• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.69-75
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• 2000

연안해역의 어장환경정비와 인공어초(Artificial Reef) 어장조성사업을 효과적으로 실시하기 위해서는 어장환경과 해양환경과의 관련을 종합적으로 분석하여 어초적지 지역을 선정하는 기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 남해안 통영만 지역을 대상으로 인공어초 시설지 적지 선정에서 가장 중요하다고 판단되는 어초 적지조사 1단계 요소 중 수온, 클로로필, 투명도, 수심, 해저저질조건을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 주제도를 작성하고, 인공어초 시설지 적지조건을 따른 가중치를 부여하여 공간분석을 실시함으로써 인공어초 시설 예정지에 대한 적지를 선정하였다. 따라서 위성원격탐사와 GIS를 이용한 인공어초 적지 선정기법을 어초의 적지선정에 있어 필요한 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 D/B화하여 분석함과 동시에 가시화 함으로써 지방자치단체에서 보다 효율적인 어초시설의 종합적인 관리를 가능하게 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권1호
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• pp.60-80
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• 1996

AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) on NOAA satellite provides data in five spectral, one in visible range, one in near infrared and three in thermal range. In this paper, application of NOAA/AVHRR data is studied for environment monitoring such as cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index, forest fire, flood, snow cover and so on. The analyses for cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index and forest fire showed reasonable agreement. But monitoring for flood and snow cover was uneasy due to the limitations such as cloud contamination, low spatial resolution. So this research had only simple purpose to identify well-defined waterbody for dynamic monitoring of flood. Based on development of these basic algorithms, we have a plan to further reseach for environment monitoring using AVHRR data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.53-58
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• 2008

인공위성을 통해 취득된 데이터들은 지상국의 수신처리시스템을 거쳐 표준영상으로 생산되며, 생산된 영상으로부터 사용자에게 의미 있고, 가치 있는 정보를 이끌어 내는 판독의 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 원격탐사의 전반적인 이해를 돕기 위한 교육적 모델로서 캔샛 프로그램을 도입하였다. 캔샛 프로그램은 스탠포드대 로버트 트윙 교수의 제안으로 학생들에게 한 학기의 짧은 시간에 실제 인공위성의 설계, 해석, 제작, 조립, 시험, 발사, 운용 등 전반적인 시스템의 이해를 도모하기 위한 1Kg 이하의 캔 크기의 초소형 위성을 개발하는 교육 프로그램이다. 본 연구는 한국과학영재학교 R&E 프로그램의 지원으로 시작하였으며, 실제 초소형 위성 캔샛('KSAsat'으로 명명)을 직접 설계, 제작, 조립하고 최종적으로 발사 운용 시험을 수행하였다. 주 탑재체로 일반 상용 디지털 카메라를 장착하였으며, GPS, 광센서, 3 축 가속도계, 온도센서, 압력센서를 탑재하였다. 비행시험을 통해 성공적으로 영상을 취득하고, 각종 센서로부터의 데이터를 지상국으로 전송 받았다. 지상국을 통해 처리 되어진 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 판단의 단계를 거쳐 원격탐사의 전반적인 교육을 성공적으로 수행할 수 있었다. 본 논문에서 캔샛 프로그램이 원격탐사 교육에도 충분히 활용될 수 있음을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-130
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• 1992

원격탐사와 지리정보시스템은 많은 분야에서 접목되어 활용되고 있다. 이러한 두 공간자 료처리시스템간에 자료의 이동방법에 관하여 두 가지 기법을 고찰하였다. 원격탐사자료를 이용하 여 자연자원을 정확하게 구분하는 데에는 어려움이 따른다. 그 정확도를 높이기 위해서는 보조자 료, 즉 디지타이즈된 지도 및 지형(고도)자료 등을 원격탐사자료와 결합하여 이용한다. 이러한 자 료를 이용하는 데에는 (1) 구분 전 층화와 (2)구분 후 정리 등의 두 가지 기법이 많이 쓰인다. 이 두 기법은 유용한 반면, 결정 규칙에 의존함으로써 다소 전문성이 결여된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.496-496
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• 2017

위성을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리에서의 원격탐사기술의 활용의 폭이 넓어지고 있다. 특히, 위성에서 관측할 수 있는 다양한 정보들을 이용하여 수자원 및 하천관리에 사용하려하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 수문량을 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 원격탐사의 대표적인 장비인 위성은 광범위한 정보를 쉽게 취득할 수 있지만 위성마다 탑재된 센서에 따라 획득할 수 있는 자료가 서로 다르고, 산출물의 시공간 해상도에 따라 자료의 질이 결정된다. 본 연구에서는 원격탐사영상을 이용한 하천유량추정기법을 수립하기 위해 통제된 실험하천 규모에서 드론을 이용하였다. 실험은 대한민국 안동에 위치한 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행되었으며, DJI Phantom 3 standard 드론을 활용하여 영상을 획득하였다. 하천유량추정의 방법론은 운동량 방정식과 Manning 유속공식을 활용한 하폭기반 유량추정 기법을 수립하였다. 1차 실험은 하천유량을 증가시키고 감소시키는 동시에 드론을 이용하여 하천을 촬영함으로써 하폭의 변화와 동시에 유량의 변화를 추정할 수 있는지 확인하였다. 2차 실험에서는 배수효과가 존재하는 조건에서 드론영상을 이용한 하천유량을 산정하고 보정계수를 산정하였다. 본 연구에서 수립된 하천유량추정기법은 위성영상을 이용한 하천유량 추정에 활용할 수 있으리라 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.437-456
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• 2021

우리나라 원격탐사 분야에서는 2017년을 기점으로 딥러닝의 뛰어난 성능을 바탕으로 연구 성과를 나타내기 시작하여, 현재는 영상 전처리부터 활용까지 원격탐사의 거의 모든 분야에서 딥러닝을 적용하는 연구가 수행되고 있다. 원격탐사 분야에 적용된 딥러닝의 연구 동향 분석을 수행하기 위해, 2021년 10월까지 출판된 원격탐사 분야에 딥러닝이 적용된 국내 논문들을 수집하였다. 수집된 60여 편의 논문들을 바탕으로 딥러닝 네트워크 목적, 원격탐사 활용 분야, 원격탐사 영상 취득 탑재체별로 나누어 연구 동향 분석을 수행하였다. 또한, 논문에서 훈련자료 구축에 효과적으로 이용되었던 오픈소스데이터들을 정리하였다. 본 논문을 통해 현시점에서 딥러닝이 원격탐사 분야에 자리잡기 위해 해결해야 할 문제점들을 제시하면서, 향후 연구자들의 원격탐사 분야에 딥러닝 기술을 접목하기 위한 연구 방향을 설정하는 데 도움을 제공하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.231-236
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• 2020

최근 지구온난화로 인한 지구 규모 단위의 기후변화로 인한 연안의 환경변화에 대한 관심이 매우 높다. 또한 인간의 도시 개발로 인해 중요한 자연 및 사회적으로 유용한 연안지역 환경이 많이 훼손되고 있다. 이를 보호하기 위한 다양한 플랫폼과 탑재체를 이용한 현장 조사 및 원격탐사 연구가 연안 및 근해 지역에서 수행되고 있다. 본 특별호는 한국해양과학기술원 해양위성센터와 그 외 여러 대학에서 진행되고 있는 다양한 주제의 흥미로운 연안원격탐사 연구 결과를 소개한다. 본 특별호를 통해 한국해양과학기술원 해양위성센터에서 수행되고 있는 다양한 국내 연안원격탐사의 역할과 가치를 공유하고 연안 환경을 보호하기 위한 연안원격탐사 과제 발굴을 위한 계기가 되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1581-1587
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• 2022

이제는 딥러닝 없는 원격탐사 데이터 처리는 상상하기도 어려운 시대가 되었다. 원격탐사의 활용기술 개발을 위해서는 먼저 인공지능(artificial intelligence, AI)을 위한 데이터를 설계 및 구축하고, AI모델을 학습시키는 과정을 거친다. AI모델은 빠르게 발전하여 모델 정확도가 나날이 높아지고 있지만, 모델을 훈련시키는 사람에 따라 정확도의 편차가 발생하고 있다. 결국 AI모델을 훈련시킬 수 있는 숙련도 높은 전문가가 더욱 더 필요한 시대가 되어가고 있다. 특히, 딥러닝기술은 원격탐사활용에 있어 자동화라는 키워드를 제공하고 있다. 예전에는 60% 이하의 정확도만 있었던 기술도 이제는 90%를 넘어 100%의 시대로 가고 있다. 이 특별호에서는 딥러닝기술이 원격탐사에 어떻게 활용되고 있는지에 관한 13편의 논문을 소개한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.661-667
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• 2022

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.303-303
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• 1999