• Spatial Information Research
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• v.2 no.2
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• pp.175-188
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• 1994

A competitive learning network was proposed as unsupervised training method of remote sensing data, Its performance and computational re¬quirements were compared with conventional clustering techniques such as Se¬quential and K - Means. An airborne remote sensing data set was used to study the performance of these classifiers. The proposed algorithm required a little more computational time than the conventional techniques. However, the perform¬ance of competitive learning network algorithm was found to be slightly more than those of Sequential and K - Means clustering techniques.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.568-574
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• 2003

오늘날 급속하게 팽창하는 도시외형과 더불어 도심의 집약적이고 다양한 토지이용 패턴 속에서 계획적인 도시개발을 유도하기 위해서는 도시변화 추세 및 그 상세 정보를 주기적으로 모니터링 할 수 있는 종합적인 도시성장관리시스템이 요구된다 이에 앞서 본 연구에서는 토지이용변화를 바탕으로 한 도시성장 모니터링에 있어서 다중시기 원격탐사자료의 활용성과 그 적용범위를 명확하게 규명함과 동시에 향후 도시성장관리시스템 개발에 필요한 기초 자료를 효과적으로 생성하기 위하여 3단계로 구분하여 연구를 수행하였다. 우선 다중시기 원격탐사자료를 이용한 도시의 외형적 성장을 파악하고, 기존의 토지이용도 및 영상자료를 이용하여 시기별 토지이용도를 생성하고 이를 바탕으로 도시성장과정을 체계적으로 분석하였다. 또한 적용 결과를 통하여 기존자료의 최 신성을 확보하는 한편 막대한 예산을 투자하여 구축된 기존 토지이용자료를 원격탐사자료와 더불어 도시변화/성장 연구에 있어 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.11 no.4
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• pp.239-246
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• 2002

지난 몇 십 년 동안 한국에서는 도시의 확장으로 인해 인구 밀집지역에서의 토지이용이 급속하게 변화되었으며, 그 결과 도시의 환경은 악화되었다. 도시화는 도시민에 필요한 녹지의 크기와 수를 감소시킬 뿐만 아니라, 서식처 파괴의 원인이 되며, 적절한 녹지의 배치 또는 배열이 이뤄지지 않을 경우 도시내 생태적 기능의 결핍을 초래한다. 경관변화의 증명과 분석은 토지이용변화의 환경 요소의 인과관계 파악에 중요하다. 원격탐사와 지형정보체계는 토지이용 변화의 경향과 영향을 이해할 수 있어 녹지공간변화 파악에 사용된다. 원격탐사는 동일대상지의 다른 시기에서의 영상자료를 이용해 토지이용의 경년변화를 파악하며 지형정보체계는 이를 저장, 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 원격탐사와 지형정보체계를 이용하여, 1989년부터 1998년 동안, 대전광역시의 토지이용 변화를 파악하며 그 원인을 살펴보는데 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.159-162
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• 2009

북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 따라서 향후 지구온난화의 진행 상황을 예측하기 위하여 북극 해빙 면적의 변화에 대한 지속적인 모니터링이 이루어 져야한다. 북극의 지역적, 환경적 특성상 인공위성을 이용한 원격 탐사가 가장 효과적이며 1970년대부터 수동 마이크로파 센서를 이용한 해빙관찰을 시작하였다. 현재 해빙원격탐사기술의 현황은 광학센서, 수동마이크로파센서, SAR 화상 등을 이용하고 있는데 이중 본 연구에서는 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극 해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체 면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.10 no.1
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• pp.15-29
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• 1994

Radiometric correction refers to variations in the data that are not caused by the object or scene being scanned. These variations can be caused by differing sensitivities of the detectors of the sensing system, malfunctioning detectors, or atmospheric interference. Radiometric corrections can be applied to correct for these variations, such as for differing sensitivities of detectors (causing striped image), for detectors (resulting in pixels with digital values of zero), or to correct for atmospheric bias due to scattering of radiation. This paper discussed and illustrated some of the important principles of the radiometric correction methods.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.14 no.1
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• pp.95-101
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• 1998

This paper describes an algorithm which was developed for removing along-track and across-track striping effect shown in JERS-1 OPS/VNIR images. A statistical algorithm was implemented based on the mean brightness value of each along-track and across-track line. Different from any filtering techniques in either spatial or frequency domain, the developed algorithm does not change the radiometric characteristics of image pixels. The algorithm will be inserted to the JERS-1 OPS image data processing chain in the Satellite Technology Research Center direct receiving station.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.11 no.1
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• pp.31-45
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• 1995

The values of brightness temperature difference (BTD) between 11um and 12um infrared channels may reflect amounts of low-level water vapor and cloud types due to the different absorptivity for water vapor between two channels. A simple method of classifying cloud types at night was proposed. Two-dimensional histograms of brightness temperature of the 11um channel and the BTD between the split window data over subareas around characteristic clouds such as Cb(cumulonimbus), Ci(cirrus), and Sc(stratocumulus) was constructed. Cb, Ci and Sc can be classified by seleting appropriate thresholds in the two-dimensional histograms. And we can see amounts of low-level water vapor in clear area as well as cloud types in cloudy area in the BTD image. The map of cloud types and low-level water vapor generated by this method was compared with 850hPa and 1000hPa relative humidity(%) of numerical analysis data and nephanalysis chart. The comparisons showed reasonable agreement.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.300-304
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• 2020

본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 1999.11a
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• pp.450-455
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• 1999

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.25-33
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• 2001

본 연구는 무감독 영상 분류를 위하여 지역 확장 영상 분할과 계층 연결 영상 분류를 포함하는 다중 단계 기법을 제안하고 있다. 모의 자료를 사용하여 제안된 알고리듬 대한 평가와 효율성에 대한 검증을 하였다.