• 대한지리학회지
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• 제33권3호
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• pp.435-446
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• 1998

본 논문은 좁은 폭이지만 장거리에 걸쳐있는 지상목적물 (15m 폭에 400km길이)에 대한 새로운 원격탐사 및 GIS기법의 개발을 보고한다 (송유관건설로 파괴된 식생의 복원실태를 모니터링하고자). 비디오는 visual 또는 quantitative해석방식에서 신뢰할만한 정확도를 가지고 복원된 주요식생군락을 분별해냈다. 또한 GIS환경에서 digital change-detection 기법을 통해 복원된 식생의 공간적인 patch dynamics의 분포실태를 평가하는 도구로서 비디오가 아주 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결론은 비디오선형지도화가 송유관선로의 환경감시를 위해 현실운용이 가능한 기술이다는 것이며. 여타의 선형목적물에 대한 환경감시를 위해서도 효율적으로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.455-458
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• 2006

The Real Time Kinematic (RTK) technique is the most productive and accurate GPS positioning method today, as it can be determinate position within few centimeters instantly. This method is widely used for applications such as surveying, structure monitoring and machine guidance etc. In order to perform RTK processing for large scale systems (i.e. precise vehicle monitoring with many rovers), many expensive RTK receivers and same number of bidirectional communication units have to be installed to collect observation data communicate with the reference site and monitor its RTK solutions. Moreover, if applications require remote control or apply sensing instruments, we have to install computers at each rover. To limit expense and complexity of system management with a large number of rovers, we have developed server based RTK processing platform to share RTK function for all rovers. The system can be process many GPS stations with a single personal computer. we have also developed a specialized dual frequency GPS receiver unit without on-board RTK processing capability to reduce receiver cost in order to demonstrate the advantage of our server based RTK platform. This paper describes the concept of our server based RTK platform and specialized GPS receiver unit with existing applications in Japan.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1000-1001
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• 2003

Like other major cities in the world, Bangkok and some other cities in Thailand are expanding rapidly. The Office of Transports and Traffic Policy and Planning had selected three cities for a study of urban change; namely, Bangkok Metropolis and vicinity ( including Nontha buri, Samut Prakan , Prathum Thani, Samut Sakhon and Nakhon Pathom), Chiang Mai and Nakhon Nayok. The main objective of the study is to monitor urban development and urban extension as well as the change of landuse from farm land to urban area during two periods by using available satellite data. LANDSAT-5 TM and SPOT-HRV panchromatic were used for the first period and LANDSAT-7 ETM+ and IRS-lD panchromatic were used for the second period with a lapsed time of 14 years. I was found that during this period Bangkok Metropolis and vicinity extended 1,222 square kilometer; Chiang Mai 68.3 square kilometer, Nakhon Nayok 5.97 square kilometer. Most landuse categories which had been changed to urban were rice paddy and mixed orchard. Some suggestion for sound urban development based on satellite data was also included.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.67-70
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• 2012

현재 국내외에서는 양질의 증발산을 관측하여 활용하기 위해 증발접시 (evaporation pan), 침루계 (lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Flux Tower에서 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있다. 이러한 방법으로 산정되는 증발산은 크게 두 분류로 나눌 수 있다. 일반적인 기후 상태에서 유역의 토양이 증발산에 방해를 받지 않을 정도로 충분히 물을 포함하고 있고, 식생이 조밀한 상태에서의 증발산량을 의미하는 잠재 증발산과 실제 산정치인 실제 증발산으로 나눌 수 있다 (Thornthwait, 1939). 본 연구에서는 유역의 잠재 증발산을 산정하여 실제 증발산과 비교를 통해 적용성을 확인하고자 한다. 잠재 증발산을 산정하는 방법은 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술을 적용하여 산정한다. 원격탐사 기술은 지상 관측의 단점을 보완한 것으로써, 날씨, 인간 활동 등 주변 외부 환경의 영향에 민감하게 반응하여 공간적인 분포 현황을 파악하는 것이 어려운 지상 관측의 한계점을 대체하기 위한 방법이다. 이들 방법으로는 가장 널리 쓰이는 Penman-Monteith (Penman, 1948; Monteith, 1965), 일별 최대, 최저, 평균 기온을 이용한 Hargreaves 방법 (Hargreaves, 1985)과 Priestley-Taylor 방법 (Priestley and Taylor, 1972) 등의 세 가지 방법을 소개하였다. 세 가지 방법으로 산정된 잠재 증발산을 통해 해당 유역의 잠재 증발산의 공간적인 거동을 파악해 볼 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.256-256
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• 2015

해양환경에 관한 정보는 효율적인 연안 해역 관리를 위해 필수적이며, 해양환경요소에 대한 분석을 위해 현장 실측자료뿐 아니라 과거자료, 현재자료, 예측자료 등이 요구된다. 또한 연안환경 관리자뿐 아니라 해상관련 종사자, 어민 등이 해양환경 정보에 빠르게 쉽게 접근할 있는 기반이 마련되어야 한다. 최근에는 물에 관련된 정보를 효율적으로 관리하고 제공해야 하는 필요성이 증가함에 따라 물정보학(Hydroinformatics)이 크게 관심을 받고 있으며, 학술지 발간 및 학술회의 개최 등을 통해 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나 연안환경에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 체계적인 연안환경 분석을 위해서는 방대한 시공간 자료가 필요할 것으로 예상되며, 지속적인 모니터링을 위한 통합시스템이 요구되므로 다양한 관측방법 적용될 필요가 있다. 본 연구에서는 인공위성을 활용하여 연안환경 변화를 모니터링 할 수 있는 방안을 제안하기 위해 국외의 연구사례들을 분석하고, 우리나라 연안환경에 적합한 위성을 조사함으로써 연안환경 분석과 관련하여 관측 가능한 인자들을 파악하고자 한다. 이를 통해 연안환경 모니터링을 보다 체계적으로 수행하기 위한 인공위성 기법의 특징들을 이해하는 것이 본 연구의 목적이다. 향후 서해안지역의 연안 환경 변화 탐지를 위한 알고리즘을 구축하여 한반도 연안환경분석을 위한 인공위성의 유용성을 검증할 계획이다.

• 수산해양기술연구
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• 제55권1호
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• pp.39-49
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• 2019

Acoustics are increasingly regarded as a remote-sensing tool that provides the basis for classifying and mapping ocean resources including seabed classification. It has long been understood that details about the character of the seabed (roughness, sediment type, grain-size distribution, porosity, and material density) are embedded in the acoustical echoes from the seabed. This study developed a sophisticated yet easy-to-use technique to discriminate seabed characteristics using a split beam echosounder. Acoustic survey was conducted in Tongyeong waters, South Korea in June 2018, and the verification of acoustic seabed classification was made by the Van Veen grab sampler. The acoustic scattering signals extracted the seabed hardness and roughness components as well as various seabed features. The seabed features were selected using the principal component analysis, and the seabed classification was performed by the K-means clustering. As a result, three seabed types such as sand, mud, and shell were discriminated. This preliminary study presented feasible application of a sounder to classify the seabed substrates. It can be further developed for characterizing marine habitats on a variety of spatial scales and studying the ecological characteristic of fishes near the habitats.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.206-207
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• 2020

Accurate estimation of concrete strength development at early ages is a critical factor to secure structural stability as well as to speed up the construction process. The temperature generated from the heat of hydration is considered as a key parameter in predicting the early age strength. Conventionally, concrete temperature has been measured by temperature sensors installed inside concrete. However, considering the measurement on building structures with multiple floors, this method requires reinstallation and repositioning of hardware such as sensors, data loggers and routers for data transfer. This makes the temperature monitoring work cumbersome and inefficient. Concrete temperature monitoring by using thermal remote sensing can be an effective alternative to supplement those shortcomings. In this study, image processing was carried out through K-means clustering technique, which is a unsupervised learning method, and the classification results were analyzed accordingly. In the future, research will be conducted on how to automatically recognize concrete among various objects by using deep learning techniques.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.148-148
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• 2022

Spatiotemporal precipitation data is one of the primary quantities in hydrological as well as climatological studies. Despite the fact that the estimation of these data has made considerable progress owing to advances in remote sensing, the discrepancy between satellite-derived precipitation product (SPP) data and observed data is still remarkable. This study aims to propose an effective deep learning model (DLM) for bias correction of SPPs. In which TRMM (The Tropical Rainfall Measuring Mission), CMORPH (CPC Morphing technique), and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) are three SPPs with a spatial resolution of 0.25o exploited for bias correction, and APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) data is used as a benchmark to evaluate the effectiveness of DLM. We selected the Mekong River Basin as a case study area because it is one of the largest watersheds in the world and spans many countries. The adjusted dataset has demonstrated an impressive performance of DLM in bias correction of SPPs in terms of both spatial and temporal evaluation. The findings of this study indicate that DLM can generate reliable estimates for the gridded satellite-based precipitation bias correction.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.959-979
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• 2024

Rice pest identification is essential in modern agriculture for the health of rice crops. As global rice consumption rises, yields and quality must be maintained. Various methodologies were employed to identify pests, encompassing sensor-based technologies, deep learning, and remote sensing models. Visual inspection by professionals and farmers remains essential, but integrating technology such as satellites, IoT-based sensors, and drones enhances efficiency and accuracy. A computer vision system processes images to detect pests automatically. It gives real-time data for proactive and targeted pest management. With this motive in mind, this research provides a novel farmland fertility algorithm with a deep learning-based automated rice pest detection and classification (FFADL-ARPDC) technique. The FFADL-ARPDC approach classifies rice pests from rice plant images. Before processing, FFADL-ARPDC removes noise and enhances contrast using bilateral filtering (BF). Additionally, rice crop images are processed using the NASNetLarge deep learning architecture to extract image features. The FFA is used for hyperparameter tweaking to optimise the model performance of the NASNetLarge, which aids in enhancing classification performance. Using an Elman recurrent neural network (ERNN), the model accurately categorises 14 types of pests. The FFADL-ARPDC approach is thoroughly evaluated using a benchmark dataset available in the public repository. With an accuracy of 97.58, the FFADL-ARPDC model exceeds existing pest detection methods.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.98-105
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• 2013

본 논문에서는 초광대역 벽 투과 레이더를 이용한 벽 내부 진단에 대한 유한차분 시간영역(finite-difference time-domain, FDTD) 시뮬레이션과 데이터 처리 기술에 대한 연구를 소개한다. 본 연구에서는 2차원 FDTD 기법을 이용하여 실제 측정과 유사한 조건으로 시뮬레이션을 수행하기 위해 우선 전파의 감쇄, 투과 특성, 해상도 등을 고려하여 0.3~7 GHz의 초광대역을 갖는 반대 극성 비발디 안테나(anti-podal vivaldi antenna)를 설계/제작하였다. 다음으로 제작된 안테나의 방사 패턴을 측정한 후 이것을 FDTD 시뮬레이션의 소스로 사용하여 콘크리트 벽 경계면과 벽 내부의 금속으로부터 반사된 데이터를 얻었다. 다음으로 이 데이터를 처리하고 레이더 영상을 생성하여 벽 내부를 관찰하였다. FDTD 시뮬레이션에서는 일반적으로 사용되고 있는 등방성 점 소스와 다항식으로 측정된 방사 패턴을 근사화하여 소스로 적용한 2가지 경우에 대해 비교하였으며, 그 결과, 안테나 패턴을 적용했을 경우 등방성 점 소스를 사용한 경우에 비해 최대 약 2.5 dB 높은 신호 대 잡음비를 얻을 수 있었다.