• Radiation Oncology Journal
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• 제26권4호
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• pp.263-270
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• 2008

목 적: 본 연구에서는 로봇 사이버나이프의 호흡추적장치($Synchrony^{TM}$ Respiratory motion tracking system)을 이용하여 방사선수술을 시행한 간 종양환자를 대상으로 치료 중 실시간 종양의 움직임을 정량적으로 측정하고 방사선 수술시 호흡추적장치의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 사이버나이프 치료를 시행한 간 종양 환자 24명을 대상으로 호흡추적 장치를 이용하여 총 64회의 시술을 시행하였다. 모든 환자에서 초음파를 이용하여 간 종양 근처에 $4{\sim}6$개의 금침을 삽입하였고 치료계획용 컴퓨터 단층촬영 영상을 이용하여 치료계획을 세웠다. 매 치료 시 금침의 위치는 치료계획 시 만들어진 디지털 재구성 방사선 영상(Digitally Reconstructed Radiography; DRR)과 실시간으로 촬영되어진 방사선영상(X-ray image)으로 확인하고, 이 결과를 MTS (Motion Tracking System)을 통해 Mtsmain.log 치료파일 형식으로 저장하여 종양의 움직임을 측정하였다 또한 사이버나이프를 이용한 방사선 수술 시 호흡추적장치의 정확성은 실시간 금침의 위치와 미리 예측된 좌표 사이의 상관관계 오차(Correlation Error)로 평가하였다. 결 과: 간 종양의 직선형태 움직임은 SI (Superior-Inferior)방향으로 최대 23.5 mm, 평균 $13.9{\pm}5.5\;mm$, LR (Left-Right)방향으로 최대 3.9 mm, 평균 $1.9{\pm}0.9\;mm$, AP (Anterior-Posterior)방향으로 최대 8.3 mm, 평균 $4.9{\pm}1.9\;mm$였으며 간 종양의 회전 운동 정도는 X (Left-Right)축 회전은 최대 $3.3^{\circ}$, 평균 $2.6{\pm}1.3^{\circ}$, Y (Cranio-Caudal)축회전은 최대 $4.8^{\circ}$, 평균 $2.3{\pm}1.0^{\circ}$, Z (Anterior-Posterior)축 회전은 최대 $3.9^{\circ}$, 평균 $2.8{\pm}1.1^{\circ}$로 측정되었다. 또한 치료의 정확성을 평가하는 상관관계 오차는 평균 $1.1{\pm}0.7\;mm$였다. 결 론: 본 연구에서 방사선 수술 중 간 종양의 실시간 움직임을 정량적으로 확인할 수 있었고 로봇 사이버나이프의 호흡추적 장치를 이용한 방사선 수술의 정확성을 평가할 수 있었다 이를 토대로 간 종양의 방사선 수술이나 일반적인 방사선치료에 있어서 치료용적의 결정과 움직임에 대한 유용한 정보를 제공할 것이라 생각된다.

• 사상체질의학회지
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• 제12권2호
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• pp.143-152
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• 2000

1. Background and Purpose The faces of human being change as they grow older. We could know the characters of the each ages, through the facial comparison between the 30's, 40's and the 50's, 60's. As a conclusion, I carried out this Study because I thought that the errors of diagnosis would be reduced a lot through the standardization researches about the morphology of faces. 2. Objectives The object of this study is selected from the patients who were already diagnosed Sasang Constitutions at the department of Sasang Constitutional Medicine in Kyunghee Oriental Medical Center. The number of the patients were 69 men in 30's and 40's, and 74 men in 50's and 60's. 3. Method I took the photographs of front view and lateral view of the objectives by digital camera and obtained the 200 measure through the facial measurement program. I compared the measure of 50's and 60's with 30's and 40's by independant t-test. 4. Results 28 measures are different 30's and 40's with 50's and 60's in Soyangin, 31 measures in Soeumin, 40 measures in Taeumin. 5. Conclusion (1) Soyangin showed wider interpupillary distance in 30's and 40's than 50's and 60's. They also showed the large brow and cheek and their lips were thick and prominent and their ophyrion were prominent and their noses were wide and large and they showed wide bigonial breadth in 30's and 40's than 50's and 60's. (2) Soeumin showed the position of ears were higher and the brows were longer and larger in 30's and 40's than 50's and 60's. The width of both eyebrow were wider in 50's and 60's than 30's and 40's. The lower 2/3 portion of the face was longer and the shape of head was longer in vertical in 50's and 60's than 30's and 40's. (3) Taeumin showed the wider brow in 30's and 40's than 50's and 60's. The width of each eyes was wider and the width of cheek and face was larger, too. The ophyrion was prominent and the mouth was bigger and the face showed longer in 50's and 60's than 30's and 40's. (4) The upper 1/3 portion of the face was large in 30's and 40's and the lower 2/3 portion of the face showed large and long in 50's and 60's regardless Constitution.

• 한국토양비료학회지
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• 제41권2호
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• pp.126-136
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• 2008

사경재배에서 이식후 70일 동안 생육된 연초 식물체를 이용하여 지상원격측정 센서들의 유효 측정거리와 측정 효율성을 평가하였다. 센서의 측정거리와 목표물의 캐노피 형태는 연초 엽의 제거방법을 상위엽부터 하위엽으로 차례로 제거하는 top-down 방법과 하위엽부터 상위엽으로 차례로 제거하는 bottom-up 방법으로 구분하여 조절하였다. 시험에 적용된 센서들은 수동형센서로서 $Crop\;Circle^{TM}$과 Spectroradiometer 그리고 능동형 센서는 $Crop\;Circle^{TM}(ACS210)$ red와 amber 및 $GreenSeeker^{TM}$ red와 green 등 4개 종류를 비교하였다. 검토된 모든 센서들의 반사율지표는 수동형과 능동형 센서의 종류에 관계없이 연초식물의 하위엽보다 상위엽의 캐노피 형태에 따라 크게 영향을 받았다. 비교 검토된 측정거리보다 큰 213 cm의 유효거리를 갖 는 $Crop\;Circle^{TM}(ACS210)$에 의한 반사율지표들은 센서의 유효거리가 제한되지 않은 수동형 센서의 경우와 동일하게 측정거리에 따른 차이를 보이지 않았다. 그러나유효거리 80-120cm로 제시된 $GreenSeeker^{TM}$능동형 센서는 유효측정거리의 한계로 규정된 120 cm보다 멀어질 경우 반사율지표는 크게 감소되고 측정오차를 보여 센서별로 규정된 유효 측정거리는 반드시 지켜야 하는 것으로 확인되었다. 연초 엽의 top-down 제거방법에 따른 건물중과 반사율지표의 상대비율로 상호관계를 평가한 결과 건물중 변화를 검출하는 능력은 수동형 센서보다 능동형 센서가 양호한 경향이었으며 센서 종류별로는 $Crop\;Circle^{TM}(ACS210)$ red >$Crop\;Circle^{TM}(ACS210)$ amber = $GreenSeeker^{TM}$ red > $Crop\;Circle^{TM}$ passive > $GreenSeeker^{TM}$ green > spectroradiometer의 순으로 측정효율이 감소되었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권7호
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• pp.586-603
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• 2004

“소리의 비 가시성(非 可視性)”은 소음을 제어하고자 하는 공학자에게 주어진 근원적인 어려움 중의 하나이다. 따라서 이러한 비 가시성을 완화할 수 있는. 다시 말하면 소음을 볼 수 있는 방법에 대한 탐구는 많은 관심과 시도가 있어왔다. 이들 방법 중 대표적인 것으로 이론적 또는 수치적인 방법을 이용하여 소음을 가시화 하려는 많은 시도를 들 수 있다. 수치적인 방법의 경우에는 난류 유동의 가시화 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루어왔으나 난류 소음의 가시화에는 부족한 상태이다 실험적인 방법의 경우는 마이크로폰 제작 기술의 발달로 인한 가격 인하로 많은 수의 마이크로본을 손쉽게 확보할 수 있게 되었고 매우 빠른 신호처리 기술의 발달이 확보됨으로써 많은 진전이 이루어졌으나, 가시화된 음장 정보의 정확한 해석 등이 여전히 어려운 분야로 남아있다. 또한 음장 가시화 결과에는 항상 유한한 측정 자료로 인한 오차가 포함되어 있으며, 이로 인하여 논문의 제목에서 강조한 바와 같이 소음인의 탐지 및 소음원의 공간적인 분포를 결정하는 데 어려움이 있다. 이 논문은 음장 가시화와 관련된 간략한 역사를 레오나르도 다빈치의 유명한 와류 유동 그림에서 출발하여 현대적 개념의 선형 혹은 평면형 마이크로폰 배열에 의해 수행되는 음향 홀로그래피 분야를 전반부에 설명하고, 음향 홀로그래피 구현에 있어서 발생하는 어려운 문제와 최근의 연구 동향을 후반부에 소개하는 방식으로 구성되어 있다. 최근의 문제 중에서는 자동차나 기차와 같이 이동하는 소음원을 가시화하기 위한 이동 후레임(moving frame)을 이용한 홀로그램 구성 방법과 닫힌 공간에서의 소음원 탐지를 위해 필요한 소리의 반사 효과 제거에 대하여도 기술하고 있다. 또한, 최근에 연구되는 또 다른 중요한 분야로서 “우리는 두 마리의 새가 지저귀는 것인지 아니면 한 마리의 새가 두 개의 목소리를 가지고 지저귀는 것인지 알 수 있을까?" 라는 질문으로 표현할 수 있는 공간상에 분포하는 소음원의 상호 의존관계를 구분하는 분야에 대한 문제 제기와 현실적인 접근 방법을 논하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권4호
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• pp.440-446
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• 2019

완도수목원내 백운로 상부의 붉가시나무림을 대상으로 난대 상록활엽수림 복원 시 붉가시나무의 성장 및 종실공급과 관련된 기초정보를 제공하는 목적으로 붉가시나무의 성장 및 결실특성을 조사하고 종실량 상대성장식을 구하였다. 성장특성은 평균흉고직경급에 속하는 실생 임목 3주의 표본목을 선정 벌목하여 수간석해하였다. 표본목의 평균치의 수령(X)에 의한 흉고직경과 수고의 성장특성(Y)의 상대성장식(Y=aX+b)을 개발하였으며, 추정식에 의한 붉가시나무 수령에 따른 흉고직경 및 수고를 추정하였다. 결실특성은 성숙종실초기인 8월에 평균 흉고직경급에 속하는 임목을 대상으로 결실이 충실한 임목 3주의 표본목을 선정 벌목하여 조사하였다. 붉가시나무의 종실량 상대성장식을 개발하기 위하여 결실목 중 흉고직경이 고르게 10주의 표본목을 선정 벌목하였다. 벌목한 표본목은 흉고직경, 수고, 수관폭, 수관고 등의 성장특성(X)과 종실량(Y)을 조사 분석하여 종실량 상대성장식($Y=aX^b$)을 유도하였다. 표본목 평균치의 수령에 의한 상대성장식은 흉고직경 Y=0506X-2.064($R^2=0.999$), 수고 Y=0.321X+0689($R^2=0.992$)이었다. 개발된 상대성장식에 의하여 수령 10, 20, 30, 40년일 때 흉고직경은 각각 3.0cm, 8.1cm, 13.1cm, 18.2cm, 수고는 각각 3.9m, 7.1m, 10.3m, 13.5m가 되는 것으로 추정되었다. 결실특성 조사 결과 결과모지(結果母枝)당 잎 수를 제외한 결과모지의 길이, 직경, 결과모지 당 결과지 수, 종실 수는 유의적인 차이를 보였으며, 수관 상, 중, 하부로 갈수록 감소하였다. 종실 총수의 경우 수관 상, 중, 하부 각각 1,312립, 115립, 5립이었다. 붉가시나무 표본목을 일괄하여 추정한 종실량 상대성장식의 흉고직경(D)를 독립변수로 하는 상대성장식은 $Y=0.003X^{4.260}$, 결정계수($R^2$)은 0.896이었다. 흉고직경만을 독립변수로 하는 상대성장식은 흉고직경과 수고($D^2H$)를 독립변수로 하는 결정계수가 다소 낮으나, 측정오차를 고려하면, 흉고직경만을 독립변수로 하는 상대성장식을 적용하는 것이 실용적이라고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제56권4호
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• pp.435-445
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• 2023

삼각주는 하천이 운반하던 퇴적물이 호수나 바다, 하천의 본류와 같은 상대적으로 저 에너지의 환경을 만나 쌓인 퇴적 지형이다. 그 중 하천의 합류 지역에 생긴 삼각주는 하천 기하와 수리학적 특성에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 하천 관리 및 연구에서 중요하게 다루어진다. 최근 낙동강 내 대규모 준설과 보 건설로 하천 합류 지역의 평형상태가 깨지고 있다. 하지만 하천의 자연 회복성으로 인한 지속적인 퇴적으로, 인위적인 준설 이전의 자연상태로 되돌아가고 있다. 시계열 관측 결과 합류 지역의 삼각주는 준설 이후 지속적으로 성장하다가, 일정 크기에 도달하면 전반적인 크기의 변화없이 소규모의 성장과 후퇴를 반복하는 동적 평형상태에 이른다. 본 연구에서는 합류 지역 삼각주가 지류의 유사량과 본류의 유량에 따라 체결된 동적 평형 상태에 도달한다는 가정을 바탕으로 합류 지역의 퇴적-침식 작용을 설명하는 모델을 개발하였다. 모델은 지류 공급 퇴적물의 퇴적과 본류로 인한 침식 작용, 두 가지 기작을 토대로 한다. 모델에 사용된 낙동강을 대표하는 침식 계수는 낙동강 내 주된 합류 지역을 이용하여 추정했다. 개발된 모델을 이용하여 지류 유사량과 본류 유량에 따른 합류 지역 삼각주 평형 위치의 민감도 분석을 수행했고, 이후 주된 합류 지역의 연평균 유량, 유사량 데이터를 활용하여 낙동강 합류부 삼각주들의 동적 평형 위치를 예측하였다. 마지막으로 감천-낙동강에 기록된 일별 유량과 유사량 데이터를 활용하여 감천-낙동강 삼각주의 발달에 대한 모의 실험을 진행하였다. 모델을 통해 각 합류부 삼각주의 형성 여부를 예측하였고, 감천-낙동강 삼각주의 거동의 경향 또한 잘 예측하였지만, 단순화 과정에서 발생한 오차와 한계로 인해 감천-낙동강 삼각주에서 실제 발생하는 후퇴를 정확히 예측하지는 못하였다. 본 연구 결과는 합류 지역을 통한 낙동강 본류의 유사 공급량에 대한 기초 정보를 제공하여 하천 정비 및 유지에 기초 모델로 사용할 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권3호
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• pp.221-231
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• 2023

박새는 도시생태계 내 환경변화를 측정할 수 있는 생물지표종이자 대표적인 식충성 조류로 건전성 유지와 같은 중요한 역할을 맡고 있다. 연구자들은 박새과 조류의 번식생태 파악을 위해 인공새집 조사방법을 활용하고 있으나, 공간적·시간적 한계로 거시적 관점의 연구를 진행하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 전문가 중심으로 수행된 기존 인공새집 모니터링이 갖는 한계를 벗어나고자 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트를 설계하였다. '수원시 앞마당 조류 모니터링단'은 시민조사원들의 자발적인 참여를 통해 경기도 수원시 내 녹지공간에 인공새집을 설치하고 박새과 조류의 번식생태를 관찰하는 프로젝트이다. 2021년 2월 9일부터 2월 22일까지 온라인 설문조사를 통해 참가자를 모집하였고, 시민조사원은 2021년 2월 23일부터 8월 31일까지 인공새집 설치부터 관찰까지 직접 수행하였다. 비전문가인 시민조사원들의 진입장벽을 낮추고 일관된 데이터를 수집하기 위해 모니터링 과정 전반에 대한 온라인 교육을 수행하였고 모바일 애플리케이션을 이용하여 인공새집 관찰기록을 수집하였다. 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트에는 98명의 시민조사원이 참여하였고 배포된 206개의 인공새집 중 175(84.95%)개가 수원시 내 녹지공간에 설치되었다. 설치된 인공새집 중 위치 좌표 생성 오류가 발생한 2건을 제외한 173(83.98%)개를 대상으로 시민과학 프로젝트 결과를 확인했다. 시민조사원으로부터 수집한 인공새집 관찰기록은 총 987회이며, 최솟값은 1회, 최댓값은 26회, 평균은 5.71±4.37회로 나타났다. 월별 인공새집 관찰 횟수는 2월 70회(7.09%), 3월 444회(44.98%), 4월 284회(28.77%), 5월 133회(13.48%), 6월 46회(4.66%), 7월 6회(0.61%), 8월 4회(0.41%)로 조사되었다. 설치된 173개의 인공새집 중 57개(32.95%)에서 조류의 이용을 관찰할 수 있었고 박새 12개소(21.05%), 곤줄박이 7개소(12.28%), 미동정 조류 38개소(66.67%)로 확인되었다. 본 연구는 박새과 조류의 번식생태를 조사방법으로 활용되는 인공새집 모니터링에 시민의 참여 가능성을 처음으로 검토한 연구로 향후 시민과학을 접목한 생태모니터링 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.