Engineered Barrier Systems (EBS) are a key element of deep geological repositories (DGR) and play an important role in safely isolating radioactive materials from the ecosystem. In the environment of a DGR, gases can be generated due to several factors, including canister corrosion. If the gas production rate exceeds the diffusion rate, pore pressures may increase, potentially inducing structural deterioration that impairs the function of the buffer material. Therefore, understanding the hydraulic-mechanical behavior of EBS due to gas generation is essential for evaluating the longterm stability of DGR. This study employed X-ray computed tomography (CT) technology to observe cracks created inside the buffer material after laboratory-scale gas injection experiments. After CT scanning, we identified cracks more clearly using an image analysis method based on machine learning techniques, enabling us to examine internal crack patterns caused by gas injection. In the samples observed in this study, no cracks were observed penetrating the entire buffer block, and it was confirmed that most cracks were created through the radial surface of the block. This is similar to the results observed in the LASGIT field experiment in which the paths of the gas migration were observed through the interface between the container and the buffer material. This study confirmed the applicability of high-resolution X-ray CT imaging and image analysis techniques for qualitative analysis of internal crack patterns and cracks generated by gas breakthrough phenomena. This is expected to be used as basic data and crack analysis techniques in future research to understand gas migration in the buffer material.

When shooting an object with a microscope, the size of the object is large, so it may not be captured on one screen, or the results may not be good due to dust. It is intended to provide a high-resolution image photographing method and correction method using Photoshop 5.0 program. In particular, when the object is large, a method of synthesizing after split photographing when it is not visible on one screen during micrographing will be provided. In addition, when the background is dark, a background color correction method and a color correction method after imaging are also provided. The photographing method and correction method are presented based on Lepidoptera, Diptera, and Coleoptera. The high-resolution images were taken using Nikon D500 16-80mm VR Kit or Leica M205C, Dhyana400DC.

국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널 별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 144.80o로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.

4 개의 사각형으로 구성된 도형들의 집합인 테트로미노는 가장 유명한 게임 중의 하나인 테트리스에서 사 용되면서 널리 알려졌다. 최근에는 테트리스를 모방하는 다양한 보드 게임들이 제작되어 저학년 학생들의 교육에서 사용되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자가 입력한 고해상도의 영상으로부터 테트로미노에 기반한 퍼즐을 생성하는 2단계 알고리즘을 제시한다. 1단계에서는 슈퍼 픽셀 알고리즘을 이용해서 고해상도의 입력 영상을 공통된 색 팔레트를 공유하는 저해상도의 픽셀 아트 영상으로 변환한다. 2단계에서는 타일화 알고리즘 을 이용해서 픽셀 아트 영상을 채우는 4x4 또는 8x8 크기의 테트로미노 타일을 생성한다. 영상을 타일로 채우는 과정은 픽셀 아트 영상의 픽셀의 색과 테트로미노 타일의 색의 차이를 최소화하는 방법을 이용한다. 이 과 정에서 퍼즐의 복잡도를 제어하기 위해서 픽셀 아트 영상의 해상도를 조절한다. 이러한 테트로미노에 기반한 게임은 보드 게임뿐 아니라 컴퓨터 게임의 형태로도 구현할 수 있으며, 다양한 사용자 테스트를 통해서 게임의 재미를 검증한다.

전정색과 다중분광 위성영상으로부터 고해상도 컬러영상을 제작하는 융합기법에 대한 연구가 원격탐사 분야에서 활발하게 진행되어왔다. 기 개발된 많은 영상융합 기법들은 분광대체, 산술병합 그리고 공간영역 등 세 개의 범주로 구분될 수 있다. 본 연구는 기존 고해상도 위성에 비해 공간해상도와 분광해상도가 향상된 WorldView-2 위성에서 제공하는 전정색과 다중분광영상에 적용된 각 범주의 융합영상 결과물 특성을 색상과 공간정보 왜곡 측면에서 분석하였다. 색상정보의 왜곡을 평가하기 위해 평균차, 분산차 및 ERGAS 등의 정량지표를 산출하였고, 공간정보의 왜곡은 시각적 분석에 의해 평가하였다. 본 연구의 결과에 의하면 공간영역에 기초한 융합기법이 다른 범주의 융합에 비해 상대적으로 분광 및 공간정보의 왜곡이 적은 것으로 분석되었다. 따라서 공간영역에 기반한 융합영상은 대축척 주제도 뿐 아니라 온라인 영상지도 제작을 위해 적절한 입력자료로 활용될 것으로 기대된다.

The aim of this paper is to investigate the applicability of high spatial resolution remote sensing images for conducting the rural amenity resources survey. There are a large number of rural amenity resources and field reconnaissance without a sufficient preliminary survey involves a big amount of cost and time even if the data quality cannot always be satisfied with the advanced study. Therefore, a new approach should be considered like the state-of-the-art remote sensing technology to support field survey of rural amenity resources as well as to identify the spatial attributes including the geographical location, pathway, area, and shape. Generally high-resolution satellite or aerial photo images are too expensive to cover a large area and not free of meteorological conditions, but recently rapidly-advanced internet-based image services, such as Google Earth, Microsoft Bing maps, Bluebirds, Daum maps, and so on, are expected to overcome the handicaps. The review of the different services shows that Google Earth would be the most feasible alternative for the survey of rural amenity resources in that it provides powerful tools to build spatial features and the attributes and the data format is completely compatible with other GIS(Geographic information system) software. Hence, this study tried to apply the Google Earth service to interpret the amenity resources and proposed the reformed work process conjugating the internet-based high-resolution images like satellite and aerial photo data.