• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.249-253
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• 2005

인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술과 지형공간정보시스템의 통합에 의한 도시에의 활용은 도시 계획뿐 만 아니라, 환경정비와 유지 관리 측면 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 대상지역의 Landsat TM 영상자료를 이용하여 보정과정을 수행하고, GSIS 시스템의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)식을 이용하여 식생지수를 추출하였다. 산출된 식생지수를 5개 등급으로 분류하여 비 식생지역과 식생이 활발한 지역을 구분하여 분석하였고, 인공위성 데이터의 밴드간 비연산 처리를 실시하여 식물의 건강상태를 나타내는 NDVI를 위성 데이터를 이용하여 추출함으로써, 시가지내의 녹지분포에 대한 시계열적 변화를 분석하였다. 이 결과 도심주변지역에 분포하는 낯은 구릉지에서 점차적으로 도시화가 이루어짐을 알 수 있었고, 전체 면적별 녹지분포가 높은 구릉지 및 산악지역의 3, 4, 5등급지역 면적 비율이 68.9%에서 37.2%로 감소한 것으로 나타났다.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.191-200
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• 2000

최근, NORAD(북미방공사령부)의 발표에 따르면 10cm 이상의 우주물체로서 목록화 되어 관리가 되는 것 중의 단지 10%만이 임무와 관련된 것이고 나머지는 보조연료탱크, 그리고 인공위성의 잔해들로서 임무와는 상관이 없는 우주폐기물인 것으로 분석되었다. 우주폐기물의 대표적인 경우는 우주물체간의 충돌이나 폭발로 인해 발생된다. 그리고 임무 중인 인공위성에 큰 피해를 초래하게 된다. 현재 몇몇 국가에서는 지구 및 우주환경을 보호하고 인류의 안전을 위해 새로운 위성모델의 개발을 추진 중이다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.556-561
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• 2003

선박에 의한 해난사고의 대부분을 차지하고 있는 충돌과 좌초를 예방하고 안전항행환경을 확보하기 위해서는 선박들의 교통량 정보 및 위치정보, 해상환경정보를 얻지 않으면 안 된다. 본 연구에서는 인공위성데이터를 통해 얻어진 선박정보를 추출하는 방법에 대해서 조사하고, 다시 얻어진 선박정보를 이용해서 장래위치에 있어서의 해상교통환경 시뮬레이션을 했다. 즉, 장래 해상교통상황을 정량화 된 값으로 표현하여 자동차용 교통신호와 비슷한 선박들의 교통제어신호를 제공함으로써 해상교통안전을 확보할 수 있는 시스템의 기초적 연구결과를 제시했다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.285-287
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• 2013

UN과 우주 강국을 중심으로 위성을 활용한 국제협력이 강화되고 있는 추세임. 특히 미국과 유럽 등 전통적인 해양 강국은 위성의 해양 분야 활용도를 확대하고 있으며 국제 협력도 구체화하고 있음. 'Space Rush'와 'Ocean Rush'에 이은, 우주와 해양의 통합 관리체제를 통한 새로운 해양강국 출현의 시대로 접어들 가능성도 있음다. 이번 논문에서는 우주 강국인 일본이 추진하고 있는 우주와 해양 융 복합 전략을 분석하였음. 이를 위해 일본의 해양과 우주의 행정 협업, 우주기본계획 중 해양분야, 제2차 해양기본계획 중 우주(위성 분야), 해양 분야 인공위성 활용 사례 및 국제 협력 사례 등을 제시하였음. 일본의 해양 분야 위성 활용과 위성을 활용한 국제 해양 협력은 향후에도 지속되고 확대될 것으로 판단됨.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.354-354
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• 2011

인공위성이 임무를 수행하는 우주환경은 지상 환경과 달리 고진공 및 극저온의 극한환경으로 지상에서는 제대로 작동하는 것으로 관찰되더라도 우주환경에서는 예상하지 못한 기능장애를 일으켜 위성의 성능에 치명적인 영향을 미치기도 한다. 이에 10e-5 torr 이하의 고진공과 $-180^{\circ}C$ 이하의 극저온 환경을지상에서 모사하여 위성체의 안정성 및 신뢰성을 시험한다. 시험에는 열진공챔버라고 불리는 장비들이 사용이되며, 기본적으로 챔버 내부 진공형성이 중요하다. 열진공챔버들 가운데는 직경 9m, 길이 10m의 대형 진공용기도 포함이 되며, 배기를 위한 저진공 및 고진공의 펌프들이 사용된다. 한국항공우주연구원에서 보유한 각종 우주환경모사용 챔버 및 진공펌프들은 설치 후 10년 이상 가동한 노후 장비들로 제 기능을 발휘하기 위해서는 적정 유지 보수 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 대형 진공시스템의 원활한 사용을 위한 유지보수 및 관리 방안에 대해 설명한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2023

C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.105-111
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• 2004

국가GIS사업의 추진과 아리랑위성(Kompsat-1)의 발사 등으로 우리나라 국토에 대한 지리정보기반이 급속하게 구축되고있다. 그러나 대다수의 지방정부에서는 국토계획과 환경관리 등의 지역관리에 이러한 지리정보들을 실질적으로 활용하고있지 못하는 상황이다. 이 연구는 지방정부의 차원에서 지역관리를 위해 필요한 지역정보콘텐츠를 개발하는 것이다. 특히, 공간정보기술인 GIS와 원격탐사기술을 활용하여 지역정보콘텐츠를 개발함으로써, 지방정부의 지리정보콘텐츠를 다양화하고 그 응용분야를 확대하는 것이 이 연구의 목적이다. 이를 위하여 연구대상지역인 전라남도 무안군을 대상으로 인터넷 관련 콘텐츠, 지리정보 관련 콘텐츠, 인공위성영상 관련 콘텐츠 등 3가지 지역정보콘텐츠를 개발하여 제시하였으며 이를 통하여 지역정보 및 환경정보 등 지방정부의 행정업무에 필요한 공간정보의 활용방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.322-322
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• 2011

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 기능을 하는 인자로 기후변화와 인간의 활동에 의해 영향을 받는다. 지난 수십 년간 산림개간과 도시화는 토지이용의 변화를 초래하여 토지피복의 변화를 초래하였다. 도시화는 불투수층을 증가시켰고, 산림개간으로 산림이 농장으로 변하여 침투율을 감소시켜 유출률의 증가를 초래하였다. 이처럼 토지피복의 변화는 토양수분의 변화에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 토지피복 분류를 위해 구름의 영향이 적은 Landsat TM 영상을 사용하여 청미천 유역의 토지피복을 분류하여 토지피복도를 작성하였다. 청미천 유역은 현재 국제수문관측사업(IHP)의 일환으로 체계적인 수문관측이 진행되고 있는 지점으로, 추후 인공위성 영상을 통해 산정한 토양수분 자료를 비교할 수 있는 유역이다. Landsat TM 영상은 2009년 5월 23일에 관측된 115-34(path row) 영상으로 구름이 거의 없는 날의 자료를 사용하였다. 다중 스펙트럴 위성영상인 Landsat TM 영상은 30m 공간해상도로써 토지피복분류와 식생 등의 정보를 추출하는데 적합한 것으로 알려져 있다. 청미천 유역의 위성영상에 대하여 영상의 전처리 과정을 거쳐 무감독분류와 감독분류기법을 적용하여 토지피복을 분류하였다. 분류한 토지피복도는 국토해양부에서 국가수자원관리 종합정보시스템(WAMIS) 을 통하여 제공되는 토지피복도와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2016

수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.