• 제목/요약/키워드: CAS500-1

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고해상도 위성 정보의 지표 반사도 Analysis-Ready Data (ARD) 구축과 응용을 위한 제언 (A Suggestion for Surface Reflectance ARD Building of High-Resolution Satellite Images and Its Application)

  • 이기원;김광섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1215-1227
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    • 2021
  • 저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.

고해상도 광학 위성영상의 항만선박관리 활용 가능성 평가: 부산 신항의 선석 활용을 대상으로 (Evaluation of the Utilization Potential of High-Resolution Optical Satellite Images in Port Ship Management: A Case Study on Berth Utilization in Busan New Port)

  • 김현수 ;장소영 ;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1173-1183
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    • 2023
  • 한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

위성영상의 방사적 특성을 고려한 구름 탐지 방법 개발 (Development of Cloud Detection Method Considering Radiometric Characteristics of Satellite Imagery)

  • 서원우;강홍기;윤완상;임평채;이수암;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1211-1224
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    • 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.

Landsat 8 기반 SPARCS 데이터셋을 이용한 U-Net 구름탐지 (U-Net Cloud Detection for the SPARCS Cloud Dataset from Landsat 8 Images)

  • 강종구;김근아;정예민;김서연;윤유정;조수빈;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1149-1161
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    • 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.

센서모델링과 영상매칭을 통한 PAN과 MS 밴드간 상호좌표등록 (Co-registration Between PAN and MS Bands Using Sensor Modeling and Image Matching)

  • 이창노;오재홍
    • 한국측량학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.13-21
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    • 2021
  • 아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.

Spatial Gap-Filling of Hourly AOD Data from Himawari-8 Satellite Using DCT (Discrete Cosine Transform) and FMM (Fast Marching Method)

  • Youn, Youjeong;Kim, Seoyeon;Jeong, Yemin;Cho, Subin;Kang, Jonggu;Kim, Geunah;Lee, Yangwon
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.777-788
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    • 2021
  • Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.

차세대 중형 3호의 Magnetic Cleanliness Algorithm (Magnetic Cleanliness Algorithm for Satellite CAS500-3)

  • 최정림;이동렬;이승욱;최두영;유광선
    • 우주기술과 응용
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    • 제3권3호
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    • pp.229-238
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    • 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.

수박 밀도 실시간 계측시스템 개발

  • 최규홍;최동수;이강진;손재룡
    • 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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    • 한국식품저장유통학회 2003년도 춘계총회 및 제22차 학술발표회
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    • pp.126-127
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    • 2003
  • 원예산물의 밀도나 비중은 내부성분, 숙도, 내부붕괴(internal breakdown)와 같은 생리장해에 큰 영향을 받기 때문에, 밀도를 측정함으로써 내부품질에 대한 간접적인 판정이 가능하다고 보고되고 있다. 이 연구는 수박의 밀도와 당도와의 상관관계를 구명하고자 수행하였으며, 이를 위해 밀도의 실시간 계측시스템을 개발하였다. 현재 농산물의 밀도를 어느 정도 측정 정밀도를 유지하면서도 신속하게 측정할 수 있는 방법은 부력법(platform scale method)이다. 이 방법은 일정 크기의 용기에 물을 가득 채운 후 대상물을 담가 배제된 물의 무게를 측정하여 밀도를 환산한다. 그러나 매번 측정할 때마다 물을 보충하고, 물을 계량해야하는 등 전처리과정이 복잡하고, 1회 측정하는데 3~5분 정도가 소요되는 단점이 있고, 또한 인력 측정시 반복간 오차가 클 것으로 예상된다. 따라서 이 연구에서는 이 같은 계측상의 번거로움을 해소하고 동시에 신속하고 반복간 측정정밀도를 높일 수 있도록 수박 밀도 실시간 계측시스템을 설계 제작하였다. 시스템은 투명아크릴 수조($\Phi$400$\times$500), 로드셀, 프레임, 채반, 전기모터, 제어장치 및 컴퓨터로 구성하였다. 밀도 계측은 인장형 로드셀(CAS SB-20L, Max. 20kg)을 사용하여 대기중에서와 수박을 완전히 물에 잠기도록 한 후 무게를 각각 측정하여 밀도를 환산하였다. 밀도 계측시스템에 이용한 AD변환기의 분해능은 12bit이고, 수박의 무게 측정범위를 4~10kg로 가정할 때 20kg 로드셀의 1 digit(1bit)로 발생되는 오차는 0.09~0.24%FS 이었고, 따라서 이 시스템의 밀도 해상도는 0.001g/㎤이하였다. 시스템 평가를 위해 탄력이 좋은 고무풍선에 수박 크기 정도로 물을 채워 고정채반에 넣고 밀도를 측정한 결과 1.002g/㎤을 나타냈다. 즉 물의 이론밀도인 1g/㎤에 근접한 값을 보여 정확한 밀도 계측이 가능한 것으로 판단되었다. 또한 밀도 계측시스템의 측정 반복간 정밀도를 파악하기 위해 수박 6개를 임으로 선정하여 3반복 측정 시험한 결과, 측정표준편차가 0.001~0.004g/㎤로 해상도보다는 다소 높았으나 대체로 양호한 결과를 나타냈다. 수박 35개를 이용하여 개발 계측시스템과 사람이 직접 부력법으로 밀도를 측정 비교한 결과, 계측시스템에 의해 측정된 수박 밀도가 사람이 측정했을 때 보다 낮게 측정되었다. 수박의 외관인자(무게, 길이, 직경, 체적), 밀도와 당도의 상관관계 구명시험을 위해 원예연구소 시험포장에서 재배된 삼복꿀수박 총 74개를 공시재료로 하였고, 시험은 출수일별로 10~14개씩 수확하여 외관인자, 밀도, 당도를 각각 측정하고, 이들 인자들간의 상관관계를 구명하였다. 외관인자들간에는 높은 상관관계를 보였으나, 외관인자들과 밀도, 외관인자들과 당도, 밀도와 당도와는 매우 낮은 상관관계를 나타냈다.

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Evaluation of the Genetic Toxicity of Synthetic Chemicals (XI) - a Synthetic Sulfonylurea Herbicide, Pyrazosulfuron-ethyl-

  • Ryu, Jae-Chun;Kim, Eun-Young;Kim, Young-Seok;Yun, Hye-Jung
    • 한국환경성돌연변이발암원학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.33-39
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    • 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.

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고해상도 위성영상의 반복 정밀 기하보정 (Iterative Precision Geometric Correction for High-Resolution Satellite Images)

  • 손종환;윤완상;김태정;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.431-447
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    • 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.