• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1211-1224
• /
• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_1호
• /
• pp.1149-1161
• /
• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 우주기술과 응용
• /
• 제3권3호
• /
• pp.229-238
• /
• 2023

위성에서 나오는 자기잡음(magnetic noise)을 줄이는 것은 위성탐사에서 자력계의 성능을 향상시키는 중요한 방법 중의 하나이다. 자기잡음(magnetic noise)를 줄이는 방법 중의 하나가 위성에서 붐(boom)을 길게 뽑아내는 것이나, 이것은 높은 비용과 위성 운용 난이도 측면에서 선호하지 않는 방법이다. 그래서 많은 경우, 자기장 데이터 산출 후에 측정 데이터 세트에서 위성 플랫폼의 자기 간섭을 제거하는 것이 널리 사용된다. 본 연구에서는 붐 없이 태양전지판에 2개 그리고 본체 1개씩 각각 설치된 자력계(magnetometer)에서 관측한 자기잡음(magnetic noise)을 제거하는 알고리즘을 소개하고자 한다.

• 대한화장품학회지
• /
• 제45권2호
• /
• pp.161-173
• /
• 2019

본 연구에서는 아토카푸스 니티두스의 용매추출물 및 실리카 컬럼 분획물의 항산화 활성, 콜라제나제 저해활성 및 미백활성을 평가하였다. In vitro 실험의 활성 분석은 sigmoid 곡선형 반응에 적합한 4 매개변수 회귀곡선 분석(4 parameter logistic, 4PL)을 활용하여 정량화 하였다. HPLC와 LC/MS 분석에 따르면 아토카푸스 분획물은 폴리페놀류가 주성분이었으며, 추출물의 총 폴리페놀의 함량은 갈릭산 기준 $48.1{\pm}2.6mg\;GAE/g$이었다. 1,1-Diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) 라디칼 소거활성을 평가한 결과, 용매추출물, 분획물-1과 분획물-2는 각각 16.7, 42.0 및 $10.1{\mu}g/mL$의 농도에서 50%의 라디칼 소거활성($SC_{50}$)을 보였고, 분획물-2는 양성 대조구 ascorbic acid ($1.5{\mu}g/mL$)에 가장 근접한 활성을 보였다. Tyrosinase 저해활성은 추출물과 분획물 2종이 각각 64.9, 0.9 및 $1.2{\mu}g/mL$의 $IC_{50}$를 보여 대조구인 코직산($7.4{\mu}g/mL$) 및 알부틴($119.0{\mu}g/mL$) 대비 전반적으로 높은 활성을 보였다. 제브라피쉬 배아를 이용한 색소침착도 억제활성에서는 분획물-2(27.5%)가 대조구인 코직산(18.6%) 대비 유의하게 미백활성 결과를 보였으며 동시에 $500{\mu}g/mL$까지 배아 생장에 영향이 없음을 확인하였다. 아토카푸스 추출물과 분획물-1 및 분획물-2는 콜라제나제 저해활성에서 각각 139.8, 20.6, 및 $16.8{\mu}g/mL$의 $IC_{50}$를 보여, 대조구인 1, 10-Phenanthroline ($55.4{\mu}g/mL$) 대비 우수한 활성을 보였다. 추출물과 분획물-2에 대한 엘라스타제 저해활성은 각각 61.8과 $67.1{\mu}g/mL$으로 암라 및 사포타 추출물과 유사한 활성 범위를 보여주었다. 이상의 결과는 아토카푸스 추출물이 항산화, 미백 및 피부노화 방지에 유용한 폴리페놀계 화장품소재로 활용이 가능하며, 추출물-2는 고농도에서도 안전함을 시사한다.

• 한국환경성돌연변이발암원학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.33-39
• /
• 2004

To validate and to estimate the chemical hazard playa very important role to environment and human health. The detection of many synthetic chemicals including agrochemicals that may pose a genetic hazard in our environment is of great concern at present. Since these substances are not limited to the original products, and enter the environment, they have become widespread environmental pollutants, thus leading to a variety of chemicals that possibly threaten the public health. Pyrazosulfuron-ethyl [Ethyl-5-(4,6-dimethoxypyrimidin-2-ylcarbamoylsulfamoyl)-1-methylpyrazole-4-carboxylate, $C_{14}H_{18}N{6}O_{7}S,$ M.W. =414.39, CAS No. 93697-74-6], is one of well known rice herbicide belong in the sulfonyl urea group. To clarify the genotoxicity of this agrochemical, Ames bacterial reversion assay, in vitro chromosomal aberration assay with Chinese hamster lung (CHL) fibroblast and bone marrow micronucleus assay in mice were subjected. In Ames assay, although pyrazosulfuron-ethyl revealed cytotoxic at 5,000-140 $\mug/plate$ in Salmonella typhimurium TA100, no dose-dependent mutagenic potential in 4.4～70 $\mug/plate$ of S. typhimurium TA 98, TA 100, TA1535 and TA 1537 both in the absence and presence of S-9 metabolic activation system was observed. Using CHL fibroblasts, the 50% cell growth inhibition concentration $(IC_{50})$ of pyrazosulfuron-ethyl was determined as 1,243 $\mug/mL,$ and no chromosomal aberration was observed both in the absence and presence of S-9 mixture in the concentration range of 311-1,243 $\mug/mL.$ And also, in vivo micronucleus assay using mouse bone marrow, pyrazosulfuron-ethyl revealed no remarkable induction of MNPCE (micronucleated polychromatic erythrocytes/1000 polychromatic erythrocytes) in the dose range of 625-2,500 mg/kg body weight when administered orally. Consequently, Ames bacterial gene mutation with Salmonella typhimurium, in vitro chromosome aberration with mammalian cells and in vivo bone marrow micronucleus assay revealed no clastogenic potential of pyrazosulfuron-ethyl in this study.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.431-447
• /
• 2021

최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.253-265
• /
• 2020

최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_2호
• /
• pp.989-1006
• /
• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.