• 한국환경농학회:학술대회논문집
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• 한국환경농학회 2011년도 30주년 정기총회 및 국제심포지엄
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• pp.207-222
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• 2011

Relationships between soil saturated hydraulic conductivity ($K_s$) and porosity (${\phi}$) have been developed over many years; however, use of these relationships for evaluating rain-induced seals is limited mainly because of difficulties in estimating seal pore-size characteristics. The objectives of this study were to evaluate the $K_s$ of soil surface seals over a range of thicknesses, where seal thickness was determined using a High-Resolution-Computed-Tomography (HRCT) scanner, and to investigate relationships between $K_s$ and ${\phi}$ of developing seals in samples with equivalent diameters (e.d.) ${\geq}15\;{\mu}m$. A Mexico silt loam soil was packed to a bulk density (${\rho}_b$) of $1.1\;Mg\;m^{-3}$ in cylinders 160-mm i.d. by 160-mm long and subjected to $61-mm\;h^{-1}$ simulated rainfall having a kinetic energy (KE) of $25\;J\;m^{-2}\;min^{-1}$ for 7.5, 15, 30, and 60 min to create a range in seal development. Thicknesses of the seal layers were determined by analysis of HRCT images of seals. The $K_s$ values of the seals were estimated using an effective $K_s$ value ($K_{s-eff}$). The $K_s-{\phi}$ relationship was described by a Kozeny and Carmen equation, $K_s=B{\phi}^n$; where B and n are empirical constants and n = 31. This approach explained 86% of the variation between $K_s$ and ${\phi}$ within the soil seals. Knowledge of surface seal information and hydraulic conductivity can provide useful information to use in management of sites prone to sealing formation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.66-69
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• 2016

본 논문에서는 차세대 4K/8K-UHD 위성 방송용 고화질 영상전송을 고려한 Ka-band 위성 통신 방송용 수신기 저 잡음 하향 변환기의 설계방안을 제시하였다. Ka-band은 Ku-band 보다 대기 중의 감쇄가 크기 때문에 강우에 따른 고화질 전송신호 품질에 대한 보상을 위하여 최저 수신감도의 레벨을 향상시키기 위하여 수신기의 동적영역(Dynamic Range)을 크게 확장하도록 저 잡음하향변환기를 설계 하였다. 수신단에서 비선형 특성을 고려하여 저 잡음정합을 3단 증폭기(LNA), 이미지 제거용 대역통과필터(BPF), 주파수 혼합기(Mixer), 주파수 체배기, IF단을 구성하였으며 수신단의 동적영역에 직접 영향을 미치는 파라미터들 사이에서 최적화 과정을 거쳐 LNB를 설계하였다. 설계된 감쇄-대역 저 잡음 하향변환기는 전체 이득이 58.5~60.7dB이며, 잡음지수는 1.38dB로 매우 우수한 특성을 보이며 국부발진기의 위상잡음은 -63.10dBc@100Hz 특성을 나타내었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.749-757
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• 2008

최근 집중호우나 태풍에 의한 홍수피해가 급증하면서, 댐방류시 하류하천의 홍수범람지역에 대한 가시화 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 남강댐 하류지역을 대상으로 홍수범람지역을 가시화할 수 있는 3차원 GIS 시스템을 개발하였다. 먼저, TextureMaker와 HeightMaker 모듈을 이용하여 NGIS 수치지형도에서 추출한 DEM과 IKONOS 위성영상을 iWorld 엔진에 탑재 가능한 형태로 최적화 하였으며, 홍수분석모형(COSFIM)과 FLDWAV 수리모델을 이용하여 예측한 하천 횡단측선별 실시간 홍수위정보를 기반으로 댐하류 지역에 대한 홍수범람지역을 효과적으로 추출할 수 있게 되었다. 이러한 홍수범람 가시화 정보는 실시간 댐운영에 필요한 침수취약지역 파악 및 신속한 홍수재해 대처계획 수립에도 효과적으로 이용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.683-693
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• 2023

본 연구에서는 1973년 완공된 소양호에 처음으로 발생한 녹조현상에 대하여 위성영상을 사용하여 분석하였다. 연구자료는 2023년 7월부터 약 2개월간의 광학영상 13장을 사용하였으며, 소양호에 발생한 녹조의 면적을 산출하였다. 정확한 녹조 발생 면적을 산출하기 위하여 support vector machine 알고리즘 기반으로 영상분류를 수행하였다. 그 결과 소양호의 녹조는 녹조 발생을 유발하게 한 불순물이 유입된 지점을 중심으로 발생하였다. 2023년 8월 태풍 카눈의 효과로 일시적으로 감소하는 듯 보였으나 지속된 더위로 인해 다시 녹조가 증가하였다. 본 연구결과는 소양호는 수도권 주요 수원지 중 하나로 반복적인 녹조 발생을 대비해야 하는 점을 시사한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.143-149
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• 2014

저수지에 대한 방재계획은 저수지의 수위와 수면 면적에 대한 시계열적인 변화 상태를 직관적으로 모니터링하여 보다 신속하게 대책이 수립되어야 한다. 본 논문은 주기적인 무인항공사진측량을 통해 제작되는 정사영상을 이용하는 방안을 제시하고 적용가능성을 분석하였다. 아산시 성내저수지를 대상으로 총3회의 무인항공사진측량을 실시하여 정사영상을 제작하고, 각각의 성과를 비교하여 저수지의 시계열별 수위 변화와 수면 면적의 변화 상태를 분석하였다. 분석결과, 강우에 따른 수위 상승과 수면 면적의 증가를 효과적으로 관측할 수 있었다. 정사영상 성과는 지상측량에 의한 실측성과와 비교하여 최대오차가 X좌표는 7.5cm, Y좌표는 10.8cm, 높이는 14.1cm이내의 범위에 들었으므로 향후 무인항공사진측량 방법이 저수지의 방재 관리를 위한 모니터링 업무에 충분히 적용될 수 있음을 검증하였다. 또한 정사영상을 취득하는 데에는 촬영에 약 2시간, 그리고 영상처리에 약 4시간이 소요되어 촬영 당일 영상분석이 가능하므로 긴급을 요하는 방재 업무에 최적일 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.3-10
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• 2010

다양한 공간정보와 GIS의 발달로 인해 자연현상의 해석 및 상관관계를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목표는 1995~2005년 간 낙동강유역의 토양유실량 산출과 "위성영상과 GIS를 이용한 낙동강하구 지형변화 탐지" 연구에서 산출한 하구역 해안섬의 면적변화 산출결과의 상관성을 분석하고자 한다. 토양유실량 산정은 국내에서 주로사용되는 USLE의 수정된 형태인 Revised-USLE 모델을 이용하고, 토양유실량 산정시 해안섬의 면적과 비교를 위해 강우침식인자는 사용된 위성영상의 관측일로부터 1년 이전의 기간동안 전국 관측소에서 관측된 실측값을 이용하였다. 산출한 토양유실량과 해안섬 면적변화의 상관계수는 진우도 0.57, 신자도 0.7, 도요등 0.87로 낙동강의 주된 수로가 흐르는 도요등의 영향이 많은 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 다양한 분야와 인자별 특성파악을 통한 USLE 연구가 실제적으로 자연 현상을 파악함에 유용함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1-9
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• 2019

본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.60-69
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• 2020

연구목적: 공동 성장과정 모니터링은 일반 및 관찰등급을 대상으로 공동의 규모 및 토피의 변화를 주기적으로 관찰하여 공동의 크기 변화를 관측하는 것으로서, 일반 및 관찰등급 공동을 비파괴적인 방법으로 평가하여 체계적인 공동관리방안 수립을 위한 것이다. 연구방법: GPR탐사 장비를 활용하여 취득한 노면영상 및 주변현황 영상을 시험 대상 공동조사서에 표기되어 있는 주변 현황과 GPR 탐사 레이더그램에서 해당위치의 심도별 평면과 종단 및 횡단면을 분석한다. 최초 발견 공동의 노면영상에 나타난 거리와 주변 표식을 활용하여 정확한 위치를 선정하고, 해당위치의 레이더그램을 호출하여 시험 공동을 분석한다. 연구결과: 일반 및 관찰등급의 공동 30개소에서 모니터링 시험을 실시한 결과, 9개소가 복구가 완료되었으며, 시험공동 21개소에서 규모의 변화가 나타났고, 13개소에서 규모 및 등급의 변화가 동시에 발생하였다. 결론: 노면하부 공동은 매설관의 손상, 시공불량, 지하수 유출에 의한 토사유출, 폐기물, 지반진동 등의 다양한 원인으로 발생되나, 장기적인 모니터링을 통한 시험 결과, 지하수 및 국지성 호우 등의 환경적 외부 요인이 주된 영향임을 판단 할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.419-430
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• 2021

이 연구는 1960년부터 2019년까지 북한에서 발생한 산지토사재해의 시공간적 발생경향과 일부 발생 및 복구 사례를 분석하기 위하여 실시하였다. 북한의 산지토사재해 발생이력은 1995년(김정일 집권시기)부터 대외적으로 보고되기 시작하였고, 여름철 호우가 주된 유발요인으로 나타났다. 산림황폐율은 인구밀도와 밀접한 관련성(R² = 0.4347, p = 0.02)을 보이며, 산림황폐율이 높은 서해안에서 산지토사재해 발생 보고건수가 많은 것으로 나타났다. 이는 인위적 산림훼손이 산림황폐화의 주된 원인이며, 나아가 산지토사재해 발생에도 현저한 영향을 끼쳤음을 시사한다. 위성영상을 통해 표층붕괴, 토석류 및 땅밀림 발생이 확인되었으며, 이러한 산지토사재해는 일반산지뿐만 아니라 다락밭, 채석장, 임도, 산불피해지 등 산림훼손지에서도 발생한 것으로 나타났다. 대부분의 피해지역은 복구사업의 시행 없이 존치되었지만, 일부 지역에서 산복 녹화공 등의 산지사방사업 또는 사방댐, 유도둑 등의 야계사방사업을 시행한 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 향후 산림복구 및 사방사업 분야의 남북 교류협력 확대에 필요한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.367-378
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• 2021

야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.