• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.389-391
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• 2022

지하에 매설된 상·하수의 노후화를 관리하기 위한 환경부와 국내 지자체의 노력이 이어지고 있다. 한국환경산업기술원의 상·하수 혁신 기술 개발사업 지원으로 노후화에 따른 사고예측 및 교환시기 관리, 신규 매설 배관에 스마트 기능을 적용하는 사업을 진행하고 있다. 이러한 연구의 하나로 본 논문에서는 전체 연구의 핵심 특징 중 하나인 디지털 트윈 기반 스마트 파이프 상태 모니터링을 위한 대시보드 개념 모델의 설계를 제안하였다. 원격 제어와 모니터링이 주요 기능 중 하나이기 때문에 분산 송수신 에이전트를 배치해 모니터링 상황을 실시간으로 시각화하고 직관적인 UI를 배치해 사용자 친화력을 높혔다. 이 제안된 특수 디지털 트윈 기반 스마트 파이프 상태 모니터링의 설계를 검증하기 위해 개념 모델 수준을 구성하고 에이전트 효과를 측정하여 우수성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.87-97
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• 2024

본 연구는 PC 및 VR 디바이스를 이용하는 사용자가 리모트 환경에서 데이터 시각화를 협업 분석할 수 있는 시스템을 개발한다. 시스템에서는 사용자들이 시각화 분석의 프로세스 이해를 돕고 역할 분담을 효과적으로 할 수 있도록 업무 지향(task-oriented) 형식의 노드-링크 제어 인터페이스(node-link control interface)를 제공한다. 또한, 다수의 사용자가 물리적으로 공간이 분리되어도 협업을 진행하여 시각화 분석의 피드백을 받을 수 있는 네트워크 환경을 제공한다. 시스템에서 진행하는 협업 분석 방식을 설명하기 위해 시나리오를 설계하였다. 그리고 관련분야 전공자를 대상으로 시스템의 사용성을 측정하는 파일럿 실험을 진행하였다. 실험 결과 확장현실 공간에서 이해하기 쉬운 형식의 인터페이스 조작을 통해 데이터를 자유롭게 분석할 수 있고, 리모트 환경에서도 실시간으로 협업 분석을 수월하게 진행할 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.231-235
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• 2024

강물을 통해 유입되는 해양 부유 쓰레기는 환경에 부정적인 영향을 주며, 인간의 건강에도 직접적인 위협이 된다. 부유 쓰레기의 유출을 막기 위한 차단시설물을 설치하고 있지만 이들 시설의 유지보수, 특히 차집 쓰레기 수거 스케줄링 대한 관심은 미비하다. 현재 유지관리는 현장 작업자의 경험에 기반한 순차적 수거 방식을 사용하고 있을 뿐이며, 이를 위한 체계적인 연구는 미비하다. 이에 AI기술인 YOLOv7기반 차집량 분석 모니터링 기술을 이용한 새로운 피드백 기반 수거 비용 추정 프레임워크를 제안한다. 제안하는 수거 방식은 CCTV 등의 원격 센서로부터 측정된 차집 쓰레기 정보량을 토대로 수거를 진행하며, MCS로 예상 금액을 통계적으로 경제적 비교를 하였다. 결과적으로 신규 수거 전략을 이용한 방식은 기존 수거 전략 대비 약 63 %의 비용적 우위를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.571-585
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• 2017

적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.893-906
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• 2020

본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.551-558
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• 2008

본 연구에서는 광학 센서를 이용한 벼 생육단계 별 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 구명하여 수확기 쌀 단백질함량을 추정하고자 하였다. 인공광원을 사용하는 능동형 광학센서인 GreenSeeker(NTech Inc., USA) GNDVI(green normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$)와 NDVI(normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) 2종의 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하고 동시에 식물체 샘플링을 통한 쌀 단백질함량을 분석하였다. 3년 동안(2005-2007년) 벼 출수 후 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 조사해 본 결과 모든 시기에 걸쳐 GNDVI가 NDVI보다 상관이 높았고. 벼 수확기가 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. 수확기 쌀 단백질함량 예측 가능성을 알아보기 위해 벼 유수형성기와 출수기 두 시기의 GNDVI값과 수확기 쌀 단백질함량과의 관계를 분석해본 결과, 결정계수가 각각 0.91, 0.81로 특히 이삭거름 주기 전에 측정한 GNDVI를 통하여 수확기 쌀 단백질함량을 예측 할 수 있다는 결론을 얻었다. 이 결과를 바탕으로 유수형성기 GNDVI를 이용한 수확기 쌀 단백질함량 경험 모델식을 구하고 경험 모델식에서 얻어진 추정값과 실측값의 관계를 통해 검증하였다. 2005년과 2006년에서 구한 경험모델식의 쌀 단백질함량 추정값과 2007년도 쌀 단백질함량 실측값을 1:1 line에서 비교해본결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.96^{***}$).

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1793-1801
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• 2021

2015년 1월부터 2020년 6월까지 라이다를 이용하여 측정된 532와 1064 nm의 후방산란계수와 532 nm의 편광소멸도를 이용하여 532 nm의 후방산란계수를 PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5에 해당하는 세 유형으로 구분하고 지상에서 측정된 질량 농도를 이용하여 각각의 질량소산효율을 산출하였다. 산출된 질량소산효율의 전체 평균값은 PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5에서 각각 5.1±2.5, 1.7±3.7, 9.3±6.3 m²/g으로 PM_2.5가 가장 높은 값을 보였다. PM₁₀과 PM_2.5의 질량 농도가 낮을 때 평균 이상의 높은 질량소산효율이 산출되었으며 질량 농도가 높아질수록 질량소산효율이 감소되는 경향을 확인하였다. 황사의 혼합 정도에 따른 유형별로 질량소산효율을 산출하였을 때, PM_2.5-10는 황사의 영향으로 오염입자(pollution aerosol, PA)가 2.1±2.8 m²/g으로 오염입자가 주요한 혼합입자(pollution-dominated mixture, PDM), 황사가 주요한 혼합입자 (dust-dominated mixture, DDM), 순수황사 (pure dust, PD)의 1.1±1.8, 1.4±3.3, 1.1±1.5 m²/g보다 두 배 정도 높은 값을 보였다. 하지만, PM_2.5는 9.4±6.5, 9.0±5.8, 10.3±7.5, 9.1±9.0 m²/g으로 유형 구분 없이 비슷한 값을 보였다. PM₁₀의 질량소산효율은 PA, PDM, DDM, PD 에서 각각 5.6±2.9, 4.4±2.0, 3.6±2.9, 2.8±2.4 m²/g으로 황사의 비율이 감소할수록 증가하는 경향을 보였다. 동일한 질량 농도 또는 황사 혼합에 따른 동일한 유형을 보이더라도 PM_2.5/PM₁₀ 값이 낮아질수록 PM_2.5-10의 질량소산효율은 감소하고, PM_2.5의 질량소산효율은 증가하는 경향을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1657-1667
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• 2021

지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.