• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-5
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• 2015

멀티미디어 기술의 급속한 발전과 사용자의 대형 화면에 대한 선호도가 높아지는 가운데 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리되던 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(4K : $3,840{\times}2,160$ 또는 8K : $7680{\times}4320$)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대한 연구를 위하여, JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 GPU환경에서 병렬 컴퓨팅을 통해 처리속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 병렬화한 알고리즘의 구현은 OpenCL(Open Computing Language)을 이용하였다. 실험 결과 사용자 정의 쓰레드 기반 고속 처리와 비교하여 초고화질 해상도 이미지(UHD 4K : $3,840{\times}2,160$)를 기준으로 최대 5배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.144-158
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• 2012

도시의 국지기후 분석에 충분한 공간해상도의 정확한 분석을 위해서는 이를 지원할 정밀한 공간정보가 필요하다. 1~4m 해상도의 항공 LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료와 KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose Satellite-2) 위성영상 자료를 이용하여 초고해상도(5m) 입체적 지형 지면 토지피복 모델을 개선하였다. CAS(Climate Analysis Seoul)를 이용하여 도시내부의 지표면 속성비율과 건물의 밀집도 높이 면적에 따른 열적용량과 국지규모 기온을 분석하였다. 자료의 정밀도 향상 결과가 국지규모 기온 분석에 미치는 효과를 평가하기 위해, 개선이전 및 이후 국지기온 분석 결과와 ASTER 위성영상 지표면온도 및 지상 기온관측 자료를 각각 비교 분석하였다. 그 결과 개선이후 국지규모 기온분석 결과와 ASTER 지표면온도 비교시, 건물(BS)지역에서 높은(R=0.76) 상관관계가 나타났다. 지상 기온관측과의 비교에서도 그 편차가 개선이전 1.27K보다 개선되어 0.70K로 나타났다. 본 연구 결과로부터 초고해상도 공간정보가 현실을 잘 반영할 뿐만 아니라 이를 이용한 상세한 기온분석이 가능함을 알 수 있었다. 향후 도시 개발 계획 시나리오에 대한 상세도시기후 예측 및 분석에 본 연구의 정밀한 지형 지면 토지피복 모델 기술 등이 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1573-1587
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• 2021

드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-305
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• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.537-549
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• 2023

갯벌 퇴적물 성분의 분포 특성은 연안환경 분석, 환경영향평가에서 기초자료로 활용되기 때문에 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 갯벌 퇴적상 분포도를 생성하기 위해 회귀 크리깅(regression kriging)의 적용성을 평가하였다. 이를 목적으로, 갯벌 표층 퇴적상 분류 과정에서 현장조사 자료의 수, 부가자료의 종류, 회귀 크리깅에 적용되는 회귀 모형의 영향과 다른 예측 기법(단변량 크리깅, 회귀 분석)과의 비교와 같은 다양한 요인의 영향을 조사하였다. 회귀 크리깅의 적용성 평가를 위해, 우리나라 태안군 안면도에 위치한 황도 갯벌을 대상으로 무인기 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하기 위해서는 적절한 수의 현장조사 자료 확보와 함께 지형 고도와 조류로 밀도도를 부가자료로 이용하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한 초고해상도 무인기 자료를 이용하여 퇴적물 분포의 상세한 특성을 고려할 수 있는 회귀 크리깅이 다른 기법과 비교해서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 갯벌 표층 퇴적상 분포도 제작에 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.