This paper proposes an IR camera system that performs the task of removing mines for humanitarian purposes. Because of the high risks involved, it is necessary to conduct mine detection from the most remote endeavoring. By mating use of infrared ray (IR) cameras, scattered mines can be detected from remote locations. In the case of mines buried in the ground, detection is possible if the peripheral temperature difference is large enough between the ground and mine weapon. As one of the world´s advanced nations in sensor technology, Japan should promote surveys and studies for detecting mines safely by using its advanced remote sensing technologies.
Vanadium oxides have been widely used in a variety of technological applications such electrochromic devices as infrared detectors and are expected as a material suitable for gas sensing applications. Thin films of Vanadium oxide (VOx) have been deposited by r.f magnetron sputtering under different oxygen partial pressure ratios and substrate temperatures. Humidity-sensitive properties of resistive sensors having interdigitated electrode structure are characterized. Our sensors show good response to humidity over 20%RH to 80%RH. Vanadium oxide films deposited with 0% $O_2$ partial pressure at foot exhibit greater sensitivity to humidity change than others.
운동 기구를 이용한 운동의 경우 바른 자세와 균형을 유지하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 적외선 감지센서가 부착된 디스플레이형 전신거울과 프리웨이트 운동기구에 부착된 센서를 이용하여 이용자의 정보를 인지하고 디스플레이 장치에 출력되는 가상 트레이너를 통해 균형 운동에 대한 가이드를 제공하는 게임형 콘텐츠를 설계하였다. 본 콘텐츠의 목표는 운동 시에 중요한 바른 자세를 잡기 위하여 균형 상태를 알 수 있게 하며, 가상트레이너에 의해 보다 효과적이고 흥미로우며 지속적인 운동을 가능하게 하는 방법을 제공하는 것에 있다.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
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.
차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O3 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가 ${\pm}0.302g/cm^2$일 때, 제안된 기법의 오차는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.06K$, ${\pm}0.15K$, ${\pm}0.30K$임을 보였다. 또한, 온도의 오차가 ${\pm}2.41K$일 때, 온도차의 오차범위는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.037K$, ${\pm}0.089K$, ${\pm}0.168K$이고, 온도의 오차가 ${\pm}0.56K$일 때에는 약 ${\pm}0.008K$, ${\pm}0.020K$, ${\pm}0.038K$의 오차가 있음을 보였다. 이는 제안된 기법이 높은 정밀도로 지표 간 지표온도차를 추정할 수 있음을 의미한다.
북미 지역에 위치한 소노란 사막은 많은 위성 광학 센서의 대리 검보정에 이용되어왔다. 소노란 사막은 대리 검보정에 적합한 조건들, 즉 높은 반사율, 적은 식생, 비교적 넓은 면적, 적은 강우량 등을 가지고 있지만, 고도가 낮고 바다에 근접해 있어 대기의 수증기량에 계절적 변화가 크다는 단점이 있다. 대기 상층의 반사율(Top-Of-Atmosphere reflectance, TOA reflectance)만을 이용하여 센서의 감퇴(sensor degradation)를 추정하는 대리 검보정 방법의 경우, 이러한 대기 가변성은 대리 검보정의 정밀도를 떨어뜨리는 결과를 가져온다. 이 논문에서는 12년간에 걸쳐 수집된 Landsat 5 영상을 이용해 소노란 사막 지역 내에서 복사도의 가변성이 가장 작은 위치를 찾아내고, TOA 반사율 가변성의 또 다른 원인인 양방향 반사분포함수(Bidirectional reflectance distribution function, BRDF)를 규명하여 그에 대한 보정을 시도하였다. 실험의 결과, 소노란 사막의 중서부가 가시광선과 근적외선 밴드에 대해 고루 낮은 가변성을 가지는 지역임이 밝혀졌고, BRDF 모델을 통하여 태양-타겟-센서 간의 위치변화로 말미암은 가변성을 고려한 결과, 가시광선 밴드들의 경우 그 BRDF 효과가 상당히 감소하였지만, 근적외선 밴드들의 경우 대기 가변성으로 인해 BRDF 효과가 많이 제거되지 못하였음을 관찰하였다.
KOMPSAT-3A는 2015년 한국항공우주연구원(KARI)이 발사한 고해상 광학위성으로 0.55 m 급 전정색영상(PAN), 2.2 m 급 다중 분광 영상(MS) 그리고 5.5 m 급 중적외선 영상(MIROR)을 제공한다. 그러나 보안 또는 군사적인 문제로 인해 공간 해상도 5.5 m MIROR 영상은 33 m 공간해상도로 down-sampling된 MIRrd 영상으로 제공된다. 본 연구에서는 가상의 고주파(HP) 영상과 최적 융합 계수를 이용하여 MIRrd 영상의 공간해상도를 복원하는 방법을 제안하였다. MS 영상과 MIRrd 영상을 이용하여 가상의 MIRORfus 영상을 제작하였으며, 이를 실제 MIROR 영상과 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 MS 영상의 공간해상도와 MIRrd 영상의 분광정보를 효과적으로 조합 하였다는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 수계 영역의 감독 분류 성능을 향상시키기 위하여 블록 기반의 영상 분할과 수계 경계의 확장을 이용하는 수계 검출 방법을 제안한다. 초기 수계 영역을 추출하기 위하여 수계 훈련 지역의 Normalized Difference Water Index (NDWI) 및 Near Infrared (NIR) 밴드 영상의 분광 정보를 이용하여 Mahalanobis 거리 영상을 생성한다. Mahalanobis 거리 영상에 포함된 잡음 성분의 영향을 감소시키기 위해서 인접한 화소의 연결 강도에 의해 확산 계수가 제어되는 평균 곡률 확산을 적용한 후에 초기 수계 영역을 추출한다. 추출된 수계 영상을 같은 크기의 블록으로 분할한 후에 수계 경계에 속하는 수계 영역의 정보를 이용하여 수계 영역을 갱신한다. 수계 경계에 속하는 수계 영역과 수계 훈련 지역 사이의 통계적인 거리가 임계값 이하이면, 수계 영역 갱신을 반복적으로 수행한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용한 결과 블록 크기가 $11{\times}11$에서 $19{\times}19$사이인 경우에 overall accuracy는 99.47%에서 99.53%, Kappa coefficient는 95.07%에서 95.80%의 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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