• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.393-407
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• 2012

본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.339-357
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• 2009

새만금간척 사업은 국책사업으로 33km방조제를 건설하여 401 km$^2$의 대규모 연안 지역을 간척하기 위하여 1991년에 착공되었다. 2006년 4월에 끝물막이 공사가 완공되어 갯벌이 호수와 육지로 바뀌었다. 완공으로 방조제 내측의 하구역 조석 시스템뿐만 아니라 방조제 외측의 연안 해양 환경의 변화에도 많은 변화가 일어났다. 이번 연구에서는 새만금 주변 해역에 대해 Landsat-5/7 위성과 NOAA 위성자료를 이용하여 방조제 완공 전후에 SST의 공간변화를 연구하였다. 타워, 부이, 실측자료 등 다양한 현장 실측 자료를 이용하여 위성 SST를 검증한 결과, 0.96 이상의 상관관계와 약 1$^{\circ}C$ 정도의 RMSE 값을 보였다. 1985년부터 2007년까지 38개의 Landsat 영상을 분석하여 새만금 방조제 건설 전후의 연안 SST 시공간적 변화를 분석하였다. 공간적으로 자세한 SST 분포를 파악할 수 있었지만, 환경 요인이 다른 38개의 영상을 이용하기 때문에 새만금 방조제 건설에 따른 변화를 파악하기는 어려웠다. 따라서 시간 해상도가 우수한 NOAA 자료를 이용하여 새만금 내외측 해역의 온도 변화를 분석한 결과, 방조제 내측은 여름철 온도의 증가로 여름-겨울철 간의 SST의 상승폭이 커서 계절간 SST 변화가 두드러졌고, 방조제 외측은 큰 변화가 없었다. 본 연구에서는 시공간해상도가 다른 열적외선 위성자료를 상호보완적으로 활용하여 연안 해역에서의 SST 공간 변화를 효과적으로 모니터링 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권5호
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• pp.423-434
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• 2009

북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60이상의 영역에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)데이터(기존 수동마이크로파 센서보다 5배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 데이터에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다. 또한 이 경향은 여름철 해수면수온과 기온의 증가와 관련 있는 다년빙(Multi-Hear ice)의 감소와 함께 진행되고 있다는 것이다. 1년빙(First-year ice)의 면적은 최저의 해빙면적을 기록하였던 2007까지 감소하나, 갑작스런 다년빙(Multi-year ice)의 감소는 2008-2009년 기간의 1년빙의 증가로 이어졌다. 계절에 따른 연 변동에 있어서는, 1월-3월기간에 걸처 바렌츠해(Barents Sea)와 래브라도해(Labrador Sea)에서 공간변동이 크고, 8월-10월 기간에는 동시베리아해(East Siberian Sea)에서 북극점에 이르는 범위에서 큰 것으로 나타났다. 7년 동안 녹지 않은 다년빙의 공간분포도에 의하면, 다년빙이 러시아해역의 동시베리아해, 랍데브해(Laptev Sea)와 카라해(Kara Sea)에서 급격하게 감소하고 있어서 가까운 장래에 북동항로(Northeast Passage)의 이용가능성이 커지고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.296-306
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• 1998

Airborne MSS 자료는 수질오염을 효과적으로 감시하고 분석할 수 있는 자료이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성(KOMPSAT)에 탑재될 저해상도카메라(LRC)의 다중분광 영상자료를 수질오염 분석에 활용할 목적으로 수질인자의 분광반사도를 측정하였으며, 고해상도 원격탐사 자료인 Airborne MSS 자료를 이용하여 수역에서의 수질인자 추출 가능성을 조사하였다. 특히 부영양화와 관련된 환경인자 추출을 시도하였다. 수질인자는 클로로필-a, 부유물질, 탁도 등을 선정하여 분광반사 특성 및 처리기법을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다 첫째, 수면에 도달하는 태양광 스펙트럼은 가시광 영역인 0.4~0.7$\mu\textrm{m}$에서 전체 복사량의 50% 정도가 반사되며, 0.50$\mu\textrm{m}$ 부근에서 가장 높다. 둘째, 클로로필-a는 녹색 파장대인 0.52$\mu\textrm{m}$, 부유물질의 반사도는 0.8$\mu\textrm{m}$, 탁도는 0.57$\mu\textrm{m}$에서 높은 반사율을 보였다. 셋째, Airborne MSS자료를 이용하여 수질인자 분석결과, 클로로필-a는 Band 3과 Band 7을 비연산처리를 하여 분포도를 작성하였다. 부유물질은 Band 7에서 분포도를 작성할 수 있었으며, PCA를 수행하였을 때 PC 1에서 유용함을 알 수 있었다. 탁도는 PCA 분석시 PC 4에서 현장자료와 유사한 분포패턴을 나타내었다. 이상의 결과들은 계절적, 시간적 변화에 따라 파장대역이 달라질 수 있으므로, LRC 자료를 이용하여 보다 정확한 수질환경 인자를 분석하기 위해서는 현장실측 자료 및 수역의 분광반사 특성 등을 지속적으로 조사할 필요가 있다. 추후 본 연구에서는 저해상도 위성영상 및 현장 분광반사도 측정을 통한 수역의 분광반사 특성을 지속적으로 분석하고, 수역의 수질분석자료 확보 및 수질오염 유형을 분석 할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권2호
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• pp.129-136
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• 2020

가뭄은 일반적으로 장기간에 걸쳐 물 공급이 부족하여 나타나는 환경 재앙 중 하나로 대부분 넓은 지역에 걸쳐 나타난다. 원격탐사 자료는 이러한 넓은 지역에서 나타나는 가뭄 모니터링에 적합한 방법이다. 따라서 이 연구에서는 강원도 소양호 지역의 Landsat 위성 영상 자료를 활용하여 약 30년(1985-2015) 동안의 소양호 면적을 산출하고 이를 가뭄 패턴과 분석하였다. 특히 ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망을 활용하여 Landsat 영상을 분류하여 소양호 면적을 산출하였다. 또한 가뭄 패턴을 분석하기 위하여 산출된 호수 면적과 소양호 지역의 강수량을 활용한 표준강수지수(Standardized Precipitation Index: SPI)와의 상관관계를 분석하였다. 영상 분류 연구 결과, ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망 방법 중에서 호수 면적 산출의 최적의 방법은 인공신경망 방법임을 알 수 있었다. 또한, 인공신경망 방법을 적용하여 산출한 호수 면적과 SPI와의 상관관계 분석 결과 R² 값이 0.52를 가진다. 즉, SPI지수가 낮을 때 호수 면적이 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉 호수 면적 변화를 통하여 소양호 지역의 가뭄 상태 감지 및 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 향후 지역 가뭄 모니터링 프로그램 개발 등에 사용이 가능할 것이다.

• 한국광물학회지
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• 제28권2호
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• pp.83-93
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• 2015

본 연구는 몽골 돈디고비(Dundgobi)지역에서 채취한 오일셰일과 석탄 시료들의 유기물 기원, 광물조성 및 분광학적 특징에 대해 조사하였다. 채취한 오일셰일 및 석탄시료들은 Rock/Eval과 총유기탄소(Total organic carbon; TOC) 분석을 통해 케로젠(Kerogen) 종류, 수소 함량, 열적 성숙도, 퇴적 환경을 확인하였으며, X-선회절 분석과 분광분석을 이용하여 광물조성을 정의하였다. Rock/Eval과 TOC 분석결과, 에뎀트(Eedemt) 광상에서 채취한 샘플들은 미성숙-성숙 단계의 근원암에 해당하며, 풍부한 수소함량을 보이고, I-형, II-형 and III-형의 케로젠 종류를 가진다. 반면 샤인 어스 쿠닥(Shine Us Khudag) 광상에서 채취한 샘플들의 경우 성숙단계의 근원암으로써, I-형, II/III-형 또는 III-형의 케로젠을 함유하는 잠재성을 가진다. 또한 탄소와 황의 함량에 따르면 두 지점의 퇴적환경은 담수성의 퇴적환경인 것으로 확인되었다. X-선회절 분석으로부터 확인한 오일셰일과 석탄시료들의 광물조성은 석영, 방해석, 고회석, 일라이트, 고령토, 몬모릴로나이트, 아놀소클레이스, 조장석, 미사장석, 정장석, 방비석으로 확인되었다. 가시광선-근적외선-단파적외선 분광분석을 통해 오일셰일 시료로부터 1412 nm, 1907 nm의 점토광물 및 수산화성분에 의한 흡광특성, 2206 nm에서 고령토와 몬모릴로나이트에 의한 흡광특성, 탄산염광물인 고회석에 의한 흡광특성이 2306 nm에서 확인되었다. 그러나 오일셰일의 원격탐사적 탐사를 위해서는 유기물 함량에 따른 분광특성에 대한 연구가 수행되어야 할 것으로 사료된다.