• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.69-84
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• 2021

Awareness of boats is a main issue in areas of fishery management, illegal fishing, and maritime traffic, etc. For the awareness, Automatic Identification System (AIS) and Vessel-Pass System (V-PASS) have been widely used to collect the boat-related information. However, only using these systems makes it difficult to collect the accurate information. Recently, satellite-based data has been increasingly used as a cooperative system. In 2015, U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) developed a boat detection algorithm using Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day & Night Band (DNB) data. Although the detections have been widely utilized in many publications, it is difficult to estimate the night-time fishing boats immediately. Particularly, it is difficult to estimate the threshold due to the lunar irradiation effect. This effect must be corrected to apply a single specific threshold. In this study, the moon phase was considered as the main frequency of this effect. Considering the moon phase, relational expressions are derived and then used as offsets for relative correction. After the correction, it shows a significant reduction in the standard deviation of the threshold compared to the threshold of NOAA. Through the correction, this study can set a constant threshold every day without determination of different thresholds. In conclusion, this study can achieve the detection applying the single specific threshold regardless of the moon phase.

• 한국지구과학회지
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• 제38권7호
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• pp.535-545
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• 2017

한반도 주변 해상사고가 증가함에 따라 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 연구의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이 연구는 고해상도 광학영상에 의존하는 기존 선박탐지 분야에 수백 개 채널의 분광정보를 포함하는 초분광영상을 활용하여 새로운 선박탐지 알고리즘 제시하였다. 두 차례의 현장관측을 통해 측정한 선박 선체의 반사 스펙트럼과 AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) 초분광센서 영상의 선박 및 해수 반사 스펙트럼 간의 분광정합 기법을 적용하였다. 총 다섯 개의 탐지 알고리즘 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity(SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), spectral information divergence (SID)를 사용하였다. SDS는 선박 일부가 해수로 탐지되는 오차를 나타내었고, SAM은 선박과 해수 사이에 약 1.8배의 차이를 나타내어 명확한 분류 결과를 보여주었다. 이와 더불어 본 연구에서는 각 기법의 최적 임계값을 제시하여 초분광 영상에 포함되어 있는 선박을 분류하였으며 그 결과 SAM, SID가 다른 탐지 알고리즘에 비해 우수한 선박탐지 능력을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.95-104
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• 2013

3-5 ${\mu}m$ 파장대의 중적외선 영상으로부터 정밀한 절대온도를 추정하기 위해서는 지표 복사율, 대기효과, 낮 영상의 경우 반사되는 태양빛에 대한 정보를 필요로 하며, 이는 온도 추정 시 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 이 연구는 이를 해결하기 위해 상대적인 온도 차이를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 기본 방향은 온도 추정을 위한 입력자료를 최소화 시키는 것이다. 이를 위해 인접한 지역에 위치한 두 대상물체가 받는 대기효과는 동일하다고 가정하였으며 MODTRAN 및 ASTER spectral library로부터 입력자료를 단순화 시키는 연구가 수행되었다. 시뮬레이션 연구 결과 제안된 상대온도추정알고리즘의 정밀도는 300 K의 온도에서 0.1의 지표 복사율 오차에 대해 2 K 이내의 비교적 높은 정밀도를 나타냈다. 그러나 낮 영상에서 저온인 경우에는 정밀도가 크게 감소하였다. 알고리즘의 검증을 위해 MODIS band 23 중적외선 낮 영상에 적용하였으며, 이를 MODIS LST 자료와 비교를 수행한 결과 $0.485{\pm}1.552$ K의 오차를 나타내었다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 외부 입력자료를 필요로 하지 않고 단지 영상 만으로부터 비교적 높은 정밀도로 온도 추정이 가능함을 보였다. 그러나 제안된 알고리즘은 상대온도만을 알 수 있으며, 절대온도를 추정하기 위해서는 기준온도에 대한 정보가 필요하다는 한계점도 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.717-720
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• 2005

Recently as large sized urban development and the city ward drifting of population are caused, the urban surface temperature is raised very seriously and rapidly. These artificial developments have destroyed the inner and outer landscapes such as topography and have changed complex local climate such as a sudden rise in temperature, the change of wind field and air pollution. In order to clarify this problem visually, the studies on extracting the thermal infrared and the characteristic analysis of local climate in urban area had been performed by using the sixth band of Landsat TM and ETM+. However, there is a need to alternate Landsat TM and ETM+ because these satellite images are not applied any more. Therefore, in this paper it is proposed to use 2 Aster image (2004.4.17 daily 2b03, 2004.10.10 night 2b03) of EOS AM and to extract the surface temperature. Also, the pattern of surface temperature in urban area and the application possibility in local climate study are proposed by verifying the correlation with A WS data. Also, IKONOS image was used to figure out the artificial development area in visual.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.91-100
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• 2016

본 연구에서는 사용자의 생체 신호를 반영한 감성 컴퓨팅 게임을 개발하였다. 생체 신호 측정을 위해 GSR(Galvanic Skin Response), FSR(Force Sensing Resistor), 온도 센서(Infrared Thermometer)를 장착한 마우스를 제작하였다. 해당 마우스를 통해 게임을 하는 사용자의 생체 신호를 비침투적으로 측정한다. 측정된 데이터는 실시간으로 처리되어 사용자의 긴장도를 3단계로 구분하며 구분된 긴장도는 반영되어 NPC(Non-Player Character)의 정서 반응과 스토리 분기의 변화를 가능하게 한다. NPC의 반응과 스토리 분기의 제작을 위해 Live 2d, Inkle Script를 사용하였다. 본 연구를 통해 사용자의 생체 신호를 이용한 감성 컴퓨팅 게임 제작에 하나의 방법론을 제시한다.

• Advances in Computational Design
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• 제5권2호
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• pp.127-146
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• 2020

Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.

• 폴리머
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• 제35권5호
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• pp.375-377
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• 2011

두 단계 스핀 코팅 방법을 사용하여 세라믹 체적 분율 0.10과 0.13의 $PbTiO_3$/P(VDF/TrFE) 0~3형 복합재료를 제작하고 분석하였다. 0~3형 $PbTiO_3$/P(VDF/TrFE) 복합재료를 SEM 전자현미경 사진으로 성공적으로 확인할 수 있었다. 이러한 전자현미경 사진을 통하여 복합재료의 0~3형 구조를 재확인하였다. 0~3형 $PbTiO_3$/P(VDF/TrFE) 복합재료는 P(VDF/TrFE) 공중합체보다 센서용 전기적 특성이 우수함을 나타내었다. 그러므로 이러한 낮은 유전상수와 높은 초전계수를 나타내는 0~3형 $PbTiO_3$/P(VDF/TrFE) 복합재료는 더 높은 성능을 나타낼 수 있는 새로운 초전형 센서 재료로 사용될 수 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제48권5호
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• pp.499-504
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• 2015

Decision making by farmers regarding irrigation is critical for crop production. Therefore, the precision irrigation technique is very important to improve crop quality and yield. Recently, much attention has been given to remote sensing of crop canopy temperature as a crop water-stress indicator, because it is a scientifically based and easily applicable method even at field scales. This study monitored a series of time-variant canopy temperature of cucumber under three different irrigation treatments: under-irrigation (control), optimal-irrigation, and over-irrigation. The difference between canopy temperature ($T_c$) and air temperature ($T_a$), $T_c-T_a$, was calculated as an indicator of cucumber water stress. Vapor pressure deficit (VPD) was evaluated to define water stress on the basis of the temperature difference between leaf and air. The values of $T_c-T_a$ was negatively related to VPD; further, cucumber growth in the under- and over-irrigated fields showed water stress, in contrast to that grown in the optimally irrigated field. Thus, thermal infrared measurements could be useful for evaluating crop water status and play an important role in irrigation scheduling of agricultural crops.

• 한국산림과학회지
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• 제76권1호
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• pp.41-50
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• 1987

항공사진(航空寫眞)의 촬영시(撮影時) 사용(使用)되는 필름과 필터의 결합(結合), 그리고 촬영시기(撮影時期)에 따른 색조(色調)의 변화(變化)가 임업목적(林業目的)에 어떻게 이용(利用)될 수 있는가를 조사(調査)하였다. 적외색사진(赤外色寫眞)에서는 색조차이(色調差異)에 의해 수종구분(樹種區分)을 할 수 있었으며, 이때는 5월(月)에 촬영(撮影)한 사진(寫眞)이 4월(月)에 촬영(撮影)한 사진(寫眞)보다 잎의 반사특성(反射特性)이 두렷하게 나타나 효과적(効果的)이었다. 위색사진(僞色寫眞)은 천연색사진(天然色寫眞)에 비(比)해 전체적으로 어둡게 나타나 대상물(對象物)의 식별(識別)이나 식생구분(植生區分)에 이용(利用)하기에는 부적당하였다. 흑백적외선사진(黑白赤外線寫眞)은 적색(赤色)필터와 결합(結合)하여 혼효림(混淆林)에서 활엽수(闊葉樹)를 구분(區分)하는데 용이하게 이용(利用)될 수 있을 것으로 보인다. 그리고 MSS 합성사진(合成寫眞)을 만들었을 때 적절하게 밴드가 조합(組合)된 합성사진상(合成寫眞像)에서 토지이용형태구분(土地利用形態區分) 가능하였다. 그러나 임상구분(林相區分)이나 수종판독(樹種判讀) 등(等)보다 세부적인 구분조사(區分調査)는 MSS 사진(寫眞)의 지상분해능(地上分解能)이 낮아 효과적(効果的)이지 못하였다. MSS 사진(寫眞)을 임업(林業)에 활용(活用)하는 문제(問題)는 앞으로 새로운 센서가 개발 이용(利用)되고 위성자료(衛星資料)를 분석(分析)하고 해독(解讀)하는 정밀한 기재가 확보되면 큰 진전이 있을 것으로 생각한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.423-432
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• 2018

Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.