• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1433-1435
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• 2003

Very decisive progress was made in advancing fundamental POL-IN-SAR theory and algorithm development during the past decade. This was accomplished with the aid of airborne & shuttle platforms supporting single -to-multi-band multi-modal POL-SAR and also some POL-IN-SAR sensor systems, which will be compared and assessed with the aim of establishing the hitherto not completed but required missions such as tomographic and holographic imaging. Because the operation of airborne test-beds is extremely expensive, aircraft platforms are not suited for routine monitoring missions which is better accomplished with the use drones or UAVs. Such unmanned aerial vehicles were developed for defense applications, however lacking the sophistic ation of implementing advanced forefront POL-IN-SAR technology. This shortcoming will be thoroughly scrutinized resulting in the finding that we do now need to develop most rapidly POL-IN-SAR drone-platform technology especially for environmental stress-change monitoring with a great variance of applications beginning with flood, bush/forest-fire to tectonic-stress (earth-quake to volcanic eruptions) for real-short-time hazard mitigation. However, for routine global monitoring purposes of the terrestrial covers neither airborne sensor implementation - aircraft and/or drones - are sufficient; and there -fore multi-modal and multi-band space-borne POL-IN-SAR space-shuttle and satellite sensor technology needs to be further advanced at a much more rapid phase. The existing ENVISAT with the forthcoming ALOSPALSAR, RADARSAT-2, and the TERRASAT will be compared, demonstrating that at this phase of development the fully polarimetric and polarimetric-interferometric modes of operation must be viewed and treated as preliminary algorithm verification support modes and at this phase of development are still not to be viewed as routine modes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.775-784
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• 2020

최근 지구온난화 및 인간 활동 등에 의해 전지구적으로 산불발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 규모가 대형화되고 지속기간이 길어지는 경향을 보이면서, 산불 피해 또한 급증하고 있다. MODIS는 20년 가까이 전지구 산불탐지 정보를 제공하고 있고, GK2A와 Himawari-8은 1일 144회의 빈도로 동아시아권의 산불감시를 수행하고 있지만, 1~2 km의 공간해상도는 중·소 규모 산불탐지에 있어서는 충분하지 않으므로 고해상도 위성영상을 이용한 산불탐지 연구가 반드시 필요하다. 그러나 타고있는 산불탐지(active fire detection)에 대한 고해상도 산출물은 현재 공식적으로 존재하지 않는다. 이에, 본연구에서는 Landsat 8 산불탐지 알고리듬을 구현하여 고해상도 산불탐지를 수행하였으며, 최근의 대표적인 산불사례인 2019년 12월 호주 대형산불에 대하여 Landsat 8 탐지 결과를 Himawari-8, MODIS 산출물과 비교하였다. 강한 산불의 경우에는 세 위성 모두 유사한 결과를 보였지만, 타기 시작하거나 진화되고 있는 약한 산불 및 좁은 지역에 발생한 산불은 30m 해상도의 Landsat 8에서만 탐지되었고, 1~2 km 해상도의 Himawari-8나 MODIS에서는 탐지되지 않는 경향이 있었다. 우리나라와 같이 소규모 산불이 대부분인 경우에는 Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, 그리고 2021년 발사예정인 Kompsat-7과 같은 고해상도 위성을 이용한 산불탐지가 가능할 것이며, GK2A, Himawari-8, Fengyun-3 등 동아시아 정지궤도 위성의 탐지결과와 함께 종합적인 분석을 수행한다면, 시간해상도와 공간해상도를 현재보다 향상시키는 것이 가능할 것이다. 이러한 진보된 산불감시를 위해서는 우리나라의 복잡지형에 보다 적합한 한국형 고해상도 산불탐지 알고리듬의 개발이 무엇보다 선행되어야 할 것이다.

• 현장농수산연구지
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• 제24권3호
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• pp.15-24
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• 2022

동해안 지역에서 발생되는 대형 산불의 원인은 건조주의보, 영동지역에서 불어오는 강한 바람, 소나무의 단순림, 임도 유무와 상태 등을 들고 있다. 이러한 이유로 2000년 동해안 산불로 삼척시는 전체 피해면적의 약 70%인 17,000ha 이상의 산림이 소실되었다. 이후 삼척의 산불 피해지역은 인공복원와 자연복원을 구분하여 식생 분석을 통해 산림복원(회복) 정도를 파악하는 데 연구의 목적이 있다. 조사 대상지인 삼척 검봉산 일대는 기존 소나무가 우점하는 곳으로 2001년 복원을 위해 소나무, 곰솔, 굴참나무 등을 조림하였고, 일부는 자연복원을 하였다. 복원 이후 21년 지난 현재 삼척 검봉산 일대 산불피해 복원지역의 식생은 크게 굴참나무-소나무군락, 소나무-신갈나무군락, 곰솔-소나무 군락으로 나누어지는 것으로 나타났다. 산불피해지 식생회복은 굴참나무, 소나무, 곰솔 등 조림으로 현재 식생은 산불발생 이전의 임상으로 회복되고 있다. 특히, 산불의 유형 중 지표화 피해지역은 하층 식생의 피해가 크다. 기존의 소나무는 결실된 종자를 비산하여 치수를 발생시켜 자연복원의 속도를 높이고 굴참나무를 활용한 인공복원은 맹아를 발달시켜 본인의 영역을 확장하는 전략을 지니고 있다. 단, 입지적 환경이 동일하다는 전제 조건에서 숲에서 재생 기작이 진행되는 자연 복원보다는 인공복원이 회복시간과 종다양성이 높은 측면에서는 효과적인 것으로 결론을 지을 수 있다. 한편, 산불 발생 초기 굴참나무 조림은 4년 이후 아교목층(4m 이상)까지 부피 생장을 하고 종자 발아에 따른 개체수도 늘어난 모습을 보였다. 현재 소나무와 굴참나무, 신갈나무 군락지 간 수관 경쟁으로 소나무가 도태되는 천이 촉진 현상을 보일 것으로 예상된다. 굴참나무-소나무군락은 교목층에서는 조림 수종인 굴참나무가 높은 상대우점치를 나타내고 있지만, 아교목층은 자연 이입종인 신갈나무와 산불 이전 우점종인 소나무가 높은 우점치를 나타내는 특징을 보였다. 소나무나 곰솔이 우점하는 군락에 비해 복원 후 자연 이입종인 신갈나무에 의한 우점도가 높아 향후 혼효림으로 발달할 것으로 보이며, 이후 신갈나무와 굴참나무가 우점할 것으로 예측된다. 소나무-신갈나무군락은 조림 수종인 소나무와 자연 이입종인 신갈나무가 경쟁하고 있는 군락이다. 기존 연구에 따르면 산불 지역의 자연 회복지는 초기에 신갈나무와 쇠물푸레나무가 우점하는 경향을 나타낸다고 하였으나, 본 군락은 교목층과 아교목층 모두 소나무가 우점하는 특징을 나타내었다. 이를 통해 산불 이전 식생이었던 소나무군락을 형성할 것으로 판단된다. 이처럼 동해안은 과거 헐벗은 상태로 장기간 노출된 곳으로 유기물층이 없는 곳이 많다. 또한, 이곳에 광물질 토양이 노출된 나지에 소나무 종자가 비산하여 발아되고 숲을 형성하게 되지만 토양 비옥도가 개선되지 못한다면 자연 천이가 아닌 소나무림으로 장기간 지속될 수 있을 것으로 보인다. 곰솔-소나무군락은 곰솔이 교목층과 아교목층 모두 우점하고 있다. 곰솔-소나무군락은 단순림으로 다른 조사지역과 비교할 때 종다양도가 낮은 특징을 나타내며, 경쟁 수종이 없어 곰솔-소나무림의 형태를 유지할 것으로 판단된다. 이는 산불이 수목의 전소된 상태에서 소나무림 하층에 싸리 등 단일종으로 우점되는 경향이 있어 종다양도가 낮으며, 토양면 노출이 심각하다. 특히, 여름철 집중 강우에 따른 표토 유실이 진행되어 매토종자와 같은 자연복원 보다는 인공복원으로 접근하는 것이 효과적이다. 이와 함께 급경사 지역이나 동해안 해안에 가까운 구릉성 지대에는 토양이 척박하기 때문에 향후 복원을 위한 식물종 선정 시 참나무류 보다는 소나무로 접근하는 것이 효과적이다. 본 연구는 산불 피해지역 복원지에 대한 식생 구조 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 전체적인 식생 구조 특성을 파악함에 있어 피해지와 참조생태계가 대변될 수 있는 비피해지(대조구) 식생 구조의 비교·분석과 같은 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다. 이를 통해 산불피해지의 지표화, 전소화 피해지 등 유형별 효과적인 복원사업과 시행착오를 줄이는 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국대기환경학회지
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• 제23권1호
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• pp.97-109
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• 2007

Vertical distribution and optical properties of atmospheric aerosols above the Korean peninsula are quite important to estimate effects of aerosol on atmospheric environment and regional radiative forcing. For the first time in Korea, vertical microphysical properties of atmospheric aerosol obtained by inversion algorithm were analyzed based on optical data of multi-wavelength Raman lidar system developed by the Advanced Environmental Monitoring Research Center (ADEMRC), Gwangju Institute Science and Technology (GIST). Data collected on 14 June 2004 at Gwangju ($35.10^{\circ}N,\;126.53^{\circ}E$) and 27 May 2005 at Anmyeon island ($36.32^{\circ}N,\;126.19^{\circ}E$) were used as raw optical data for inversion algorithm. Siberian forest fire smoke and local originated haze were observed above and within the height of PBL, respectively on 14 June 2004 according to NOAA/Hysplit backstrajectory analysis. The inversion of lidar optical data resulted in particle effective radii around $0.31{\sim}0.33{\mu}m$, single scattering albedo between $0.964{\sim}0.977$ at 532 nm in PBL and effective radii of $0.27{\mu}m$ and single scattering albedo between $0.923{\sim}0.924$ above PBL. In the case on 27 May 2005, biomass burning from east China was a main source of aerosol plume. The inversion results of the data on 27 May 2005 were found to be particle effective radii between $0.23{\sim}0.24{\mu}m$, single scattering albedo around $0.924{\sim}0.929$ at 532 nm. Additionally, the inversion values were well matched with those of Sun/sky radiometer in measurement period.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.901-920
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• 2015

Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used in geographically isolated applications like military border area monitoring, battle field surveillance, forest fire detection systems, etc. Uninterrupted power supply is not possible in isolated locations and hence sensor nodes live on their own battery power. Localization of sensor nodes in isolated locations is important to identify the location of event for further actions. Existing localization algorithms consume more energy at sensor nodes for computation and communication thereby reduce the lifetime of entire WSNs. Existing approaches also suffer with less localization coverage and localization accuracy. The objective of the proposed work is to increase the lifetime of WSNs while increasing the localization coverage and localization accuracy. A novel intelligent unmanned aerial vehicle anchor node (IUAN) is proposed to reduce the communication cost at sensor nodes during localization. Further, the localization computation cost is reduced at each sensor node by the proposed intelligent arc selection (IAS) algorithm. IUANs construct the location-distance messages (LDMs) for sensor nodes deployed in isolated locations and reach the Control Station (CS). Further, the CS aggregates the LDMs from different IUANs and computes the position of sensor nodes using IAS algorithm. The life time of WSN is analyzed in this paper to prove the efficiency of the proposed localization approach. The proposed localization approach considerably extends the lifetime of WSNs, localization coverage and localization accuracy in isolated environments.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.704-705
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• 2016

스마트아이 기술은 기존의 재난 감시 및 관리 서비스가 사람에 의한 단순 모니터링 기반의 대응을 제공하는 데 비해, 무인기를 활용해 사람의 사각에서 발생하는 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중 복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스 제공하는 서비스이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실험실 테스트를 진행하였으며, 이와 더불어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 스마트아이 재난 관리 플랫폼 실험실 테스트의 진행상황을 간단히 소개하고, 재난 영상의 획득, 분석, 및 예측을 수행하는 통합 플랫폼의 주요 기능들에 대해서 논한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-628
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• 2016

해마다 발생하는 자연재해는 사망, 실종과 같은 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해를 수반하기 때문에, 경제적, 사회적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반 자연재난 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 무인기 및 탑재 센서로부터 획득한 영상정보를 기반으로 재난 인지 및 대응을 위한 스마트아이 플랫폼을 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반 재난 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거의 반복적으로 발생하는 영상 정보를 학습함으로써, 새로운 입력 영상에 대한 재난 여부를 사람과 유사한 판단이 가능하도록 한다. 제안하는 재난 영상 분석 기술에 대한 설계 방식 및 실험 성능 제시를 통하여 제안하는 기법에 대한 타당성을 검증한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권5호
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• pp.89-99
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• 2019

In this study, we estimated the spatially-distributed soil moisture at the high resolution ($10m{\times}10m$) using the satellite-based Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images. The Sentinel-1A/B raw data were pre-processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) tool provided from ESA (European Space Agency), and then the pre-processed data were converted to the backscatter coefficients. The regression equations were derived based on the relationships between the TDR (Time Domain Reflectometry)-based soil moisture measurements and the converted backscatter coefficients. The TDR measurements from the 51 RDA (Rural Development Administration) monitoring sites were used to derive the regression equations. Then, the soil moisture values were estimated using the derived regression equations with the input data of Sentinel-1A/B based backscatter coefficients. Overall, the soil moisture estimates showed the linear trends compared to the TDR measurements with the high Pearson's correlations (more than 0.7). The Sentinel-1A/B based soil moisture values matched well with the TDR measurements with various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban), especially for bare soil (R: 0.885~0.910 and RMSE: 3.162~4.609). However, the Mandae-ri (forest) and Taean-eup (urban) sites showed the negative correlations with the TDR measurements. These uncertainties might be due to limitations of soil surface penetration depths of SAR sensors and complicated land surface conditions (artificial constructions near the TDR site) at urban regions. These results may infer that qualities of Sentinel-1A/B based soil moisture products are dependent on land surface conditions. Although uncertainties exist, the Sentinel-1A/B based high-resolution soil moisture products could be useful in various areas (hydrology, agriculture, drought, flood, wild fire, etc.).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.298-301
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• 2007

Vertical distribution and optical properties of atmospheric aerosols above the Korean peninsula are quite important to estimate effects of aerosol on atmospheric environment and regional radiative forcing. For the first time in Korea, vertical microphysical properties of atmospheric aerosol obtained by inversion algorithm were analyzed based on optical data of multi-wavelength Raman lidar system developed by the Advanced Environmental Monitoring Research Center (ADEMRC), Gwangju Institute Science and Technology (GIST). Data collected on 14 June 2004 at Gwangju ($35.10^{\circ}N$, $126.53^{\circ}E$) and 27 May 2005 at Anmyeon island ($36.32^{\circ}N$, $126.19^{\circ}E$) were used as raw optical data for inversion algorithm. Siberian forest fire smoke and local originated haze were observed above and within the height of PBL, respectively on 14 June 2004 according to NOAA/Hysplit backstrajectory analysis. The inversion of lidar optical data resulted in particle effective radii around 0.32 ${\mu}m$, single scattering albedo between 0.97 at 532 nm in PBL and effective radii of 0.27 ${\mu}m$ and single scattering albedo of 0.92 above PBL. In the case on 27 May 2005, biomass burning from east China was a main source of aerosol plume. The inversion results of the data on 27 May 2005 were found to be particle effective radii between 0.24 ${\mu}m$, single scattering albedo around 0.91 at 532 nm. Additionally, the inversion values were well matched with those of Sun/sky radiometer in measurement period.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.