• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.312-313
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• 2010

초해상도 영상복원은 동일 지역에서 획득한 다수의 영상을 통해 고해상도의 영상으로 복원하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 비디오 영상, 위성 영상, 의료 영상과 같이 동일지역에 대한 다수의 저해상도 영상을 획득 할 수 있는 분야에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 세계최초의 정지궤도 해양위성인 GOCI 센서의 육상 활용도를 높이기 위한 초해상도 기법 개발을 위해 MODIS 영상을 활용한 시뮬레이션을 수행하여, GOCI 센서를 위한 효율적인 초해상도 알고리즘을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.371-384
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• 2015

GOCI 영상은 육상 관측에 적합한 공간해상도와 빠른 관측주기를 가지고 있지만, 현재까지 육상분야에 활용된 예가 많지 않다. GOCI 영상이 육상분야에 활용되기 위해서는 정교한 전처리가 수행되어 신뢰성을 갖춘 기본적인 산출물 형태로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 GOCI 영상의 육상 활용을 위하여 구름의 영향이 최소화된 기본 산출물 제작에 필요한 구름 탐지 기법을 제안하였다. GOCI 영상은 구름 탐지에 효과적인 단파적외선(SWIR)과 열적외선(TIR) 밴드가 없기 때문에, 이 연구에서는 GOCI 영상의 장점인 빠른 관측 주기로 얻어지는 많은 다중시기영상을 이용하여 구름을 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안한 구름탐지 기법은 세 단계로 구성된다. 1단계와 2단계에서는 1번 밴드 반사율과 1번과 8번 밴드의 반사율 비(b1/b8)에 임계값을 적용하여 완전 맑음(confident clear)과 두꺼운 구름(thick cloud)을 구분했다. 마지막 단계에서는 3일 동안 얻어진 b1/b8 값의 평균을 임계값으로 하여 얇은 구름(thin cloud)을 구분하였다. 이러한 순차적인 구름탐지 알고리즘을 적용하여 모두 4개의 등급으로 분류하였다. 본 연구에서 제안한 기법을 GOCI 영상에 적용 후 그 결과를 MODIS 구름 산출물(cloud mask products)과 비교 검증하였다. 여러 시기의 영상에서 추출된 구름 면적을 비교한 결과 평균제곱근오차(RMSE)가 10% 미만으로 MODIS 구름 산출물과 유사한 결과를 얻었다. 육안 분석을 통해 구름의 공간적인 분포를 비교한 결과, MODIS 산출물과 비슷한 구름 분포를 보여주었다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.29-40
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• 2011

정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.36-46
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• 2013

세계 최초의 정지궤도 해양관측 위성인 천리안 위성의 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)는 2011년 4월부터 원시 자료를 생산하고 있다. 본 연구에서는 GOCI 원시 자료로부터 보다 자연색에 가까운 컬러합성영상 제작을 위한 방법론과 자료처리용 소프트웨어인 GOCI RGB Maker를 개발하였다. GOCI 원시자료는 대기보정과 재투영 기법을 이용하여 최종적으로 컬러합성영상을 제작할 수 있도록 최적화된 알고리듬을 구현하였다. 이 알고리즘이 적용된 소프트웨어는 다양한 하드웨어 환경에서도 선택적으로 관심영역과 출력창의 크기를 입력받아 처리할 수 있도록 제작되어 교육적 효과를 높였다. GOCI RGB Maker는 공개용 소프트웨어로서, GOCI 자료에 대한 이해와 활용을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한, 정지궤도 관측 영상은 관측 영역의 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.275-292
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• 2014

이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.65-71
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• 2015

여름철이 되면 매년 남해안에서 발생되고 있는 적조현상은 양식장을 운영하는 어민들에 막대한 피해를 주고 있으며 이를 방재하기 위한 노력이 다각도로 진행되고 있다. 특히 위성영상을 이용한 적조 모니터링은 발생해역 전반에 걸친 적조발생자료를 취득할 수 있어서 방재 계획수립에 중요한 정보를 제공하여 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 천리안 GOCI영상을 이용하여 하루 중 적조의 확산과 감소를 모니터링할 수 있는 결과를 제시하기 위하여 경상남도 남해안 지역을 선정하고 2013년(8월 12일), 2014년(9월 11일) GOCI영상자료를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 남해안 해역의 적조발생 패턴은 오전에 거제도 남부해역에서 출현하여 점점 더 확산되다가 오후 1시에 최대가 되고 그 후 서서히 감소되는 경향을 보여주었다. 또한 하루 중 적조의 중심 이동은 거제시 남부해역에서 적조가 시작하여 서쪽으로 이동하다가 정오를 기하여 다시 동쪽으로 이동하는 경향을 보여주었다. 향후 적조 생물의 특성과 해수유동, 태양 일조량, 그리고 해수온도 등 많은 요인에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단되지만, GOCI 영상을 이용한 적조이동 모니터링은 적조의 확산과 이동을 예측하여 방재하고 관리하는데 매우 중요한 정보가 될 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1235-1243
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• 2021

해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.353-361
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• 2015

매년 적조가 발생하여 양식어민들에게 막대한 피해를 주고 있으며 발생해역도 남해안을 중심으로 발생되던 패턴에서 전국 연안 해역으로 확대되는 추이를 보이고 있다. 광활한 해양에서 발생되는 적조를 효과적으로 모니터링하기 위해 2010년에 발사된 천리안 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)영상을 이용한 적조 탐지기술 개발에 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 남해안 해역에 대해 최근 3년간(2012, 2013, 2014년) 관측된 천리안 GOCI영상을 이용하여 적조해역을 탐지하고 탐지된 해역에 대한 적조발생빈도와 밀도를 분석하였다. 그 결과 3년간 남해안을 대상으로 적조 발생 해역을 추출하고 중첩분석과 밀도분석을 통하여 적조우심해역을 추출하여 제시하였다. 또한 연도별 적조발생 경향은 2012년에 적조 발생규모가 작고 산발적으로 발생하였고, 2013년은 적조 발생해역이 광범위하게 분포하면서 공간적 밀집도도 높게 나타났으며, 2014년의 경우에는 소규모의 적조가 산발적으로 발생하였다. 이처럼 연도별 적조발생의 공간적 분포패턴은 불규칙한 특징을 보였으며 다양하게 변화되고 있음을 알 수 있었다. 하지만 적조발생빈도를 기반으로 핫스팟을 분석한 결과 특정 해역에서는 발생빈도가 꾸준히 증가되고 있어서 천리안 GOCI 영상과 같은 위성영상모니터링 기술을 이용하여 지속적으로 모니터링을 실시함으로써 적조의 움직임을 정확히 예측할 수 있고 이에 따른 방재계획을 체계적으로 수립할 수 있다고 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.47-55
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• 2013

The objective of this study is to evaluate the applicability of Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) vegetation indices on a quantitative analysis. For evaluation, the vegetation indices such as RVI, NDVI and SAVI were extracted by using COMS GOCI and Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) imageries. The 4,000 points using simple random sampling (SRS) method were randomly extracted from land areas except ocean to compare the vegetation indices from two images. The results of linear regression showed that the regression coefficients of RVI, NDVI, and SAVI between COMS GOCI and Terra MODIS were 0.66~0.82, 0.71~0.83, and 0.71~0.83, respectively. Especially, the regression coefficients of RVI (r=0.85), NDVI (r=0.91) and SAVI (r=0.91) were strongly related from September 2011 to January 2012. Thus, COMS GOCI can be substituted for particular periods and it needs to verify additionally.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1523-1528
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• 2023

Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)는 2020년 2월 성공적으로 발사된 이후 본격적인 검보정 활동을 통해, 산출물 정확도 향상을 위한 다양한 연구들이 진행 중이다. 본 특별호는 GOCI-II 자료의 검보정 및 알고리즘 개선 연구가 시작된 지 2년이 되어가는 현재 시점에서의 GOCI-II 자료 품질 관리 알고리즘을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 진행 사항과 관련 연구결과를 소개한다. GOCI-II 영상 자료의 지속적인 검보정 활동을 통해 정확도 높은 자료가 제공되고 활용되기를 기대한다.