• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.35-44
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• 2022

V_S30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 V_S30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 V_S30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 V_S30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 V_S30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 V_S30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 V_S30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 V_S30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-326
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• 2022

우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.563-574
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• 2023

최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.285-292
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• 2023

최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.249-258
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• 2023

태양광발전은 현재 국내 신재생에너지 중 발전량과 설비용량 비중이 가장 크다. 수상태양광은 국내의 육상태양광 발전시설의 여러 가지 단점을 보완한 방식이다. 본 연구는 군산 새만금에 위치한 18.7 MW 시설용량의 수상태양광발전소를 대상으로 발전량을 분석하고자 한다. 기후의 영 향을 많이 받는 태양광발전사업의 특성으로 타당성을 확인하고자 관련 연구자들은 태양광 발전량 예측에 많은 기법들을 적용하였다. 일반적으로 발전량 예측에 필요한 변수들은 사업대상 지역의 경사면 일사량, 발전효율, 패널 설치 면적 등이다. 본 연구는 기상청 과거 10년간의 월 일사량 데이터를 활용하여 태양광 발전량을 분석하였다. 발전량을 예측하기 위해서 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, 태양광 패널의 발전효율과 일사량을 시뮬레이션의 변수들로 사용하였다. 새만금 태양광의 경우, 가장 태양광 발전량이 많은 달은 5월이며, 가장 적은 달은 12월로 예측되었으며, 발전량은 월평균 2.1 GWh이고, 최소 월 발전량은 0.3 GWh, 최대는 5.0 GWh로 분석되었다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.180-186
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• 2022

Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m^-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m^-2·d^-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m^-2·d^-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m^-2·s^-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m^-2·d^-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m^-2·d^-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m^-2·d^-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1389-1399
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• 2023

Field Line of sight Automated Radiance Exposure (FLARE) 시스템을 이용하여 다목적위성3호/3A호의 절대복사 검보정 연구를 수행하였다. FLARE는 미국의 Labshphere사에 의해 개발된 시스템으로 SPecular Array Radiometric Calibration (SPARC) 개념을 적용한 것이다. FLARE는 거울처럼 반사하는 거울 타겟을 사용하여 산란되는 복사에너지의 원인 요소들을 최소화시킨 단순한 복사보정 방법을 제공한다. FLARE 시스템이 장착된 사이트를 통과하는 다목적위성3호/3A호를 이용한 영상자료 획득을 위해 2021년 7월 5일부터 7월 15일 사이에 필드캠페인을 진행하였다. 기상 상황 때문에 여러 번의 관측 자료 가운데 2개의 다목적위성3호 관측자료만이 유효한 샘플 영상으로 확인되었다. FLARE 시스템과 다목적위성3호 관측 자료를 바탕으로 절대복사 검보정 계수를 산출하였다. 7월 7일과 7월 13일 획득된 2개의 FLARE 관측 자료를 통해 계산된 결과는 근적외 채널을 제외하고 1% 이내의 매우 유사한 결과를 보여 주었다. 2021년 8월 획득된 다목적위성3호/3A호 자료를 추가하여 분석한 결과, 현재의 메타 데이터에 할당된 위성들의 이득값들과는 상당한 차이를 보였다. 제한된 획득자료로 인해 FLARE 시스템을 실제 운영 중인 다목적위성3호/3A호에 대한 절대복사 검보정 계수 산출 용도로 사용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.755-770
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• 2023

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.331-340
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• 2023

해양수색구조에서 조난자의 생존시간 예측은 중요한 관심사 중 하나이다. 해양선진국에서 생존모델에 관한 연구가 많이 있었지만 영국, 미국, 캐나다 사고 데이터를 이용해 개발되었기 때문에 우리나라 해역에서 한국인 체형에 그대로 적용하는 데에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 해양경찰 해상수색구조사례, 언론보도자료, 기상청 자료, 해양경찰 해양특수구조단 전문가 면담 및 설문조사를 통해 익수자 생존시간에 관한 자료를 수집하였다. 이 자료를 이용해 추세분석 및 회귀분석을 수행하여 익수자 최대 생존시간(한국형) 산정 식을 개발하였다. 이 산식과 해외 생존모델과 비교하여 우리나라 해양조난사고에 적용가능성을 검토하였다. 최대 생존시간(한국형), 국내 해양수색구조 익수자 구조 사례, 해외 생존모델을 종합적으로 활용하여 조난자 생존시간과 집중·추천 수색시간 지침을 제언하였다. 이를 통해 수색자원의 투입 등 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 추가로 해양수색구조의 종료·축소를 결정하고 조난자 가족 및 국민 대상으로 정책결정 내용을 설명하는데 도움이 될 수 있다.