• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.237-247
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• 2020

이 연구에서는 GOCI 자료로부터 산출된 엽록소농도(CHL), 광합성유효광량(PAR), 진광층 깊이 및 국외 위성 기반의 해수면온도자료(SST)를 이용하여 동해 연안의 일차생산량 지도를 작성하고, 각 인자들에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 광범위한 냉수대가 발현한 2013년 7월 25일과 대규모 적조가 발생한 2013년 8월 13일에는 평균 1,012 mg C m^-2 d^-1 및 1,945 mg C m^-2 d^-1의 높은 일차생산량을 보였다. 냉수대와 적조가 물러난 2013년 8월 25일에는 평균 778 mg C m^-2 d^-1의 일차생산량을 보여 기존 연구의 분석결과와 유사한 결과를 보였다. 민감도 분석결과, 광합성유효광량은 일차생산량 계산 결과에 큰 영향을 주지 않았으나, 진광층 깊이와 엽록소 농도는 평균 민감도인 0.5 이상의 값을 보였다. 특히 해수면 온도는 결과값에 매우 큰 변화를 가져와 해수면 온도 자료에 오류가 있을 경우 일차생산량 계산 결과에 큰 오류를 가져올 수 있는 것으로 분석되었다. 연구 결과, 일차 생산량 연구에 GOCI 자료가 활용 가능함을 확인할 수 있었으며, 하루 8회 영상획득이 가능한 GOCI를 적용함으로써 일차생산량 추정을 위한 입력변수들의 정확도가 향상되어, 국외의 극궤도 위성에 비해 정밀도가 높은 일차생산량 추정이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.693-701
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• 2016

모자이크 영상을 만들기 위해서는 영상간 변환관계 추정이 필요하다. 변환관계추정에는 대응점 정보가 필요하며, 대응점은 일반적으로 특징점 기반의 추출방식을 사용한다. 그러나 텍스쳐 정보가 없는 영상의 경우에는 특징점 추출이 불가능하다. 따라서 이 경우 다른 관점에서의 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 주파수 영역에서 대응점 추출기법의 적용 가능성을 분석하고 최적의 주파수 영역 정합기법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 단계로 수행된다. 첫 단계는 컬러 영상을 흑백영상으로 변환하고 노이즈를 제거 한 뒤 엣지를 추출한다. 두 번째 단계에서는 영상의 정합영역을 결정한다. 그리고 마지막 단계에서는 위상상관(Phase correlation) 기법을 수행하여 위상상관도를 생성하고 두 영상의 대응점을 추출한다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 텍스쳐 정보가 없는 GOCI 해양위성영상과 일반 프레임카메라 영상을 사용하였다. 실험 결과 신뢰도 높은 대응점이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 주파수 영역 매칭의 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 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.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권sup호
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• pp.177-189
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• 2012

We developed the ocean disaster detection system(OD2S) which copes with the occurrences of ocean disasters (e. g. the red and green tide, the oil spill, the typhoon, and the sea ice) by converging and integrating the ocean color remote sensing using the satellite and the information technology exploiting the mass data processing and the pattern recognitions. This system which is based on the cosine similarity detects the ocean disasters in real time. The existing ocean color sensors which are operated in the polar orbit platforms cannot conduct the real time observation of ocean environments because they support the low temporal resolutions of one observation a day. However, geostationary ocean color imager(GOCI), the first geostationary ocean color sensor in the world, produces the ocean color images(e. g. the chlorophyll, the colored dissolved organic matter(CDOM), and the total suspended solid(TSS)), with high temporal resolutions of hourly intervals up to eight observations a day. The evaluation demonstrated that the OD2S can detect the excessive concentration of chlorophyll, CDOM, and TSS. Based on these results, it is expected that OD2S detects the ocean disasters in real time.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.129-136
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• 2014

본 연구에서는 세계 최초 정지궤도 해색위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 심각한 적조피해가 발생한 남해안 해역을 대상으로 적조지역을 탐지하였다. 적조출현부터 소멸될 때까지의 구름이 없는 맑은 날의 GOCI 영상을 선정하여 적조지역을 탐지하였고, 시간적 변화에 따른 적조발생해역의 공간적 분석으로 적조 우심해역을 도출하였다. 본 연구 결과 남해안 해역에서 통영시 한산 욕지해역 일대가 적조 우심해역으로 나타났으며, 적조 우심해역에서 연안 해역인 통영시 산양읍 해역 일대로 적조 확산이 이루어지는 것으로 추정되었다. 또한, 시간적 경과에 따른 적조발생면적과 경상남도의 방제활동 및 적조피해 발생액의 변화를 비교 분석한 결과 상호 관련성이 있는 것으로 나타났으나, 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며 보다 많은 자료분석을 통하여 신뢰도를 높여야 할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1507-1515
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• 2021

해색 원격 탐사를 통해 chlorophyll-a를 추정하면 식물성 플랑크톤, 해양일차생산력의 전 지구적 분포를 파악할 수 있다. 하지만 위성으로 관측된 해색 자료는 구름이나 기상 상황 등에 의하여 결측 데이터가 발생한다. 본 연구에서는 DINEOF를 이용하여 GOCI chlorophyll-a 산출물의 결측 자료를 복원하고자 하였다. DINEOF는 시·공간 자료에 기반을 두어 결측 자료를 복원하는 방법으로, 정확도는 GOCI chlorophyll-a 영상의 일부를 제거한 뒤 복원 영상과 비교하여 교차 검증하였다. 연구지역에서 DINEOF를 위한 최적의 EOF 모드는 10-13이었다. 시·공간 복원 자료 결과에서는 오후 시간대 chlorophyll-a 농도가 증가하는 경향이 반영되었고, 노이즈에 해당되는 이상치는 필터링 되는 효과를 보였다. 따라서 DINEOF는 결측이 발생한 영상에 대하여 복원 자료로 활용 가능할 것으로 보이며, 이를 통해 해양 환경 모니터링을 위한 기초 자료로 사용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1339-1348
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• 2020

식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ 및 pico-; <2 ㎛)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.609-625
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• 2022

위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.137-147
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• 2012

최근 해양에서 부유성 녹조류(Floating Green Algae)의 확산이 보고되고 있으나, 기존의 현지 관측이나 실험실에서의 화학적 분석으로는 정확하고 주기적인 광역 감시에 한계가 있다. 이에 반해 녹조에 포함된 엽록소의 광학특성에 기인한 분광 반사도 측정은 부유성 녹조에 대한 정보를 비교적 빠르고 정확하게 획득하는 것이 가능하다. 본 연구의 목적은 최근 서해에서 발생한 부유성 녹조류의 분광 반사도 특성을 알아보고, 인공위성 영상으로부터 부유성 녹조를 탐지하기 위한 방법으로서 비교적 간단한 파장별 반사도 비율을 이용한 부유성 녹조 지수(Floating Green Alage Index; FGAI)를 개발하는 것이다. 500m 공간 해상도를 가지는 MODIS와 천리안 GOCI 영상자료를 이용하여 서해안의 녹조 현상이 발생하였던 기간을 대상으로 적색 밴드(660nm)와 근적외 밴드(860nm)의 비를 이용한 부유성 녹조지수를 분석한 결과는 녹조 현상에 대한 조류의 탐지 가능성을 증명하였다. 특히, 매 시간별 GOCI 관측 자료는 저궤도 위성보다 상세한 녹조의 감시가 가능함을 알 수 있었다.