세계적으로 자국의 에너지 수급의 안정성을 도모함과 동시에 태양광 발전시스템의 효율적인 운영을 위한 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술 개발이 중요한 관심사로 주목받고 있다. 본 연구는 위성기반 일사량 산출기술과 태양광 발전가능량 산출기술에 대한 동향을 분석하고 관련기술 개발 전략을 제시하는데 그 목적을 둔다. 동향 분석 결과, 우리나라의 태양광 발전가능량 산출에 대한 전반적인 기술 수준은 선진국 대비 30% 이하로 아주 미미한 수준이며 이는 태양광 자원지도 제작에 국한되어있다. 이러한 기술 수준을 단시간 내에 선진국과 대등하게 끌어올리는 것은 거의 불가능할 것이다. 따라서 집중적인 연구개발을 통해 선진국 대비 80% 수준의 기술 수준을 달성하여 주요한 정보를 제공하여야 만이 실제 현업에서의 태양광 발전소 운영에 기여할 수 있을 것이다. 즉 가능한 빠른 시간 내에 현재 운영되고 있는 COMS 뿐만 아니라 차세대 고해상도 정지궤도기상위성 자료를 이용한 수백 m 급 고정밀 일사량 상세화 기술과 단기 또는 중기 일사량 예측을 위한 핵심기술이 우선적으로 확보되어야하며, 이후 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술을 개발함으로써 현업에서 활용될 수 있는 정보를 제공함이 현실적으로 타당한 기술개발 전략일 것이다.
해수면과 육지가 접하는 해안선은 자연적인 물론 연안개발 등 인위적인 활동에 따른 침식 및 퇴적에 의하여 끊임없이 변화한다. 해안선 변화는 해안환경의 파괴뿐만 아니라 연안구조물을 위협하며, 따라서 효율적인 연안관리를 위하여 해안선 변화의 장기적이고 시계열적인 모니터링이 필요하다. 이 연구에서는 1971년부터 2009년까지의 항공사진, 항공라이다 및 고해상도 광학위성영상을 이용하여 경상북도 울진군 지역의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선 변화를 관측하기 위하여 위성영상 및 항공사진을 정밀 기하보정을 실시하였으며, 젖은 모래 마른 모래 및 해수의 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 해안선을 추출하였다. 연구 결과, 원자력 발전소 방파제 설치 이후 방파제 주변으로 해안선 형태가 변화한 것을 알 수 있었다. 방파제 주변에서는 1971년부터 2009년까지 최대 120 m 해안선이 이동하였으며, 방파제 건설 전에는 약 30 m, 방파제 건설 이후 90 m 정도 해안선이 이동하였다. 한국해양연구원 동해연구소 앞 해안에서는 2003년까지는 퇴적으로 인하여 해안선이 해안쪽으로 최대 47m 이동하였지만 2003년 이후부터 2009년까지 계속하여 침식현상이 일어나면서 해안선이 육지쪽으로 최대 40m로 급격하게 변화하고 있다. 이러한 해안선의 변화는 많은 복합적인 영향으로 인하여 일어날수 있으며, 연구지역의 경우방파제의 건설에 의한 침식 및 퇴적 현상이 주 원인인 것으로 판단된다. 따라서 향후 물리학적 및 퇴적학적 연구를 통한 효율적 관리 방안 수립이 필요할 것으로 생각된다.
다항식비례모형(Rational Function Model)은 센서의 종류에 상관없이 적용이 가능한 범용적 모델이다. 다항식비례모형계수를 결정하기 위해서는 고르게 분포된 다수의 지상기준점이 필요한데 기준점의 취득 방법에 따라 크게 terrain-independent solution과 terrain-dependent solution 두 가지로 나눌 수 있다. 최근에 이루어진 대부분의 연구는 terrain-independent solution에 집중되어 있다. 그러나 비전문가 집단에서의 위성영상 활용성을 증가시키기 위해서는 terrain-dependent solution 방법을 적용한 정확도 향상에 관한 연구가 필요하다. 따라서 이번 연구에서는 KOMPSAT 입체영상에 대하여 terrain-dependent solution을 이용해 다항식비례모형계수를 구하였으며 상관도 분석을 통해 정확도를 향상시켰다. 또한 이를 이용해 영상정합을 수행하고 수치고도모형을 생성하였다. 엄밀 센서모델을 통해 제작한 수치고도모형과 비교해 정확도를 검증해본 결과 두 수치고도모형사이에 각각의 방향별로 dx=18.11m, dy=32.29m, dz=34.58m의 표준편차를 나타내었다. 또한 서로 다른 위성영상으로부터 상관도 분석을 통해 다항식비례모형계수를 구하고 3차원 위치결정을 한 후 검사점과 비교하여 정확도를 분석한 결과 수평방향의 평균오차는 dx=13.08m, dy=18.12m 이고 수직평균오차는 23.75m를 나타내었다.
고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.
본 연구는 고해상도 위성영상을 딥러닝 알고리즘에 적용하여 토지피복을 분류하고 공간객체별 알고리즘의 성능 검증에 대한 연구이다. 이를 Fully Convolutional Network계열의 알고리즘을 선정하였으며, Kompasat-3 위성영상, 토지피복지도 및 임상도를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 알고리즘에 적용하여 각각 최적 하이퍼파라미터를 산출하였다. 하이퍼파라미터 최적화 이후 최종 분류를 시행하였으며, 전체 정확도는 DeeplabV3+가 81.7%로 가장 높게 산정되었다. 그러나 분류 항목별로 정확도를 살펴보면, 도로 및 건물에서 SegNet이 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 활엽수, 논의 항목에서 U-Net이 가장 높은 정확도를 보였다. DeeplabV3+의 경우 밭과 시설재배지, 초지 등에서 다른 두 모델보다 우수한 성능을 나타내었다. 결과를 통해 토지피복 분류를 위해 하나의 알고리즘 적용에 대한 한계점을 확인하였으며, 향후 공간객체별로 적합한 알고리즘을 적용한다면, 높은 품질의 토지피복분류 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.
해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.
항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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