• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.59-65
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• 2005

효율적인 국토관리를 위해서 과거로부터의 토지피복/토지이용 변화를 탐지하고 미래의 도시계획에 반영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상을 이용하여 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 도시변화를 분석하고 도시화에 따른 지표온도의 변화를 조사하였다. 해상도 30m의 Landsat 영상에서 도시변화 후보지역을 추출하고 자세한 변화 상황을 고찰하기 위해 고해상도 항공사진을 함께 사용하는 계층적 변화탐지기법을 사용하였다. 또한, 도시의 발달과 지표온도의 상관성을 평가하기 위하여 Landsat 영상의 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 계산하여 실제기온과 비교하고 토지피복별 지표온도를 계산하였다. 연구 결과 도심지의 팽창을 수치적으로 확인 할 수 있었고 도시화로 인한 온도 상승을 탐지할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.15-17
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• 2020

본 논문에서는 Convolutional Neural Network(CNN)를 이용한 위성 영상 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 우선 EfficientNet 기반의 대칭 인코더-디코더 구조의 변화탐지 네트워크를 구성한다. 그리고 디코더 단에 ASPP 모듈을 추가하여 넓은 수용영역을 갖는 특징 정보를 통해 변화지도(change map)를 복원한다. 실험 결과를 통해 검출 성능 및 연산 효율성이 기존 기법보다 우수함을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1223-1232
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• 2017

본 연구는 KOMPSAT 광학영상을 이용하여 광범위지역에 대한 도시개발 변화를 탐지하는 방법론을 제시한다. 다른 시기에 취득된 KOMPSAT 영상 간의 방사적인 불일치를 최소화하기 위해서, 본 연구에서는 광범위지역에 대한 변화탐지에 적합한 영역별 간이 방사보정을 전처리과정으로 적용하였다. 도시개발에 대한 변화탐지 결과정확도를 향상시키기 위해서, 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복도를 이용하여 수계, 산림과 같은 비관심지역을 제거하였다. 대표적인 변화탐지 기법인 분광변화벡터분석(Change Vector Analysis, CVA) 기법을 적용하여 도시개발에 의해 발생한 변화를 탐지하였다. 제안 기법에 대한 적용을 위해 세종시를 연구지역으로 선정하였으며, 2007년 5월과 2016년 5월에 KOMPSAT-2호로 취득한 영상과 2014년 3월에 KOMPSAT-3호로 취득한 영상을 조합하여 총 세 실험지역을 구축하였다. 2007년 5월 KOMPSAT-2호 영상과 2014년 3월 KOMPSAT-3호 영상으로 구성된 실험지역에 대한 변화탐지 정확도 평가를 수행한 결과, 약 91.00%의 변화탐지 전체정확도를 보였다. 본 연구를 통해 넓은 지역에 대량으로 발생한 도시개발 변화를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.13-20
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• 2009

위성영상을 활용한 변화탐지 기법은 다중시기의 영상을 이용하여 토지의 이용현황에 대한 자연적, 인위적 변화를 효율적으로 탐지할 수 있다. 변화탐지의 경우 위성영상의 보정 방법, 입력데이터 종류, 변화분석 기법에 따라 상이한 결과가 나타난다. 즉, 변화탐지를 위해 동일한 위성과 동일한 영상을 사용하여도 다양한 조건에 따라 다른 결과가 나타나기에 연구 목적에 맞는 적합한 분석기법을 적용해야 한다. 본 연구는 영상의 보정방법에 따른 절대방사보정과 상대방사보정한 위성영상을 기하보정 후 정규식생지수(NDVI)와 주성분분석(PCA)을 하고, 이를 차연산기법(ID:Image Difference)과 비연산기법(IR:Image Rationing)을 이용해 변화탐지 분석을 했다. 그 결과 ID-NDVI의 경우 식생 관련 변화탐지에 매우 우수한 정확도를 나타냈고, ID-PCA는 전 영역에서 90%의 정확도를 보였다. IR-NDVI는 90%의 정확도를 보였으나 전답${\rightarrow}$초지의 경우 70%이하로 나타났고, IR-PCA 역시 전 영역에 대해 우수한 변화탐지능력을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.14-25
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• 2021

서로 다른 시간에 촬영된 같은 위치의 원격 탐사 영상에서 변화된 사항을 찾는 변화 탐지는 다양한 영역에 적용되기 때문에 매우 중요하다. 그러나 정합 오차, 건물 변위 오차, 그림자 오차 등이 오탐지를 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 CADNet(Change Attention Dense Siamese Network)을 제안한다. CADNet은 다양한 크기의 변화 영역을 탐지하기 위해 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하며, 변화 영역에 주목하는 변화 주목 모듈을 적용하고, 낮은 수준 (Low-level)의 특징과 높은 수준 (High-level)의 특징을 모두 포함하고 있는 피처 맵을 변화 탐지에 사용하기 위해 DenseNet을 피처 추출기로 사용한다. CADNet의 성능을 Precision, Recall, F1 측면에서 측정하였을 때 WHU 데이터 세트에 대하여 98.44%, 98.47%, 98.46%이었고, LEVIR-CD 데이터 세트에 대해 90.72%, 91.89%, 91.30%이었다. 이 실험의 결과는 CADNet이 기존 변화 탐지 방법들보다 향상된 성능을 제공한다는 것을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.989-1006
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• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.111-124
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• 2010

지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.601-611
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• 2011

최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.568-572
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• 2010

Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.21-26
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• 2006

시맨틱 웹은 정보검색과 웹 기반 시스템 분야의 새로운 추세이다. 본 논문은 시맨틱 점과 온톨로지를 이용하여 점 문서의 변경을 자동으로 사용자에게 알려주는 웹 변경 탐지 시스템의 개발에 관한 것이다. 기존의 웹 변경 탐지 시스템은 구문(syntax) 변화 중심의 변경 탐지인 반면 본 시스템은 의미(semantic) 변화 중심의 변경 탐지에 목표를 둔다. 즉 의미에 변화가 있는 경우만 찾아 알려주어 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 특정 도메인에 중심이 된 변경 사항을 가정하여 사용자가 목표 사이트를 일일이 지정하지 않아도 변경 탐지가 가능하게 하였다. 이를 위하여 특정 도메인을 가정한(컴퓨터 관련 인물 정보) 온톨로지를 구축하고 점 페이지를 이 온톨로지에 따라 변환한 다음 변경 전 페이지와 변경후 페이지를 비교하는 방법을 사용하였다. 실험 결과는 구문 중심의 변경 탐지에 비해 의미 중심의 변경 탐지가 더 유용함을 보인다.