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.
원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.
한반도 지역의 강설(snowfall)은 전체 연 강수량의 약 10% 이하로 매우 적은 양을 차지하고 있다. 하지만 강설은 대기질(air quality)을 개선하고 산불 발생률을 저감시키며, 특히 봄철 수자원의 제공과 가뭄피해 경감 등 수문학적으로도 중요한 기능을 가진다. 하지만 최근 기후변화로 인해 폭설 현상이 빈번하게 발생하여 사회 경제적 손실을 유발하고 있다. 따라서 강설로 인한 피해를 최소한으로 줄이기 위해서는 정확한 강설탐지 및 강설 추정 방법이 필요하다. 최근 해외의 수많은 연구들을 통하여 수동 마이크로파 센서 자료를 활용한 강설 추정의 가능성이 확인되고 있다. 하지만 수동 마이크로파 센서의 휘도온도를 이용한 추정 방법들은 대기의 연직 구조 파악에 어려움이 있기 때문에 정확한 강설량을 추정하는 데에 한계가 있다. 그러나 2006년 발사된 CloudSat의 Cloud Profiling Radar는 강설의 연직 프로파일에 대한 가치 있는 정보를 제공하기 때문에 수동 마이크로파 센서 자료와의 결합을 통해 보다 정확한 강설 추정 알고리즘을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CloudSat의 Cloud Profiling Radar (CPR) 자료와 수동 마이크로파 센서인 NOAA의 Microwave Humidity Sounder (MHS) 센서 자료를 결합하여 한반도 강설 추정에 적합한 알고리즘을 개발하고자 한다.
최근 기후변화가 심각해지고 이상기상 현상이 빈번해짐에 따라 산불, 산사태 이외에도 우박, 매미나방과 같은 흔치 않은 형태의 산림생태계교란이 발생하고 있다. 이 논문에서는 RapidEye와 Sentinel-2 영상에 ISODATA(Iterative Self-organizing Data Analysis Technique Algorithm)를 적용하여, 2017년 화순의 우박 피해지와 2020년 치악산의 매미나방 피해지를 분석하였다. 우박 피해지의 경우, 본연구의 6월 영상분석과 선행연구의 7월 현장조사를 종합해볼 때, 우박에 의해 수목에 외상이 생긴 후에 가뭄이 겹치면서 6월에서 7월로 갈수록 피해의 심각성이 보다 더 증가한 것으로 분석되었다. 2020년 치악산의 매미나방 피해지에서는 6월 영상에서 상당한 나뭇잎 피해가 발견되었으며, 원주시에 인접한 낮은 고도의 사면에서 주로 피해가 발생한 것으로 나타났다. 기후변화에 의해 유발된 다양하고 특이한 산림생태계교란을 탐지함에 있어 위성원격탐사는 매우 효과적인 방법임에 틀림없으며, 우리나라에서 2024년 발사 예정인 농림업중형위성은 이와 같은 산림생태계교란을 감시하는 데 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
모니터링 시스템은 특정 영역에서 발생하는 사건을 신속히 보고하여 적절한 대응을 할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다. 로봇화된 산업 생산라인의 공정 모니터링에서부터 산불감지, 침입탐지, 스마트그리드, 환경오염 경보에 이르기 까지 다양한 산업군에서 널리 사용되고 있으며 무선통신의 발달과 저가의 센서를 활용가능하게 되면서 센서네트워크로 대표되는 지능형 또는 스마트 모니터링 시스템으로 발전하게 되었다. 모니터링 시스템의 목적이 다양하고 구축비용, 구성 방식, 구축 후 효과 등 많은 부분이 센서 또는 모니터링 디바이스가 설치된 장소에 영향을 받게 되지만 제한된 방식에 대해서만 배치 기법에 대해 관심을 받아 왔다. 모니터링 시스템의 종류에 따라 활용할 수 있는 다양한 방식의 배치 기법을 소개하고 배치 시의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 성능척도들 또한 소개하여 기존의 모니터링 시스템을 평가하고 개선할 수 있는 지점을 확인가능하게 하며 모니터링 시스템 설계 시에도 활용가능하다. 성능 척도는 배치과정에서의 효율성과 배치된 이후의 모니터링 시스템의 유용성을 평가할 수 있어야 한다. 배치과정에서의 효율성은 배치에 소요된 시간, 에너지 소모량, 비용, 안전성, 센서노드 손상율, 확장성(Scalability) 등이며 배치 이후의 모니터링 시스템의 유용성은 목표지역(ROI) 커버리지(Coverage), 연결성(Connectivity), 균일도(Uniformity), 목표 밀도(target density) 유사성, 단위기간 에너지 소모율 등이다.
본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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