• 제목/요약/키워드: CAS500-1

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국토위성정보 활용기술 및 운영시스템 개발: 성과 및 의의 (CAS 500-1/2 Image Utilization Technology and System Development: Achievement and Contribution)

  • 윤성주;손종환;박형준;서정훈;이유진;반승환;최재승;김병국;이현직;이규성;권기억;이계동;정형섭;정윤재;최현;구대성;최명진;신윤수;최재완;어양담;정종철;한유경;오재홍;이수암;장은미;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.867-879
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    • 2020
  • 본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

딥러닝 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통한 고해상도 위성영상 UDM 구축 가능성 분석 (Applicability Analysis of Constructing UDM of Cloud and Cloud Shadow in High-Resolution Imagery Using Deep Learning)

  • 김나영;윤예린;최재완;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.351-361
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    • 2024
  • 위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

농림위성의 목표 수직기하 정확도 결정을 위한 남한 지역 수치표고모델 상대 오차 분석 (The Relative Height Error Analysis of Digital Elevation Model on South Korea to Determine the TargetVertical Accuracy of CAS500-4)

  • 백원경;유진우;윤영웅;정형섭;임중빈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1043-1059
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    • 2021
  • 식량자원의 확보와 환경생태계에 매우 중요한 요소인 산림과 농경지는 정기적인 모니터링이 요구된다. 농림 위성 영상 자료는 우리나라의 기존 산림 및 농경지 모니터링 방법의 보완재로 효과적으로 활용될 것으로 예상되고 있다. 농림위성의 발사 이전에 사전연구로써 목표 수직기하정확도 산정을 위해 수치표고모델 분석을 수행하였다. 특히 농림위성의 주요 관심 지역인 우리나라 산악지역과 농경지의 특성을 고려하여, 경사도와 식생에 따른 분석을 수행하였다. 공주, 제주 그리고 삼척 지역에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 가을과 겨울에 촬영한 드론 LiDAR 수치표면모델 그리고 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 평균 상대오차를 비교했다. 그 결과 Shuttle radar topography mission digital elevation model은 8.35, 8.19, 그리고 7.49 m의 상대오차를 나타냈으며, Copernicus digital elevation model는 각각 5.65, 6.73, 그리고 7.39 m의 상대 고도 오차를 나타냈다. 남한 전체에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 지형 경사에 따른 상대 고도 오차를 나타냈다. 그 결과 경사도 0°~5° 사이에서 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model의 상대 고도 오차는 각각 약 3.62와 2.52 m로 Shuttle radar topography mission digital elevation model의 오차가 더 큰 것으로 산출되었다. 하지만 경사도가 증가함에 따라 이러한 양상은 반전되어 경사도 35° 이상에서는 각각 10.16, 그리고 11.62 m 로 Copernicus digital elevation model의 상대오차가 더 크게 나타났다.

CAS계 유리가 첨가된 ceramic/glass 복합체의 소결 및 마이크로파 유전 특성 (Low Temperature Sintering and Dielectric Properties of Ceramic/glass Composites with CAS-Based glass)

  • 김관수;김명수;김윤한;김경주;김신;윤상옥
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2008년도 추계학술대회 논문집 Vol.21
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    • pp.195-195
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    • 2008
  • CAS계 유리에 $CaCO_3-Al_2O_3$ 혼합물 및 화합물을 10, 30 wt% 첨가하여 저온 소걸 및 마이크로파 유전 특성을 고찰하였다. CAS계 유리의 연화온도는 $841^{\circ}C$ 이며, CAS계 유리에 $CaCO_3$ 와 30 wt%의 $CaCO_3-Al_2O_3$ 혼합물을 melting되며, 10 wt%의 $CaCO_3$, $Al_2O_3$, $1CaCO_3-1Al_2O_3$ 혼합물 및 $CaAl_2O_4$ 화합물를 10 wt% 첨가하였을 때 $900^{\circ}C$ 이하에서 소걸이 가능하였다. 복합체의 XRD 상 분석 결과, CaCO3를 첨가하였을 때에는 모든 조성이 비정질을 나타내었고, $Al_2O_3$$1CaCO_3-1Al_2O_3$ 혼합물은 $Al_2O_3$ 결정상이 생성되었고, $CaAl_2O_4$ 화합물은 $CaAl_2Si_2O_8$의 hexagonal와 anorthite 결정상이 생성되었다. 따라서 CAS-10 (A, C-A, CA) 복합체는 $900^{\circ}C$에서 각각 유전율 ($\varepsilon_r$) 6.4, 6.9, 5.15 와 품질계수 ($Q^*f$) 2,400, 1,500, 3,000의 마이크로파 유전 특성을 나타내어 LTCC 기판 재료로 사용이 가능하며, 특히 $CaAl_2O_4$ 화합물을 사용하였을 때 가장 우수한 유전 특성을 나타내는 것을 확인하였다.

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차세대 중형위성을 활용한 온실가스 관측 정보 획득 방안 연구 (A Study of the Acquisition Plan for GHG Data using CAS500)

  • 최원준;김상균
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.1-7
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    • 2017
  • 우리나라 기후변화의 양상은 전세계 평균에 비해 높은 양상으로 나타나 기후변화 대응을 위한 적응 정책이 절실한 상황이다. 특히, 기후변화에 따른 우리나라의 경제적 손실이 2,800조원에 달할 것으로 예측되는 상황으로 최소 300조원의 천문학적인 비용이 기후변화 적응에 필요할 것으로 연구되었다.(KEI, 2011) 이러한 막대한 비용의 적절한 투입시기, 분야 설정 등 효율적인 투입을 위해 정확한 기후변화 예측 및 영향이 필수적이다. 이러한 기후변화 예측 및 영향 분석을 위해서는 전구뿐만 아니라, 한반도를 비롯한 동북아시아에서 불균질하게 나타나고 있는 온실가스 농도의 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화의 유발인자인 온실가스 관측을 위한 위성 개발에 대한 필요성에 대해 분석하고, 해외 온실가스 관측 위성 개발 현황에 대해 조사하여 저궤도 환경위성 개발 방안에 대해 제시하고자 한다. 온실가스 관측 위성은 우주개발중장기계획에 반영된 차세대 중형위성과 연계, 추진하여 기상, 농림, 토양 관측 위성과 함께 기후변화 이외에 수질, 토양, 생태로 환경 감시 범위를 확대할 수 있을 것으로 예상된다.

6SV2.1과 GK2A AOD를 이용한 기계학습 기반의 Sentinel-2 영상 대기보정 (Machine Learning-based Atmospheric Correction for Sentinel-2 Images Using 6SV2.1 and GK2A AOD)

  • 김서연;윤유정;강종구;정예민;최소연;임윤교;서영민;박찬원;이경도;나상일;안호용;류재현;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1061-1067
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    • 2023
  • 이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.

YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로 (A Study on Evaluating the Possibility of Monitoring Ships of CAS500-1 Images Based on YOLO Algorithm: A Case Study of a Busan New Port and an Oakland Port in California)

  • 박상철;박영빈;장소영;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1463-1478
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    • 2022
  • 한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

벤진의 유해 위험성과 작업환경 노출기준 연구 (A Study on the Hazardousness and the TLV in Working Environments of Benzine)

  • 김현영;이성배;한정희;신재훈
    • 한국산업보건학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.233-244
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    • 2006
  • Of many volatile organic detergents for metals, benzine(CAS No. 8030-30-6), of which the toxicity has not yet been proven, has been used as an alternative of the halide compounds in the consideration of toxic effects, global warming and the destruction of ozone layer. In order to evaluate the effects of the benzine on human body by investigating the subchronic inhalation toxicity, to obtain the basic data for establishing the criteria of exposure in working environments and to classify the hazardousness in compliance with the Industrial Safety and Health Act by evaluating the hazardousness, repeated inhalation exposure test was carried with SD rats. The rats were grouped by 10 females and males each. The repetitive inhalation exposures were carried out at 4 levels of concentration of 0 ppm, 60 ppm, 300 ppm, and 1,500 ppm, for 6 hours a day, 5 days a week, for 13 weeks. The results are described hereunder. 1. No death of the animals of the exposed and controlled groups in the test period. Not any specific clinical symptoms, change in feed intake quantity, abnormality in eye test, or change in activity were observed. 2. In the 300 ppm and 1,500 ppm groups, weight reduction in the female groups and weight increase of liver and kidney in the male groups compared with control group were observed with statistical significance(p<0.05). 3. In the blood test, the HCT increased in the male 300 ppm group and the number of hematocyte increased, MCV and MCH decreased in the male 1,500 ppm group. In the female 1,500 ppm group, the HB decreased and the distribution width of the hematocyte particle size increased. In the blood biochemistry test, the TP in the male 1,500 ppm group and the LDH in the female 1,500 ppm group were increased with statistical significance(p<0.05). 4. Under the test conditions of the present study with SD rats, the NOEL was evaluated to be from 60 ppm to 300 ppm for both male and female groups. By extrapolation, the NOEL for human who work 8 hours a day was evaluated to be from 128 ppm to 640 ppm 5. Since the NOEL evaluated in this study do not exceed 60ppm(0.184 mg/L) the test material does not belong to the classification of the hazardous substance "NOEL${\leq}$0.5mg/L/6hr/90day(rat), for continuous inhalation of 6hours a day for 90 days" nor to the basic hazardous chemical substance class 1(0.2 mg/L/6hr/90day(rat) defined by the GHS which is a criteria of classification and identification of chemical compounds. However, considering the boiling point($30-204^{\circ}C$), flashing point($-40^{\circ}C$), vapor pressure(40 mmHg), and the inflammable range(1.0 - 6.0 %), sufficient care should be taken for handling in the safety aspects including fire or explosion.

농림위성영상 정밀센서모델링 효율성 재고를 위한 최적의 해상도 및 지상기준점 칩 개수 분석 (Analysis of Optimal Resolution and Number of GCP Chips for Precision Sensor Modeling Efficiency in Satellite Images)

  • 최현경;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1445-1462
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    • 2022
  • 2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

음영기복 알고리즘을 활용한 한반도 촬영 위성영상에서의 지형그림자 탐지 (Terrain Shadow Detection in Satellite Images of the Korean Peninsula Using a Hill-Shade Algorithm)

  • 김형규;임중빈;김경민;원명수;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.637-654
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    • 2023
  • 최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.