectively for looking at the targets to compute noise components of detectors. To get the necessary data sets, these activities were conducted during the In-Orbit Test (IOT) period since a normal operation of AMI is stopped and special mission plans are commanded. With collected data sets during the GK2A IOT, AMI BDS map was intensively examined. It was found that about 1% of entire detector elements, which were evaluated at the ground test, showed characteristic changes and those degraded elements are replaced by alternative best ones. The stripping effects on AMI raw images due to the BDS problem were clearly removed when the new BDS map was applied.

(게재일: 2021.04.29)
기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.

Updating a forest type map is essential for sustainable forest resource management and monitoring to cope with climate change and various environmental problems. According to the necessity of efficient and wide-area forestry remote sensing, CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4; The agriculture and forestry satellite) project has been confirmed and scheduled for launch in 2023. Before launching and utilizing CAS500-4, this study aimed to pre-evaluation the possibility of satellite-based tree species classification using RapidEye, which has similar specifications to the CAS500-4. In this study, the study area was the Chuncheon forest management complex, Gangwon-do. The spectral information was extracted from the growing season image. And the GLCM texture information was derived from the growing and non-growing seasons NIR bands. Both information were used to classification with random forest machine learning method. In this study, tree species were classified into nine classes to the coniferous tree (Korean red pine, Korean pine, Japanese larch), broad-leaved trees (Mongolian oak, Oriental cork oak, East Asian white birch, Korean Castanea, and other broad-leaved trees), and mixed forest. Finally, the classification accuracy was calculated by comparing the forest type map and classification results. As a result, the accuracy was 39.41% when only spectral information was used and 69.29% when both spectral information and texture information was used. For future study, the applicability of the CAS500-4 will be improved by substituting additional variables that more effectively reflect vegetation's ecological characteristics.

(게재일: 2021.04.29)
본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

This study analyzed co-registration results according to the geometric processing level of reference image, which are Level 1R and Level 1G provided from KOMPSAT-3 and KOMPSAT-3A images. We performed co-registration using each Level 1R and Level 1G image as a reference image, and Level 1R image as a sensed image. For constructing the experimental dataset, seven Level 1R and 1G images of KOMPSAT-3 and KOMPSAT-3A acquired from Daejeon, South Korea, were used. To coarsely align the geometric position of the two images, SURF (Speeded-Up Robust Feature) and PC (Phase Correlation) methods were combined and then repeatedly applied to the overlapping region of the images. Then, we extracted tie-points using the SURF method from coarsely aligned images and performed fine co-registration through affine transformation and piecewise Linear transformation, respectively, constructed with the tie-points. As a result of the experiment, when Level 1G image was used as a reference image, a relatively large number of tie-points were extracted than Level 1R image. Also, in the case where the reference image is Level 1G image, the root mean square error of co-registration was 5 pixels less than the case of Level 1R image on average. We have shown from the experimental results that the co-registration performance can be affected by the geometric processing level related to the initial geometric relationship between the two images. Moreover, we confirmed that the better geometric quality of the reference image achieved the more stable co-registration performance.

(게재일: 2021.04.29)
본 논문에서는 비전 기술과 딥러닝 기반의 얼굴인식을 통해 실종자를 식별하는 방법을 제안하였다. 모바일 디바이스에서 전송된 원본 이미지에 대해 얼굴인식에 적합하도록 이미지를 전처리한 후, 얼굴인식의 정확도 향상을 위한 이미지 데이터 증식과 CNN 기반 얼굴학습 및 검증을 통해 실종자를 인식하였다. 본 논문의 구현 결과를 이용하여 가상의 실종자 이미지를 식별한 결과, 원본 데이터와 블러 처리한 데이터를 함께 학습한 모델의 성능이 가장 우수하게 나왔다. 또한 사전학습된 가중치를 사용한 학습 모델은 사용하지 않은 모델보다 높은 성능을 보였지만, 편향과 분산이 높게 나오는 한계를 확인할 수 있었다.

In this paper proposes a method of finding missing persons based on face-recognition technology and deep learning. In this paper, a real-time face-recognition technology was developed, which performs face verification and improves the accuracy of face identification through data fortification for face recognition and convolutional neural network(CNN)-based image learning after the pre-processing of images transmitted from a mobile device. In identifying a missing person's image using the system implemented in this paper, the model that learned both original and blur-processed data performed the best. Further, a model using the pre-learned Noisy Student outperformed the one not using the same, but it has had a limitation of producing high levels of deflection and dispersion.

(게재일: 2021.02.26)