최근 동해 연안(≤300m)의 도루묵(Arctoscopus japonicus) 자원량의 급격한 변동 원인을 구명하기 위해, 현장 및 해색 위성 자료를 활용하여 겨울철 표층 수온, 산란 적합 서식지(Suitable Spawning Habitat, SSH) 및 지속 면적(Consistently formed Suitable Spawning Habitat, CSSH), 봄철 chlorophyll-a (chl-a) 농도의 장기 변동성(2000-2024년)을 분석하였다. 연구 결과, Period B (2005-2009년), C (2010-2016년)에는 모두 CSSH 중심과 높은 chl-a 농도가 공간적으로 일치하여 초기 좋은 먹이 환경이 형성되었으며, 특히 Period C에는 SSH 면적의 급격한 증가가 어획량 상승에 주요하게 작용하였다. Period D (2017-2024년)에는 겨울철 수온이 평년 대비 0.6 ºC 높게 나타났으며, CSSH의 중심부가 북상 하고 SSH는 Period C 대비 면적이 약 34% 감소하였다. 동시에, 봄철 chl-a의 고농도 지역과 CSSH의 중심부와 공간적인 불일치(mismatch)가 발생하였다. 종합적으로, 도루묵 자원량의 급격한 변동은 산란장 면적과 위치, 지속성, 먹이원의 공간적 일치 여부 등 복합적 환경요인에 의해 결정되는 것으로 확인되었다. 특히 최근의 급격한 자원량 감소는 수온 상승으로 인한 산란장 축소와 산란장 중심부에서의 먹이원 부족으로 인한 초기 생존율 저하가 주요 원인으로 판단된다. 본 연구 결과는 도루묵 자원의 지속가능한 이용과 효율적인 관리를 위한 과 학적 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

목적 : 본 연구는 지역사회 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 원격동작관찰훈련이 상지 기능과 근 활성도에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 연구방법 : 2023년 8월부터 2024년 2월까지 대전광역시 소재의 재활병원에서 외래재활을 받지 않고 다른 기관에서도 치료를 계획하지 않은 대상자 6명을 실험군으로, 병원 내에서 외래재활치료를 받는 대상자 5명을 대조군으로 선정하였다. 실험군은 원격재활을 기반으로 한 원격동작관찰훈련을 하였고, 대조군은 실험군과 동일한 과제를 수행하는 외래재활치료를 진행하였다. 치료에 대한 중재는 1일 1회 30분, 주 3회, 총 4주간 실시하였고, 치료 중재 전과 후의 상지 기능을 측정하기 위해 ARAT 평가척도(Action Research Arm Test)와 MFT 평가척도(Manual Function Test)를 사용하였고, 근 활성도를 평가하기 위해 표면 근활성도 평가척도인 sEMG (Surface Electromyography)를 사용하였다. 결과 : 두 집단 각각의 중재 전과 후 결과 상지기능과 근 활성도 일부 항목에서 유의한 차이를 보였으며(p < 0.05), 중재 후 두 집단 간에서는 상지기능과 근 활성도에서 유의한 차이를 보이지 않았다(p < 0.05). 결론 : 본 연구에서의 결과로 원격동작관찰훈련이 지역사회 만성 뇌졸중 환자에게 외래재활치료와 유사하게 기능 향상을 시킬 수 있는 중재방법이자, 접근성과 경제적인 이점이 있어 지역사회 만성 뇌졸중 환자에게는 효율적인 방법으로 제시될 수 있다.

River discharge is a crucial indicator of climate change and requires accurate and continuous estimation for effective water resource management and environmental monitoring. This study used satellite gravimetry data to estimate river discharge in major basins with high discharge volumes, specifically the Congo and Orinoco basins. By enhancing the spatial resolution of gravity data through advanced post-processing techniques, including forward modeling and river routing schemes, we effectively detected changes in the water mass stored within river channels. Additionally, signals from surrounding regions were statistically removed using the Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis to isolate river-specific discharge signals. These refined signals were then converted into river discharge data through seasonal calibration using the modeled discharge data. Our results demonstrate that this method yields accurate and reliable discharge estimates comparable to in-situ measurements from gauge stations, even without ground-based surveys such as an Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) field campaigns. This research highlights the significant potential of satellite-based gravity data as an alternative to traditional ground surveys, providing practical information on the hydrological status of regions associated with large-scale river systems.

최근 늘어나고 있는 이상 기상 현상으로 산사태 위험이 점차 증가하고 있다. 산사태는 막대한 인명 피해와 재산 피해를 초래할 수 있기에 이러한 위험을 사전에 평가함은 매우 중요하다. 최근 기술 발전으로 인해 능동형 원격탐사 방법을 사용하여 더 정확하고 상세한 지표 변위 및 강수 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 활용하여 산사태 예측 모델을 개발하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 합성개구레이더 간섭법(InSAR)을 사용한 지표 변위 자료와 하이브리드 고도면 강우(HSR) 추정 기법을 통한 강수 정보를 활용하여 산사태 민감도를 예측하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 나아가 기계학습의 블랙박스 문제를 극복할 수 있는 해석가능한 기계학습 방법인 SHAP을 이용하여 산사태 민감도의 영향 변수에 대한 중요도를 체계적으로 평가하였다. 경상북도 울진군을 대상으로 사례 연구를 수행한 결과, XGBoost가 가장 좋은 예측 성능을 보이며, 도로로부터의 거리, 지표 고도, 일 최대 강우 강도, 48시간 선행 누적 강우량, 사면 경사, 지형습윤지수, 단층으로 부터의 거리, 경사도, 지표 변위, 하천으로부터의 거리가 산사태 예측에 영향을 미치는 주요 변수로 밝혀졌다. 특히, 능동형 원격탐사를 통해 얻은 자료인 강우 강도와 지표 변위의 절댓값이 높을수록 산사태 발생 확률이 높음을 확인하였다. 본 연구는 능동형 원격탐사 자료의 산사태 민감도 연구에서의 활용 가능성을 실증적으로 보여주고 있으며, 해당 자료를 바탕으로 시공간적 으로 변하는 산사태 민감도를 도출함으로써 향후 산사태 민감도 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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.