• 한국항공우주학회지
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• 제49권8호
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• pp.671-680
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• 2021

본 논문은 정찰용 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 제작하여 캔위성 플랫폼과 지상국에 탑재 후 기능을 검증한 내용을 다루고 있다. 주요 정찰 임무는 크게 2가지로 구성되는데, 레이더와 GPS, IMU 센서를 이용해 주변 지형을 3D로 렌더링하는 지형탐색과 광학 카메라 영상분석을 통한 실시간 주요 물체 검출이다. 그리고 캔위성 시스템의 완성도를 높이기 위해 GUI 소프트웨어를 통해 데이터 분석효율을 향상하였다. 구체적으로 지형정보와 물체 탐지정보를 실시간으로 지상국에서 확인할 수 있는 소프트웨어를 제작하였으며, 비정상패킷 예외처리와 시스템 초기화 기능을 통해 임무 실패를 방지하였다. 통신계는 LTE와 AWS 서버를 통한 통신을 메인 채널로 사용했고, 보조 채널로 지그비를 사용하였다. 완성된 캔위성을 로켓 발사 방식과 드론 탑재 방식으로 공중 낙하 실험하였다. 실험 결과, 지형탐색과 물체 검출 성능이 우수하였으며, 모든 결과를 실시간으로 처리 후 지상국 소프트웨어에 성공적으로 시현하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.373-380
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• 2023

국내 이상기후현상과 기후변화로 인해 하천, 호소에 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 녹조류, 남조류, 규조류, 기타조류 등으로 분류되며, 남조류 중 일부 종은 악취 유발과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포수에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 녹조류, 남조류, 규조류 중 유해남조류를 구분하여 세포수를 산정하기 때문에 시간이 많이 소요된다. 최근 원격탐사를 통해 남조류세포수의 대체 인자(지표)인 Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 남조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 실제 하천에서 발생한 조류를 채취하여 조류검경을 통해 남조류세포수를 검경하였으며, 광학센서로 Phycocyanin농도, 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 이를 통해 남조류세포수 추정식을 산정하여 남조류세포수를 추정하였다.

• 공업화학
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• 제34권3호
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• pp.207-212
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• 2023

근적외선 흡수 염료는 전통적으로 정보 기록 및 정보 표시 분야에 사용되었을 뿐만 아니라 최근 광학 필터, 바이오, 에너지 저장 및 변환, 코팅 첨가제 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있다. 핸드폰이나 디지털 카메라에 사용되는 이미지 센서는 근적외선 영역에서도 감도를 나타내기 때문에 보다 선명한 이미지를 구현하기 위해 근적외선 광학필터가 필수적이다. 에너지 저장 및 변환이 중요해짐에 따라 투명 태양 전지 분야에서는 근적외선 영역까지 흡수 영역을 확장할 수 있도록 다양한 근적외선 흡수 소재가 개발되고 있으며, 이를 이용해 소자 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 미래 모빌리티 기술로 많은 관심을 받고 있는 자기치유 코팅 시스템에 광-열 효과를 갖는 근적외선 흡수 염료가 도입되어 보다 효율적인 자기치유 성능을 구현하는 연구들도 보고되고 있다. 본 총설에서는 대표적인 근적외선 흡수 염료들의 화학 구조들을 소개하고, 근적외선 흡수 염료들을 기반으로 한 최신 응용 연구 동향에 대해 다뤄보고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.65-71
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• 2024

소동물용 양전자방출단층촬영기기(positron emission tomography, PET)의 고분해능과 고민감도를 달성하기 위해 매우 가늘고 긴 섬광 픽셀을 사용하여 검출기를 구성한다. 이러한 섬광 픽셀의 구조로 인해 시스템의 관심 시야 외곽에서 공간분해능 저하 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 반응 깊이를 측정하여 공간분해능을 향상시키고, 준블록 섬광체를 사용하여 민감도를 향상시킬 수 있는 검출기를 설계하였다. 12.6 mm x 12.6 mm x 3 mm 크기의 준블록 섬광체를 네 층으로 배열하고, 모든 옆면에 광센서를 배치하여 감마선과 섬광체가 상호작용하여 발생된 빛을 수집하도록 설계하였다. 설계한 검출기의 성능 평가를 위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 각 층별 섬광체 내에서 1.3 mm부터 11.3 mm까지 1 mm 간격으로 감마선 이벤트를 발생시켜 평면 영상을 획득하였다. 11 x 11 배열의 평면 영상에서 각 위치별 공간분해능과 피크 간 거리를 측정하였다. 측정된 공간분해능의 평균은 0.25 mm였으며, 피크 간 거리의 평균은 1.0 mm였다. 이를 통해 모든 위치가 서로 분리됨을 확인할 수 있었다. 또한 모든 층은 빛의 신호가 서로 분리되어 측정되므로 감마선과 상호작용한 섬광체의 층을 완벽히 분리해낼 수 있었다. 설계한 검출기를 소동물용 PET 시스템의 검출기로 사용할 경우, 우수한 공간분해능과 민감도를 달성하여 영상의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권3_spc호
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• pp.391-399
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• 2024

우리나라의 모든 고속도로 톨게이트에서는 저속 축중기를 사용해 과적 화물 차량의 고속도로 본선 진입을 차단하고 있으나, 일부 화물 차량은 가변축을 조작할 수 있도록 불법으로 개조하고 축조작을 통해 단속을 회피하고 있다. 기존에 수행된 연구들에서는 주행중인 차량의 타이어들을 검출해 축조작의 여부를 판별하고 있지만, 고속도로 톨게이트 검문소의 차량 진입부가 매우 좁기 때문에 하나의 영상 프레임에 차량의 모든 타이어를 촬영하는 것이 현실적으로 어렵다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 타이어의 검출이 아닌 화물 차량 적재함의 상하 높이 변화를 감지하는 방법으로 축조작 시도 여부를 판단할 수 있는 시스템을 제안하였다. 화물 차량의 적재함 높이 변화를 검출하는 방법으로 허프 변환을 이용해 차량 적재함의 대표선을 추출하고 대표선의 높이 변화를 측정하여 적재함의 수직 높이 변화를 감지하는 방법과 광류를 이용해 영상의 일정 영역 내의 픽셀들에 대한 모션 백터를 구하고 이를 누적하여 적재함의 수직 높이 변화를 감지하는 방법을 사용하였으며 두 방법을 비교 분석하고 장단점을 제시하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.174-175
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• 2012

(In, Ga) N-based III-nitride semiconductor materials have been viewed as the most promising materials for the applications of blue and green light emitting devices such as light-emitting diodes (LEDs) and laser diodes. Although the InGaN alloy can have wide range of visible wavelength by changing the In composition, it is very hard to grow high quality epilayers of In-rich InGaN because of the thermal instability as well as the large lattice and thermal mismatches. In order to avoid phase separation of InGaN, various kinds of structures of InGaN have been studied. If high-quality In-rich InGaN/GaN multiple quantum well (MQW) structures are available, it is expected to achieve highly efficient phosphor-free white LEDs. In this study, we proposed a novel InGaN double hetero-structure grown on GaN nano-pyramids to generate broad-band red-color emission with high quantum efficiency. In this work, we systematically studied the optical properties of the InGaN pyramid structures. The nano-sized hexagonal pyramid structures were grown on the n-type GaN template by metalorganic chemical vapor deposition. SiNx mask was formed on the n-type GaN template with uniformly patterned circle pattern by laser holography. GaN pyramid structures were selectively grown on the opening area of mask by lateral over-growth followed by growth of InGaN/GaN double hetero-structure. The bird's eye-view scanning electron microscope (SEM) image shows that uniform hexagonal pyramid structures are well arranged. We showed that the pyramid structures have high crystal quality and the thickness of InGaN is varied along the height of pyramids via transmission electron microscope. Because the InGaN/GaN double hetero-structure was grown on the nano-pyramid GaN and on the planar GaN, simultaneously, we investigated the comparative study of the optical properties. Photoluminescence (PL) spectra of nano-pyramid sample and planar sample measured at 10 K. Although the growth condition were exactly the same for two samples, the nano-pyramid sample have much lower energy emission centered at 615 nm, compared to 438 nm for planar sample. Moreover, nano-pyramid sample shows broad-band spectrum, which is originate from structural properties of nano-pyramid structure. To study thermal activation energy and potential fluctuation, we measured PL with changing temperature from 10 K to 300 K. We also measured PL with changing the excitation power from 48 ${\mu}W$ to 48 mW. We can discriminate the origin of the broad-band spectra from the defect-related yellow luminescence of GaN by carrying out PL excitation experiments. The nano-pyramid structure provided highly efficient broad-band red-color emission for the future applications of phosphor-free white LEDs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.449-461
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• 2021

광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.