• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1509-1521
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• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.285-290
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• 2016

우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5207-5215
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• 2010

단지계획 또는 특정 목적의 시설물 설립을 위한 적지선정은 제반여건과 주변환경을 면밀하게 고려해야 한다. 특히, 인간의 생활공간이라면 채광 및 통풍, 부지활용의 효용성 등이 중요한 요소이다. 이를 위해서 3차원 지형 모델링과 가상 시뮬레이션을 통한 다각적인 입체분석이 필요하다. 이러한 지형모델링에 필수적인 고해상 위성영상이 아리랑2호 위성(KOMPSAT2)을 통해 국내기술로 제공되고 있으므로 저렴한 비용으로 처리가 가능해 졌다. 본 연구에서는 특정목적의 단지계획을 위해 몇 개의 후보지를 선정하고 3차원 지형모델링과 토지정보를 이용하여 적지분석을 하고자 하였다. 이를 위해 필지분석, 지가산정, 경사도 분석, 향분석을 실시하였으며 각 후보지 별 평가지표를 마련하여 정량적인 평가를 시도한 결과 효율적이며 합리적으로 적지선정을 할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.57-67
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• 2015

토지특성은 토지가격형성에 중요한 자료로서 정확하고 객관적으로 조사되어야 하지만 애매모호한 조사 및 산정지침으로 인하여 조사자의 주관적 판단이 개입될 수 있어 개선이 요구되고 있다. 또한, 공시지가의 신속, 정확한 산정을 위하여 개별 토지에 대한 토지특성을 정확하고 객관적으로 조사하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 객관적인 토지감정평가를 수행하기 위하여, 무인항공기를 이용한 고해상도 지형공간정보와 파노라마 VR 영상 및 GIS 분석 기법을 이용하여 여러 지형조건에 따른 필지의 특성을 객관적으로 추출함으로써 합리적이고 일관성 있는 공시지가산정체계 수립에 기여하고자 한다. 본 연구에서 제시한 기법을 평가하기 위하여 첫째, 대상지역의 기존 공시지가 공시자료와 둘째, 감정평가사의 평가자료를 이용하여 분석하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권5호
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• pp.447-463
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• 2019

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ${\pm}20^{\circ}$, 풍속이 ${\pm}2m\;s^{-1}$ 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제29권5호
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• pp.204-214
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• 2018

LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제14권2호
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• pp.330-346
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• 1997

다목적 실용위성 1호 (KOMPSAT I)는 지도 제작, 해양관측, 우주 과학실험 등에 활용할 태양도기 저궤도용 위성으로 1999년 8~9월에 발사될 예정이다. 본 위성에 탑재될 고해상도 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera: EOC)의 주임무는 한반도 표준지도 제작을 위한 위성영상정보의 획득이다. EOC 센서는 가시광선 영역의 흑백 단일 채널(510~730mm)을 통해 수직 촬영 시 최소 15km 이상의 폭과 궤도 800km의 길이를 지상 해상도 6.6m로 촬영한다. 본 연구에서는 아리랑 1호의 한반도 통과 시각을 결정하기 위하여 한반도 지역에 있어 EOC 영상에 커다란 영향을 미치는 태양 변수와 구름과 시정의 일변를 조사하였다. 조사 결과는 다음과 같다. 1) 동지의 경우 대략 오전 10시 30분 이후 태양 천장 각 의 $70^{\circ}$보다 작고, 예상되는 EOC 스펙트럼 밴드의 flux 값은 맑은 날씨 육지에서 약 $2.4mW/cm^2$보다 크다. 2) 낮 동안의 구름의 분포 (맑은 하늘의 분포)는 오전 11시경에 최소값(최대값)을 보이며, 비록 안개에 의한 악 시정의 발생 빈도는 정오로 갈수록 감소하나 맑은 하늘의 분포에 미치는 영향은 미약하다. 이러한 결과로부터 EOC 관측을 위해서는 다목적 실용위성 1호의 한반도 통과 시각을 오전 10시 30분에서 11시 30분 사이에서 결정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1037-1052
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• 2019

저자는 접근불능지역인 북한의 임상도 제작을 위한 첫 단계로 Hyperion과 Sentinel-2 위성영상과 질감정보와 지형정보를 활용하여 정확도 98% 이상의 잣나무 및 낙엽송 분류모델을 개발한 바 있다. 북한의 주요 수종 점유율을 고려해 볼 때, 낙엽송(점유율 17.5%), 잣나무(5.8%) 뿐만 아니라 소나무(12.7%), 전나무(8.2%), 참나무류(29.5%)의 점유율이 크므로 수종분류 모델의 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 2개 수종에서 주요 5개 수종으로 분류모델을 확장하기 위해 분광정보와 침엽수 및 활엽수의 수관특성을 고려한 질감정보 및 수종별 생육특성을 고려한 지형정보를 투입하여 방법론을 개선하였다. 연구대상지인 광릉지역의 임상도에서 수종별 위치정보를 취득하여 11,039개의 훈련자료와 2,330개의 검증자료를 구축하였다. 분광정보는 Sentinel-2 영상을 통해 획득하였으며 질감정보는 고해상도인 PlanetScope 영상을, 지형정보는 북한지역으로의 확장 가능성을 고려하여 SRTM DEM을 활용하였다. 머신 러닝 모델은 기존 연구에서 정확도가 검증된 Random Forest 알고리즘을 활용하였다. 분류 결과 전체 80%(Kappa지수 0.80) 정확도로 수종이 분류되었다. 향후 백두산 지역과 남북 고성지역을 대상으로 본 연구에서 개발된 수종분류모델의 확장성을 검토하여 한반도 지역의 수종 분류 모델을 개발하고자 한다.