• 제목/요약/키워드: 특징 값

검색결과 2,979건 처리시간 0.035초

Sentienl-1 SAR 영상을 활용한 유류 분포특성과 CNN 구조에 따른 유류오염 탐지모델 성능 평가 (Evaluation of Oil Spill Detection Models by Oil Spill Distribution Characteristics and CNN Architectures Using Sentinel-1 SAR data)

  • 박소연;안명환;이성뢰;김준우;전현균;김덕진
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제37권5_3호
    • /
    • pp.1475-1490
    • /
    • 2021
  • SAR 이미지의 통계적 특징을 이용하여 유류오염영역을 특정하는 방법은 분류규칙이 복잡하고 이상값에 의한 영향을 많이 받는다는 한계가 있어, 최근 인공신경망을 기반으로 유류오염영역을 특정하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 다양한 유류오염 사례에 대해 모델의 탐지 성능 및 특성을 평가한 연구는 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 기본적인 구조의 CNN인 Simple CNN과 픽셀 단위의 영상 분할이 가능한 U-net을 이용하여, CNN의 구조와, 유류오염의 분포특성에 따른 모델의 탐지성능차이가 존재하는지 분석하였다. 연구결과, 축소경로만 존재하는Simple CNN과 축소경로와 확장경로가 모두 존재하는U-net의 F1 score는 86.24%와 91.44%로 나타나, 두 모델 모두 비교적 높은 탐지 정확도를 보여주었지만, U-net의 탐지성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 다양한 유류오염 사례에 따른 모델의 성능 비교를 위해, 유류오염의 공간적 분포특성(유류오염 주변의 육지의 분포)과 선명도(유출된 기름과 해수의 경계면이 뚜렷한 정도)를 기준으로, 유류오염 발생사례를 4가지 유형으로 구분하여 탐지 정확도를 평가하였다. Simple CNN은 각각의 유형에 대해 F1 score가 85.71%, 87.43%, 86.50%, 85.86% 로 유형별 최대 편차가 1.71%인 것으로 나타났으며, U-net은 동일한 지표에 대해 89.77%, 92.27%, 92.59%, 92.66%의 F1 score를 보여 최대 편차가 2.90% 로 두 CNN모델 모두 유류오염 분포특성에 따른 수치상 탐지성능의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 하지만 모든 유류오염 유형에서 Simple CNN은 오염영역을 과대탐지 하는 경향을, U-net은 과소탐지 하는 경향을 보여, 모델의 구조와 유류오염의 유형에 따라 서로 다른 탐지 특성을 가진다는 것을 확인하였고, 이러한 특성은 유류오염과 해수의 경계면이 뚜렷하지 않은 경우 더 두드러지게 나타났다.

KOMPSAT-3/3A 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석 (Analysis of Co-registration Performance According to Geometric Processing Level of KOMPSAT-3/3A Reference Image)

  • 윤예린;김태헌;오재홍;한유경
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제37권2호
    • /
    • pp.221-232
    • /
    • 2021
  • 본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

민통선이북지역(DMZ) 서부평야 일대의 수생태계 생물다양성 및 군집 특성 (Biodiversity and Characteristic Communities Structure of Freshwater Ecosystems in the Western Area of DMZ, Korea)

  • 정상우;김윤호;김현맥;김수환
    • 한국환경생태학회지
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.603-617
    • /
    • 2018
  • 본 연구는 2017년 5월부터 9월까지 민통선이북지역 서부평야 일대에서 수생태계의 주요 분류군인 저서무척추동물과 담수어류의 다양성 및 군집특성을 조사하였다. 조사결과 저서무척추동물은 총 4문 19목 66과 108속 125종이 확인되었다. 저서무척추동물의 분류군별 출현종수는 딱정벌레목이 27종(21.60%)으로 가장 높은 다양성을 나타냈고, 잠자리목 26종(20.80%), 비곤충류가 22종(17.60%), 노린재목 11종(8.80%)이 채집되어 정수성 저서무척추동물의 분류군들이 우점하였다. 섭식기능군은 잡아먹는 무리(51종, 56.67%)가 높게 나타나 습지성 형태의 무리들이 우점하고 있는 것으로 나타났으며, 서식기능군은 기어오르는 무리(33종, 24.44%)가 높게 나타났으며, 단순한 하상에서 나타나는 굴파는 무리(17종, 12.59%)도 다소 높게 출현하였다. 이는 유속이 느린 서식처에서 나타나는 특징으로 분류군간에 동종포식을 유발하여 생태계의 교란이 심각해 질 것으로 평가되었다. 수환경평가의 ESB 값은 S13지점에서 82점으로 최우선보호수역으로 평가되었으며, 대부분 지역에서 수질 III등급의 ${\alpha}$-중부수성으로 오염이 심각한 환경상태로 나타났다. 군집안정성분석결과 회복력과 저항력이 높은 I특성군과 교란에 민감한 III특성군으로 평가되었으며, 전체적으로 균일하지 못하고 불안한 군집을 형성하였다. 어류는 잉어과에서 30종(65.2%)으로 가장 높게 나타났으며, 계류에 서식하는 참갈겨니가 728개체(21.4%)로 우점 하였다. 어류 조사결과 총 18목 39과 46종(3,405개체)이 출현하였으며, 군집분석 결과 우점도지수가 낮고(0.39) 다양도지수가 높은(2.29) 안정된 지점(S7, S13)과 반대성향의 불안정한 지점(S2-3, S8, S10)이 복합적으로 평가되었다. 본 조사에서 출현한 저서무척추동물의 법정보호종은 한반도고유종 5종, 국외반출승인종 17종, 멸종위기야생생물 II급인 물장군과 물방개 2종이 출현하였다. 그 외 희귀종인 배물방개붙이의 서식처가 확인되었으며, 생물 위해외래종인 왕우렁이가 전지역에 분포하여 민통선이북 서부평야지대의 생태계 교란이 끊임없이 발생할 것으로 판단되었다. 어류에서는 천연기념물 1종(어름치)와 멸종위기야생생물 II급 3종(묵납자루, 꾸구리, 돌상어)의 서식처가 확인되어 보호 및 보전대책이 마련되어야 할 것으로 판단되었다.

전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지 (Change Detection for High-resolution Satellite Images Using Transfer Learning and Deep Learning Network)

  • 송아람;최재완;김용일
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제37권3호
    • /
    • pp.199-208
    • /
    • 2019
  • 운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

울릉도 북면 천부리 추산 용출소의 수질화학적 특성 (The Hydrochemistry of ChusanYongchulso Spring, Cheonbu-ri, Buk-myeon, Northern Ulleung Island)

  • 이병대;조병욱;추창오
    • 지질공학
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.565-582
    • /
    • 2018
  • 울릉도 북면 천부리에 소재하는 자분샘인 추산용출소 지하수의 수질특성을 규명하고, 이를 통하여 대수층의 발달특징을 고찰하였다. 상류구배인 나리분지 일대에 광범위하게 분포하는 부석층과 화산쇄설층, 칼데라 함몰과 관련된 단층과 절리와 같은 파쇄대는 투수계수가 높아 용출소의 지하수함양에 유리한 조건을 제공한다. 특히 다공성이며 표면적이 넓은 알칼리성 화산쇄설물로 구성된 화산암류로 인해 상류하천수와 용출소는 독특한 수질특성을 보인다. 용출소의 수질유형은 $Na-HCO_3$형이며, 상류의 샘과 하천수는 $Na-HCO_3$형과 Na-Cl형의 경계에 놓인다. EC과 상관성이 높은 성분으로는 $HCO_3$와 Na를 비롯하여 F, Ca, Mg, Cl, $SiO_2$, $SO_4$ 등이 있다. 높은 Na, Cl 함량은 울릉도 지질 전반에 알칼리계열의 화산암이 분포하며, 고기 화산활동에 영향을 받은 것으로 판단된다. 물-암석반응을 잘 반영하는 요소인 Eh와 pH는 어떤 수질성분과도 상관성이 거의 없는 것으로 나타났다. 요인분석결과에 의하면, 요인 1의 영향력은 54%로 나타났으며, 요인 2의 경우 25.8%이다. 요인 1에 높은 적재량을 가지는 성분은 F, Na, EC, Cl, $HCO_3$, $SO_4$, $SiO_2$, Ca, $NO_3$, Mg 등이다. 요인 2에 대해 적재량이 높은 성분은 Mg, Ca이며, 음의 적재값이 높은 성분은 K, $NO_3$, DO 등이다. 이 지역의 독특한 수질특성 즉 높은 Na, Cl, F, $SO_4$ 등은 알칼리계열의 화산쇄설암류의 세립질 입자, 높은 공극률 등이 물-암석반응을 가속화시킨 결과로 해석된다. 그러나 울릉도의 수질특성과 대수층의 발달, 수리순환을 규명하기 위하여서는 광범위한 지구물리탐사와 더불어, 동위원소, 미량원소, 추적자 등을 통한 추가연구가 필요하다.

정형 사각 격자 기반의 2차원 지표면 침수해석 모형 개발 및 평가 (Development and evaluation of a 2-dimensional land surface flood analysis model using uniform square grid)

  • 최윤석;김주훈;최천규;김경탁
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제52권5호
    • /
    • pp.361-372
    • /
    • 2019
  • 본 연구의 목적은 운동량방정식에서 이송가속도항을 제외한 지배방정식을 이용하여 정형 사각 격자 기반의 2차원 지표면 침수해석 모형을 개발하는 것이다. 공간적 이산화는 유한체적법을 이용하였으며, 시간적 이산화는 음해법을 적용하였다. 모형의 실행시간을 단축하기 위해서 CPU를 이용한 병렬계산 기법을 적용하였다. 개발된 모형의 검증을 위해서 해석해와 비교하고, 가상 도메인에서 수치실험을 통해 모형의 거동을 평가하였다. 또한 국내의 장호원 지역과 모로코의 Sebou 강 지역에 대해서 각기 다른 공간해상도로 침수해석을 수행하고, 그 결과를 CAESER-LISFLOOD (CLF) 모형을 이용한 해석 결과와 비교하였다. 모형의 검증 결과 해석해와 잘 일치된 모의 결과를 나타내었고, 가상 도메인에서의 흐름 해석도 타당한 것으로 평가되었다. 장호원 지역과 Sebou 강 지역에 대한 본 연구와 CLF 모형의 침수모의 결과는 침수심과 침수범위에서 서로 유사하게 나타났으며, 장호원 지역의 경우 홍수위험지도의 침수범위와도 유사한 값을 보였다. 본 연구와 CLF 모형의 모의결과에서 상이한 부분에 대해서는 각각의 모의결과를 비교 평가하였다. 연구결과 본 연구에서 제시된 모형은 홍수터에서의 침수 양상을 잘 모의할 수 있는 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구에서 제시된 모형을 이용하여 침수해석을 할 경우에는 도메인 구성 방법과 지배방정식 및 해석 방법에 의한 모형의 특징과 한계점을 충분히 고려해야 할 것이다.

2015 개정 교육과정 통합과학 교과서의 과학의 본성(NOS) 분석 (Analysis of the Nature of Science (NOS) in Integrated Science Textbooks of the 2015 Revised Curriculum)

  • 전영빈;이영희
    • 과학교육연구지
    • /
    • 제44권3호
    • /
    • pp.273-288
    • /
    • 2020
  • 본 연구에서는 2015 개정 교육과정 고등학교 통합과학 교과서에 나타난 과학의 본성(NOS) 분포를 분석하였다. 분석 대상은 2015 개정 교육과정으로 출판된 통합과학 교과서 5종 모두를 분석하였으며, 분석의 개념적 틀로는 과학적 소양 기반 4가지 영역의 과학의 본성(NOS)(Lee, 2013)을 활용하였다. 4가지 영역의 과학의 본성(NOS)은 1. 과학지식의 본성(nature of scientific knowledge), 2. 과학적 탐구의 본성(nature of scientific inquiry), 3. 과학적 사고의 본성(nature of scientific thinking), 그리고 4. 과학과 기술 및 사회의 상호작용의 본성(nature of interactions among science, technology, and society)이다. 분석은 2명의 분석자가 수행하였으며, 두 분석자간의 신뢰도는 Cohen's kappa 계수 0.83 ~ 0.96으로 비교적 높은 신뢰도 값을 나타냈다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 2015 개정 교육과정 통합과학 교과서에서는 과학의 본성(NOS) 4가지 측면 중에서 '과학탐구의 본성(nature of scientific inquiry)' 영역을 전반적으로 가장 강조하고 있었다. 이것은 통합과학 교과서 5개 출판사 전체 영역에서 '과학 탐구의 본성(범주 II)'의 분포가 평균 약 44 %로 나타나는 것에서 확인할 수 있었다. 둘째, 2015 개정 교육과정 통합과학 교과서는 출판사에 상관없이 '과학탐구의 본성(범주 II)'을 가장 강조하고 있었지만, 그외 다른 측면의 과학의 본성(NOS) 부분은 출판사별로 다소 차이가 나타나고 있었다. 따라서 통합과학 교과서들은 과학적 내용과 활동을 탐구하는 방법으로서 주로 제시하면서 출판사별로 다소 다르게 과학의 본성(NOS) 특징을 강조하고 있다고 말할 수 있다. 셋째, 2015 개정 교육과정 통합과학 교과서에서 강조하는 과학의 본성(NOS) 측면은 4. 환경과 에너지 단원을 제외하고 모든 단원에서 유사하게 나타났다. 이것은 과학의 본성(NOS) 단원별 분석 결과가 대부분의 단원에서 전체 교과서 분석 결과와 유사한 양상이었으며, 4. 환경과 에너지 단원에서만 범주 II의 '과학 탐구의 본성' 영역 다음으로 '과학-기술-사회와 상호작용하는 과학의 본성(STS)(범주 IV)'이 강조되고 있는 것에서 확인할 수 있다. 이와 같은 결과는 2015 개정 교육과정 통합 과학 교과서가 지난 교육과정에 비하여 비교적 다양하고 균형 있는 과학의 본성(NOS) 측면을 제시하고 있으며, 2015 개정 교육과정의 목표인 과학적 문제해결력과 창의력 증진을 위하여 과학적 탐구를 강조를 하고 있다는 것을 알 수 있었다.

Descriptor 조합 및 동일 병명 이미지 수량 역비율 가중치를 적용한 유사도 기반 작물 질병 검색 기술 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Similarity based Plant Disease Image Retrieval using Combined Descriptors and Inverse Proportion of Image Volumes)

  • 임혜진;정다운;유성준;구영현;박종한
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
    • /
    • 제14권6호
    • /
    • pp.30-43
    • /
    • 2018
  • 영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

지식정보처리역량 함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형 개발 (Development of Data-Driven Science Inquiry Model and Strategy for Cultivating Knowledge-Information-Processing Competency)

  • 손미현;정대홍
    • 한국과학교육학회지
    • /
    • 제40권6호
    • /
    • pp.657-670
    • /
    • 2020
  • 지식정보화 사회가 되면서 기존과는 다른 유형의 사회 문제들이 발생하고, 이를 파악하고 해결하는데 필수적인 역량으로 지식정보처리역량을 꼽을 수 있다. 지식정보처리역량은 정보의 수집과 분석, 활용을 할 수 있는 역량으로 학문 분야에 따라 그 적용이 달라질 수 있으므로 일반 소양적인 측면과 교과 맥락적인 측면으로 나누어 교육할 수 있다. 과학에서의 지식정보처리역량 함양 교육은 이제까지는 일반 소양적인 측면에서 주로 실행됐으므로, 과학 탐구 활동을 통해 교과 맥락적인 측면에서의 교육이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학교 현장에서 일반적으로 적용 가능한 지식정보처리함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하였다. 모형과 수업전략은 설계·개발 연구방법론에 따라 문헌연구를 바탕으로 모형과 수업전략을 1차 개발하고 전문가의 조언을 듣는 내적 타당화 과정과 실제 현장에 적용하는 외적 타당화 과정을 통해 수정, 개선하여 완성하였다. 자원기반학습 이론을 바탕으로 과학탐구 모형, 데이터 과학의 특징, 통계적 문제 해결력 모형에 대한 문헌 연구를 실시하였고, 전문가 5인의 자문을 받아 CVI, IRA 값을 구하고 면담을 통해 모형과 전략을 개선하였으며 두 번의 외적 타당화 과정을 거치며 현장 적용성 높은 모형과 전략을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratory Scientific Data Analysis Inquiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)으로 학교의 상황에서 실행가능한 도구를 먼저 선택하고 데이터를 수집하며, 그 후 분석 과정에서 질문을 찾고, 이를 새로운 가설로 설정하여 또 다른 탐구를 진행하는 형태를 갖는다. 수업 전략은 최종 7가지 원리로 세분화 되었는데, 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 교수 전략 뿐 아니라 탐구를 수행할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있어 현장 적용성을 높이고자 하였다. 본 연구는 일반적인 대규모의 학생을 대상으로 양적 연구를 실시하지 못했다는 한계가 있으나 지식정보처리 역량을 과학탐구의 관점에서 접근하여 실제적 모형과 전략을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

초소형 SAR 위성을 활용한 수체면적 추출: 대청댐 유역 대상 (Extraction of Water Body Area using Micro Satellite SAR: A Case Study of the Daecheng Dam of South korea)

  • 박종수;강기묵;황의호
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.41-54
    • /
    • 2021
  • 수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.