• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.129-136
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• 2014

본 연구에서는 세계 최초 정지궤도 해색위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 심각한 적조피해가 발생한 남해안 해역을 대상으로 적조지역을 탐지하였다. 적조출현부터 소멸될 때까지의 구름이 없는 맑은 날의 GOCI 영상을 선정하여 적조지역을 탐지하였고, 시간적 변화에 따른 적조발생해역의 공간적 분석으로 적조 우심해역을 도출하였다. 본 연구 결과 남해안 해역에서 통영시 한산 욕지해역 일대가 적조 우심해역으로 나타났으며, 적조 우심해역에서 연안 해역인 통영시 산양읍 해역 일대로 적조 확산이 이루어지는 것으로 추정되었다. 또한, 시간적 경과에 따른 적조발생면적과 경상남도의 방제활동 및 적조피해 발생액의 변화를 비교 분석한 결과 상호 관련성이 있는 것으로 나타났으나, 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며 보다 많은 자료분석을 통하여 신뢰도를 높여야 할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.421-434
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• 2012

동해에서 CDOM의 광학적 특성과 순환을 이해하기 위하여 MODIS의 원격탐사반사도($R_{rs}$)를 이용한 기존의 CDOM 흡광계수 추정 알고리즘들(Semi-Algorithms (3개), Empirical-Algorithms (3개))을 현장관측 자료와 비교 평가하였다. 2009년부터 2011년까지 총 7번의 현장 관측 자료는 연안 해역에서부터 외양의 다양한 해양환경을 포함하고 있다. 본 연구 결과, 동해에서 Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 이 현장 $a_{CDOM}$(412) 값을 가장 유사하게 추정하였다. Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 알고리즘을 기준으로 Semi-analytical 알고리즘은 과소추정하는 경향을 보였다. 그러나 Empirical 알고리즘은 과대추정하는 경향을 보였다. $a_{CDOM}$(412)의 값이 높은 곳에서 위성관측 엽록소-a (Chlorophyll-a)의 값도 높았다. 이 결과는 CDOM이 엽록소-a의 함량 추정에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 제시한다. 본 연구 결과는 세계최초 정지궤도 해색위성인 GOCI의 CDOM 알고리즘을 개선하는데 기초자료로 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.253-262
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• 2016

이 연구에서는 세계최초 해색 위성인 GOCI로부터 일간 광합성 유효광량(Daily PAR)(GOCI PAR)를 추정하였고 이를 극궤도 위성인 MODIS에서 추정한 Daily PAR(MODIS PAR)와 비교하였다. 또 소청초기지 현장자료를 이용하여 GOCI PAR의 정확도를 검증하였다. GOCI PAR는 맑은 날과 구름이 있는 날 모두 현장자료와 비슷한 결과를 보이지만 MODIS PAR는 구름이 있는 날 값이 일정하지 않고, 자료 손실 등으로 인해 값이 추정되지 않는 해역도 존재하였다. 그러나 GOCI PAR와 현장자료 PAR 사이에 일정한 값의 차이가 나타나 소청초 기지의 맑은 날에 해당하는 PAR 값을 이용하여 GOCI PAR를 보정하였다. 보정 결과, 두꺼운 구름의 영향으로 광학적으로 포화된 날을 제외한 나머지 달에서 GOCI PAR 값이 현장자료 PAR 값과 거의 일치하는 것을 보였다. 연구결과, GOCI 자료는 낮 시간 동안 하루 8번의, 극궤도 위성에 비해 많은 자료를 이용하므로, 한반도 주변 해역에서 Daily PAR 생성 시 구름에 의한 이동과 자료의 부족에 의한 오차를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1245-1257
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• 2021

세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.669-676
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• 2018

GOCI(: Geostationary Ocean Color Imager)는 8개 밴드의 레일리 보정 반사도를 이용하여 수평 $500m{\times}500m$의 높은 공간 해상도로 해무를 탐지한다. 가시광선과 근적외선은 지표면의 특성을 강하게 반영하여 구름과 안개 판별에 오차를 유발한다. Band7 반사도의 임계값을 설정하여 육지로 유입되는 해무를 탐지할 수 있었다. Band4 반사도가 Band8보다 크게 나타나는 영역이 구름으로 판별되는 경우는 주변 영역과 평균 반사도의 비교를 통해 해무로 탐지되는 오류를 보정하였다. 개선된 알고리즘은 천리안위성(COMS: Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 안개 영상 및 기상청 시정계 자료와 비교하여 검증되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.221-237
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• 2010

해양의 일차생산 측정에 있어 인공위성자료의 활용은 연구선 등을 활용한 기존 조사방법이 갖고 있는 시 공간상의 제한을 많이 개선할 수 있다. 하지만, 황해와 같이 탁한 해역에서의 일차생산 추정은 해수의 광학특성에 의해 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 현재 수준에서 가용한 황해의 일차 생산 추정방법들을 비교 평가하였다. 즉, 네 가지의 엽록소-a 추정 알고리듬과 두 가지의 일차생산 추정 알고리듬을 사용하여 각기 다른 조합들이 일차생산 추정에 있어 어떤 차이를 보이는지 알아보았다. 여덟가지 조합에 의해 추정된 황해 중부의 일차생산력은 96.5 에서 $610.2\;gC\;m^{-2}\;yr^{-1}$의 범위값을 가졌다. 최근 한 중 일 연구자들에 의해 공동으로 개발 중인 새로운 엽록소 알고리듬은 탁한 해역에서 표준알고리듬이 잘 맞지 않는 문제를 일부 해결했으나 여전히 해결해야 할 문제를 남겼다. 실측 광합성 매개변수를 새로 적용한 일차생산 추정 알고리듬 또한 개선이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.595-600
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• 2006

해양탑재체는 2008년 말 발사예정인 정지궤도 통신해양기상위성의 주요 탑재체로, 한반도 주의의 $2500km\times2500km$ 영역의 해색을 관찰한다. 해양탑재체는 전 영역을 16개의 슬롯으로 나누어 관찰하며, 이를 위하여 이축경사 방식의 스캔 미캐니즘을 이용한다. 본 연구에서는 해양탑재체에서 사용하고 있는 스캔 방식의 포인팅 안전성을 분석하였다. 또한 분석결과를 일반적으로 많이 사용하고 있는 짐벌 방식과 비교하였다. 이를 위해 각 방식의 포인팅 모델과 포인팅 안정성 척도를 제시하였다. 분석결과 이축경사 방식이 뛰어난 포인팅 안정성을 갖는다는 것을 보일 수 있었다. 해석결과는 각 미캐니즘의 규격 선성과 분석에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.723-728
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• 2016

본 연구에서는 Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI 영상과 COMS/GOCI 영상을 이용하여 적조 픽셀의 광학적 특성을 분석하였다. 적조 픽셀을 샘플링하기 위해 Landsat-7, 8 True Color 영상을 활용하였으며, 영상에서 적조 픽셀의 좌표를 획득하였다. 획득된 픽셀의 좌표를 참조하여 동일 해역의 GOCI 영상을 통해 해당픽셀의 흡광 및 수출광량 자료를 획득하였다. 적조가 발생하지 않은 경우 412nm와 660nm 파장대에서 주흡광을 보인 것에 비해 적조 픽셀의 경우 660nm에서 주흡광을 보였으며, 412nm에서는 흡광량이 현저히 줄어든 것을 확인하였다. 수출광량의 경우 스펙트럼 형태에서는 큰 차이가 없었으나, 수출광량의 절대값이 적조 픽셀의 경우 낮게 나타났으며, 특히 660nm와 680nm 파장대에서 수출광량 감소가 크게 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.777-786
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• 2018

본 연구에서는 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일(918개)을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 로지스틱 회귀모형은 약 97%의 분류 정확도를 보였으며, 의사결정나무 모형은 약 86%의 분류 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1353-1364
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• 2018

본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.