중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다.
동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.
산불은 전세계적으로 발생하는 가장 주요한 재해현상 중 하나이다. 산불 감시나 산불에 의한 피해지역의 효과적인 관측은 피해 지역을 최소화하고, 효율적인 피해 복구 계획 수립에 매우 중요한 기초자료를 제공한다. 광학 위성 자료를 활용한 산불 피해지역 탐지가 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 산불에 의한 연기 또는 구름 분포에 의해 종종 사용상에 제약이 있다. 본 연구에서는 2000년 4월 강원도 고성, 강릉, 삼척, 물진 지역에서 발생한 대규모 산불을 연구 대상지역으로 하여, 1998년-2000년 동안 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용하여 산불 피해 지역 감시의 활용성을 연구하였다. 산불에 의한 산림 피해지역 관측을 위해 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란관의 변화를 통한 변환 탐지를 수행하였다. 산불 피해지역에서 산불 전에 비해 산불 후에 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란값이 증가하는 것으로 관측되었다. RADARSAT-1 SAR 영상으로부터 관측된 산불 피해 지역은 Landsat-7 ETM 자료와 현장 조사 자료에 의한 산불 피해 지역과 매우 상관성이 높은 것으로 관측되었다.
본 연구에서는 위성영상에 대한 변화탐지 기법의 결과를 토지피복지도 갱신의 기초자료로 활용하고자 하였다. $S^2CVA$(Sequential Spectral Change Vector Analysis) 기법을 다시기 다중분광 위성영상에 적용하여 해당 지역 내의 변화지역을 추출하였다. 특히, 분광변화벡터의 방향정보를 이용하여 계절적 변화에 의한 변화지역의 오탐지를 최소화하고자 하였다. 변화탐지 결과인 이진영상은 구역통계를 활용하여 토지 피복도와 함께 통합하였으며, 토지피복지도 갱신을 위하여 객체 기반의 분석을 수행하였다. PlanetScope 자료와 환경부의 토지피복지도를 이용한 실험결과, 토지피복지도 내에 변화된 지역을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 천리안위성 기반의 지표면 열적 특성 감시 및 기상현상 탐지에 이용할 수 있는 배경 온도장을 산출하고 지상관측자료 및 지리정보와 비교하여 정확도를 검증하였다. 배경온도장은 밝기온도를 선택하였으며 2012년 자료를 이용하여 월별로 매 시간대에 대해 산출되었다. 밝기온도 자료에서 청천화소와 구름화소를 구별하기 위해 천리안 구름탐지를 사용하였고, 천리안 구름탐지의 입력자료로 사용된 수치모델자료와 공간 균질성 검사 부분에서 구름 오탐지현상을 발견하였다. 과다하게 구름으로 오탐지된 화소는 통계적인 방법에 기반한 구름화소 복원을 통해 해결하였다. 산출된 밝기온도 배경장은 지상관측 기온과 0.95의 상관관계를 보였으며 0.66 K의 편향과 4.88 K의 평균 제곱근 오차를 보였다. 밝기온도 배경장과 고도는 시간대와 계절에 따라 변동성을 보이는 음의 상관관계를 보였다. 녹지와의 상관관계는 기온이 높은 계절 및 주간에 높게 나타났으며, 상관관계의 시간에 따른 변화가 관측되었다. 이러한 이유로 지표면온도 산출 시 시간에 따른 방출률을 별도로 구성해야 할 필요성이 제기되었다.
본 연구는 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 기반으로 하여 2단계 필터링을 통해 우리나라 동해, 남해 연안에 대규모로 발생했던 Cochlodinium polykrikoides 적조를 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 일반적으로 적조 탐지 연구들은 클로로필과 적조 발생의 상관성을 이용하여 클로로필의 농도가 높은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지한다. 하지만 이 방법의 문제점은 적조가 발생하지 않은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지함으로써 포함오차(Commission error)를 발생시킨다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 바탕으로 적조 발생 해역을 추출하고, 2단계 필터 링 과정을 적용함으로써 진해, 여수, 남해도 부근 해역에서 발생한 포함오차를 제거하였으며, 그 결과를 국립수산과학원의 적조속보자료와 함께 시각적 정량적으로 평가하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하였다.
본 연구에서는 무인항공기 원격탐사 기법과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 활용한 해안표착폐기물 탐지기법을 제안한다. 항공영상 내에 존재하는 해안표착폐기물을 탐지하기 위해 심층신경망 기반 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. PET, 스티로폼, 기타 플라스틱의 3가지 클래스의 이미지 데이터셋으로 심층신경망 모델을 훈련시켰으며, 각 클래스별 탐지 정확도를 Darknet-53과 비교하였다. 이를 통해 해안표착 폐기물을 무인항공기를 통해 성상별 모니터링할 수 있었으며, 향후 본 연구에서 제안하는 방법이 적용될 경우 해변 전체에 대한 성상별 전수조사가 가능하며, 이를 통해 해양환경 감시 분야의 효율성 증대에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.
현 지뢰탐지기는 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서 헤드부를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 단방향 초음파 센싱신호를 통한 지뢰탐지 오류 문제점을 개선하고자, Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트 안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스형 카메라부, 보안통신 헤드셋으로 구성하여 전투복을 착용한 상태에서 신체의 머리, 몸통, 팔, 허리, 다리에 탈 부착식으로 장착, Superhigh Frequency RF Beam을 통해 지뢰를 탐지하는 Human Body 안테나부를 적용, 지뢰의 금속 비금속이 아닌, 지상(하)에 매설된 기폭제를 전방위($360^{\circ}$)로 탐지할 수 있고, 지뢰의 거리 위치 형태 재질을 2D 또는 3D 영상으로 스마트 안경 및 신체장착형 LCD모니터부에 실시간 표출시킬 수 있으며, 이로 인해 전투병이 지상(하)에 있는 지뢰를 회피, 신속하게 기동할 수 있다. 아울러 휴대용 배터리와 벨트형 전원공급부의 Twin-Self Supplements of electricity을 통해 별도의 충전 없이 3~7일간 전투를 수행할 수 있으며, 원격지의 전투상황을 원격지 전투지휘서버에서 실시간 모니터링할 수 있고, 전투병 1:1로 전투정보를 공유할 수 있어, 전투현장에 있는 것과 같은 생동감 있게 전투상황을 원격지휘할 수 있는 스마트전투시스템을 구축할 수 있는 Smart Wearable Minefield Detection System을 제안하고자 한다.
여러 분야에 있어서 원격탐사의 탐지 및 모니터링 기능과 지리정보시스템의 이성적 접근 및 분석기능을 접목함으로써 이에 의한 많은 효과를 얻고 있다. 원격탐사기술 및 지리정보시스템을 접목하는 데에 있어서 핵심적인 응용분야로는 변화를 분석하는 것이 있다. 이러한 변화가 그 자체로 관심의 대상이 되거나, 또는 이로 말미암아 우리는 (지도를 개정하는 등의) 행동을 취하게 되기 때문에 원격탐사는 변화를 탐지하는 데에 있어서 훌륭한 도구가 된다. 지리정보시스템 또한 변화의 과정을 정량화 하는 최상의 분석도구가 될 수 있다. 이러한 변화를 정량화 하는 데에는 두 가지 방법이 있다. 개념적으로 간단한 방법으로는 각 이미지의 적셀 값을 비판하는 것이 있다. 이 방법은 실질적인 반면 (적용이) 단순하여 복잡한 (자연) 환경에서의 다양한 변화를 분석할 수는 없다. 이에 대한 또 다른 방법으로는 기호변화탐지가 있다. 분석자는 먼저 판별하고자 하는 중요한 분류항목들을 결정한다 이 방법은 토지리용 및 피복도가 정확하게 구분이 된 다음에야 효과적일 수가 있다. 디지탈 변화탐지를 수행하고자 하는 사람은 조사대상지역의 환경, 데이타 세트의 질 그리고 변화탐지 알고리즘 등에 대해서 잘 알고 있어야 한다. 또한, 특정지역 및 (추진하고자하는) 과제에 적합한 변화탐지 알고리즘을 파악하는 작업을 수행해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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