• 한국항해항만학회지
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• 제35권10호
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• pp.793-798
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• 2011

전자해도는 종이해도 간행을 위한 수치해도를 변환하여 편집되며 그리드 형식의 격자형 체계로 간행된다. 이에 따라 전자해도의 수심정보 밀집도가 일관적이지 못해, 정보 분포에 관한 개선이 요구되어 왔다. 본 연구에서는 위성영상 분류기법 중 K-Means 기법과 ISODATA 기법을 검토 하여, 이를 전자해도 수심정보에 맞게 수정 및 적용 하였다. 전자해도 수심 밀집도 개선기법은 전자해도 로딩 부분, 수심 밀집도 개선 부분, 전자해도 쓰기 부분으로 설계 및 개발하였으며, 개발결과에 조건식에 따른 변수 설정을 달리하여 수심 밀집도 개선 및 변경 결과를 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.253-265
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• 2020

최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.217-225
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• 1999

Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 줄포만 간석지의 미지형을 무감독분류의 ISODATA 기법으로서 분석한 결과 mudflat, mixed flat, sandflat 의 3지형으로 분류되었다. 각각의 미지형들은 퇴적물 입도와 지형에 있어서 상이한 특성을 나타내었으며, mudflat은 내만쪽에 위치하고 snadflat은 만의 입구 그리고 mixedflat은 그 사이에 각각 분포하였다. 각 지역의 지형특성으로는 2m 내외의 갯골이 평탄면 사이에 분포하는 mudflat과 평균기복이 10cm 이하로서 아주 평탄한 지형으로 물결무늬가 발달한 sandflat 그리고 이 양자의 중간형태를 취하는 mixedflat 으로 구분되었다. 아울러 Landsat TM의 7개의 밴드중에서 밴드 5와 7이 간석지의 미지형분류, 밴드4는 육지와 간석지의 분류 그리고 밴드 3은 해면과 간석지의 분류에 각각 효율적임이 밝혀졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.51-64
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• 2015

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시 공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) 기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.553-563
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• 2006

본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.13-22
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• 2005

본 논문은 무감독 ISODATA 기법을 이용하여 Landsat TM 위성영상에 기반한 새만금 간석지의 지형을 분류하고, 이 분류된 지형의 시공간적 변화를 분석하고자 한다. 각각의 퇴적 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따른 상이한 특성을 나타내며, 퇴적 변화와 분포를 입증한다. Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4가 간석지와 해수면의 구분, 그리고 밴드 5는 간석지에 대한 세부적인 지형의 분류에 이용한다. 각 지역의 지형적 특성을 구분함으로써 간석지의 지형변화에 따른 검토는 간척 계획수립과 간척된 이후의 토지 이용에 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.34-36
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• 2011

전자해도는 종이해도 간행을 위한 수치해도 기반으로 편집되며, 그리드 형식의 격자형 체계로 간행되고 있다. 이에 따라 전자해도에 포함되는 수심정보의 밀집도가 일관적이지 못하여 이에 대한 개선이 요구되었다. 본 연구에서는 위성영상 분류기법 중 K-Means 클러스터링 기법과 ISODATA 클러스터링 기법을 검토 하였으며, 이를 전자해도 수심정보에 맞게 수정 및 적용 하였다. 개발결과는 전자해도 로딩 부분, 수심 밀집도 개선 부분, 전자해도 쓰기 부분으로 구성되며, 알고리즘 적용 결과에 따라 수심 밀집도 개선된 결과를 확인 할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.44-54
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• 2005

본 연구에서는 다양한 위성영상자료(ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+)와 GIS 공간분석을 이용하여 비 접근 지역인 북한 서한만 일대의 간석지를 추출하였다. 특히 위성영상의 분광특성 분석을 통하여 미지형(micro-landform)을 분류하고 경년에 따른 간석지 면적의 변화를 비교 분석 하였다. 이를 위하여 우선 Landsat TM/ETM+의 multi 밴드를 이용하여 한반도에 분포하고 있는 8개의 간석지(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만)를 대상으로 분광특성을 분석하고 그 결과를 기반으로 ISODATA clustering 방법을 이용하여 북한 서한만 지역의 미지형 간석지의 미지형 특성을 추출하였다. 또한 경년에 따른 간석지 면적 변화를 알아보기 위하여 고지형도(1918-1920)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 최근의 시기별 다양한 위성영상 자료를 활용하여 작성된 간석지 분포도와 비교분석함으로서 비 접근 지역의 북한 서한만 일대 간석지 면적의 변화를 탐지 하였다. 아울러 간석지 미지형 분류와 경계구분에 효과적인 밴드를 제시하였으며 또한 위성영상자료 활용에 있어서 단일밴드인 우리나라 KOMPSAT EOC영상을 이용한 간석지 추출방법으로 high frequency pass filter method 통한 효율적인 간석지 분류 기법을 제시하였다.

• 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.