• 대한원격탐사학회지
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• 제33권3호
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• pp.275-285
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• 2017

국가기상위성센터(NMSC)는 2011년 4월부터 천리안 위성(COMS) 해수면온도자료를 생산해왔다. 본 연구에서는 천리안 해수면온도 알고리즘을 이용하여 북서태평양 지역에 최적화된 해수면온도 산출 알고리즘 및 정지궤도와 극궤도 위성의 해수면온도 자료 합성 알고리즘을 개발하였다. 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 천리안 위성 자료와 부이(Buoy) 해수면온도 자료를 이용하여 해당지역에 최적화된 회귀계수를 산출 하였으며, 정확도 향상을 위한 새로운 구름 및 기타 오염 화소 제거와 부이자료의 품질검사 과정을 수행하였다. 그리고 본 연구에서 산출한 북서태평양 지역에 최적화된 천리안 위성 해수면 온도와 극궤도 위성(NOAA-18/19 and GCOM-W1) 해수면온도 자료를 이용하여 합성해수면 온도를 산출하였다. 합성 방법은 국립기상과학원에서 개발한 합성해수면온도 알고리즘을 응용하여 적용하였다(NIMR, 2009). 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 2011년 4월부터 2012년 3월까지의 위성 및 부이 자료를 사용하였고, 합성 해수면온도를 산출하기 위해 2012년 7월부터 2013년 6월까지의 자료를 사용하였다. 합성 해수면온도와 부이 해수면온도 자료를 비교한 결과 $0.95^{\circ}C$의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.2641-2654
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• 2014

스마트 디바이스 환경에서 잡지산업은 높은 복잡도와 극심한 불확실성을 지닌 가치 네트워크 생태계로 변화하였다. 본 논문은 사례연구방법을 적용하여 디지털 컨버전스와 스마트 디바이스 환경에서 잡지 생태계 모델과 외국 잡지사들의 적응 전략을 연구하였다. 분석 결과, 외국 잡지들의 콘텐츠 생산은 커뮤니티, 전문가 사회집단/조직, 창조적 사용자, 미디어/콘텐츠 기업들이 잡지사 또는 잡지 플랫폼과 협업하는 체계로 작동되고 있었다. 잡지사 주도형 플랫폼인지, 플랫폼의 플랫폼인지, 사용자 주도형 플랫폼인지에 따라 이 체계는 다른 특징과 패턴을 보여주고 있었다. 미디어/콘텐츠 기업과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 지니오, 잡지사들과의 협업 사례로서는 아마존 매거진, 북스브이, 그리고 전문가 사회집단/조직과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 와이어드, 창조적 사용자 커뮤니티와의 협업 사례로서는 플립보드를 들 수 있다. 외국의 사례잡지 콘텐츠는 잡지 플랫폼을 통한 거래를 본격화하면서 종이책 잡지, 전자책 잡지, 웹진, 앱진, 기사별 상품군으로서 분기되고 있다. 콘텐츠 사용 영역에서 사용자/독자들은 잡지 플랫폼과 관련된 스마트 디바이스를 통해 클라우드 컴퓨팅과 인공 지능 그리고 모듈식 개인화라는 기술 환경을 활용하여 커뮤니티, 전문가 집단, 창조적 사용자로서 잡지사와 관계를 가지고 상호작용하는 선순환 구조를 작동시키고 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.559-569
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• 2008

세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.861-870
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• 2021

본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1269-1279
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• 2021

최근 성공적으로 발사되어 운영되고 있는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)는 3×4로 배열되어 있는 총 12장의 Level 1B분할영상을 통해 Local Area전체를 관측할 수 있다. 이 때 분할영상 간의 복사휘도의 차이가 발생하면 분할영상의 경계에서 불연속선이 나타나게 되는데, 그 불연속선은 2차 산출물에서 더 도드라지게 나타나는 경향이 있어 사용 전에 분할영상 간 복사휘도의 차이에 대한 면밀한 분석 및 교정이 필요하다. 본 연구는 분할영상 간에 존재하는 중첩 영역을 이용하여 복사휘도의 상대적인 편의를 추정하고자 한다. 신뢰도 높은 통계 여러 날의 영상을 대량으로 분석해야 얻을 수 있겠지만, 본 초기 연구에서는 우선 한 시각에 촬영된 12개의 Level 1B 영상에 대한 통계를 도출함으로써 복사휘도 편차의 특성에 대해 이해하고 분산도 및 편의에 대한 전반적인 거동에 대한 분석을 수행한다. 사용 영상으로는 한반도 주변이 비교적 구름이 없는 날이었던 2021년 2월 21일 UTC03시 영상을 이용하였고, 신뢰도 높은 통계치 도출을 위하여 해양화소 만을 추출하여 사용하였다. 분석 결과는 밴드 1(380 nm)을 제외한 모든 밴드에서 0~1% 크기의 상대 편의가 나타남을 확인하였고, 밴드 1은 1~2% 가량의 보다 큰 편의를 보였다. 남북 방향으로 배열된 분할영상 쌍의 밴드 1의 경우를 제외하면, 동서, 남북 배열된 방향에 관계없이 모든 밴드에서 편의의 방향은 태양고도의 변화가 유발하는 편의의 방향과 반대로 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1697-1707
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• 2021

2020년 2월 19일 천리안 2B호의 해양 탑재체 GOCI-II가 발사되었다. GOCI-II 기기는 이전의 GOCI 대비 여러 향상된 기능을 탑재함으로써, 에어로졸 산출 연구의 범위를 확장해주었다. 특히, 새롭게 추가된 380 nm 자외선 채널은 흡수성 에어로졸 관측의 민감도를 유의미하게 향상시키는 역할을 하였다. 본 연구에서는, GOCI-II의 380 및 412 nm 채널을 활용하여 2021년 1월부터 6월까지의 에어로졸 지수를 계산하고 이를 통해 흡수성 에어로졸을 탐지하였다. TROPOMI 에어로졸 지수와 비교한 결과 GOCI-II 에어로졸 지수는 양의 편차를 보였으나, 황사 화소에서의 에어로졸 지수는 구름 및 청천 화소와 뚜렷하게 구분할 수 있을 만큼 더 크게 나타났다. 또한 GOCI-II 에어로졸 지수가 크게 나타날 때, 지상 관측 장비에서도 흡수성 에어로졸이 우세하게 탐지되었음을 발견하였다. GOCI-II 에어로졸 지수 상위 25% 범위에 드는 자료들을 조사하자, 연구 기간 동안 지상에서 Dust 및 Moderately-absorbing fine 유형으로 확인된 자료들의 71.3%, 80.0%가 각각 여기에 속함을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.49-57
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• 2019

4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.62-77
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• 2019

지구관측위성 위원회(Committee on Earth Observation Satellites: CEOS)에서 주관하는 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)는 지구관측그룹(Group on Earth Observations: GEO)에서 구축하는 전 지구 관측시스템(Global Earth Observation System of Systems: GEOSS)의 기반 플랫폼으로 적용되고 발전하고 있다. ODC는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 무상으로 공개되는 대용량의 위성영상정보를 이용하여 국가 규모, 지역 단위에서 사용자가 원하는 다양한 수준의 과학적 정보처리와 분석을 목적으로 하는 응용 서비스 구축에 적용할 수 있는 오픈소스 플랫폼이다. 이 연구에서는 ODC의 주요 특징에 대하여 유사한 목적을 갖는 구글 어스 엔진과 비교하여 설명하였다. 그리고 ODC에 대하여 소개하고 우리나라의 다목적실용위성(KOMPSAT) 영상정보를 이 플랫폼에 적용하는 데 필요한 기본 개념과 고려 사항을 제시하고자 한다. 또한, KOMPSAT 위성영상을 이 플랫폼에서 사용하기 위한 단계를 구분하여 설명하였고 실제 데이터를 이용하여 데이터의 입력과 등록에 적용되는 중간 과정을 예시하였다. 한편 오픈 데이터 사용권 관점에서 KOMPSAT 위성영상을 ODC 응용 서비스에서 적용할 수 있는 실제 방안을 제시하였다. KOMPSAT 위성영상정보의 ODC 적용을 위한 정책과 기술 사항들은 향후 GEO의 GEOSS에 다른 유상 위성정보를 사용하는 데 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.405-412
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• 2019

SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.