• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.765-779
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• 2022

본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.505-510
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• 2014

NDVI는 기후변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이다. NDVI를 산출하기 전에 cloud masking, 대기보정과 같은 전처리 과정을 거침에도 불구하고 강수, 적설이나 구름의 영향이 완전히 제거되지 않아 NDVI가 현저히 낮게 관측되는 noise가 불규칙적으로 발생한다. 이러한 noise를 보정하기 위해서 국내외로 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존의 다중 다항 회귀식을 이용한 방법에서는 과대추정이나 low peak를 잘 탐지하지 못하는 등 문제점이 나타나고 있으므로 보다 정확하게 noise를 보정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이동평균을 이용하여 noise를 보정하였고, 기존의 다중 다항 회귀식을 이용하여 산출한 NDVI 시계열과 비교를 해보았다. 그 결과 이동평균을 이용한 방법이 이전의 방법보다 NDVI noise를 잘 보정하는 것으로 보여진다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.91-91
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• 2001

현재 진행되고 있다고 여겨지는 지구변화 (Global Change)의 연구는 환경/지구과학의 초미의 관심사로 떠오르고 있다. 특히 온실가스의 분출로 인한 지구 온난화 (Global Warming)는 지구환경에 부정적인 효과가 초래될 것으로 우려되는바, 여러 지구환경 인자들의 변화를 초래할 것으로 예측되고 있다. 가장 직접적인 인자는 대기온도이고 아울러 해수온도/해류, 바람속도/방향, 대기화학 조성, 식생분포, 구름량, 얼음분포 등이 간접적인 인자들이다. 본 연구에서는 EOS 위성군 중 고층대기 연구를 위한 UARS 위성의 HRDI 센서의 자료를 분석하였다. HRDI는 대기성분 중 산소 $O_2$ 발광선의 도플러 변이를 측정하여 바람속도를 측정한다. 이 자료의 분석을 통하여 50~100 km 상공의 바람속도 변화를 지상에서의 OH 발광선 관측치와 비교하였다. 본 연구는 초기 연구로서 정략적이고 보편적인 결과 도출보다는 향후 연구를 위한 기반연구로서의 성격을 갖는다. 지구온난화는 대기의 온도를 상승시키고, 이는 대기 중 에너지의 증가를 불러와 필연적으로 고층대기의 교란 현상이 있을 것으로 예상된다. 앞으로 지구전체 대기의 풍속/풍향의 고도변화가 분석되면 지구온난화에 의한 고층대기 변화가 탐지될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권4호
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• pp.309-314
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• 2007

오르트 구름을 출발하여 태양계 안쪽으로 들어오는 혜성 가운데 오르트 구름으로 되돌아가지 못하고, 태양에 매우 근접하여 태양에 충돌해 버리거나 강한 중력에 의해 쪼개져 사라지는 혜성을 sungrazing comet이라고 한다. 태양에 가까워지면서 태양열에 의해 혜성의 얼음이 승화되면서 그 존재를 확인하게 되는데, 태양풍의 고전리된 중원소이온과 충돌에 의한 전하교환의 상호 작용에 의해 혜성에서 발생하는 가스량과 X-선 방출량을 기존 모델(Mendis & Flammer 1984, Cravens 1997)을 적용하여 근사 계산한 결과, 혜성핵의 반지름이 1km 정도인 경우 태양으로부터 거리가 태양반경의 3배 이내인 거리에서 GOES 위성의 X-선 망원경으로 탐지가능한 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.571-581
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• 2008

한반도의 서해에서 해무는 봄과 여름에 자주 발생한다. 본 연구의 목적은 MODIS 위성 영상을 사용하여 해무를 탐지하는 데 있다 하층운의 운정 표면은 불균질한 반면에 해무의 표면은 균질한 특징이 있으므로, 하층운과 해무의 균질성을 이용한 해무 탐지 방법이 제시되었다. 11 um의 밝기온도(BT), 3.7um와 11um의 밝기온도차(BTD)는 하층운으로부터 해무를 구별하는데 유용하였다. 안개/하층운 지역의 밝기 온도와 맑은 지역에서의 밝기 온도의 차이를 이용한 방법과 안개/하층운 지역에서 밝기 온도와 밝기온도차의 표준편차 임계값을 이용한 방법은 안개와 하층운을 구별하는데 적용될 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

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.

• 광학세계
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• 통권158호
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• pp.55-57
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• 2015

여기저기서 드론이 뜨고 있다. 아마존이 날아오른 드론으로 고객의 문 앞까지 배달하는 모습은 일대 장관이었다. 이제 웬만한 방송에서 하늘 높이 오른 드론으로 내려다본 모습을 전송하는 것은 그저 일상일 뿐이다. 뿐만 아니라, 사람이 직접 닿을 수 없는 곳에서 드론으로 사람을 찾는다거나, 드론을 통해 고층건물의 안전도를 검사한다거나, 정찰을 하는 등 다양한 활용도가 돋보인다. 라스베가스의 세계가전전시회(CES)에서 바르셀로나의 모바일월드콩그레스(MWC)에서 그리고 뉴욕의 장난감전시회 에서도 드론은 스타로 부상했다. 이제 드론은 대중화와 상업적 성공의 기로에 서 있다. 이를 위해서는 기계적 성능이상으로 중요한 것이 드론과 사용자간의 상호작용을 통해 이루어내는 사용자 경험이다. 즉 드론을 얼마나 쉽고 편하고 정확하고 안전하게 조종할 수 있도록 만드는가가 차별화와 경쟁력의 시작이다. 만약 드론이 지금처럼 조종하기 어렵고 심지어 인명과 재산을 위협한다고 인식되면 산업적 잠재성은 그저 한여름 밤의 꿈으로 사그러들 수밖에 없다. 몇 가지 사례를 보자. 지난 2월 미국 Fox TV 생방송에서 Popular Science 잡지 편집장 Dave Mosher는 드론의 안전성에 관해서 말하고 있었다. 그 때 데모를 위해 날던 드론이 갑자기 균형을 잃으면서 추락하였다. 이 사고로 인해 드론이 안전하지 않을 수 있다는 인식이 퍼지게 되었다. 경미한 사고지만 심각한 위협감을 일으키기도 한다. 레이더에 탐지되지 않던 드론이 미국 백악관 앞마당에 추락한 것이 그런 예이다. 어떤 사용자는 재미삼아 드론을 구름 위까지 날려 보냈다. 그러더니 드론이 제어력을 상실하였고, 결국 추락하고 말았다. 다행히도 누군가의 머리 위로 떨어지지는 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.239-251
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• 1999

The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.53-66
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• 2018

지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 $1km{\times}1km$) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; $12km{\times}24km$) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도($8km{\times}7km$)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79%이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328-354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이는데 기여할 수 있다.