• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.121-127
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• 2010

본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.131-136
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• 2008

중저해상도 영상으로서 공급되고 있는 MODIS영상은 높은 temporal resolution 특성을 가짐으로써 넓은 면적에 대한 토지 이용이나 토지 피복의 변화 탐지에 대한 장점을 제공한다. 또한, 고해상도 영상 자료 또는 관측 자료는 중저해상도 영상과는 비교할 수 없는 경제적인 비용이 필요하게 됨으로써 중저해상도에서 변화를 탐지하여 고해상도 관측 자료를 이용하여 갱신이나 변화의 속성에 대한 구체적인 정보를 추출하는 전략적인 토지 피복에 대한 모니터링 방법이 요구된다. 그러므로 중저해상도 영상 자료는 고해상도 관측 자료를 획득 할 수 있는 일종의 alarm system으로써의 역할을 수행 할 수 있다. 이 연구는 주기적으로 촬영된 MODIS의 영상 자료를 이용하여 한반도에서 일어나는 토지 피복의 변화에 대한 패턴을 알아보고자 한다. 즉, 한반도에서 일어나는 일 년 간의 토지 피복의 변화로 생각할 수 있는 예로는 계절이나 경작에 의한 식생의 변화가 영상에 나타나는 주기적인 패턴을 살펴봄으로써 인간의 개발이나 재해와 같은 영향으로 일어나는 지표면의 이상적인 변화를 탐지하고자 한다. 사용된 영상은 MODIS Lnad product 중 Surface reflectance 8day composite 영상이며, NIR과 RED 밴드에서 나타나는 광학적 특성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.3
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• pp.66-80
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• 2012

It is necessary to normalize spectral image values derived from multi-temporal satellite data to a common scale in order to apply remote sensing methods for change detection, disaster mapping, crop monitoring and etc. There are two main approaches: absolute radiometric normalization and relative radiometric normalization. This study focuses on the multi-temporal satellite image processing by the use of relative radiometric normalization. Three scenes of KOMPSAT-2 imagery were processed using the Multivariate Alteration Detection(MAD) method, which has a particular advantage of selecting PIFs(Pseudo Invariant Features) automatically by canonical correlation analysis. The scenes were then applied to detect disaster areas over Sendai, Japan, which was hit by a tsunami on 11 March 2011. The case study showed that the automatic extraction of changed areas after the tsunami using relatively normalized satellite data via the MAD method was done within a high accuracy level. In addition, the relative normalization of multi-temporal satellite imagery produced better results to rapidly map disaster-affected areas with an increased confidence level.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.117-122
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• 2002

Change detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, change detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by lower middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.81-81
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• 2022

서북태평양은 전세계적으로 태풍이 가장 많이 발생하는 해양 지역 중 하나이다. 태풍이 몰고 온 강풍과 폭우, 폭풍해일 등은 우리 사회경제와 환태평양 국가의 신변안전에 심각한 위협이 되고 있다.특히 내륙으로 진입하는 수백킬로의 영향을 미치는 만큼 넓은 지역에 걸쳐 강우량이 발생하고, 집중강수 기간이 짧아 산사태 등 자연재해로 많은 인명피해가 발생한다. 이러한 피해를 줄이기 위해서는 태풍의 활동특성을 잘 파악하고 태풍에 의한 강수량 예측 연구가 재해예방과 재난저감을 위해 필요하다. 그러나 현재기술에서 태풍이 몰고 온 강수의 정확한 양적 예측은 여전히 어려운 문제이며, 해결해야 할 큰 도전과제이다. 본 연구에서는 태풍별 강수량 상관관계를 분석하고, 서북태평양의 역사적 태풍의 궤도와 강도를 고려해 태풍으로 인한 강수량을 예측하는 통계적 방법을 적용한 결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.278-279
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• 2017

북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.198-201
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• 2021

무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.342-345
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• 2008

산재 발생 시 산재근로자는 근로복지공단을 통해서 각종 급여를 받게 된다. 본 논문은 심사 과정과 급여지급 후에 부정수급으로 판명된 산재 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 분석하여 부정수급의 유형을 발견하고자 한다. 이 연구에서는 서울관내 4개 지사에서 8년 동안(2000년$\sim$2007년)의 총 61,536명의 최초요양 신청을 한 산재근로자 자료를 대상으로 하였고, 종속변수에 영향을 미치는 8개의 독립변수를 선택해서 사용한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어서 가장 효율적인 허위 부정 탐지 모델을 만들기 위해 의사결정나무분석(Decision Tree)과 로지스틱 회귀분석(Logistic Regresion)등의 다양한 기법을 적용하여 결과를 비교분석 하고, 오분류 비용을 적용하여, 최적의 분류결정 값을 가지는 모델을 도출한다. 분석결과, 로지스틱 회귀분석이 산재보험 부정수급 유형 발견에 보다 효과적인 모델로 판명되었다. 또한 판별점(Cut-Off) 0.01로 했을 때 4개변수(요양기간, 업종형태, 의료기관, 재해발생형태)가 부정수급에 탐지하는데 영향력이 큰 변수로 선정되었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.309-313
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• 2009

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.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.2
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• pp.331-336
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• 2017

The need for early fire detection technology is increasing in order to prevent fire disasters. Sensor device detection for heat, smoke and fire is widely used to detect flame and smoke, but this system is limited by the factors of the sensor environment. To solve these problems, many image-based fire detection systems are being developed. In this paper, we implemented a system to detect fire and smoke from camera input images using a convolution neural network. Through the implemented system using the convolution neural network, a feature map is generated for the smoke image and the fire image, and learning for classifying the smoke and fire is performed on the generated feature map. Experimental results on various images show excellent effects for classifying smoke and fire.