광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.
탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.
본 연구에서는 토석류 발생구간의 세부정보 추적을 위해 드론을 활용한 토석류 발생구간에 대한 피해규모를 분석하여 기존 방법의 1/5,000 수치지형도에 의한 조사방법과 GPS 지상측량방법에 의한 방법에 따른 표고, 경사, 면적 등을 비교하여 방법간 정확도를 분석하였다. 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 먼저, 표고의 비교에서는 드론영상에 의한 값이 수치지형도 보다 3.024m 낮게 나타났으며, 반면, 경사도의 경우 평균경사는 $1.20^{\circ}$, 최대 경사는 $10.46^{\circ}$의 차이로 드론영상에 의한 수치가 높게 나타났다. 둘째 수치지형도상의 면적과 드론영상에 의한 면적의 차이는 $462m^2$로 드론영상에 의한 면적이 더 높게 산출되었는데, 이는 지형의 기복을 포인트로 그대로 반영하여 결정되므로 수치지형도에 의한 방법보다 정확한 면적이 산출될 수 있다. 따라서 기존의 토석류 조사방법과 비교할 때 드론영상에 의한 조사방법이 시간이나 인력 운용에 있어서 매우 효율적이었다.
KOMPSAT-3는 0.7 m 공간해상도의 스테레오 흑백영상을 획득할 수 있으며, RPC를 제공하고 있다. 내 외부표정요소 오차를 포함하고 있는 제공 RPC로부터 지상좌표를 결정하기 위해서는 지상기준점을 이용한 RPC 조정이 필요하다. 우리나라에는 국토지리정보원에 의해 수천 개의 국가 통합기준점이 국토 전역에 걸쳐 설치되고 분포되어 있다. 따라서 통합기준점은 국토지리정보원의 국가기준점발급시스템에서 쉽게 검색되고 다운로드 받을 수 있다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상에서 UCP를 탐지하기 위해, 특징점 추출 방법과 거리 방향각 적용방법을 제안하였다. 그 결과, 거리 방향각 적용방법이 더 좋은 결과를 보였다. 이 방법으로 조정된 RPC는 UCP 한 점만 적용한 경우, GPS 지상 기준점을 이용하여 조정한 경우와 비교하였다. 그 결과, 평면위치 정확도는 제안 방법이 가장 우수하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 UCP 탐지방법으로 RPC 보정을 위한 GPS 현장관측을 대체할 수 있을 것이다.
전리층에 의한 신호지연 오차는 2000년 5월 SA해제 후 GPS 측위의 가장 큰 오차 요인이다. 이 연구에서는 전리층 오차를 산출하기 위한 방법으로 국토지리정보원 44개소의 상시관측소로부터 제공된 위상평활코드 의사거리 관측값을 이용하여 전리층 총전자수를 추정하였다. 총전자수를 정확하게 추정하기 위해 위성과 수신기의 하드웨어 바이어스인 DCB(Differential Code Bias)를 산출하여 적용하였으며, 적용 효과를 확인하기 위해 GlM을 기준으로 DCB 적용 전 후의 전리층 총전자수를 비교하였다. 그 결과, DCB를 적용했을 때 약 3~4 TECU, 적용하지 않았을 때 약 35~45 TECU의 RMS 오차를 나타냈다. DCB를 적용하여 $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 공간해상도의격자형 전리층 총전자수 지도를 생성하였으며, 이때 총전자수 추정에 이용되는 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 효과를 분석하기 위해 상시관측소의 개소 수를 10개소, 20개소, 30개소, 44개소 순으로 증가시키며 총전자수를 추정하였다. 각 총전자수 지도를 GIM과 비교하여 RMS 오차를 산출한 결과, 10개소의 상시관측소를 이용한 경우 5.3 TECU에서 44개소의 상시관측소를 이용한 경우 3.9 TECU로 감소하는 것을 확인하였다.
기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.
작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a-1)을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수(0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a-1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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