본 연구에서는 NIR(Near-Infrared) 원격탐사 자료를 이용한 연구의 결과인 논문을 분석함으로써 NIR의 기술 및 활용 연구 분야를 체계적으로 정리하고, 이후 NIR 영상을 활용한 연구의 흐름과 방향을 정립하는 데에 목표가 있다. 이를 위하여 최근 5년간의 국내 저널들과 활용 분야 SCI저널, 기술 개발 분야 SCI저널에 대하여 NIR 활용 연구에 관하여 사례조사를 실시하였다. 선별작업 이후 총 281편의 논문에 대하여 분석을 수행하였으며 통계 분석을 위해 분류와 소분류로 구분하여 우세한 연구 추세를 살펴보았다. 그 결과 논문 작성을 수행한 연구자들의 소속은 대학이 약 60% 이상으로 가장 높았다. 적용 분야의 경우 국외에서 육지 50%, 환경 30% 그리고 재해 11%의 분포를 나타냈다. 한편 국내의 경우 육지 55%, 환경 24%, 재해 10%의 분포를 보였다. 육지에 대한 국내 연구 사례는 임업과 농업이 각각 47%, 28%로 가장 높은 비율을 차지했다. 그 외에 국토관리(17%), 지질/자원과 관련하여 나머지 8%를 차지했다. NIR을 활용한 재해 관측은 산사태, 가뭄, 기상재해, 홍수 등에 활용되었다. 여기서 특히 기상재해는 황사에 관한 연구 결과로 국내의 실정이 반영된 것으로 보인다. 하지만 국내의 연구 사례 중 산불 탐지에 관한 결과가 존재하지 않았다. 국내의 실정을 고려해 볼 때에 이에 관한 추가적이고 활발한 연구가 수행될 필요가 있어 보인다. 이 통계적 논문 분석 자료가 향후 우리나라의 NIR 기술 개발과 활용 분야 확장에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.
땅밀림 피해지에서 피해지점 및 균열 탐지, 피해규모를 효율적으로 분석하기 위해서 무인기를 활용한 피해지 탐지 및 모니터링 방안에 대해 본 연구에서 제시하였다. 땅밀림 피해지에서 무인기를 촬영하고 분석한 결과, 정사영상을 구축하면 피해지의 균열 탐지 및 규모를 파악할 수 있기 때문에 현장조사 전에 조사자 안전을 확보하고, 조사계획 수립에 효율적 활용이 가능하였다. 또한, 정사영상에서 지형정보를 추출하면 땅밀림 피해지 균열에 대한 정량적 분석이 가능하였다. 본 연구에서 시범적으로 적용한 대상지에서는 전체 균열 면적 1.01ha, 길이 1.07km, 평균 폭 10m, 단차범위 1~10m로 땅밀림 피해가 발생한 것으로 나타났다. 땅밀림 피해지에서는 정기적인 무인기 촬영을 통하여 지형변위를 탐지하고 피해 확산 방향, 규모 등에 대한 모니터링이 가능하기 때문에 복구계획 수립에 효율적으로 활용할 수 있다. 무인기를 이용하여 땅밀림 피해지에 시험 적용한 결과, 지형이 험준하고 위험한 산지에서 빠르고 쉽게 정성적 정량적 결과를 획득할 수 있는 장점이 있었다. 산사태, 토석류, 땅밀림과 같은 산지토사재해 현장에서 무인기 활용가치가 높기 때문에 관련 산업분야 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.
본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 무인항공기 기반 초분광 센서를 활용하여 퇴적물의 함수율에 따른 분광학적 반응 특성을 고찰하고, 비행 고도에 따른 함수율 탐지 효율성을 평가하였다. 이를 위해 다양한 함수율을 가진 퇴적물 시료를 대상으로 40m와 80m 고도에서 400~1000nm 파장 대역의 초분광 영상을 획득하고 분석하였다. 퇴적물의 반사도는 함수율이 증가함에 따라 전반적으로 감소하는 경향을 보였다. 함수율과 반사도 사이의 상관관계 분석 결과, 400~900nm 전 영역에서 강한 음의 상관관계(r < -0.8)를 보였다. 랜덤포레스트 기법을 활용한 함수율 탐지모델 구축 결과, 40m와 80m 고도에서의 탐지 정확도는 각각 RMSE 2.6%, R2 0.92와 RMSE 2.2%, R2 0.95로 나타나 고도 간 정확도 차이가 미미함을 확인하였다. 변수 중요도 분석 결과, 600~700nm 대역이 함수율 탐지에 주요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 환경 모니터링 분야에서 효율적인 퇴적물의 수분 관리와 자연재해 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
무인기의 기술 발전에 따른 운송, 통신중계, 교통감시, 산불감시 진화, 재해 재난대처 등 무인기의 민간 및 공공 수요가 확대되고 있다. 무인기는 국가 공역으로의 운항이 요구되는데, 국가 공역으로의 안전한 진입을 위해서는 유인항공기 조종사에 의한 시각 감지 및 회피와 동일할 수준의 안전성을 제공하는 탐지 회피 능력과 함께 신뢰성 높은 무인기 제어용 통신링크 확보가 필수적으로 요구되고 있다. 따라서, 본고에서는 국외 기술 개발 및 표준화 동향을 바탕으로 국가 공역에서의 무인기의 안정적 진입을 위해 필요한 무인기 지상 제어용 통신 및 네트워크 기술에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 항공 라이다 데이터로부터 지표의 유형을 분류하는 과정에서 필요한 처리시간을 감소시켜 보다 효율적인 지형 분류가 가능하도록 타일 단위의 샘플링을 이용한 지형 분류 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 샘플링 정도에 따라 정확도와 시간효율을 비교분석하여 최적의 샘플링 정도를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 타일 단위의 샘플링을 이용한 지형 분류기법을 이용해 자연재해내 도시 구조 변화 등의 지형정보의 변화를 탐지하기 위한 모니터링 목적으로 활용할 경우에 지형분류의 정확도 손실을 최소화하면서 빠른 처리가 가능하기 때문에 실시간 서비스가 가능해 질 수 있다.
SAR(Synthetic Aperture Radar, 이하 SAR) 위성영상은 광학 영상과는 달리 기상조건의 영향을 거의 받지 않아 대상지역의 주기적인 모니터링이 가능하며, 특정주파수 영역밴드에서는 지표면 투과탐지가 가능하여 재난, 재해, 국방, 환경 분야 등 점차 활용범위가 확대되고 있는 추세이다. 그간의 고해상도 광학위성영상의 기술 개발이 지속적으로 이루어진 상황이라면 그에 비해 영상처리절차가 비교적 까다롭고 복잡한 SAR 영상에 관한 기술개발은 영상 활용의 가치를 가늠해 볼 때 특히 국내 경우 많이 저조한 실정이다. 이와 같은 상황을 고려해 볼 때 현재 개발되고 앞으로 계획단계에 있는 SAR 지구관측 위성의 개발 동향을 파악함으로서 SAR 영상 활용기반구축 마련 및 장기적인 연구개발 계획수립에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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