• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.169-185
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• 2019

기존의 위성을 활용한 영상과 항공사진은 광활한 지역의 자료를 제공하는 장점이 있지만, 특정 지역의 자료를 원하는 시점에 촬영하여 가공하는 것의 한계와 짧은 주기의 반복적인 촬영이라는 어려운 측면이 있다. 이와 같은 단점을 극복하기 위한 많은 신기술이 개발되면서 지적정보 구축방법은 빠르게 변화하고 있다. 특히 UAV를 이용하여 신속하고 정확하게 지적정보를 구축하는 무인항공측량이 지적정보 취득기술로 관심도가 높아졌다. 따라서 본 연구에서는 UAV를 이용하여 지적측량 대상 지역의 지적측량 업무 적용 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 관측지역별 제작된 고해상도 영상의 정확도를 비교.분석해 보고, 검증된 영상과 지적 관련 자료를 활용해 기존 지적업무에 적용하고자 하였다. 그리고 지적측량 관련 법률 규정 현황과 UAV의 기술적 특성 등을 분석해 지적측량에 활용 가능성을 분석해 보고 이를 기초로 도입을 위한 기술적, 법제도적 개선 방안을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1651-1669
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• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제36권1호
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• pp.49-54
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• 2006

Purpose : To evaluate accuracy and reliability of program to measure facial soft tissue thickness using 3D computed tomographic images by comparing with direct measurement. Materials and Methods : One cadaver was scanned with a Helical CT with 3 mm slice thickness and 3 mm/sec table speed. The acquired data was reconstructed with 1.5 mm reconstruction interval and the images were transferred to a personal computer. The facial soft tissue thickness were measured using a program developed newly in 3D image. For direct measurement, the cadaver was cut with a bone cutter and then a ruler was placed above the cut side. The procedure was followed by taking pictures of the facial soft tissues with a high-resolution digital camera. Then the measurements were done in the photographic images and repeated for ten times. A repeated measure analysis of variance was adopted to compare and analyze the measurements resulting from the two different methods. Comparison according to the areas was analyzed by Mann-Whitney test. Results : There were no statistically significant differences between the direct measurements and those using the 3D images (p>0.05). There were statistical differences in the measurements on 17 points but all the points except 2 points showed a mean difference of 0.5 mm or less. Conclusion : The developed software program to measure the facial soft tissue thickness using 3D images was so accurate that it allows to measure facial soft tissues thickness more easily in forensic science and anthropology.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1615-1627
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• 2020

본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.