인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
이제는 딥러닝 없는 원격탐사 데이터 처리는 상상하기도 어려운 시대가 되었다. 원격탐사의 활용기술 개발을 위해서는 먼저 인공지능(artificial intelligence, AI)을 위한 데이터를 설계 및 구축하고, AI모델을 학습시키는 과정을 거친다. AI모델은 빠르게 발전하여 모델 정확도가 나날이 높아지고 있지만, 모델을 훈련시키는 사람에 따라 정확도의 편차가 발생하고 있다. 결국 AI모델을 훈련시킬 수 있는 숙련도 높은 전문가가 더욱 더 필요한 시대가 되어가고 있다. 특히, 딥러닝기술은 원격탐사활용에 있어 자동화라는 키워드를 제공하고 있다. 예전에는 60% 이하의 정확도만 있었던 기술도 이제는 90%를 넘어 100%의 시대로 가고 있다. 이 특별호에서는 딥러닝기술이 원격탐사에 어떻게 활용되고 있는지에 관한 13편의 논문을 소개한다.
원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.
Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS) for the hybrid mission of meteorological observation, ocean monitoring, and telecommunication service was launched onto Geostationary Earth Orbit on June 27, 2010 and it is currently under normal operation service on $128.2^{\circ}$ East of the geostationary orbit since April 2011. In order to perform the three missions, the COMS has 3 separate payloads, the meteorological imager (MI), the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), and the Ka-band antenna. The MI and GOCI perform the Earth observation mission of meteorological observation and ocean monitoring, respectively. For this Earth observation mission the COMS requires daily mission commands from the satellite control ground station and daily mission is affected by the satellite control activities. For this reason daily mission planning is required. The Earth observation mission operation of COMS is described in aspects of mission operation characteristics and mission planning for the normal operation services of meteorological observation and ocean monitoring. And the first one-year normal operation results after the In-Orbit-Test (IOT) are investigated through statistical approach to provide the achieved COMS normal operation status for the Earth observation mission.
Vadivel, Suresh Krishnan Palanisamy;Kim, Duk-jin;Kim, Young Cheol
대한원격탐사학회지
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제36권4호
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pp.527-534
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2020
This study aims to monitor the displacement of the bridges using Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS) time-series Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar analysis. For case study bridges: Kimdaejung bridge and Deokyang bridge, we acquired 60 and 33 Cosmo-Skymed Synthetic Aperture Radar (SAR) data over the Mokpo region and Yeosu region, respectively from 2013 to 2019. With single-look interferograms, we estimated the long-term time-series displacements over the bridges. The time-series displacements were estimated as -8.8 mm/year and -1.34 mm/year at the mid-span over the selected bridges: Kimdaejung and Deokyang bridge, respectively. This time-series displacement provides reliable and high spatial resolution information to monitor the structural behavior of the bridge for preventing structural behaviors.
An image-based atmospheric correction software ATC is implemented using MATLAB and SML (Spatial Modeler Language in ERDAS IMAGINE), and it was tested using Landsat TM/ETM+ data. This ATC has two main functional modules, which are composed of a semiautomatic type and an automatic type. The semi-automatic functional module includes the Julian day (JD), Earth-Sun distance (ESD), solar zenith angle (SZA) and path radiance (PR), which are programmed as individual small functions. For the automatic functional module, these parameters are computed by using the header file of Landsat TM/ETM+. Three atmospheric correction algorithms are included: The apparent reflectance model (AR), one-percent dark object subtraction technique (DOS), and cosine approximation model (COST). The ACT is efficient as well as easy to use in a system with MATLAB and SML.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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