• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.517-529
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• 2009

Many satellite image fusion techniques have been developed in order to produce a high resolution multispectral (MS) image by combining a high resolution panchromatic (PAN) image and a low resolution MS image. Heretofore, most high resolution image fusion techniques have used IKONOS and QuickBird images. Recently, GeoEye-1, offering the highest resolution of any commercial imaging system, was launched. In this study, we have experimented with GeoEye-1 images in order to evaluate which fusion algorithms are suitable for these images. This paper presents compares and evaluates the efficiency of five image fusion techniques, the $\grave{a}$ trous algorithm based additive wavelet transformation (AWT) fusion techniques, the Principal Component analysis (PCA) fusion technique, Gram-Schmidt (GS) spectral sharpening, Pansharp, and the Smoothing Filter based Intensity Modulation (SFIM) fusion technique, for the fusion of a GeoEye-1 image. The results of the experiment show that the AWT fusion techniques maintain more spatial detail of the PAN image and spectral information of the MS image than other image fusion techniques. Also, the Pansharp technique maintains information of the original PAN and MS images as well as the AWT fusion technique.

• 항공우주기술
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• 제13권2호
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• pp.80-86
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• 2014

본 연구에서는 다목적실용위성 3호 영상을 이용하여 지표면 상의 정규식생지수 비교 분석 하고자 한다. 산출된 다목적실용위성 3호의 정규식생지수 비교 분석을 위해 동일 지점 최소 관측 시간 오차를 가지는 고해상도 GeoEye 영상이 사용되었다. 먼저, 각 밴드별 분광 정도 산출을 위해 대기 보정이 수행되었다. 대기 보정 수행을 위한 기하 정보는 다목적실용위성 3호 보조자료에 포함된 태양천정각, 태양방위각, 위성천정각, 위성방위각, 날짜 정보이다. 그리고 대기 요소에 의한 감쇄, 산란, 흡수 정보를 물리적으로 계산하기 위해 수증기량, 오존량, 에어러솔 정보가 적용되었다. 일반적으로 정확한 대기정보를 얻기 위해서는 현장관측자료가 중요하지만, 본 연구에서는 MODIS atmospheric products를 사용하였고, 대기보정 모델에서 산출된 지면 반사도는 식생지수 산출에 사용되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.47-53
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• 2012

Recently many developed countries have used satellite images for classifying cropland areas to reduce time and efforts put into field survey. Korea also has used satellite images for the same purpose since KOMPSAT-2 was successfully launched and operated in 2006, but still far way to go in order to achieve the required accuracy from the products. This study evaluated the accuracy of the calculated croplands by using the objected classification method with various satellite images including ASTER, Spot-5, Rapid eye, Quickbird-2, Geo eye-1. Also, their usability and effectiveness for the cropland survey were verified by comparing with field survey data. As results. Geo eye-1 and Rapid eye showed higher accuracy to calculate the paddy field areas while Geo eye-1 and Quickbird-2 showed higher accuracy to calculate the upland field areas.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 서로 다른 두 종류의 위성센서로부터 획득한 네 개의 고해상도 위성영상에 대해 영상과 함께 제공되는 RPC 기반의 블록조정 모델을 구성하고 3차원 위치결정 정확도를 분석하였다. 실험자료로는 In-track 입체영상 획득방법으로 촬영된 두 개의 GeoEye-1 및 WorldView-2 입체 영상쌍과 DGPS 측량성과를 활용하였다. RPC 블록조정 모델 알고리즘을 이용하여 동종(同種) 영상으로 구성한 두 개의 입체영상 모델 및 이종(異種) 영상으로 구성한 네 개의 입체영상 모델과 세 개의 삼중영상 모델 및 하나의 사중영상 모델의 정확도를 분석하였다. 각 모델의 정확도는 유사하게 나타났으며, 지상기준점을 사용하지 않을 경우 CEP(90) 2.3m, LEP(90) 2.5m, 하나의 지상 기준점을 사용하였을 경우 CEP(90) 0.3m, LEP(90) 0.5m를 나타냈다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.101-108
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• 2011

우리나라에서 남극에 장보고기지를 건설하는 계획을 추진하고 있으며 이를 위해 기지 부근 지형에 대한 상세한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 장보고기지 건설을 위한 지형도를 제작하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 이를 위해 장보고기지 주변의 현지측량 및 장비의 사전테스트를 수행하였다. 또한 GeoEye-1 위성영상의 센서모델링을 위해 RPC-편의 보정을 수행하였으며 최소 두 점의 기준점이 실질적으로 필요한 것으로 나타났다. 지형도 제작은 영상의 해상도와 현지 보완측량이 불가능한 점을 고려하여 약 1/2,500의 도화축척이 적합하였다. 장보고기지 주변의 상세한 지형정보 제공을 위하여 영상정합에 의하여 수치표고모델을 생성하였으며 현지측량한 GPS-RTK 자료와 비교하였으며 약 0.6m의 수직위치정확도를 나타내었다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.505-513
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• 2014

2008년 발사된 RapidEye는 5개의 위성을 기반으로 하여 6.5m 공간 해상도의 위성 영상을 하루 간격으로 취득할 수 있는 높은 시간 해상도 특징을 갖는 지구관측위성이다. 제품으로 1B(Basic)와 3A(Ortho)를 제공하고 있으며, 이 중 1B 영상은 좌표등록이 되지 않고 RPCs 정보를 함께 제공해준다. 국내에서는 기 구축된 수치지도를 기반으로 하여 RapidEye의 기하학적 정확도를 보다 향상시킬 수 있으며, 본 논문에서는 1:25,000 수치지도를 이용하여 자동으로 RapidEye 1B영상의 좌표등록을 수행하기 위한 연구를 수행하였다. 1:25,000 수치지도 중 RapidEye 영상과의 매칭에 활용될 레이어를 선별하여 RPCs를 기반으로 RapidEye 1B영상으로 투영시켜 벡터 영상을 생성하고 이와 RapidEye영상의 에지 정보와의 자동 매칭을 통해 RPCs의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 수치지도 대비하여 평균 제곱근 오차 2.8픽셀의 오차가 0.8픽셀로 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한물리치료과학회지
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• 제11권3호
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• pp.14-27
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• 2004

This study approaches the effects of Balance Training on excercise performance and the prevention from the injuries caused by excercise. The subjects of the Balance Training program are female exercise beginners and the research period covers 8 weeks from January 10 to March 7, 2003. The research objects are 19 female golf beginners in 30s to 40s, who live in Seoul or Seongnam in Gyeonggi province and have played golf less than 6 months. The programs of the Balance Training and exercise performance were conducted to an 11 experimental group among the 19 research objects at the same time, and only the exercise performance program was applied to an 8 control group for 8 weeks. Before and after 8 weeks' application of the research programs to each group, the research subjects were examined, especially the components of their bodies, the balance and the performance capability were measured both before and after the test. The frequency of injuries by exercise was measured after the test, and the difference of the frequency was compared with the frequency before exercise. First, the experimental group, in a measurement of balance, showed that SN, MB, SAr and SAg of static balance decreased in a situation of MEO, MEC, GEO, GEC, TBEO, TBO, FHEO, FEO(p <0.05), but the control group increased. Second, the analysis on the change of exercise performance indicated better improvement in distance, ball speed, and accuracy of the experimental group than the control group(p<0.05). Third, the experience of injuries showed that there were 2 injuries in the experimental group and 11 injuries in the control group. The injured parts were 2 cases in the hands and fingers of the experimental group, and 1 case in the shoulder, 4 in the elbows, 4 in the hands and fingers and 2 in the lumber of the control group. From the above-mentioned results, it is recognized that the Balance Training program improved the exercise performance of female golf beginners and had good effects on the prevention from injuries. Accordingly, if this program is applied to sports-beginners, it will contribute to the improvement of the public health.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.189-199
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• 2014

범람원(floodplain)은 제방과 하천 사이에 존재하는 평탄하고 낮은 지역을 의미하며, 범람원 내 토지 이용 현황 분석은 하천유역의 효과적인 자원관리를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 공간정보 자료인 LiDAR DEM 자료와 RapidEye 영상을 이용하여 낙동강 하천 범람원 내 토지 이용 현황 분석에 관한 연구를 진행하였다. 우선, DEM으로부터 제방 경계선을 추출하여 RapidEye 영상에서 연구대상지역 내 범람원의 범위를 설정하였다. 범람원의 범위를 설정한 뒤, RapidEye 영상에 ISODATA 클러스터링 및 post-classification 과정을 적용하여 범람원 내 토지피복 분류 작업을 진행하였다. ISODATA 클러스터링을 적용하여 분류된 범람원 내 토지피복은 91%의 분류 정확도를 가진다. 분류된 토지피복 클러스터들을 구성하는 픽셀들의 개수를 계산하여, 낙동강 범람원 내 토지 이용 현황에 관한 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여, 연구대상지역 범람원 내 하천의 면적은 46%, 나지의 면적은 36%, 습지의 면적은 11%, 그리고 초지의 면적은 7%라는 사실을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.423-427
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• 2002

Contrary to the traditional text-based information, 4S(GIS,GNSS,SIIS,ITS) information can contribute to the citizen's welfare in upcoming era. Recently, GSIS(Geo-Spatial Information System) has been applied and stressed out in various fields. As analyzed the data from GSIS arena, the position information of objects and targets is crucial and critical. Therefore, several methods of getting and knowing position are proposed and developed. From this perspective, Position collection and processing are the heart of 4S technology. We develop 4S-Van that enables real-time acquisition of position and attribute information and accurate image data in remote site. In this study, the configuration of 4S-Van equipped with GPS, INS, CCD and eye-safe laser scanner is shown and the merits of DGPS/INS integration approach for geo-referencing is briefly discussed. The algorithm of DGPS/INS integration fur determination of six parameters of motion is eccential in the 4S-Van to avoid or simplify the complicated computation such as photogrammetric triangulation. 4S-Van has the application of Laser-Mobile Mapping System for three-dimensional data acquisition that merges the texture information from CCD camera. The technique is also applied in the fields of virtual reality, car navigation, computer games, planning and management, city transportation, mobile communication, etc.