권호 표지

대한원격탐사학회지 (Korean Journal of Remote Sensing) (Korean Journal of Remote Sensing)

대한원격탐사학회 (Korean Society of Remote Sensing)

  • 격월간
  • /
  • 1225-6161(pISSN)
  • /
  • 2287-9307(eISSN)

과학기술표준분류

  • 에너지/자원 ＞ 자원탐사/개발/활용

Aim & Scope

Korean Journal of Remote Sensing serves the remote sensing community with the publication of results based on theory, technology and applications of remote sensing fields. Thoroughly interdisciplinary, this journal focuses on the research and development of remote sensing science and technologies and promotes the exchange of expert knowledge among remote sensing researchers as well. Areas of interest include, but are not necessarily restricted to: Remote Sensor Technology Novel Sensor Design and Platforms Development Multi-Sensor System Design and On-Board Processing Advances in Remote Sensing Techniques and Applications Multi-Sensor Integration Multi-Platform Remote Sensing Image Processing and Analysis Geospatial Information Sciences (GIS) Remote Sensing in Atmospheric Science and Meteorology Remote Sensing in Oceanography - Remote Sensing in Geology and Geoscience Remote Sensing in Agriculture, Forestry and Ecology Remote Sensing in Earth and Environmental Sciences Remote Sensing in Hydrology and Water Resources

http://www.kjrs.or.kr KSCI KCI SCOPUS

제38권5_3호

  1. 양민준;김재진;류종식;한경수;김진수 811
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.1 PDF KSCI HTML
    최근 전 지구적으로 기후변화에 따른 기상이변으로 인해 지구환경재해 발생 건수가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따른 경제적 손실 및 인명 피해의 규모가 대형화되고 있는 추세이다. 또한, 도시화 및 산업화에 따라 이상기후의 출현 특성 및 규모가 과거와 다른 양상으로 더욱 복합적이고 대형화되고 있어 지구환경재해 대응 및 관리에 원격탐사와 인공지능 기술의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 본 특별호는 원격탐사 및 인공지능 기술을 활용한 지구환경재해·재난 관측 및 관리 연구를 살펴보고, 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단에서 진행하고 있는 가뭄 및 홍수, 대기오염, 해양오염 등 국내에서 발생되는 재해·재난 관련 연구들의 내용 및 결과를 소개하고자 한다. 본 특별호에서 국내 자연재해 관측 및 관리 기술에 대한 정보 공유를 통해 사전에 재해를 예방하고 피해를 저감시킬 수 있는 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
  2. 김형우;김민호;이양원 819
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.2 PDF KSCI HTML
    인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
  3. 박수현;김창민;정성우;장성간;김수빈;하태정;한경수;양민준 835
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.3 PDF KSCI HTML
    전 세계적으로 모든 해양 환경에서 발견되는 미세플라스틱이 환경 문제로 대두되면서 해양 미세플라스틱을 모니터링 하기 위한 연구가 국내외적으로 활발히 수행되고 있다. 최근 국외에서는 대규모의 실시간 관측이 가능한 원격탐사 기술을 해양 플라스틱 모니터링에 적용하기 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서 해양 미세플라스틱 원격탐사 관련 연구는 매우 미비한 실정이며 중대형 해양 플라스틱 원격탐사 연구만 일부 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내와 국외에서 수행된 해양 플라스틱 원격탐사와 관련된 대표적인 연구사례를 통해 국내외 연구 동향을 파악하고, 해양 미세플라스틱 모니터링 시 원격탐사 기술의 적용 가능성에 대해 고찰하여 앞으로 국내에서의 연구 방향성에 대해 제안하고자 한다.
  4. 한상철;박수진;최원식;김재진 851
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.4 PDF KSCI HTML
    본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.
  5. 정석;이지영;박상희;양민준;장혜정;류종식 863
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.5 PDF KSCI HTML
    희토류 원소(rare earth elements, REEs)는 유사한 물리적·화학적 성질을 가지고 있어 지질학적 환경변화를 해석하는 유용한 도구로 사용되고 있다. 이번 연구에서는 2018년 1월 한 달간 북경 및 광주광역시에서 포집된 초미세먼지 내 희토류 원소의 특성을 비교하였다. 북경 및 광주 초미세먼지 내 총 희토류 원소 농도는 북경이 광주보다 약 16배 높았으며 두 지역 모두 경희토류가 중희토류에 비해 8-10배 이상 부화되었다. Post Archean Australian Shale (PAAS) 표준화 분포 패턴을 통해 북경과 광주 초미세먼지는 Eu, Tb, Er이 다른 원소보다 부화된 양상을 보였고, 두 지역 모두 양(+)의 Eu 이상치와 음(-)의 Ce 이상치가 나타났다. 희토류 원소 간 상관관계를 통해 북경과 광주의 초미세먼지는 중국 사막 및 황토 고원과 북경 주변 도시(Zhangbei, Fengning, Miyun)의 영향을 받는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통해 초미세먼지 내 희토류 원소는 국가 간 미세먼지의 차이를 밝힐 수 있는 중요한 지시자로 활용될 수 있으며, 국내 미세먼지 기원 및 이동에 대한 보다 명확한 정보를 제공하는 유용한 도구로 활용될 것으로 판단된다.
  6. 박혜민;김태용;권대웅;허준용;이주연;양민준 873
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.6 PDF KSCI HTML
    전 세계적으로 미세먼지(particulate matter, PM)와 사망률 및 유병률 증가의 관련성이 보고되면서 다양한 연구가 수행되었으며, 우리나라에서는 1990년대 후반을 기점으로 PM에 대한 중요성을 인식하고, PM에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 '미세먼지' 관련 연구들의 주제를 분류하고, 각 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 Research Information Sharing Service (RISS)에 게재된 미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 Latent Dirichlet Allocate (LDA) 분석을 수행하였다. 연구 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 미세먼지 관련 연구주제는 '미세먼지 저감(Topic 1)', '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 특성(Topic 3)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)', '바이오(Topic 6)', '교통수단(Topic 7)', '황사(Topic 8)', '실내 미세먼지 오염(Topic 9)', '인체 위해성(Topic 10)'의 주제로 분류할 수 있었다. 특히, '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)'. '바이오(Topic 6)' 관련 연구주제들이 시간에 따라 전체 논문에 대한 비율이 증가하는 추세를 보여 성행하는 것을 확인하였다(linear slope>0). 본 연구의 결과는 미세먼지 관련 다양한 분야의 연구자들에게 새로운 문헌 고찰의 방법론을 제시하고, 미세먼지 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.
  7. 원정은;정하은;강신욱;김상단 887
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.7 PDF KSCI HTML
    기상학적 요인에 의해 발생하는 가뭄은 육상 생태계의 식생에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄이 식생에 영향을 미치는 상태를 식생의 생태가뭄으로 정의하고, 영향 정도를 정량적으로 감시하기 위한 식생의 생태가뭄 상태지수(ecological drought condition index of vegetation, EDCI-veg)를 제안하였다. EDCI-veg는 식생과 기상학적 가뭄 정보 사이의 copula 기반의 이변량 결합확률모델로부터 도출되며, 가뭄이 발생했을 때 현재의 식생 상태가 가뭄으로 인해 얼마나 영향을 받았는지를 수치로 표현할 수 있다. 과거의 기상학적 가뭄 사상과 그에 대응하는 식생 상태를 비교하여 제안된 지수를 살펴본 결과, EDCI-veg는 식생의 생태가뭄을 적절하게 모니터링할 수 있음이 확인되었다. 또한, 원격탐사자료를 활용하여 고해상도의 가뭄 지도를 작성함으로써 생태가뭄 상태를 공간적으로 식별할 수 있었다.
  8. 이도이;박소련;서동주;김진수 901
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.8 PDF KSCI HTML
    전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.
  9. 김형우;장선웅;박수호;공신우;곽지우;김진수;이양원 913
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.9 PDF KSCI HTML
    이 연구에서는 국내 연안어장을 대상으로 조식동물 및 서식지에 대한 수중영상 기반의 인공지능 학습자료를 구축하고, state-of-the-art (SOTA) 모델인 High Resolution Network-Object Contextual Representation(HRNet-OCR)과 Shifted Windows-L (Swin-L)을 이용하여, 조식동물 서식지 수중영상의 의미론적 분할을 수행함으로써 화소 또는 화소군 간의 공간적 맥락(상관성)을 반영하는 보다 실제적인 탐지 결과를 제시하였다. 조식동물 서식지인 감태, 모자반의 수중영상 레이블 중 1,390장을 셔플링(shuffling)하여 시험평가를 수행한 결과, 한국수산자원공단의 DeepLabV3+ 사례에 비해 약 29% 향상된 정확도를 도출하였다. 모든 클래스에 대해 Swin-L이 HRNet-OCR보다 판별율이 더 좋게 나타났으며, 특히 데이터가 적은 감태의 경우, Swin-L이 해당 클래스에 대한 특징을 더 풍부하게 반영할 수 있는 것으로 나타났다. 영상분할 결과 대상물과 배경이 정교하게 분리되는 것을 확인되었는데, 이는 Transformer 계열 백본을 활용하면서 특징 추출능력이 더욱 향상된 것으로 보인다. 향후 10,000장의 레이블 데이터베이스가 완성되면 추가적인 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.
  10. 최소연;윤유정;강종구;박강현;김근아;이슬찬;최민하;정하규;이양원 925
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.10 PDF KSCI HTML
    농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
  11. 배재구;서동주;김진수 939
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.11 PDF KSCI HTML
    자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
  12. 윤유정;강종구;김근아;박강현;최소연;이양원 953
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.12 PDF KSCI HTML
    에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.
  13. 정예민;김서연;김승연;유정아;이동원;이양원 967
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.13 PDF KSCI HTML
    산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.
  14. 정수용;김대현;오석진 979
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.5.3.14 PDF KSCI HTML
    본 연구는 유독 와편모조류 Alexandrium pacificum의 조기 감지 여부를 조사하기 위해 홀 소자 센서(Hall element sensor)를 활용하여 진주담치(Mytilus edulis)와 참굴(Crassostrea gigas)의 패각운동(shell valve movements, SVMs) 변화를 살펴보았다. 무독성 조류 Isochrysis galbana에 대한 SVMs는 M. edulis와 C. gigas에서 모두 증감이 관찰되지 않았다. 하지만 마비성 패독(paralytic shellfish poisoning, PSP)을 유발하는 A. pacificum에 노출됨에 따라 M. edulis와 C. gigas는 폭로 전후로 약 12시간 동안 평균 SVMs가 각각 1.25 times/hr에서 2.13 times/hr 그리고 2.23 times/hr에서 8.91 times/hr로 증가하였다. M. edulis는 A. pacificum에 노출되고 1시간 이내에 SVMs가 증가한 뒤 점차 감소한 추세를 보였지만, C. gigas는 노출 후 4시간까지도 높은 SVMs를 보여, C. gigas가 M. edulis보다 유독 와편모조류에 대한 민감성이 높은 것으로 보였다. 따라서 이러한 결과들은 유독 와편모조류 A. pacificum의 출현 시 조기 감지를 할 수 있는 생물모니터링 시스템 체계 구축에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.