한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
SWAT-MODFLOW의 월평균 수문성분 자료를 바탕으로 지하수 함양관련 토양층의 측방유출, 침루량을 산정하는 기본자료인 수문응답단위(HRU)와 이를 구성하는 토지피복, 토지이용, 토양통에서 영향이 큰 지하수 함양량 인자를 분석하였다. 봄, 가을별 bare soil line(BSL)을 통해 PVI를 분석하고 기존의 NDVI, NDTI, NDRI와 함께 함양량 분포와 토양-식생관련 지수의 빈도분석과 회귀분석을 수행하였다. 그 결과 비정규분포 양상을 보이는 NDVI와 NDTI에서 매우 유의한 양의 상관성이 확인되었다. 연구지역의 bare soil line 기울기는 약 1.092~1.343, 절편은 약 -0.004~-0.015이며 상대적으로 월평균강우량이 우세한 5월에는 Red밴드가 다른 시기에 비해 약 3~4배 증가하고 2012년 Singhal and Goyal의 결과와 같이 포물선 형태의 유일한 1개의 변곡점이 발생하는 것을 확인하였다. 따라서 강우를 고려하여 지하수 함양과 토양-식생관련 지수에 대한 다양한 경우의 상관성 분석이 수행된다면, 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화도 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
인공위성을 이용한 원격탐사 기술의 비약적인 발전과 함께 지리, 해양 정보 등 사회전반에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 원격탐사 영상의 해석을 위해서는 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 영상의 적조영역에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 정보를 취득하고, 이 데이터로부터 주성분 분석을 통해 적조영역을 자동으로 검출하는 방법에 대해 제안하였다. 기존의 적조영역 검출은 원격탐사 영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었으나 본 연구에서 GLCM의 질감 정보 8가지를 이용해서 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 연구결과 2개의 주성분 누적 영상의 백분율 분산 값은 90.4%였으며, 이를 해색 한 가지만을 이용한 적조영역 검출방법과 비교했을 때 보다 나은 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R2(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R2=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 위성영상자료 Landsat TM(1999.8.16), ETM+(2002.9.17)을 활용하여 북한 서한만 지역의 NDVI, 토지피복, 지표온도 분포도를 작성하여 경년에 따른 환경변화를 탐지 및 분석하였으며 ISODATA Clustering 기법을 적용하여 북한 서한만 일대의 간석지 분포도를 작성하였다. 북한 서해안 간석지 면적변화 탐지를 위하여 고지형도 (1918)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 위성영상자료를 이용하여 작성된 간석지 공간 분포도와의 비교ㆍ분석을 통하여 북한 서한만 일대의 84년간의 간석지 면적변화를 탐지하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 북한 서해안 지역의 간석지 퇴적 환경정보 및 다양한 연안 환경정보를 구축할 수 있었으며 북한 서해안 지역과 남한 서해안 지역의 간석지 연안환경 비교 분석 등을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
본 논문은 Landsat-7 ETM+ 영상의 열적외 밴드를 이용하여 제주도 주변 해역의 해수면 온도 분포 영상을 제작하여 해저 용출수를 탐지하고자 하였다. 해수면 온도 분포 영상을 제작하기 위해 온도변환 알고리즘을 이용하여 위성영상의 DN 값을 온도 값으로 변환하여 해수면 온도 분포를 분석하였다. 해저 용출수 예상 지역 추정은 해수면 온도 분포 영상에서 해저 용출수의 온도로 판단되는 $15{\sim}17^{\circ}C$ 범위를 추출하는 것인데, 계절적으로 해수면 평균 온도와 해저 용출수 온도의 차가 많이 발생하는 여름철 영상(2006년 7월 28일과 2006년 8월 29일, 2008년 9월 19일)을 이용하였다. 그 결과 제주도의 동북부 연안에서 해저 용출수로 추정되는 지역이 일부 나타났다.
위성자료를 이용한 표층수온 분포에 관한 연구는 AVHRR을 이용하여 해양이나 내륙의 거대 호수에 적용되어 왔다. 하지만, AVHRR은 공간적인 해상력이 낮아 (1.1 Km) 연안해역이나 시화호에 AVHRR을 적용하여 표층수온을 분석하기는 어렵다. 반면에 Landsat TM은 6번 밴드 (10.4-12.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 표층수온을 추출할 수 있으며, 120m 의 공간해상력을 가지고 있어서 시화호와 인근 해역의 표층수온 분포를 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Landsat TM의 공간해상력이 가지는 장점을 이용하여 연안해역과 시화호의 표층수온을 분석하였다. 또한, 표층수온을 파악하기 위해 영상에서 얻은 신호에 경험적 방법, NASA, RESTEC, Quadratic 방법을 적용하여 휘도온도(Brightness Temperature: $^{\circ}C$)를 구하고 이들을 실측치와 비교하였다. 각각의 방법을 적용하여 얻은 계산치는 실측치 보다 1-5$^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, NASA방법은 $R^2$=0.9343, RMSE=3.5876$^{\circ}C$, RESTEC방법은 $R^2$=0.8937, RMSE=3.76$^{\circ}C$, Quadratic 방법은 $R^2$=0.8967, RMSE=2.949$^{\circ}C$의 결과를 보여주었다. Landsat TM은 단일밴드에 의해 표층수온을 추출하므로 대기중의 수증기에 따른 오차를 보정하기 어렵다. 따라서, TM 자료에 의한 표층수온 분포는 실측치보다 낮게 추정될 수 있다. 하지만, 연안해역과 시화호의 표층수온 분석에 있어서 공간해상력이 가지는 장점을 이용하기 위해서는 대기중의 수증기와 에어로졸에 의한 대기영향을 감소시킬 수 있는 방법이 제시되어야 할 것이다.
본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.
위성영상의 정밀한 기하보정을 위해서는 지상기준점이 필요하며, GPS 측량은 양질의 지상기준점 좌표 취득을 위해 필수적이다. 하지만 GPS 측량을 하는 과정에서 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 대체할 다른 대안을 연구할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 지상기준점의 좌표를 취득하기 위한 기존의 GPS 측량을 웹 사이트 지도에서 제공하는 좌표로 대체하는 가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표들 간의 오차량을 확인하였으며, 위성영상의 기하보정에 사용되는 3가지 좌표 변환식의 정확도를 비교하였다. 또한 가장 정확도가 높게 나온 변환식을 이용하여 GPS 측량을 통해 취득한 지상기준점의 좌표와 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표를 이용하여 위성영상을 기하보정하고 그 정확도를 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 3가지 좌표 변환식 중 polynomial 3차 변환식이 가장 높은 정확도를 나타내었으며, Landsat-8과 같은 중해상도 위성영상을 사용하는 경우에는 Daum Map API를 통해 지상기준 점의 좌표를 취득하고 이를 영상의 기하보정에 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
도시는 인구 및 기반시설의 집중과 집약적 토지이용으로 인해 재해 취약성이 높으며 이들 지역이 가진 지역적, 공간적 특성에 따라 취약성에 영향을 주는 요인들도 다양하다. 본 연구는 폭염지역의 취약원인을 살펴보기 위한 방법으로 Landsat 8 위성자료에서 추출한 지표온도와 폭염 재해 취약성 분석을 수행하였다. 지표온도가 높은 지역과 재해취약성이 높은 지역이 일치하지는 않았으나 두 분석에서 공통으로 취약한 지역의 특성을 분석하기 위하여 중첩분석을 수행한 결과, 고밀도로 개발된 상업지역과 준주거지역의 비중이 높은 대상지 내 일부 지역이 가장 취약한 것으로 나타났다. 이는 기후노출요인과 취약인구, 주거불량지역 비율이 주요 원인인 것으로 나타났다. 이에 따라 녹지확충과 주거환경정비와 같은 대안들이 제시될 수 있을 것이다. 폭염피해 저감과 적응을 위한 다양한 정책들이 수립되어 시행되고 있으나, 도시 내부의 지역적, 공간적 특성을 살펴보고 폭염 원인의 정확한 진단과 그에 맞는 적절한 대책을 마련하여 향후 그에 맞는 중장기적 대안들을 마련해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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