SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.
농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
Social awareness of mathematics and academic attitudes toward the value of mathematics education has kept changing according to the intellectual, political and religious contexts. In this article, we examine how mathematics was defined and recognized in liberal arts education of the Roman Empire and early medieval Western Europe. This study analyzes how mathematics was described in encyclopedic works written in the Roman era after the mid-second century BC and in the Western European monasteries and cathedral schools after the fifth century. Ancient Greek mathematics took a clear place in liberal arts education through encyclopedia writings and prepared a mathematics curriculum for medieval universities. I hope this study will contribute to understanding the origin and context of the mathematics curriculum of medieval universities.
Ladysmith Black Mambazo는 남아프리카공화국의 전통적인 줄루 아카펠라와 미국흑인음악의 영향을 받은 남성그룹이다. 미국의 주빌리 합창단이 1870년대에 남아프리카공화국에 와서 공연을 하면서 남아프리카공화국의 음악에 영향을 미쳤다. 토착적인 줄루족의 아카펠라와 미국의 주빌리 음악 스타일이 만나 탄생한 음악이 Ladysmith Black Mambazo의 음악이라고 할 수 있다. 이들은 Paul Simon의 앨범 『Graceland』에 참여하게 되면서 전세계적으로 유명해진다. 앨범은 수백만 장의 판매고를 올리게 되고 그래미 어워즈에서 수상을 하게 되었다. 그 후로도 자신들만의 앨범을 발매하여 그래미어워즈에서 총 5회의 수상을 하게 되고, 15회 노미네이트 되었다. 그들은 음악적 유산보존을 철학으로 삼아 줄루족의 음악을 계승·발전시켰다. 같은 비서구권 국가로서 법고창신의 정신을 돌아보고 우리나라의 뮤지션들에게 좋은 영향력이 되길 바라며 Ladysmith Black Mambazo의 'Black Is Beautiful'과 'Homeless'의 음악 분석을 통하여 이들의 음악이 서양의 음악에서 받아들인 점과 자신들만의 전통음악에서 계승해나가고 있는 점들을 알아보았다.
해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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