• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.59-75
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• 2019

본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-6
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• 2020

UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 일반 유인 항공기나 위성에 비해 경제성이 크고, 대상물에 접근이 용이하여 군사적인 목적으로 많이 이용되어 왔다. 최근에는 IT 기술의 발전으로 다양한 센서를 탑재한 UAV가 출시되고 있으며 측량, 농업, 기상관측, 통신, 방송, 스포츠 등 광범위한 분야에서 이용이 증가하고 있으며, 공간정보를 제작하고 활용하는 분야에서 UAV를 활용하기 위한 다양한 연구와 시도가 증가하고 있다. 하지만 기존의 연구는 사진측량과 관련된 연구가 대부분이며, LiDAR(Light Detection And Ranging)에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공간정보 분야 활용을 위한 UAV LiDAR 센서의 특징을 분석하고자 하였다. LiDAR 센서의 취득속도, 반사횟수 등 상용화된 LiDAR 센서의 성능을 조사하고, 비슷한 정확도와 데이터 취득 가능 거리를 가지는 Surveyor Ultra와 VX15 모델을 선정하여 데이터 취득 및 분석을 수행하였다. 연구를 통해 각 센서별로 연구대상지의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하고, 비교를 통해 데이터의 밀도, 정밀도, 식생지역에서 지면 데이터의 취득 등 특징을 제시하였다. UAV LiDAR 센서는 0.03m~0.05m의 정확도를 나타내었으며, 효과적인 활용을 위해서는 데이터의 특징들을 고려한 장비의 선정이 필요할 것으로 판단된다. 향후, 추가적인 연구를 통해 도심지역, 산림지역 등 다양한 지역에 대한 데이터 취득 및 분석이 이루어 진다면 UAV LiDAR의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.63-70
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• 2024

본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제28권6호
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• pp.511-516
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• 2003

컴퓨터 시각 기술은 다양한 농작업 생력화에 있어 핵심적인 역할을 해왔다. 비록 컴퓨터 시각 기술이 광범위한 분야에 성공적으로 적용되고 있다고는 하지만 인간의 시각을 통한 인지 능력에 비하면 현재의 컴퓨터 시각 기술은 여전히 매우 미흡한 수준에 있다고 하겠다. 특히, 작업환경이 비구조적이고 가변적인 농작업 환경 하에서의 작업의 생력화는 이러한 기술적 문제를 극복하는 것이 작업의 성패를 좌우하게 된다. 본 논문에서는 원격작업 개념을 도입하여 작업자와 작업기계간의 호환적인 인터페이스를 구축하고 컴퓨터와 인간의 혼합형 의사결정 시스템을 구현하여 기존의 컴퓨터 시각 기술이 갖는 인지 처리 능력의 한계를 극복하는 시스템을 제안하였다. 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들은 작업 대상체에 대한 인식을 바탕으로 수행된다. 특히 가변적인 자연 조명 환경 하에서 수박과 줄기 그리고 잎이 혼재되어 있는 재배현장의 영상으로부터 수박을 추출하여 그 위치 좌표를 산출하는 작업은 기술적으로 매우 어려운 작업이며 수박이 잎과 줄기로 덮혀 있는 경우 더욱 어려워진다. 제안한 개념을 구현하기 위하여 무선으로 수신되는 재배 현장의 수박 영상으로부터 수박을 인식하도록 하였다. 개발한 시스템은 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 자동화 작업설비가 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하도록 구축하였다 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스 모듈로 구성하였다 작업자는 RF 송수신 모듈을 통하여 무선으로 획득되어 터치 스크린에 보여지는 영상을 통하여 작업 지시를 하게 되고 이 작업 지시로부터 컴퓨터는 국부 영상처리 시퀀스를 통하여 수박을 추출하고 위치를 산출하게 된다. 개발한 인터페이스 시스템은 가변적이고 복잡한 작업 환경하에서 작업 대상체의 정보를 실시간으로 성공적으로 추출하였다. 제안한 원격작업 인터페이스 시스템은 다양한 생물생산 작업의 생력화를 촉진하는 중심적 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.568-573
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• 2018

무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제66권4호
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• pp.459-466
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• 2021

본 연구는 작부체계에 따른 잡초 발생의 연구 동향을 고찰함으로써 향후 잡초관리의 연구 방향을 제안하고자 수행하였다. 작부체계는 경지를 효율적으로 이용하기 위해 발달했으며, 작부체계에 따라 잡초 발생도 상이하였다. 특히 토양 환경을 변화시킴으로써 잡초 발생을 경감시킬 수 있다. 또한 경운 등 경종적 방법은 종자은행의 영향으로 잡초 발생 양상이 달라진다. 따라서 작부체계 시 세 가지 잡초관리 기술의 방향을 제안하고자 한다. 첫째, 초기 발생한 잡초를 영상 분석하여 초종을 구분하고, 본답 군락을 예측할 수 있는 모델 개발이 필요하다. 둘째, 작부체계 이력을 관리하고 영농정보의 데이터베이스를 구축하여 이를 기상·지리 정보 등의 정보들과 연계하는 것이 필요하다. 셋째, 잡초 발생량과 토양 종자은행 역학관계를 추정하고 작부체계 플랫폼과 디지털화 기술 개발이 필요하다. 향후 다양한 작부체계에서 잡초 발생량 예측 및 방제는 농약 사용량을 줄이고, 저항성 잡초 문제 해결의 가능성 등 지속 가능한 농업에 기여할 것으로 생각된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권5호
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• pp.471-479
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• 2015

오늘날 농촌의 인구가 고령화됨에 따라 농업 자동화는 필수가 되었다. 본 연구에서는 단동온실 자동화를 위한 외부 환경 측정 기술이 연구되었다. 연구를 위해 (주)이지팜에서 측정한 외부 환경 데이터를 사용하였다. 또한 Windows 7 환경에서 JAVA와 APM_SETUP 8을 이용하여 웹 기반의 기상청 AWS 데이터를 받는 시스템을 개발하였다. 스마트온실에 가상 외부기상데이터를 제공하기 위한 프로그램은 서버와 클라이언트로 구성되었다. 서버 프로그램은 30분마다 기상청으로부터 날씨 데이터를 받아서 스마트온실에 보내주도록 만들어졌다. 클라이언트 프로그램은 자바 애플릿으로 개발되어, 서버와 통신하여 30분마다 기상청 AWS 데이터를 받아서, 수신된 기상청 AWS 데이터를 스마트 온실 외부 환경 정보로 인식한다. 이 시스템은 (주)이지팜에서 측정한 기상 데이터와 비교함으로서 평가되었다. 외기 온도의 경우 기상청 AWS 데이터와 약간의 차이를 보였다. 그러나 평균절대편차는 2.24℃ 이하로 적은 차이를 보였다. 그러므로 개발된 가상 외부기상측정시스템의 날씨 정보는 스마트온실의 외부 날씨 정보로 사용될 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권3호
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• pp.19-28
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• 2023

The purpose of this study is to estimate carbon dioxide emissions from soil microbial respiration by forest type of Sobaeksan National Park. As a result of estimating the annual soil microbiological respiration volume by forest type in Sobaeksan National Park, broad-leaved forests, coniferous forest, artificial forests were similar to around 19.5 CO₂-ton/ha/yr. In the case of coniferous forests in sub-alpine and grassland near Birobong Peak, 12.2 CO₂-ton/ha/yr and 8.1 CO₂-ton/ha/yr, respectively, were lower than general forest areas. And as a result of analyzing the changes in soil microbiological respiration rate according to forest type in Sobaeksan National Park, the soil microbiological respiration rate in coniferous forests, broad-leaved forests, artificial forests, and sub-alpine areas was the highest in the July survey in summer and the lowest in November in late autumn. The change in soil microbial respiratory volume according to the measurement time in Sobaeksan National Park was the highest between 12:00 and 16:00, when the soil temperature was generally the highest among the days. It is known that the soil temperature is relatively low and the amount of soil microbial respiration decreases during winter, and the change in respiratory volume over the measurement time during the day was the smallest in November, when the amount of soil microbial respiration was relatively smaller than the May-September survey. However, this study has limitations in revealing the causal relationship of various environmental factors that affect the soil microbial respiration. Therefore, it is suggested that long-term research and investigation of various factors affecting soil respiration are needed to understand the carbon cycle of forest ecosystems.