• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1493-1507
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• 2020

KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.359-366
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• 2009

현재 Kompsat-2 영상을 이용한 정밀 DEM 제작에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 정밀 DEM을 제작하고, 이렇게 제작된 DEM을 상용 소프트웨어인 PCI Geomatica, ENVI에서 제작된 DEM과의 비교를 통해 그 성능을 분석하였다. DEM의 제작을 위해 Kompsat-2에 가장 적합하다고 보고된 궤도-자세각 모델을 사용하였으며, 에피폴라 곡선의 기하학적 요소들을 이용한 정합방식을 사용하여 Kompsat-2 DEM의 제작을 시도하였다. 각 상용프로그램과의 성능의 비교는 육안을 통한 정성적 실험과, USGS DTED를 이용한 정량적 실험으로 이루어졌다. 정확도는 DTED와의 평균절대오차, RMS 오차로 판단하였으며, 비교 실험 결과, 대부분의 영상에서 실험에 사용한 방식이 다른 상용 프로그램에서 제작된 DEM보다 더 좋은 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제8권1호
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• pp.25-32
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• 2010

2006년에 발사된 다목적실용위성 2호는 다목적실용위성 1호에 비해 공간해상도가 43.5배나 향상되어 영상의 활용도가 높아졌다. 이에 위성영상 상용화 지원을 위하여 다목적실용위성 사용자 지원팀(KOCUST; KOMPSAT Customer & User Support Team)을 구성하여 상용화 운영 절차를 정립하고 각 절차에 상응하는 업무를 정의하고 위상영상 상용화 지원시스템을 구축하였다. 현재 영상운영지원팀에서 다양한 수요자에 맞게 지속적으로 위성영상 상용화 지원시스템을 구축 및 개발하고 있다. 본 연구에서는 현재까지 개발된 상용 수요자에 맞는 지원시스템의 구성 및 기능과 이와 관련된 운영업무를 기술하고 향후 개발방향을 논의해보고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.35-45
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• 2010

본 연구는 고해상도 위성영상을 정사보정하여 위치정확도를 검증하고 정사보정된 고해상도 영상간의 밴드 상관성과 NDVI 상관성을 분석하는데 목적이 있다. KOMPSAT2와 IKONOS 영상의 정사보정은 RPC자료로 정오차를 제거하고 GPS측량자료로 비평면적 왜곡을 보정하였다. 그리고 정사영상내 동일한 위치의 영상점을 선점하여 각 영상의 영상점과 GPS 측량점간 위치정확도를 비교하고 영상간 영상점의 위치정확도를 분석하였다. 밴드 상관성과 NDVI 상관성은 구입시 정사보정된 Quickbird영상과 항공사진을 추가하여 밴드별로 DN값의 기술통계를 구하고 각 영상간 밴드상관성과 NDVI의 상관성을 분석하였다. 그 결과, KOMPSAT2와 IKONOS 정사영상의 위치정확도 비교에서 각 영상내 영상점과 GPS 측량점간 RMSE는 KOMPSAT2가 3.41m, IKONOS가 1.45m로 1.96m의 차이를 보였고 영상점간 RMSE는 1.88m였다. Quickbird, KOMPSAT2, IKONOS, 항공사진을 이용한 영상간 밴드와 NDVI 상관성은 Band2에서 항공사진과 KOMPSAT2의 상관성이 높은 것을 제외하면 모든 Band와 NDVI에서 Quickbird 와 IKONOS의 상관성이 높게 나타났다. 밴드간 상관성이 낮은 경우는 Band1에서 Quickbird와 항공사진, Band2와 Band4에서 KOMPSAT2와 IKONOS, Band3에서 KOMPSAT2와 항공사진이었고 NDVI는 KOMPSAT2가 QuickBird, IKONOS 모두와 낮은 상관성을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.157-164
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• 2011

As high-resolution satellite images have enabled large scale topographic mapping and monitoring on global scale with short revisit time, agile sensor orientation, and large swath width, many countries make effort to secure the satellite image information. In Korea, KOMPSAT-2 (KOrea Multi-Purpose SATellite-2) was launched in July 28 2006 with high specification. These satellites have stereo image acquisition capability for 3D mapping and monitoring. To efficiently handle stereo images such as stereo display and monitoring, the accurate epipolar image generation process is prerequisite. However, the process was highly limited due to complexity in epipolar geometry of pushbroom sensor. Recently, the piecewise approach to generate epipolar images using RPC was developed and tested for in-track IKONOS stereo images. In this paper, the piecewise approach was tested for KOMPSAT-2 across-track stereo images to see how accurately KOMPSAT-2 epipolar images can be generated for 3D geospatial applications. In the experiment, two across-track stereo sets from three KOMPSAT-2 images of different dates were tested using RPC as the sensor model. The test results showed that one-pixel level of y-parallax was achieved for manually measured tie points.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.117-132
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• 2014

본 논문에서는 사용되는 센서의 특성, 특히 밴드 간 분광 응답함수의 차이에 따라 달라질 수 있는 영상융합 기법의 성능 차이에 대한 상대적 비교 분석을 주된 연구 목적으로 하였다. 이를 위해, CS 기반의 대표적 영상융합 기법인 GIHS, GS1, GSA, GSA-CA을 선정하였고, 거의 동일 시기/동일 지역을 촬영한 KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용하였다. 또한, 융합 영상의 성능 평가는 정량적/정성적 방법을 혼용하여 진행하였다. 분석 결과, KOMPSAT-2/3 영상 모두에서 GSA 기법과 GSA-CA 기법이 다른 기법들에 비해 상대적으로 우수한 품질을 나타냈다. 이는 다른 위성영상 및 문헌을 통해 제시된 결과들과 일치하는 것으로, 선형 회귀식을 통해 전정색 영상과 intensity 영상 간 스펙트럴 불일치를 최소화한 기존 방법론의 효능을 뒷받침하는 것이다. 그러나 동일한 실험 조건을 적용하였을 때, KOMPSAT-2와 KOMPSAT-3에서 나타내는 융합 성능은 서로 다른 결과를 나타냈다. 이 같은 결과는 두 위성 센서 내 밴드별 분광응답함수가 서로 다른 것에 기인하는 것으로 판단할 수 있다. KOMPSAT-2의 경우, blue 밴드와 green 밴드의 분광 응답비가 전정색 밴드를 초과하는 것으로 알려져 있으며, 이는 영상 융합 과정에서 과도한 저주파 요소를 삽입하여, 최종적으로 제작된 융합 영상에서의 색상 왜곡을 유발하는 원인이 되는 것으로 알려져 있다. 반면, KOMPSAT-3에서는 KOMPSAT-2에서 발생되었던 상당부분의 관련 문제들을 보완 하였으며, 결과적으로 동일한 실험 조건에서도 상대적으로 향상된 융합 결과를 나타냈다.

• 항공우주기술
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• 제6권1호
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• pp.209-212
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• 2007

복사 보정에 해당하는 NUC(Non-Uniformity Correction)은 MSC 각각의 픽셀들이 가지는 상이한 특성을 균일한 이미지를 얻기 위해 수행하는 작업이다. KOMPSAT-2의 MSC는 각 CCD pixel 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 일어나게 된다. 검보정 과정에서는 위성 발사 전에 실험실에서의 충분한 실험과 Calibration 작업을 통해 얻어진 값들을 사용하여 Image Restoration, 상대 복사 보정, 절대 복사 보정 등의 작업들을 거쳐서 왜곡 현상을 보정하게 된다. 본 논문에서는 KOMPSAT-2의 NUC(HF NUC & LF NUC) 알고리즘을 이용하여 Panchromatic 밴드의 raw image의 NUC 보정작업 과정과 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1911-1923
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• 2022

The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.

• 항공우주기술
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• 제12권1호
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• pp.144-151
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• 2013

다목적실용위성 2호(이하 KOMPSAT-2)는 고해상도 1.0m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 4.0m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙스럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항인 위치정확도를 만족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도 보정계수 산출절차를 정의하는 것을 목적으로 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.298-300
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• 2005

Satellite payload on-board date compression unit are use for saving date storage space and reducing time to transmit payload data to the ground station. The KOMPSAT-3 payload will generate higher data rate than KOMPSAT-2 due to its better ground sample distance capacity. High input data rate and limited output transmission data rate might lead excessive compression and degraded image quality. This paper presents a trade-off study about data storage capacity and compression parameters for estimated KOMPSAT-3 system.