• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.8 no.3
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• pp.207-217
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• 2005

We present a new approximate formulation of the integral equation (IE) method for models with variable background conductivity. This method overcomes the standard limitation of the conventional If method related to the use of a horizontally layered background only. The new approximate IE method still employs the Green's functions for a horizontally layered 1-D model. However, the new method allows us to use an inhomogeneous background with the IE method. The method was carefully tested for modeling the EM field for complex structures with a known variable background conductivity. It can find wide application in modeling EM data for multiple geological models with some common geoelectrical features, like a known inhomogeneous overburden, or salt dome structures.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.86-89
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• 2008

도시공간모델은 공간의 문제 또는 현상들을 보다 종합적, 합리적으로 파악하는데 중요하다. 본 연구에서는 수치지도와 도화원도로부터 저렴하고 수치지도 기반의 공간분석에 유용한 지형과 건물을 포함하는 도시공간모델을 생성하고자 한다. 도시공간모델은 지면모델과 건물모델로 나누어 생성한 후 통합한다. 지면모델은 수치지도를 이용하여 DEM을 생성한다. 건물모델은 수치지도와 도화원도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전체를 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 본 연구에서 생성된 도시공간모델은 수치지도를 기반으로 공간분석을 하는 응용분야에서 요구하는 입력 형태로 제공할 수 있으므로 유용하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 도시공간모델의 생성 방법론은 더 많은 분야의 공간분석을 위해 활용될 것이다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.301-304
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• 2009

3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.27 no.2
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• pp.119-128
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• 2024

Marine magnetic surveys provide a rapid and cost-effective method for pioneer geophysical survey for many purposes. Sea-surface magnetometers offer high accuracy but are limited to measuring the scalar total magnetic field and require dedicated cruise missions. Shipboard three-component magnetometers, on the other hand, can collect vector three components and applicable to any cruise missions. However, correcting for the ship's magnetic field, particularly viscous magnetization, still remains a challenge. This study proposes a new additional correction method for ship's viscous magnetization effect in vector data acquired by shipboard three-component magnetometer. This method utilizes magnetic data collected simultaneously with a sea-surface magnetometer providing total magnetic field measurements. Our method significantly reduces deviations between the two datasets, resulting in corrected vector anomalies with errors as low as 7-25 nT. These tiny errors are possibly caused by the vector magnetic anomaly and its related viscous magnetization. This method is expected to significantly improve the accuracy of shipborne magnetic surveys by providing corrected vector components. This will enhance magnetic interpretations and might be useful for understanding plate tectonics, geological structures, hydrothermal deposits, and more.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.283-287
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• 2007

기존 국토환경성펴가지도는 1:25,000 축적을 기본으로 하고 있어 전국이나 광역 차원의 환경성 평가나 개발 가능지 분석, 거시적인 지역의 확인 및 중첩분석시 용이하나 지역 차원의 개발계획 수립부문에서의 활용도를 높일 필요성이 제기 되었다. 본 연구의 목적은 연구지역을 선정하여 기 구축된 국토환경성평가지도의 동일 방법론 및 주제도를 활용하여 1:5,000 축적의 국토환경성평가지도를 재구축고, Vector형태 및 필지단위론 재평가를 실시하여, 1:25,000 축적의 국토환경성평가지도와의 평과 결과를 비교${\cdot}$분석하는데 있다. 연구결과, 기 구축된 연구지역의 1:25,000축적 국토환경성평가지도 등급별 면적 비율은 1등급 23.3등급 29.4%, 3등급 23.9% 4등급 11.7%, 5등급 11.8%를 보이고 있으며, 신규 구축된 연구지역의 1:5,000 축적 국토환경성평가지도 등급별 면적 비율은 1등급 29.3%, 2등급 21.7%, 3등급 17.2%, 4등급 7.1%, 5등급 24.7%이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_3
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• pp.1771-1777
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• 2023

With the advancements of deep learning, many semantic segmentation-based methods for land cover classification have been proposed. However, existing deep learning-based models only use image information and cannot guarantee spatiotemporal consistency. In this study, we propose a land cover classification model using geographical coordinates. First, the coordinate features are extracted through the Coordinate Hash Encoder, which is an extension of the Multi-resolution Hash Encoder, an implicit neural representation technique, to the longitude-latitude coordinate system. Next, we propose an architecture that combines the extracted coordinate features with different levels of U-net decoder. Experimental results show that the proposed method improves the mean intersection over union by about 32% and improves the spatiotemporal consistency.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.1261-1266
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• 2003

본 연구는 가상현실 극장에서 실시간 상호 작용 효과를 잘 수용할 수 있는 가상 현실 콘텐츠를 기획하고 그 시나리오를 구성하는 요소들과 인터랙션 기술 개발의 방향 수립을 위한 체계적인 사용성 평가 방법론을 제시하였다. 연구에 활용한 가상실험 콘텐츠는 Heritage Alive!로서 시나리오 구성에서 시스템 구성, 인터랙션 요소들을 사용자 참여를 통한 사용성 평가 수행을 실시하여 그 실용화 가능성과 발전 방향을 평가하였다. 사용성은 비디오를 통한 전체 관람 모습을 촬영, 관찰하여 몰입감과 콘텐츠를 연관지어 분석하였고, 사용자의 인터랙션을 컴퓨터 시스템의 로그 파일을 기록하여 입력 장치의 조작성과 과제에 대한 몰입감을 정량적으로 추출할 수 있었다. 그리고 설문지에 감성적인 측면을 질의함으로써 정성적인 평가 자료로 활용하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.234-237
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• 2007

이 연구에서는 C 밴드와 L 밴드 다편광 NASA JPL AirSAR 자료를 농작물 구분에 사용함에 있어서 자료 융합의 효과를 살펴보고자 하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란특성과 관련된 특징들을 입력으로 support vector machines을 개별 파장대 편광 SAR 자료의 분류에 이용하였으며 C 밴드와 L 밴드 자료의 사후확률을 ${\tau}$모델을 이용하여 융합하였다. 적용 결과 L 밴드 자료가 C 밴드 자료에 비해 농작물 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었지만，자료 융합을 통해 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 제시된 방법론은 앞으로 이용이 가능할 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS 자료에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.18 no.2
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• pp.97-105
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• 2002

In this paper, we proposed a simplified strategy for the epipolarity of linear pushbroom imagery. The proposed strategy is verified on "Gupta and Hartly" sensor model and "Orun and Natarajan" sensor model. It is also compared with the precise epipolarity model of each sensor model on SPOT and KOMPSAT imagery. For the quantitative analysis, 20 ground control points are used as independent checking points. Based on the results, the accuracy of the proposed strategy is not different from that of the precise epipolarity model of each sensor model (below 0.1 pixels). Under the worst circumstance, the proposed strategy is robust. We can assure that the proposed strategy will show high accuracy on most of sensor models based on the co-linearity equations.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.4
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• pp.357-367
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• 2012

This paper presents a two-stage methodology for anomaly detection from hyperspectral imagery that consists of transform-based feature extraction and selection, and computation of a local spatial auto-correlation statistic. First, principal component transform and 3D wavelet transform are applied to reduce redundant spectral information from hyperspectral imagery. Then feature selection based on global skewness and the portion of highly skewed sub-areas is followed to find optimal features for anomaly detection. Finally, a local indicator of spatial association (LISA) statistic is computed to account for both spectral and spatial information unlike traditional anomaly detection methodology based only on spectral information. An experiment using airborne CASI imagery is carried out to illustrate the applicability of the proposed anomaly detection methodology. From the experiments, anomaly detection based on the LISA statistic linked with the selection of optimal features outperformed both the traditional RX detector which uses only spectral information, and the case using major principal components with large eigen-values. The combination of low- and high-frequency components by 3D wavelet transform showed the best detection capability, compared with the case using optimal features selected from principal components.