• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제5권4호
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• pp.181-191
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• 2016

A Satellite Based Augmentation System (SBAS) provides differential correction and integrity information through geostationary satellite to users in order to reduce Global Navigation Satellite System (GNSS)-related errors such as ionospheric delay and tropospheric delay, and satellite orbit and clock errors and calculate a protection level of the calculated location. A SBAS is a system, which has been set as an international standard by the International Civilian Aviation Organization (ICAO) to be utilized for safe operation of aircrafts. Currently, the Wide Area Augmentation System (WAAS) in the USA, the European Geostationary Navigation Overlay Service (EGNOS) in Europe, MTSAT Satellite Augmentation System (MSAS) in Japan, and GPS-Aided Geo Augmented Navigation (GAGAN) are operated. The System for Differential Correction and Monitoring (SDCM) in Russia is now under construction and testing. All SBASs that are currently under operation including the WAAS in the USA provide correction and integrity information about the Global Positioning System (GPS) whereas the SDCM in Russia that started SBAS-related test services in Russia in recent years provides correction and integrity information about not only the GPS but also the GLONASS. Currently, LUCH-5A(PRN 140), LUCH-5B(PRN 125), and LUCH-5V(PRN 141) are assigned and used as geostationary satellites for the SDCM. Among them, PRN 140 satellite is now broadcasting SBAS test messages for SDCM test services. In particular, since messages broadcast by PRN 140 satellite are received in Korea as well, performance analysis on GPS/GLONASS Multi-Constellation SBAS using the SDCM can be possible. The present paper generated correction and integrity information about GPS and GLONASS using SDCM messages broadcast by the PRN 140 satellite, and performed analysis on GPS/GLONASS Multi-Constellation SBAS performance and APV-I availability by applying GPS and GLONASS observation data received from multiple reference stations, which were operated in the National Geographic Information Institute (NGII) for performance analysis on GPS/GLONASS Multi-Constellation SBAS according to user locations inside South Korea utilizing the above-calculated information.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.1-12
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• 2011

대형 멀티터치스크린의 구현은 기존의 저항막, 정전용량, 초음파 방식으로는 기술 제약 및 비용 등의 문제로 구현에 어려움이 있어 주로 적외선을 이용하는 방식을 많이 사용한다. 적외선을 사용한 멀티터치스크린은 대형스크린을 구현하기 용이하지만 멀티터치에 기술적인 제한을 갖고 있는 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적외선 카메라를 이용한 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection), DI(Diffuse Illumination)방식들이 Microsoft의 차세대 유저인터페이스인 Surface를 통해 제안되었다. FTIR이나 DI 방식은 대형스크린의 구현이 쉽고 멀티터치의 개수에 제한을 받지 않는다. 하지만 FTIR은 터치 포인트의 검출은 쉬운 반면에 스크린의 크기와 재질, 적외선 LED 배열을 위한 모듈, 많은 소비전력 등의 단점을 가지고 있고 DI 방식은 구조상의 문제로 터치 검출이 어려운 반면 FTIR이 가지고 있는 단점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 DI 방식의 터치 포인트 검출시의 문제점을 해결하기 위해 손가락 외곽선을 이용한 영상처리 알고리즘, 광학 렌즈 왜곡 현상을 효과적으로 보정하기 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 또한 멀티터치의 터치 정확도를 높이기 위한 Calibration 알고리즘과 정확한 제스처 및 정확한 이동을 위한 Tracking 기법을 고안하였다. 연구 결과 DI 방식을 위해 본 논문에서 제안한 영상처리 알고리즘들은 간단하면서 쉽게 대형 멀티터치스크린 구현을 위한 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.25-35
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• 2012

본 연구에서는 공간정보 자료원에 따른 수질특성의 영향을 비교하였다. 먼저, 비점오염부하량 평가에 영향을 미치는 토지피복별 기대평균농도(EMC)를 효과적으로 계산하기 위해, 영상분류를 통해 대청댐유역의 토지피복도를 구축하였으며, 이를 환경부 대분류 자료와 비교한 결과 88.76%의 높은 정확도를 확보하였다. 또한 토양도와 영상분류에 의한 토지피복도를 공간 중첩하여 유출곡선지수와 직접유출을 계산하였으며, 분석 결과 석천과 대청댐 유역이 가장 높게 나타났다. 그리고 직접유출과 기대평균농도를 조합하여 계산한 BOD에 대한 비점오염부하량은 삼가천합류점과 소옥천하류 유역이 높게 나타났으며, TN과 TP에 대한 비점오염부하량에서는 삼가천합류점과 봉황천하류 유역이 높게 나타났다. 영상분류에 의한 비점오염부하량의 효용성 평가를 위해 환경부 토지피복도에 의한 비점오염부하량과 상호 비교한 결과, 대청댐상류 유역에서 BOD, TN, TP에 대한 오염부하량의 오차가 각각 10.64%, 11.70%, 20.00%로 가장 크게 나타났다. 따라서 유역내 수질특성을 효과적으로 모의하기 위해서는 논과 밭이 포함된 공간정보를 활용하는 것이 비점오염부하량 평가에 바람직하다고 본다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1731-1738
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• 2021

본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.885-894
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• 2006

본 논문의 의도는 하이퍼스펙트럴 영상의 다량의 밴드를 사용하면서도 효율적인 분류기법의 개발에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분류에 있어 이론적으로 밴드수가 많아질수록 분류정확도가 높을 것이라 예상되는, 다변량 통계분석기법중의 하나인 정준상관분석을 적용한 분류기법을 제안한다. 그리고 기존의 대표적인 전통적 분류기법인 최대 우도분류 방법과 비교한다. 사용되는 하이퍼스펙트럴 영상은 2001년 9월 2일 취득된 EO1-Hyperion 영상이다. 실험을 위한 밴드수는 LANDSAT TM 영상에서 열밴드를 제외한 나머지 데이터의 파장대와 일치하는 부분을 감안하여 30개 밴드로 선정하였다. 지상실제데이터로서 비교기본도를 채택하였다. 이 비교기본도와 시각적으로 윤곽을 비교하고, 중첩분석하여 정확도를 평가하였다. 최대우도분류의 경우 수역 분류를 제외하고는 전혀 분류기법으로서의 역할을 하지 못하는 것으로 판단되며, 수역의 경우도 큰 호수 외에 작은 호수나 골프장내 연못, 부분적으로 물이 존재하는 작은 영역 등은 전혀 분류하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 정준상관분류결과는 비교기본도와 형태적으로 시각적 비교를 해볼 때 골프장잔디를 거의 명확히 분류해 내고 있으며, 도시역에 대해서도 고속도로의 선형 등을 상당히 잘 분류해내고 있음을 알 수 있다. 또한 수역의 경우도 골프장 연못이나 대학교내 연못, 기타지역의 연못, 웅덩이 등 까지도 잘 분류해내고 있음을 확인할 수 있다. 결과적으로 정준상관분석 알고리즘의 개념상 트레이닝 영역 선정시 시행착오를 겪지 않고도 정확한 분류를 할 수 있었다. 또한 분류항목 중에서 잔디와 그 외 식물을 구분해 내는 능력과 수역을 추출해 내는 능력이 최대우도분류기법에 비해 우수하였다. 이상의 결과로 판단해 볼 때 하이퍼스펙트럴영상에 적용되는 정준상관분류기법은 농작물 작황 예측과 지표수 탐사에 매우 유용하리라 판단되며, 나아가서는 분광적 고해상도 영상인 하이퍼스펙트럴 데이터를 이용한 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.989-1006
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• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권3호
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• pp.243-254
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• 2019

본 연구에서는 전국을 대상으로 태양광에너지와 관련된 기상 및 지형 대리변수를 고려하여 태양광발전 시설에 대한 취약지역을 분석하였으며, GIS를 이용하여 공간분석을 통해 태양광발전 시설의 적정입지에 대한 평가용 지도를 개발하였다. 본 연구에서 최종적으로 개발된 태양광발전 시설에 대한 취약지도에서는 '취약단계 5(매우 취약)' 지역과 '취약단계 1(매우좋음)' 지역은 나타나지 않았다. '취약단계 4(취약)' 지역은 전라남도가 가장 크게 나타났으며, '취약단계3(보통)' 지역은 광주광역시, 전라북도, 충청북도 및 강원도 등 다수의 행정구역에서 높은 것으로 나타났다. '취약단계 2(좋음)' 지역은 대구광역시, 울산광역시 및 인천광역시 등이 높은 것으로 나타났다. 현재 운영되고 있는 태양광발전소 30곳을 비교 검토한 결과, 대부분 취약단계 2 및 3단계 지역에 위치하며, 상대적으로 태양광에너지가 적합한 지역에 위치함을 나타냈다. 하지만 본 연구의 한계점인 태양광발전소의 제한적인 자료량으로 인해 본 연구결과의 정확성을 명확하게 평가하기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 GIS 공간분석 기법을 이용하여 다양한 기상 및 지형요소들을 고려하여 전국을 대상으로 태양광발전시설에 대한 취약지도 평가를 시도하였으며, 국내 전 지역에 대한 자료를 제시함으로써 태양광발전과 관련된 부분에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.