• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.411-412
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• 2024

본 논문에서는 인공위성 이미지 비교 알고리즘을 설계하여 국제원자력기구(IAEA)와의 안전조치협정 추가의정서에 따른 원자력 시설 부지 정보의 변동 사항을 검출하는 시험을 수행하였다. 구글 어스에서 특정 장소에 대해 촬영 시간이 다른 인공위성 이미지를 얻어 시험 데이터로 사용하고 본 논문에서 개발한 5단계 이미지 비교 알고리즘을 구동한 결과 추가되거나 사라진 건물을 추적할 수 있었다. 향후 알고리즘 성능에 중요한 역할을 하는 검출 조정값(역치) 자동 도출 기능 및 이미지 전처리 프로세스를 개선한다면 대량 이미지 분석이 필요한 업무에 활용할 수 있을 것이다.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.5 no.1
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• pp.56-64
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• 2007

최근들어 오래전부터 컴퓨터의 프로세서와 메모리를 만드는데 사용해 오던 CMOS 공정을 이용하여 이미지 센서를 생산하는 기술이 개발되어 저가격 다량생산과 저전력소모 등의 장점을 무기로 하여 핸드폰카메라와 일반 비디오카메라를 필두로 빠르게 CCD를 대체해나가고 있으며 인공위성의 대표적인 자세측정용 센서인 별센서, 태양센서, 지구센서와 지구관측 또는 우주관측을 위한 영상탑재체에도 빠른 신호처리와 우주환경에서의 높은 내구성으로 인하여 CMOS 이미지센서의 활용이 점차 확대되어 가고 있는 실정이다. 본 논문에서는 먼저 CCD와 CMOS APS 센서의 작동원리와 각각의 장단점을 비교, 분석하고 인공위성 자세결정용 센서인 별센서와 태양센서 및 영상탑재체를 중심으로 한 CMOS APS 센서의 응용사례를 조사, 분석한 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.140.1-140.1
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• 2014

인공위성은 지상에서 발사된 후 로켓에 의해 임무궤도에 안착을 한 뒤 위성 내부에 탑재된 추진시스템에 의하여 자세 및 궤도제어를 수행한다. 특히, 저궤도 관측위성의 경우 정확한 이미지 촬영을 위해서는 자세제어가 매우 중요하고, 추진체의 잔여량에 따라 인공위성의 수명이 결정되기도 하므로 추진시스템의 역할이 매우 중요하다. 특히, 추진체의 무게에 따라 위성 전체 중량이 좌우되어 발사중량에도 영향을 미치게 되므로 고성능, 저질량의 추진계가 요구되며, 추진계는 극히 미세한 누설도 허용되지 않는다. 개발된 인공위성 추진계 내부의 누설 여부 확인을 위하여 우주환경을 모사한 진공챔버 내부에서 고압으로 충진된 추진 탱크의 누설탐지 시험을 수행하게 된다. 본 논문에서는 지상에서 모사된 우주환경 하에서 인공위성 추진계의 누설 탐지 기법에 대해 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.286-286
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.154-155
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• 2011

2010년 천리안위성의 성공적인 발사에 따라 인공위성의 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 천리안 해양관측위성(GOCI)이외에 아리랑 2호가 현재 운용중인 우리나라 위성들이다. 가까운 시기에 아리랑 5호(2011년 말), 아리랑 3호(2012년), 아리랑 3A호(2013년)가 발사될 예정이다. 즉, 해양적용을 위한 위성환경은 이제부터 준비되고 있다고 볼 수 있다. 대외적으로 보면, 인공위성 자원은 아주 많다. 문제는 이와 같은 자원을 어떻게 활용할 것인가 인데 이의 활용 기술 개발적 측면에서는 많이 소홀한 것이 사실이다. 전세계적으로 이 시스템 개발을 위한 치열한 경쟁이 진행 중에 있다. 이미 소말리아 주변 감시체계는 많은 부분을 위성에 의지하고 있다. 우리나라에서 최초로 위성활용 가능성을 보여준 사건이 허베이스피리트호 원유유출 사고이다. 이 사고는 2007년 12월7일 아침 7시6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 이와 같은 기름 유출 사고의 경우, 유출 범위를 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 거의 준비된 상태가 아님에도 불구하고 12월 8일 아침 최초로 유출된 기름을 모습을 보여주는 위성이미지(광학위성)가 얻어졌다. 하지만 이와 같은 자료가 관련 전문가가 이용할 수 있기까지 많은 시간이 소용되었고, 이 정보를 전달할 수 있는 방법도 없었다. 사실 단순한 이미지가 아니라 지리정보체계를 가진 오염정보를 제공할 방법도 준비도 되어 있지 못한 상황이었다. 본 발표를 통하여, 허베이스피리트호 사고뿐만 아니라, 2011년 6월부터 수개월간 지속된 발해만 오염사고 적용 등 다양한 사례 소개를 하고, 이를 기반으로 해양경찰청에서 업무활용을 위한 방안을 제시한다. 먼저, 해경청의 주요 임무인, 경비, 수색구조, 오염대응 분야별로 현황 분석을 수행하였다. 또한 국외사례에 대한 조사를 한 후, 최종 인공위성 원격탐사기술의 해경청 도입방안에 대한 설계를 실시하였다. 국제적으로 인공위성을 이용한 해양 경비, 수색구조, 오염 모니터링기술 개발이 이루어지고 있으며, 유럽 국가는 시범도입을 진행 중에 있다. 유럽해사안전국(EMSA)은 해양경비 및 수색구조를 위한 선박통항 및 보고 서비스와 오염대비대응(Pollution Preparedness and Response, PPR) 위성 서비스를 회원국에 제공하고 있다. 해양경찰청 임무 수행뿐만 아니라, 해양영토 관리적 측면에서 첨단 위성장비 활용, 선진국형 해상경비 패러다임의 전환 필요성이 크다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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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.

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.1
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• pp.40-43
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• 2010

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.795-800
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• 2008

카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.86-96
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• 2020

Based on the use cases of image recognition technology, this study looked at how artificial intelligence plays a role in image recognition technology. Through image recognition technology, satellite images can be analyzed with artificial intelligence to reveal the calculation of oil storage tanks in certain countries. And image recognition technology makes it possible for searching images or products similar to images taken or downloaded by users, as well as arranging fruit yields, or detecting plant diseases. Based on deep learning and neural network algorithms, we can recognize people's age, gender, and mood, confirming that image recognition technology is being applied in various industries. In this study, we can look at the use cases of domestic and overseas image recognition technology, as well as see which methods are being applied to the industry. In addition, through this study, the direction of future research was presented, focusing on various successful cases in which image recognition technology was implemented and applied in various industries. At the conclusion, it can be considered that the direction in which domestic image recognition technology should move forward in the future.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.3 no.4
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• pp.1-10
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• 2000

Satellite remote sensing images have much more information compared to a paper map. But these images are generally handled as particular image format gained from optical sensor, and must be processed and analyzed by computer with high priced digital image processing system. For the extraction of digital elevation model(DEM) from satellite image, we used the overlay image by SPOT-3 of Chuncheon area at the Kangwon province. According to the image condition, the precious geometric correction, the bundle adjustment for ortho-image generation and the stereo image mapping by several technical approaches were processed. So that we developed the methods of automatic DEM extraction and efficient stereo image map generation which can improve the digital image processing steps. Also, we applied the multiple direction birdeye view image for modeling and analysis using the remotely sensed overlay images with high resolution.