최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인 명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따 라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하 였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하 였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지 를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된 다.

이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

This study focuses on the application of a new measurement method that quantifies the residual color of filtered water using a spectrocolorimeter after filtering the discolored substances. It was confirmed through the color and turbidity cross-test that the discolored substances cannot be measured effectively with the current legal color and turbidity test method. Therefore, the National Institute of Environmental Research's filter testing method, which involves filtering the sample through 0.45 μm filter and visually inspecting the color, was improved. A membrane filter colorimetry (MFC) method was established by measuring the color difference (ΔE*ab(65)) of the filtered filter using a spectrophotometer and expressing it as filter color unit (FCU). Using the MFC method, the FCU for reference materials such as iron and manganese, as well as field samples, was measured. The results showed a high correlation with turbidity, and the color difference patterns varied depending on the type of reference materials and field samples. This indicates that the MFC method is an effective new measurement method of discolored tap water.

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신 속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보 다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보 였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2 차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서 는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분 석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m2로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.

흰꽃세덤(Sedum album)은 포복성으로 자라며 무리 지어 개화하는 특성을 가진 다육식물의 일종이다. 흰꽃세덤은 의약 품에 사용될 수 있는 플라보놀 배당체(flavonol glycoside)를 많이 생산하는 것으로 알려져 있다. 뿐만 비생물적 스트레 스 요인에 대해 강한 저항성을 가지고 있고 옥상녹화 시스템 (green roof systems)에 많이 사용되는 식물이다. 흰꽃세덤 은 강인한 생명력과 특이한 외형을 기반으로 실내에서 관상식 물로 사용될 수 있는 잠재력도 가지고 있다. 그러나 흰꽃세덤 이 실내식물로써 활용되기 위해서는 생장에 적합한 광질이 구명되어야 한다. 이에 따라 본 실험에서는 인공광원으로 시중 에 상용으로 판매되고 있는 3000, 4100, 6500K 백색 T5 LED를 사용하였으며 식물은 흰꽃세덤의 우량종인 ‘아툼’(S. album cv. Athoum)을 선발하여 본 실험에 적용하였다. 결과 적으로 초장, 초폭, 피복면적, 근장, 분지의 개수와 같은 식물 의 크기를 나타내는 지표는 4100K 백색 LED 처리구에서 크 게 증가하는 것으로 나타났다. 식물의 생체중과 수분함량은 4100K 백색 LED에서 증가하였으나 건물중은 3000K 백색 LED에서 증가하는 것으로 나타났다. CIELAB 중 명도를 나타 내는 L*은 4100K 백색 LED에서 가장 높게 나타났는데 이는 식물의 높은 수분함량으로 인한 세포의 팽창 혹은 에피큐티큘 러 왁스층(epicuticular waxes)의 발달로 추측되었다. CIE76 color difference(ΔE * ab)는 4100K 백색 LED 처리 구와 6500K 백색 LED 처리구 간에 ΔE* ab=5.51로 가장 크게 나타났다. RHS 분석에서는 모든 처리구가 동일하게 N137A, 147A로 평가되었다. 결론적으로 식물을 판매하거나 관상가치 를 향상시킬 목적으로 식물의 크기를 유의미하게 증대시키고 자 하는 경우 4100K 백색 LED를 사용할 것을 권고한다. 한 편, 살아있는 식물체를 약용으로 사용하거나 2차 대사산물을 추출하고자 하는 경우 4100K 백색 LED의 사용을 권고하며 말린 식물체를 활용하고자 한다면 3000K 백색 LED를 사용 할 것을 권고한다.

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 ‘홍로 /M.9’ 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬 영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난 직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정 기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회 귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기 와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시 기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역 보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이 용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모 두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱 회귀분석을 이용하 였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서 에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400－1,000nm의 넓 은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인 해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모 델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안 정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

운장산 천문대에 있는 원격 유성 분광 관측 시스템의 설치 및 운영에 대해 자세히 설명한다. 총 3대의 고감도 CCD 카메라가 설치되었으며 2대의 CCD 카메라에는 렌즈 전면에 회절 격자를 부착하였다. 시스템은 2019년 11월에 설치되었고, f/1.2 렌즈와 결합된 고감도의 “Watec-902H2” 카메라가 사용되었다. 스펙트럼 관찰을 위한 회절 격자는 500 l/mm이 사용되었다. 관측은 2019년 11월부터 2020년 6월까지 진행되었다. 유성 탐지 및 후속 분석을 위해 SonotaCo UFO 소프트웨어 제품군을 사용했으며, 유성 스펙트럼을 분석하기 위해서는 RSpec 소프트웨어를 사용하였다. 관측영상을 활용하기 위해 Astronomical Calibration과 Photometric Calibration을 수행하였고, 최종적으로 유성의 화학 성분을 분석하였다. 우리는 유성 분광 관측 시스템의 설치와 설정/운영 경험을 설명하고 첫 번째 관측 결과를 제시한다 . 또한 결과를 통해 유성의 기원에 대한 간략한 정보를 제공하고자 한다.

국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에 서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선 (Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼 (1.5 nm)을 수집하였 다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6% 로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최 적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

본 연구는 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필요한 검량식의 작성을 위한 식생조사 및 분광측정의 적정 시기와, 작성된 검량식의 적용이 적절한 시기를 판단하기 위하여 고정식 자동 분광 측정장치를 개발하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 NDVI 를 장기간 측정하였다. 그리고 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준 으로 증가기간과 감소시간으로 기간을 나누어 건물수량 예측을 위한 검량식을 작성하고 검량식의 예측정확도를 각각 비교하였다. 조사결과 호밀, 총체보리, IRG는 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일에 NDVI가 최대치가 되었으며 NDVI 증가기간의 검량식은 결정계수(R2)는 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였고 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI 변화를 정확히 측정할 필요가 있으며 고정식 자동 분광 측정 방법은 생육에 따른 NDVI의 정밀 측정에 효과적인 것으로 판단된다.

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is routinely used for the determination of nutrient components of forages. However, little is known about the impact of sample preparation and wavelength on the accuracy of the calibration to predict minerals. This study was conducted to assess the effect of sample preparation and wavelength of near infrared spectrum for the improvement of calibration and prediction accuracy of Calcium (Ca) and Phosphorus (P) in imported hay using NIRS. The samples were scanned in reflectance in a monochromator instrument (680–2,500 nm). Calibration models (n = 126) were developed using partial least squares regression (PLS) based on cross-validation. The optimum calibrations were selected based on the highest coefficients of determination in cross validation (R2) and the lowest standard error of cross-validation (SECV). The highest R2 and the lowest SECV were obtained using oven-dry grinded sample preparation and 1,100-2,500 nm wavelength. The calibration (R2) and SECV were 0.99 (SECV: 468.6) for Ca and 0.91 (SECV: 224.7) for P in mg/kg DM on a dry weight, respectively. Results of this experiment showed the possibility of NIRS method to predict mineral (Ca and P) concentration of imported hay in Korea for routine analysis method to evaluate the feed value.