• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.26-30
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• 2009

본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 열대해역에서의 생태환경 분포도를 작성함으로써 생태 환경의 변화를 효과적으로 모니터링 할 수 있도록 하는 데에 목적이 있다. 지구온난화 현상에 따라 산호 면적이 감소하고 있다. 이처럼 산호는 환경 변화가 민감하게 반응을 하기 때문에 열대해역에서 산호를 모니터링 하는 것은 주변 생태환경 변화 전체에 대한 관리 역할을 하기 때문에 중요하다. 본 연구에서는 이러한 열대해역의 환경을 효과적으로 모니터링 하기위하여 고해상도 위성영상인 IKONOS와 Kompsat-2 영상을 이용하여 생태환경 분포도를 작성하여보았다. 연구지역은 한남태평양연구센터가 위치한 마이크로네시아 연방국의 Weno 섬 북동쪽 연안이고, 이 지역에서 2007년과 2008년 2번의 현장관측을 실시하여 총 121개 정점에서 광관측 및 환경 자료를 얻었다. 기존의 감독분류와 무감독분류 방법, 그리고 객체지향 영상분류 방법 등을 이용하여 분포도를 작성하였고, 현장관측 자료를 이용하여 검증하였다. 고해상도 영상이기 때문에 기존 방법에서 나타나는 오분류 현상이 객차지향 영상분류 방법을 사용할 경우 적어지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.55-61
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• 2005

정사영상 생성, 도시 공간의 모형차 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.109-121
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• 2003

본 연구는 현재 각 기초 지자체 단위로 시행하고 있는 도로명 및 건물번호 부여사업의 현장조사 및 기본도 검수를 위하여 고해상도의 위성영상을 활용하는 것을 그 내용으로 한다. 대부분의 지방자치단체는 기존의 축척 1/1,000과 1/5,000 수치지도로 제작된 기본도에만 의존하여 현장조사를 진행하여 왔으며, 이 과정에서 현장조사자의 사전지식 부족 및 기본도의 현시성 결여 등으로 인하여 사업초기 상당한 시행착오를 겪는다. 따라서 본 연구는 도로명 및 건물번호 부여 사업에서 기존의 국립지리원 수치지도에 근거한 기본도를 보완하기 위한 방안으로 고해상도 위성영상의 활용가능성을 제시한다. 그 동안의 위성영상은 낮은 해상도로 인하여 상대적으로 면적이 좁고 토지 이용이 조밀한 우리나라의 실정에 적합하지 못하였으나, 1m 내외의 공간해상도를 지니는 고해상도 위성영상이 상용화되면서 우리나라에서도 점차 그 활용 분야가 넓어지고 있다. 또한 기존의 vector 기반의 수치지도와의 상호 보완을 위한 연계 활용도 점차 증가하고 있다. 연구 결과, 도로명 및 건물번호 부여사업에서 고해상도 위성영상의 활용은 그 결과적인 측면뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 타당성이 있는 것으로 나타났으며, 본 사업을 통하여 구축된 위성영상 자료는 도시계획 등 타 분야에서도 활용이 가능하여 지방자치단체의 기초 공간자료로서도 활용도가 높다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2004년도 한국우주과학회보 제13권1호
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• pp.82-82
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• 2004

인공위성의 다양한 활용분야 중 중요하며 일반적으로 많이 이용되는 것이 영상의 획득이다. 그러나 위성에서 획득된 영상은 예상치 못한 상황과 시스템의 성능에 의해 그 품질의 현격한 차이가 발생한다 그래서 고품질의 위성영상을 획득하기 위해서는 시스템에 대한 분석이 요구되며 그 분석을 기반으로 한 모델링으로 향후 설계될 위성영상의 품질을 예측 할 수 있게 된다. 향후 개발될 고해상도 위성영상의 품질 분석을 위해서는 현재 운용중인 위성의 특성분석을 기초로 모델링하여 사전에 위성영상 품질 예측을 수행할 수 있도록 해야 한다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.279-282
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• 2010

최근 단일 고해상도 위성영상과 건물과 지형에 대한 정보를 가지고 있는 수치지도(DEM:Digital Elevation Model)를 이용하여 3차원 영상으로 구축하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 3차원영상을 구축하기 위해서는 건물과 지형의 위치, 크기, 형상에 관한 정보가 필요하나 위성영상만으로는 구하기가 어려워 수치지도를 활용한다. 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 3차원 건물과 지형의 고도 정보를 추출하고, 위성영상과 Snake 모델을 이용하여 반자동으로 추가적인 건물 높이와 바닥면에 대한 정보를 추출하여, 3차원 영상을 생성 하는 방법을 제안한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.23-29
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• 2014

고해상도 위성영상의 등장과 공간분해능의 발전은 위성영상을 활용한 다양한 연구들을 가능하게 하였다. 그 중에서도 고해상도 위성영상을 이용한 표적 탐지 기술은 광범위한 지역의 차량, 항공기, 선박 등의 탐지를 가능하게 하여 교통류 모델링, 군사적 목적의 감시 정찰을 효과적으로 수행하게 한다. 최근 다양한 국가에서 여러 위성을 발사함에 따라 위성영상 선택의 폭이 증가하였으나 고해상도 위성영상을 이용한 공간해상도 비교 연구는 많지 않으며 더욱이 표적 탐지에 미치는 공간 해상도의 영향에 관한 연구는 국내외로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 PSO 기반의 표적 탐지 연구를 바탕으로 공간해상도가 항공기 및 선박 표적 탐지에 미치는 영향을 분석하였다. 원영상에 대한 재배열 보간 기법을 통해 0.5m, 1m, 2m, 4m의 다양한 공간해상도의 시뮬레이션 영상을 생성하고 이때 최근린보간, 양선형보간, 3차회선보간과 같이 다양한 재배열 보간 기법을 적용하였다. 표적 탐지 정확도는 공간해상도 뿐만 아니라 보간 기법에 따라 비교 분석되었다. 연구 결과 0.5m의 고해상도 영상에서 그리고 최근린보간 기법을 이용한 재배열 영상에서 더 높은 표적 탐지 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 50% 이상의 표적 탐지 정확도를 얻기 위해서는 항공기의 경우 2m, 선박의 경우 4m 이상의 영상이 필요하며 항공기의 형태적 특이성은 더 높은 공간 해상력을 필요로 함을 확인하였다. 본 연구는 항공기 및 선박 표적 탐지에 적합한 적정 공간분해능을 제안하고 위성 센서 설계의 기준을 제시하는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.252-262
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• 2020

원격탐사 분야에서 토지피복분류에는 머신러닝 기반의 SVM 모델이 대표적으로 활용되고 있는 한편, 신경망 모델을 이용한 연구도 지속적으로 수행되고 있다. 다목적실용위성의 고해상도 영상을 이용한 연구는 미흡한 실정이며, 따라서 본 연구에서는 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상을 이용하여 신경망 모델의 토지피복분류 정확도를 평가하고자 하였다. 경주시 인근 해안지역의 위성영상을 취득하여 훈련자료를 제작하고, 물과 식생 및 육지의 세 항목에 대해 SVM, ANN 및 DNN 모델로 토지피복을 분류하였다. 분류 결과의 정확도를 오차 행렬을 통해 정량적으로 평가한 결과 DNN 모델을 활용한 토지피복분류가 92.0%의 정확도로 가장 우수한 결과를 나타냈다. 향후 다중 시기의 위성영상을 통해 훈련자료를 보완하고, 다양한 항목에 대한 분류를 수행 및 검증한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.533-540
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• 2021

고해상도 위성영상은 극지 내륙 지역과 같이 접근이 어려운 지역에 대해서도 공간 정보를 획득할 수 있는 탁월한 접근성을 가진다. 고해상도 위성영상으로부터 도출되는 공간정보의 위치 정확도를 향상시키기 위해서는 기준점을 활용하는데, 이러한 접근 불가 지역에 대해서는 기준점 획득이 쉽지 않기 때문에 여러 보조 데이터를 쓰기도 하나, 그러한 보조 데이터 마저 획득이 어려운 지역이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 완전한 무기준점 기반으로 위치 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 멀티 영상의 번들조정을 기반으로 정확도 향상의 정도를 평가하였다. 멀티 영상 조정을 위해 영상 간의 매칭점를 추출하여 활용하였고, 개별 영상 또는 스테레오 영상의 조정이 아닌 전체 영상의 통합 센서 모델링을 구현하여 정확도 향상 정도를 평가하였다. 실험으로 아리랑 3A 영상을 활용하였으며, 실험결과 RMSE (Root Mean Square Error) 오차의 현격한 향상은 도출하기 어려웠으나, 최대오차를 감소시키는 효과가 있었으며, 특히 표고 방향으로의 과대오차를 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제5권1호
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• pp.89-98
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• 1997

원격탐사는 1972년이래 꾸준히 발전을 거듭해와 오늘날 고해상도의 위성영상을 수집하는 단계에까지 이르렀다. 고해상도 위성영상은 1m 이하의 공간 해상력을 갖는 영상으로 98년도부터 본격적인 공급이 시작될 것이며, 이것은 지도제작 분야를 비롯하여 측량, 정부 또는 자치단체, 가스/전력회사, 수자원 관리, 통신, 농업 등 여러 분야에서 다양하게 활용될 것이다. 특히 지도제작 분야에 있어서는 고해상도 위성영상을 이용하므로서 기존의 항공사진을 이용하는 지도제작 방법을 혁명적으로 바꾸게 될 것이다. 따라서 본고에서는 이러한 최신기술의 동향과 그 기술의 활용방안에 대하여 검토하고자 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.