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201Tl을 이용한 심근관류 SPECT에서 재구성 방법에 따른 작은 용적 심장의 정량 지표 변화 (Quantitative Indices of Small Heart According to Reconstruction Method of Myocardial Perfusion SPECT Using the 201Tl)

  • 김성환;류재광;윤순상;김은혜
    • 핵의학기술
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    • 제17권1호
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    • pp.18-24
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    • 2013
  • $^{201}Tl$을 이용한 심근관류 SPECT 검사는 좌심실의 생존능 및 심장 기능의 정량적 평가를 함에 있어 중요한 방법으로서 현재 영상의 질을 향상시키기 위해 다양한 재구성 방법들이 이용 되고 있다. 하지만 작은 용적 심장에서는 부분용적효과로 인해 재구성 단계에서 정량 지표 값의 오류를 야기 할 수 있으므로 항상 주의 해야 한다. 이에 본 연구는 심근관류 SPECT 검사의 재구성 방법에 따른 좌심실의 정량적 지표 값을 심장 초음파와 서로 비교 함으로써 그 차이의 정도를 확인 한다. 2012년 2월부터 9월까지 본원에 내원하여 심근관류 SPECT 및 심장 초음파 검사를 실시한 278명의 환자(남자 90명, 여자 188명, 평균$65.5{\pm}11.1$세)를 심장 초음파의 ESV 30 mL를 기준으로 삼아 그 이하를 작은 용적 심장, 그 이상을 보통 또는 큰 용적심장으로 구분하였다. 각각 여과 후 FBP 및 OSEM의 방법을 적용하여 EDV, ESV 그리고 LVEF를 산출하였으며, 이를 심장 초음파에서 측정된 지표들과 함께 반복측정 분산분석 방법(Repeated Measures ANOVA)으로 분석하였다. 남녀 간의 EDV는 FBP, OSEM 간 유의한 차이가 없었으나 (p=0.053, p=0.098), 심장 초음파와의 비교에서는 유의한 차이를 보였다(p<0.001). ESV의 변화는 특히 작은 용적 심장을 가진 여성에서 FBP, OSEM, 심장 초음파 모두 유의한 차이(p<0.001)를 보였다. 또한 LVEF에서도 보통 용적 심장을 가진 남녀 모두 FBP, OSEM, 심장 초음파 간 유의한 차이는 보이지 않았으나(p=0.375, p=0.969), 작은 용적 심장을 가진 여성에서 모두 유의한 차이(p<0.001)를 보였다. 핵의학 영상 재구성 방법 간 좌심실의 정량적 지표 값의 변화는 보통 용적 심장을 가진 환자에서는 유의한 차이를 발견 할수 없었으나, ESV를 기준으로 30 mL 이하의 작은 용적 심장, 특히 여성에서는 FBP, IR_OSEM, 심장 초음파 간 유사한 차이를 확인 할 수 있었다. 하지만 이러한 차이는 분석에 사용된 3종류의 모든 감마 카메라에서 OSEM 적용 시FBP 보다 평균적으로 심장 초음파와의 오차가 적은 LVEF값이 산출됨을 확인 할 수 있었다.

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오큘러스 VR (Oculus VR)를 이용한 애니메이션 콘텐츠의 새로운 모색 - VR 플랫폼과 킬러콘텐츠를 중심으로 - (The new explore of the animated content using OculusVR - Focusing on the VR platform and killer content -)

  • 이종한
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권45호
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    • pp.197-214
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    • 2016
  • 최근의 전 세계적으로 주목받고 있는 증감현실(增强現實, Augmented Reality, AR)과 가상현실(假想現實, virtual reality, VR), 그리고 이들을 섞은 혼합현실(mixed reality, MR)등은 과학의 테크놀로지 범주를 넘어 대중문화 전반에 큰 영향을 끼치고 있다. 구글, 애플, 삼성, 마이크로소프트, 소니, LG등 세계 굴지의 IT회사들은 대중을 위한 AR. VR 기술개발에 주력하고 있으며 크고 작은 관련 회사들도 해당 하드웨어, 소프트웨어, 콘텐츠 개발에 박차를 가하고 있다. 특정한 플랫폼이나 프로그램을 이용해 인간의 인지력을 인위적으로 조작 통해 특정한 장소나 상황을 경험하거나 보이지 않는 것을 보이게 해준다는 의미에서 AR, VR, MR은 모두 가상의 공간의 현실화라는 공통적인 기술을 포괄하고 있다. 특히, 기존의 평면적 구도의 한계성을 드러낸 입체영상에서 벗어나 180도, 360도 영상으로 객관적 시야와 감각과 같은 주관적 현상을 동시에 제공하고 참가자들이 이를 선택 할 수 있어 참가와 몰입을 크게 유도 할 수 있는 VR 기술은 업계뿐만 아니라 일반대중에게도 초유의 관심을 이끌어내고 있다. 2015년 선댄스 영화제의 뉴 프론티어 프로그램에서는 10개 이상의 관련 작품이 소개 되었고 열풍이 되어버린 게임인 '포켓몬 고(PoKetmon GO)'는 세계 게임시장을 석권하고 있으며 의료, 건축, 쇼핑, 영화, 애니메이션 등 관련 콘텐츠가 등장하고 있고 관련 모바일 어플리케이션도 이미 수천 개 이상 상용화 되어있다. 또한 시판되는 360도 카메라를 통해 개인이 VR 영상을 제작/공유 할 수 있어 유저간의 쌍방형 터널이 가능해 지고 있다. VR 기술의 적용범위 확대와 다양한 현실화로 앞으로 가능성도 희망적으로 여기고 있다. 이는 세계적인 추세며 우리나라 역시 후발주자로 그 추세를 따르고 있다. 그럼에도 불구하고 일부 학자들은 VR, 즉, 가상공간의 현실화가 주는 윤리적 퇴행과 가치관의 혼란이 내재 되어있음을 지적하고 있다. 4K혹은 HUD, 위치추적, 동작 센서, 연산능력, 그리고 뛰어난 3D그래픽, 촉감, 냄새 등의 4D기술, 3차원 오디오 기술 등이 그 어느 때 보다 발전해 리얼리티에 최대한 접근하고 있고 그에 따른다. 윤리적 퇴행, 정체성, 세대갈등, 현실도피 등이 우려되기 때문이다. 리얼리티를 추구하는 애니메이션 역시 이 범주 안에 든다. 미학적 이미지와 환영성의 특정한 구조를 살펴본다면 오히려 영상이라는 유사점을 가지고 있음에도 불구하고 순수한 애니메이션이 VR 콘텐츠 제작에 가장 뒤쳐져 있는 요인이 될 수도 있다. 하지만 VR기술과 플랫폼이 게임과 오락성에 치중 해 있지만 그 안에는 결국 시각적인 VR영상으로 구성 되어 있다는 점을 감안한다면 평면상에 머물고 있는 애니메이션에도 새로운 모색점을 맞이하게 될 것이 분명하다. 결국 어떻게 VR기술을 이용한 가상공간에서 만들어지는 리얼리티가 애니메이션에 적용 할 수 있을까? 그렇다면 방법과 수단이 무엇이 될 것인가 하는 문제에 대한 연구가 공통된 관심이 될 것이다. 그동안 평면적인 화면에 시간과 공간의 연속성에 제한을 받아온 애니메이션은 VR기술을 통해 제한에서 벗어나고자 하는 움직임이 일어나고 있다.

전립선암 근접치료 시 방사성선원 위치확인을 위한 영상 재구성에 관한 연구 (A Study on Image Reconstruction for Seed Localization for Permanent Prostate Brachytherapy)

  • 홍주영;라정은;서태석
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제25권2호
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    • pp.125-133
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    • 2007
  • 목 적: 완벽하게 중복된 방사성선원의 위치를 판별하기 위해 직접 설계 및 제작한 팬톰을 이용하여 영상을 영상처리 과정을 거친 후 3방향 필름 기법과 개발한 프로그램을 이용하여 완벽하게 중복된 방사선원을 분리해내고자 한다. 대상 및 방법: 팬톰 내에 삽입된 방사성선원의 위치확인을 위하여 전후 방향 및 $-30^{\circ}에서 $30^{\circ}까지 $15^{\circ}간격으로 영상을 획득하였다. 획득한 영상은 불필요한 배경제거와 화질개선을 위한 영상처리 과정을 거쳐 프로그램에 사용하였다. 본 연구에서는 1개의 방사성선원이 중복된 상황, 2개 이상의 방사성선원이 중복된 상황 그리고 방사성선원이 중복되어 3장의 영상 모두에서 삽입된 방사성선원의 전체 개수를 확인할 수 없는 상황을 설정하여 실험하였다. 개발된 프로그램은 투사영상에서 일정한 영역을 설정하여 위치를 확인하고자 하는 방사성선원과 기준이 되는 방사성선원의 중심간의 거리를 계산하여 각각의 필름 내에서 동일한 과정을 반복하여 완벽하게 중복된 방사성선원을 분리하게 된다. 또한 전통적인 2방향 필름기법을 이용하여 중복된 방사성선원의 위치를 확인하여 비교하였다. 결 과: 각 방법의 위치 확인율은 ${\pm}15^{\circ}에서는 92.2%, ${\pm}30^{\circ}에서는 94.1% 그리고 2방향 필름기법에서는 70.6%로 나타났다. 1개의 방사성선원이 중복된 상황과 2개 이상의 방사성선원이 중복된 상황에서는 완벽하게 분리가 가능하였지만 3장의 영상에서 확인하고자 하는 방사성선원이 또 다른 방사성선원과 중복되어 나타나지 않는 상황에서는 주목할 만한 결과를 가져오지 못했다. 결 론: 전립선암 근접치료시 본 연구에서 개발한 프로그램을 이용한다면 완벽하게 중복된 방사성선원으로 의해 재구성하는 과정에서 생기는 오차를 줄일 수 있어 치료 효과 향상에 기여할 것으로 예상된다.

원격탐사와 지리정보시스템을 이용한 시화지구 일대의 지표환경변화와 토공량 예측연구 (Geo-surface Environmental Changes and Reclaimed Amount Prediction Using Remote Sensing and Geographic Information System in the Siwha Area)

  • 양소연;송무영;황정
    • 지질공학
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    • 제9권2호
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    • pp.161-176
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    • 1999
  • 해안매립의 적지로 선정된 시화지구 일대의 시화방조제와 안산신도시개발과 관련된 지표지형의 변화를 관측하기 위해 년도별 인공위성영상을 이용하였으며, 시화방조제 완공으로 노출된 간척지의 매립량을 분석하기 위하여 지리정보시스템을 이용하였다. 시화지구 일대의 인위적인 인간활동과 관련된 년도별 지형의 변화양상과 퇴적물의 분포양상, 산림의 토지피복상태, 그리고 변화된 토지피복현황을 관측하기 위해, 일반적으로 널리 이용되는 위성영상합성, Tasseled cap, 식생지수와 감독분류기법을 이용하였다 매립계획이 수립된 간척지의 매립량을 토목공사 이전에 추측하기 위하여 지질도, 시화간척지 조성계획도, 지상 DEM, 해저 DEM자료층을 지형도, 지질도, 해도, 시화지구 계획도면으로부터 추출하였다. 또한, 인공위성 영상자료 중 감독분류 영상을 분석하여 인근육지의 절취예상 가능위치를 추출하였다 해안선 및 연안지역의 지표지형변화 관측을 위한 처리기법 중 Tasseled cap으로 노출된 조간대의 퇴적물의 침식과 퇴적지역을 관찰하였고, 식생지수 기법으로 식생지수의 차이를 이용하여 산림피복 분포양상을 파악하였으며, 감독분류 영상으로부터 년도별 토지피복 변화현황을 관찰하였다. 수치지형분석으로 계산된 시화지구 간척지의 총매립량은 $581,485,354\textrm{m}^3$이고, 이를 호수공원 하부에서 준설할 경우 예상되는 최종 호수공원의 깊이는 9.2m이다. 또한, 계획단지 주변에 제방을 축조할 경우, 소요될 매립량은 $3,387,360\textrm{m}^3$이며, 이를 인근육지로부터 절취한다고 가정할 때, 선감도와 송산면일부, 대부도일부 예정지의 절취량은 각각 $5,229,576\textrm{m}^3,{\;}79,227,072\textrm{m}^3,{\;}47,026,008\textrm{m}^3$이다. 따라서, 제방 축조시 필요한 토공량은 대부도일부의 절취량만으로도 충분히 충당할 수 있음을 알 수 있었다.

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딥러닝 기반 터널 영상유고감지 시스템 개발 연구 (Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs)

  • 신휴성;이규범;임민진;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제19권6호
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    • pp.915-936
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    • 2017
  • 본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

Mean-Shift의 색 수렴성과 모양 기반의 재조정을 이용한 실시간 머리 추적 알고리즘 (A Real-Time Head Tracking Algorithm Using Mean-Shift Color Convergence and Shape Based Refinement)

  • 정동길;강동구;양유경;나종범
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권6호
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    • pp.1-8
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    • 2005
  • 이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

딥러닝의 모형과 응용사례 (Deep Learning Architectures and Applications)

  • 안성만
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.127-142
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    • 2016
  • 딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

색도 이미지 분석을 이용한 화재 피해 모르타르의 손상 평가 (Assessment of Fire-Damaged Mortar using Color image Analysis)

  • 박광민;이병도;유성훈;함남혁;노영숙
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제23권3호
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    • pp.83-91
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    • 2019
  • 본 연구는 화재 피해를 입은 콘크리트 구조물을 디지털 카메라 및 이미지 프로세싱 소프트웨어를 활용하여 손상도 평가를 하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 W/C=0.5(일반 강도) 및 0.3(고강도)의 모르타르 및 페이스트 시료를 전기로에 넣어 $100^{\circ}C$에서 $1000^{\circ}C$까지 화재피해를 모사한 후, 압축강도 및 색도 분석을 분석하였다. 여기서 페이스트는 분말형태로 가공하여 CIELAB 색도를 측정하였고, 디지털 카메라로 시료를 촬영한 후 색상 강도 분석(color-intensity analyzer) 소프트웨어로 RGB 색도를 측정하였다. 그 결과 가열 온도 $400^{\circ}C$ 까지는 압축강도 잔존율이 W/C=0.5는 87.2 %, W/C=0.3은 86.7 % 수준의 강도 손상을 보였다. 그러나 $500^{\circ}C$ 이상에서는 급격한 강도 저하가 나타났으며, W/C=0.5는 55.2 %, W/C=0.3은 51.9 %의 압축강도 잔존율이 나타났다. $700^{\circ}C$ 이상에서는 W/C=0.5는 26.3 %, W/C=0.3은 27.8 %으로써 구조물의 내구성을 확보할 수 없는 수준이었다. $L^*a^*b$ 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 $b^*$가 급격히 높아지는 결과가 나타났다. 이는 $700^{\circ}C$이후에서 노란색의 강도가 강해지는 것으로 분석된다. 또한, RGB 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 R 및 G의 히스토그램 첨도 및 빈도가 높아지는 것을 확인하였다. 이는 R 및 G의 픽셀(화소)이 많아지는 것으로 분석된다. 따라서 화재 피해를 입은 콘크리트의 색도 분석은 노란색($b^*$ 혹은 R+G)의 변화를 확인하는 것으로 손상 정도를 예상하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

피부색소 흡수 스펙트럼을 이용한 카메라 RGB 신호의 피부색 성분 분석 (Analysis of Skin Color Pigments from Camera RGB Signal Using Skin Pigment Absorption Spectrum)

  • 김정엽
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권1호
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    • pp.41-50
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    • 2022
  • 본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.

Google Earth Engine 기반 광학 위성영상을 이용한 중소규모 저수지 수체 변화 분석 (Analysis of Waterbody Changes in Small and Medium-Sized Reservoirs Using Optical Satellite Imagery Based on Google Earth Engine)

  • 조영현;노준우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.363-375
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    • 2024
  • 위성영상을 활용한 수체 변화 탐지 및 그 변화 연구가 최근 국내에서 여러 지역에 대해 다종 센서 적용으로 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 Google Earth Engine (GEE) 기반 Landsat 및 Sentinel-2 광학 위성영상을 사용하여 국내에 계측 운영되고 있는 중소규모 용수댐 및 농업용 저수지 각 2개소, 총 4개소에 대한 장기 수표면적 변화 분석과 이의 실제 계측 수위 및 저수율 자료, 수표면적과의 관계식 등을 이용하여 산정된 결과와의 비교 검증 및 그 수체 변화 적용에 있어서의 활용성 평가를 용수댐 19개년, 농업용 저수지 27개년의 기간에 대하여 각각 수행하였다. 그 결과 저수지별 수표면적은 적용된 정규수분지수(normalized difference water index), Canny Edge Detection의 이미지 분석 방법과 Otsu 수체 구분 경계설정 등을 통해 안정적으로 추출이 가능하였으며, 수체의 연중 뚜렷한 변화 양상을 비교적 잘 분석해 낼 수 있는 것으로 확인이 되었다. 이렇게 분석된 수표면적 시계열 자료를 실측 수위를 바탕으로 변환된 면적과 비교, 상관성 분석을 실시한 결과에서는 용수댐의 경우 그 계수가 0.8 이상으로 높은 상관성이 확인된 반면, 농업용 저수지의 경우는 0.5~0.7 수준으로 다소 낮은 결과를 보였다. 이는 농업용 저수지 운영 특성에 의한 결과로 위성영상의 분석보다는 비교할 대상의 자료가 제대로 확보되지 못한 점에 기인했다. 아울러 규모가 작은 저수지의 분석 결과에도 여러 불일치 구간이 존재해 향후 연구에서 소규모 저수지에 대한 추가적 선정 분석도 필요한 것으로 판단되었다. 이렇게 GEE를 통해 산정, 검토된 수표면적 변화는 저수지에 있어 수위 계측만으로는 파악할 수 없는 유역 전반의 수체 변화에 대한 공간적 정보로서 유용하게 활용될 수 있으며, 또한 장기간의 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리할 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 보다 다양한 크기 및 형상, 그리고 계측, 미계측 등 많은 개수의 댐 저수지에 대해 적용하여 저수지 군별 추가적인 연구 결과도 도출할 수 있을 것으로 기대된다.