• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1418-1420
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• 2003

This presentation summarizes the development of the integration information search system for a Test-bed area located in Daejeon. It will be used for the validation of software components developed for the high resolution satellite image processing. The system development utilizes the Java programming language and implements the web browse capabilities to search, manage, and augment the satellite image data, the Ground Control Point(GCP) data, the spectral information on land cover types, the atmospheric data, and the topographical map.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.277-292
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• 2020

본 연구에서는 천수만 황도 갯벌 지역을 대상으로 UAV 자료와 객체기반영상분석 방법을 사용하여 대축척 갯벌 표층 퇴적상 분류도를 작성하고, 정확도 검증을 수행하여 정밀한 표층 퇴적상 분류의 가능성과 보다 정확한 분류 방법에 대해 제시하였다. 이를 위해 고해상도 UAV 자료에서 가시광 영역의 정사영상과 수치표고모델(DEM), 조류로 밀도 등 퇴적상 분류 시 영향을 주는 요인들을 추출하고, 통계학적 분석 방법을 통해 퇴적상에 따른 요인들의 주성분을 분석하였다. 주성분 요인을 바탕으로 퇴적상 분류 시 사용할 입력 자료를 (1) 가시광 영역의 스펙트럼, (2) 지형 고도와 조류로 밀도, (3) 가시광 영역의 스펙트럼과 지형 고도 및 조류로 밀도로 구분하였으며, 이를 기반으로 객체기반영상분석 분류방법에 입력 자료를 적용하여 대축척 갯벌 표층 퇴적상 분류도를 추출하였다. 입력 자료의 조건에 따라 표층 퇴적상 분류를 수행한 결과, folk 분류 기준을 따르는 6가지의 표층 퇴적상으로 분류하였고, 가시광 영역의 스펙트럼과 지형 고도, 조류로 밀도를 사용할 경우 전체 정확도가 63.04%, Kappa 지수가 0.54로 가장 효과적으로 표층 퇴적상을 분류하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.339-353
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• 2023

고해상도 위성영상의 제공이 증가함에 따라 위성영상의 위치정확도 향상이 요구되고 있다. 이를 위해 기복변위를 제거하고 인공지물의 정위가 수립된 정사영상 생성의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 구축된 건물 높이 데이터베이스를 이용하여 원본 위성영상에서의 건물 옥상면과 건물포함영역을 자동으로 추출하였다. 이후 추출된 건물 옥상면을 정위치 편집하여 건물 정위 레이어(layer)를 생성하였다. 추출된 건물포함영역을 이용하여 위성영상에서 건물영역을 공백 처리하여 비건물 정위 레이어를 생성하였다. 이후, 실감정사 건물레이어와 실감정사 비건물레이어를 중첩하여 최종 정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A 위성영상을 이용해 실험하였으며, 실험 결과를 수치지형도와 중첩하여 검증을 수행하였다. 실험결과 건물 정위 레이어는 0.4 m의 위치 오차를 가지는 것으로 나타났다. 제안 방법을 통해 도심지역에 대한 자동 실감정사영상 생성의 가능성을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권2호
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• pp.119-134
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• 2019

기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.194-198
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• 2008

Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.201-205
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• 2007

In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.

• 한국지구과학회지
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• 제22권2호
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• pp.138-146
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• 2001

이 연구에서는 극궤도 기상위성인 NOAA/AVHRR 시계열 자료를 이용하여 한반도의 지면 피복을 분류하였다. 일주기 기상위성자료로부터 구름이 없는 상태의 지면상태 자료를 획득하기 위하여 10일 간격 최대치 합성법 자료를 작성하였으며 27개의 10일주기 식생지수 자료들(겨울철 12, 1, 2월 자료 9개 제외)로부터 4개의 식생 계절성 자료를 작성하였다. 또한 위성자료로부터 분석한 연 최고 및 연평균 지면온도, 그리고 지형고도 자료를 이용하였다. 각 지면 피복에 대한 특성 자료 수집이 어렵기 때문에 여기서는 2단계 무감독 분류법을 이용하였다. 즉, 초기 입력자료는 신경망 기법의 일종인 SOFM을 이용하여 군집화한 다음 결정나무를 이용하여 각 군집을 분류하였다. 최종 분류 결과는 식생지수의 시계열과 지상 자료로 검증한 결과 대도시, 농지, 낙엽수림 및 상록수림 등 우리 나라의 지면 피복을 개략적으로 잘나타내고 있는 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.159-171
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• 2012

본 연구에서는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS) 내 하천유지관리부분의 활용성 향상 및 하천유지관리업무의 선진화를 위하여 항공레이저측량(LiDAR)과 고해상 영상자료를 기반으로 한 동적으로 변화하는 하상자료 관리 및 하상변동 분석 등의 하천유지관리기술을 개발하였다. LiDAR 및 고해상도 영상 형식으로 제작된 하천의 정밀지형도를 이용하여 동적으로 변화하는 하천의 하상자료 및 제방자료를 정보화하여 RIMGIS DB를 구축하고, RIMGIS와 연계된 하천유지관리체계 구축 및 하상변동 영향을 최소화하는 모니터링 기술을 연구하였다. 또한, 하천 지형정보 및 유지관리정보 등을 가지고 있는 RIMGIS의 기능과 자료구조를 보완하여 하천의 실시간 유지관리가 가능하도록 개선하며, 하상정보와 하천단면정보를 제공하여 하천통수단면 확보 등 구조적 기법을 이용한 하천기능 유지가 가능하도록 RIMGIS 보완 기술을 개발하였다. 이는 기존의 2차원 선(線)기반으로 제공되는 한정된 하천정보 및 정확성이 결여된 자료제공의 문제를 보완하여 지속적인 RIMGIS 기능개선과 유지관리 작업이 가능하도록 지원하고, RIMGIS 내 하천유지관리부분의 활용성을 극대화할 수 있는 기반기술로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.