• 한국측량학회지
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• 제27권1호
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• pp.683-692
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• 2009

디지털 카메라를 이용한 지상형 원격탐사 기술은 농작물의 생육관리, 법면 녹화의 모니터링 및 환경 평가와 같은 식생평가분야에 유용한 기술로서 기대되고 있다. 본 논문에 서늘 일반적인 목적으로 판매되고 있는 디지털 카메라의 식생 평가분야에의 적용 가능성에 대하여 검토하였다. 그 결과, $\gamma$보정, 적정노출보정을 실시함으로써 시계열 관측 데이터간의 상면조도와 입사 에너지간의 관계를 분석할 수 있었다. 또한, 지상형 원격탐사에 있어서의 촬영 각도, 조도의 영향을 보정하기 위한 모델식을 제안하였다. 평가시험에서는 분광광도계와 디지털 카메라에 의해 구한 NDVI에는 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.137-149
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• 2013

표면도달일사량은 태양과 지구에너지시스템을 이해하는데 중요하며, 대기-지표면의 흐름, 농업 생산량, 태양발전에 필요한 에너지 연구 등과 같은 많은 분야에 활용되고 있는 중요한 변수이다. 대부분의 태양에너지는 지상관측지점에서 관측하는 경우가 많이 있지만, 공간적인 분포를 판단하기에는 한계성을 지니고 있다. 이에 반해 인공위성을 활용한 원격탐사 기법은 지속적인 자료 제공과 더불어 광역범위의 공간적 분포를 파악하는 장점이 있다. 본 연구에서는 COMS 위성자료 중 표면도달일사량 (Solar Insolation, INS)의 정확성 판단하기 위해 플럭스 타워에서 측정된 지점 자료와의 비교, 검증을 실시하였다. 결론적으로 볼 때, 30분 간격의 자료와 일평균의 자료에서 높은 상관계수를 보임에 따라 천리안 위성자료의 한반도 적용가능성이 높다고 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.471-479
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• 2011

증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성으로 인해 발생하는 증산 작용을 포함한 수문 기상인자로 수문 순환과정에서 중요한 역할을 차지한다. 현재 국내외에서는 증발산을 산정하고 공간적인 거동을 파악하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만 특정 지역에서의 토지 피복의 차이나 식생으로 인해 거동을 이해하는데 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 고해상도의 영상을 제공하는 Landsat 위성이 기반이 되는 원격탐사 기반 에너지 수지 모형인 Mapping EvapoTRanspiration with Internalized Calibration (METRIC) 모형과 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성 기반의 Penman-Monteith 알고리즘으로 산정된 증발산의 공간 분포를 비교하였다. 토지 피복별로 분류한 후 두 공간 분포를 비교하여 침엽수림과 활엽수림에서 가장 높은 상관관계를 갖는 것을 확인하였고 두 모형에 대한 적용성이 높음을 알 수 있다. 본 연구를 바탕으로 원격탐사 기반 고해상도 증발산 지도를 제작하여 시공간적 변동성과 계절 변화에 따른 거동을 파악할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.487-494
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• 2011

본 논문의 목적은 원격교육의 정신보건사회복지교과에서 자기점검적 학습방식인 '자기평가'를 학습초기에 실시하고 이를 통해 얻게 되는 학습효과를 확인하는 것이다. 여기서 자기평가란 학습초기에 자기점검 및 자기주도성을 강조하는 학습전략이고, 학습효과란 정신장애인에 대한 사회적 거리감 감소 및 긍정적 태도 변화를 의미한다. 이를 위해, 온라인 대학에서 정신보건사회복지론 교과목을 수강하는 학생 202명을 대상으로 조사하였고, 연구변인의 파악 및 검증을 위해 빈도분석, t-test, Paired t-test, 상관관계 분석을 실시하였다. 조사결과, 사회적 거리감에서는 학습초기 자기평가를 실시한 학습자들이 비실시 학습자들 보다 통계적으로 유의미한 수준에서 학습내용을 수용하는 정서적 변화를 보였다. 긍정적 태도변화에서는 자기평가를 실시한 집단과 비실시한 집단 모두 사전 사후 간의 유의미한 점수변화가 있었다. 상대적으로 자기평가의 실시집단이 비실시집단 보다 더 높은 수준의 변화를 보였으나 두 집단 간의 차이는 통계적으로는 유의미하지 않았다. 학습초기의 자기평가의 적용은 학습자들의 자기점검을 격려하여 학습효과를 증진시킬 수 있는 학습전략으로 제시되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.195-208
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• 1999

위성영상 분류작업에서 분류클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미친다. 따라서, 통계적 영상분류방법에서는 분류 기법 자체보다 분류 확률을 결정하는 트레이닝 단계, 즉 샘플화소의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 SPOT XS, LANDSAT TM을 이용한 위성영상 화소분류작업에서 분류 이전단계, 즉 샘플화소의 정규성을 계산하여, 정규성에 악영향을 미치는 화소를 객관적 기준으로 조정하였다. 정규화과정을 위한 유전자 알고리즘 적용의 생존확률 평가함수로 다변량 Q-Q plot의 상관계수와 트레이닝의 분산값을 고려하였으며, 5% 유의수준을 적용하였다. 연구결과, 실험대상지역의 경우, 유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 정규화 결과가 대부분의 클래스에 대하여 그 평균과 분산을 모집단에 근사시키고 있다는 것을 입증하였고, 해당 클래스의 모집단 분포를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.390-390
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• 2021

본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R² 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R² 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.329-329
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• 2023

가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.105-111
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• 2018

건축 구조물의 상대적인 변위 계측을 위하여 2메가 픽셀 Full HD(FHD) 해상도의 카메라와 디지털 영상상관(DIC, Digital Image Correlation) 플랫폼을 설계하고, 계측에 영향을 주는 영상 품질을 분석하였다. DIC 플랫폼은 Freescale사의 I.MX6를 기반으로 설계하였다. 영상 상관을 이용한 계측은 영상의 품질에 따라 계측 정밀도에 영향을 줄 수 있는데, 이러한 영상 품질 요인으로 영상의 밝기(brightness), 대조(contrast), 신호대 잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio)를 분석하였다. 관심 영역(ROI, Region Of Interest)으로 설정한 부분에서 추출한 영상을 기준 영상으로 삼고, 일정 시간 경과 후 디지털 영상 상관(DIC)을 이용하여 기준 영상의 이동을 화소 및 부화소 단위로 추적 계산하여 변위를 측정하였다. 더불어 DIC 기반의 비접촉 원격 계측의 유효성을 파악하기 위하여 25m, 35m, 50m의 계측 거리에서, 영상 품질 요인 및 ROI 의 크기를 조정하여 측정을 하고 정밀도를 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1285-1298
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• 2019

가뭄은 산불을 일으킬 수 있는 요소 중 하나로, 산불의 빈도 및 피해 면적과 연관성이 있다. 특히, 우리나라는 가뭄이 주로 발생하는 건조한 봄과 가을에 산불이 많이 발생하고, 그 중 일부는 강풍을 동반하여 대형산불로 번지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 산불발생 및 면적과 가뭄 변수의 관련성을 파악하고, 우리나라에 적합한 가뭄 변수를 이용하여 산불발생위험 추정을 위한 위성기반의 가뭄지수를 개발하였다. 사용한 가뭄 변수는 다운스케일링(downscaling)한 고해상도의 토양수분, Normalized Different Water Index(NDWI), Normalized Multi-band Drought Index(NMDI), Normalized Different Drought Index(NDDI), Temperature Condition Index(TCI), Precipitation Condition Index(PCI), Vegetation Condition Index(VCI)이며, 경험적 가중 선형조합(Weighted Linear Combination) 및 One-class SVM을 통해 지수 개발을 하였다. 2013년부터 2017년 기간 동안의 변수를 이용하여 상관성 분석을 통해 대부분의 가뭄 변수가 산불 발생에 유의미한 결과를 보임을 확인했으며, 특히 토양수분과 NDWI, PCI가 우리나라 산불과 상관성을 보였다(88 % 이상 일치함). 개발된 지수를 2018년 산불 발생 건에 대해 적용한 결과, 다섯 가지의 선형조합 중에서 토양수분과 NDWI의 조합이 시 공간적으로 적합한 것으로 나타났으며, One-class SVM은 대형산불에 적합한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.741-746
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• 2016

알베도는 태양에너지의 흡수량을 결정하는 주요 기후 변수 중 하나로서, 이러한 알베도를 산출하는 것은 기후 변화 연구에 있어 중요한 과정이다. 이 때, 산출된 알베도 자료를 효율적으로 사용하기 위해서는 높은 공간해상도와 장기간의 일관성 있는 산출이 중요하게 고려된다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 8을 기반으로 Landsat 7과의 일관성을 유지한 고해상도 지표면 광대역 알베도를 산출하였다. 먼저, Landsat 7과 Landsat 8의 채널 별 일관성을 분석한 결과, 상관계수(R)가 평균 0.96으로 높은 상관성을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 Landsat 7 알베도와 Landsat 8 반사도 채널 자료를 다중회귀분석에 적용하여 Landsat 8 광대역 알베도 전환 식을 도출하였다. 도출된 식을 통해 Landsat 8 지표면 광대역 알베도를 산출하고, Landsat 7 알베도 자료와 비교하여 검증하였다. 그 결과 R-square($R^2$)가 0.89, Root Mean Square Error (RMSE)가 0.003의 높은 정확도를 보였다.