• 광학세계
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• 통권161호
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• pp.58-73
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• 2016

사람은 User Interface(UI)를 통해 기기와 접촉하고, 활용하며 서비스를 제공받는다. 대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자의 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.770-772
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• 2003

In this paper, to correct the error, we propose a method to estimate a correction data based on observation data obtained from MUBEX campaign. Many heat spots are correspond to industrial area including steel plant, power plant and so on. Heat spot transmits some kinds of thin cloud because it emits large radiance, so that it is possible to extract GCP from the area under the thin cloud.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.523-533
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• 2022

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.13-24
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• 2014

인공위성 원격탐사 자료는 화산재 모니터링을 위한 중요한 도구로서 사용되어 왔다. 본 연구는 최근에 발생한 주요 화산폭발 사례(2008년 Chait$\acute{e}$n 화산, 2010년 Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull 화산, 2011년 Shinmoedake 화산)를 대상으로 인공위성자료를 이용한 화산재 모니터링과 궤적분석 모델링을 수행하였다. 이를 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) 인공위성 관측자료로부터 적외선 밝기온도차 기법을 적용하여 산출된 화산재 탐지 산출물과 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 전진궤적분석자료를 상호 비교하였다. 그 결과, 인공위성을 이용한 화산재 탐지 산출물은 모델링한 궤적분석 결과와 상호간에 관련성이 높게 나타났다. 이러한 결과는 인공위성 관측자료와 모델링의 통합분석자료가 화산재 감시 및 예측을 위하여 중요한 역할을 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.409-414
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• 1998

To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권3호
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• pp.183-197
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• 2006

Combinations of visible and near-infrared (NIR) bands in an image are widely used for estimating vegetation vigor and productivity. Using this approach to understand within-field grain crop variability could allow pre-harvest estimates of yield, and might enable mapping of yield variations without use of a combine yield monitor. The objective of this study was to estimate within-field variations in crop yield using vegetation indices derived from hyperspectral images. Hyperspectral images were acquired using an aerial sensor on multiple dates during the 2003 and 2004 cropping seasons for corn and soybean fields in central Missouri. Vegetation indices, including intensity normalized red (NR), intensity normalized green (NG), normalized difference vegetation index (NDVI), green NDVI (gNDVI), and soil-adjusted vegetation index (SAVI), were derived from the images using wavelengths from 440 nm to 850 nm, with bands selected using an iterative procedure. Accuracy of yield estimation models based on these vegetation indices was assessed by comparison with combine yield monitor data. In 2003, late-season NG provided the best estimation of both corn $(r^2\;=\;0.632)$ and soybean $(r^2\;=\;0.467)$ yields. Stepwise multiple linear regression using multiple hyperspectral bands was also used to estimate yield, and explained similar amounts of yield variation. Corn yield variability was better modeled than was soybean yield variability. Remote sensing was better able to estimate yields in the 2003 season when crop growth was limited by water availability, especially on drought-prone portions of the fields. In 2004, when timely rains during the growing season provided adequate moisture across entire fields and yield variability was less, remote sensing estimates of yield were much poorer $(r^2<0.3)$.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_3호
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• pp.1147-1154
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• 2022

Now that the development of autonomous driving is progressing, LiDAR has become an indispensable element. However, LiDAR is a device that uses lasers, and laser side effects may occur. One of them is the much-talked-about eye-safety, and developers have been satisfying this through laser characteristics and operation methods. But eye-safety is just one of the problems lasers pose. For example, irradiating a laser with a specific energy level or higher in a dusty environment can cause deterioration of the dust particles, leading to a sudden explosion. For this reason, the dust ignition proof regulations clearly state that "a source with a pulse period of less than 5 seconds is considered a continuous light source, and the average energy does not exceed 5 mJ/mm 2 or 35 mW" [2]. Energy of output optical power is limited by the law. In this way, the manufacturer cannot define the usage environment of the LiDAR, and the development of a LiDAR that can be used in such an environment can increase the ripple effect in terms of use in application fields using the LiDAR. In this paper, we develop a LiDAR with low optical power that can be used in environments where high power lasers can cause problems, evaluate its performance. Also, we discuss and present one of the directions for the development of LiDAR with laser power limited by dust ignition proof regulations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.137-148
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• 2015

국립기상연구소는 2010년 6월, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하였다. AERI는 고분해 적외 센서를 탑재하고 있어 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 AERI로부터 산출되는 메탄의 품질 향상을 위해 맑을 때의 자료를 분류하는 AERI 스펙트럼 기준의 새로운 방법을 개발하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용한 방법과 비교하였다. 맑은 날 관측된 AERI 스펙트럼을 기준 스펙트럼으로 선정하였으며, 구름에 민감한 대기 창 영역을 사용하였다. 임계값 선정을 위해 복사량 임계값 테스트를 실시하였으며, 선정된 임계값을 이용한 AERI 스펙트럼 기준의 방법과 KLAPS 구름 정보를 이용한 방법을 각각 이용하여 최하층 메탄 농도를 산출하였다. 각각 산출된 메탄농도와 지상관측 메탄농도를 비교하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용하여 산출된 메탄농도보다 AERI 스펙트럼 기준의 방법으로 산출된 메탄농도의 품질이 더 좋은 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 GOSAT 연직 메탄 총량과의 비교에서도 좋은 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.409-419
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• 2015

국립기상과학원은 2010년 6월부터, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer(AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하여 운영하고 있다. 고분해 적외 센서를 이용한 AERI는 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 계절별 AERI 기준 스펙트럼을 선정 및 적용(Seasonal-Cloud data Filtering Method, S-CFM)하여 구름에 영향을 받은 관측 스펙트럼 자료 제거방법을 개선하였다. S-CFM을 적용하여 산출된 최하층 메탄농도는 한 개의 기준 스펙트럼을 사용(Cloud data Filtering Method, CFM)하여 산출된 최하층 메탄농도 및 지상관측 메탄농도와 비교하였으며, AERI 연직 메탄 총량을 산출하여 GOSAT 메탄 연직 총량을 통해 검증 및 분석하였다. S-CFM 방법을 적용하여 산출된 최하층 메탄농도는 CFM의 최하층 메탄농도보다 더 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 지상관측 메탄농도의 연간 변화 패턴과 비슷한 결과를 보였다. 또한 GOSAT과 AERI의 연직 메탄 총량 비교에서도 비슷한 농도 분포를 보였으며, 매년 증가하는 패턴을 보였다. 뿐만 아니라 S-CFM을 적용함으로써 비교 가능한 자료의 개수가 증가하였다. 다만 여름철 AERI 스펙트럼을 통해 산출된 최하층 메탄농도 및 연직 총량 농도가 상당히 과대추정 되는 모습을 보이고 있기 때문에 기술적 보완이 필요한 것으로 나타났다.

• 대한조선학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.87-92
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• 2012

Alignment of the main plates during the tack welding is essential to block assembly since most of the curved blocks and outfitting parts are assembled on the jigs and fixtures. Tact welding of main plates is the initial process of the curved hull block assembly. Due to the heavy weight of the main plates it is difficult to locate the plate on the accurate position of the jig and fixtures before welding. The conventional masonry process requires much time and manual work in order to achieve the accurate alignment. This labour-intensive process results in relatively high errors and correction works. Due to their larger dimensions and heavier weights, these hull blocks are not ergonomically desirable and, therefore, various mechanical devices such as hydraulic balancers or hydraulic jigs are used for the plate alignment. In this study, the position-sensing scheme implemented by sensors is presented in order to align the main plates on the accurate position during the hull block assembly. Integrating the Infrared photo sensors and micro processor unit, a small scaled prototype of the position-sensing module is developed to determine the alignment of main plates.