• 자원환경지질
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• 제37권5호
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• pp.509-519
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• 2004

JERS-1 L밴드 SAR 위성에서 얻어진 25개의 레이더간섭도를 이용하여 1992년 11월 5일부터 1998년 10월 1일 사이 경상북도 문경시 가은읍 폐탄광 일대의 지반 침하량을 측정하였다. SAR 영상에서 긴밀도가 높은 고정 산란체(PS: permanent scatterer)를 이용한 시계열 분석을 통해서 지반침하를 계산하였고, 현장조사된 균열등급 분포도와 비교하였다. 고정된 산란체는 1차적으로 진폭값과 간섭쌍의 긴밀도 영상을 이용하여 계산하였는데, 산악지역에 비해 도심지역에서 우세하게 선정되었다. 계산된 변위량은 붕락과 같은 급격한 비선형의 변위는 제외되고, 영상 획득 기간 내의 평균 변위량이다. 연구지역 내 계산된 주시방향으로의 평균 지표면 변위속도는 0.19cm/yr이고, 추정오차는 0.18cm/yr이다. 그리고 옛 가은 본갱의 중심부와 가은역 맞은편 일대에서 관측된 침하량은 0.49cm/yr, 1.66cm/yr로 연구지역에서 가장 뚜렷한 침하 양상을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권5호
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• pp.455-464
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• 2009

Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.6-12
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• 2017

최근 고해상도 SAR 위성 영상의 확보가 용이해짐에 따라 활용 시장이 확대되고 있다. 광학 영상과 달리 위성 SAR 영상은 전천후환경에서 영상 획득이 가능하다. 특히 광학 영상으로 활용하기 힘든 화산 및 지진과 같은 재난 감시 수요가 증가 하였고, 또한 군사지역 및 인공지물의 모니터링에 대한 수요가 높아지고 있다. 고해상도 SAR 영상은 이러한 수요에 따라 활용할 수 있다. 본 논문에서는 X-band에서 운용되고 있는 KOMPSAT-5의 고해상도 위성 영상을 기반으로 변화탐지와 분류 활용 방안을 연구하였다. 변화탐지 방법으로는 ACD(Amplitude Change Detection), CCD(Coherence Change Detection)을 적용하였다. 각 기법에 대한 결과 영상을 각각 비교하여 융합할 경우 미세 변화탐지 분야 활용가능성을 확인하였다. 또한, 분류 방법으로는 k-means와 SVM기법을 적용하였다. 그 결과 SVM기법을 사용한 분류 결과가 향상됨을 확인하였다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제6권1호
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• pp.47-52
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• 2006

The objective of this study is to evaluate the effects of size and permittivity on the specific absorption rate(SAR) values of rat brains during microwave exposure at mobile phone frequency bands. A finite difference time domain (FDTD) technique with perfect matching layer(PML) absorbing boundaries is used for this evaluation process. A color coded digital image of the Sprague Dawley(SD) rat based on magnetic resonance imaging(MRI) is used in FDTD calculation with appropriate permittivity values corresponding to different tissues for 3, 4, 7, and 10 week old rats. This study is comprised of three major parts. First, the rat model structure is scaled uniformly, i.e., the rat size is increased without change in permittivity. The simulated SAR values are compared with other experimental and numerical results. Second, the effect of permittivity on SAR values is examined by simulating the microwave exposure on rat brains with various permittivity values for a fixed rat size. Finally, the SAR distributions in depth, and the brain-averaged SAR and brain 1 voxel peak SAR values are computed during the microwave exposure on a rat model structure when both size and permittivity have varied corresponding to different ages ranging from 3 to 10 weeks. At 900 MHz, the simulation results show that the brain-averaged SAR values decreased by about 54 % for size variation from the 3 week to the 10 week-old rat model, while the SAR values decreased only by about 16 % for permittivity variation. It is found that the brain averaged SAR values decreased by about 63 % when the variations in size and permittivity are taken together. At 1,800 MHz, the brain-averaged SAR value is decreased by 200 % for size variation, 9.7 % for permittivity variation, and 207 % for both size and permittivity variations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.299-307
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• 2008

지도가 없는 지역에서는 SAR 자료로부터 신뢰도 높은 지상기준점(GCP)을 추출하는 방법이 적용될 수 있다. 최근 민간용 SAR 중 가장 해상도가 높은 TerraSAR-X자료가 제공되기 시작하였다. 이 연구에서는 신뢰도 높은 지상기준점을 추출하는 방법을 TerraSAR-X 자료에 적용하였으며 또한 추출된 지상기준점의 정밀도를 분석하였다. 추출된 지상기준점의 평균오차는 동서방향과 남북방향으로 각각 0.11m, -3.96m였으며 표준편차는 각 방향으로 6.52 m 및 5.11m 였다. 이는 현재 민간용 위성 원격탐사 모든 시스템에서 추출될 수 있는 어떤 경우보다 정밀한 결과이다 추출된 지상기준점을 이용하여 IKONOS 영상의 기하보정을 수행하였다. 이 방법은 향후 아리랑-5호 (KOMPSAT-5) 자료에 적용하여 지상기준점 추출로 아리랑-2호 (KOMPSAT-2) 및 후속 위성시스템에 의해 얻어지는 고해상도 광학영상의 기하보정에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1030-1032
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• 2003

This study a imed to analyze the effect of combined optical and radar image for the land cover classification in coastal region. The study area, Gyeonggi Bay area has one of the largest tidal ranges and has frequent land cover changes due to the several reclamations and rather intensive land uses. Ten land cover types were classified using several datasets of combining Landsat ETM+ and RADARSAT imagery. The synergic effects of the merged datasets were analyzed by both visual interpretation and an ordinary supervised classification. The merged optical and SAR datasets provided better discrimination among the land cover classes in the coastal area. The overall classification accuracy of merged datasets was improved to 86.5% as compared to 78% accuracy of using ETM+ only.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.847-860
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• 2020

2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1246-1248
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• 2003

Internal wave with a soliton-like, large amplitudes within several kilometers, is frequently observed in the sea surface caused by tidal rectification due to sill or rough topographic changes. Internal waves can perturb current and density field, initiate bottom sediment re -suspension and mix nutrients to photic zone. Previous studies indicate that the appearance of internal wave in the Lombok Strait have been detected in SAR image data. This paper studies effect of internal wave in the Lombok Strait to chlorophyll distribution in the surrounded areas using SeaWiFS and ERS SAR images data during 1996-2001 periods. The preliminary result concludes that the internal waves presumably affect phytoplankton distribution spreading southeastward in the coast off Bali Island. The distribution of phytoplankton at southern coastline off Bali Island when internal wave occurred is elongated and distributed further to westward (from 8.8$^{\circ}$ to 10.7$^{\circ}$LS) than the area when internal wave did not occur on August 2000 (from 9.25$^{\circ}$ to 10.25$^{\circ}$LS) as shown in figure 3. It shown that the surface phytoplankton concentration near coastal area, i.e. from 8.8$^{\circ}$ to 9.25$^{\circ}$ LS, increased when internal wave is occurred.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.148-153
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• 1999

Baikdu-san was a very active volcano during the Cenozoic era and is believed to be formed in late Cenozoic era. Recently it was also reported that there was a major eruption in or around 1002 A.D. and there are evidences which indicate that it is still an active volcano and a potential volcanic hazard. Remote sensing techniques have been widely used to monitor various natural hazards, including volcanic hazards. However, during an active volcanic eruption, volcanic ash can basically cover the sky and often blocks the solar radiation preventing any use of optical sensors. Synthetic aperture radar(SAR) is an ideal tool to monitor the volcanic activities and lava flows, because the wavelength of the microwave signal is considerably longer that the average volcanic ash particle size. In this study we have utilized several sets of SAR data to evaluate the utility of the space-borne SAR system. The data sets include JERS-1(L-band) SAR, and RADARSAT(C-band) data which included both standard mode and the ScanSAR mode data sets. We also utilized several sets of auxiliary data such as local geological maps and JERS-1 OPS data. The routine preprocessing and image processing steps were applied to these data sets before any attempts of classifying and mapping surface geological features. Although we computed sigma nought ($\sigma$$^{0}$) values far the standard mode RADARSAT data, the utility of sigma nought image was minimal in this study. Application of various types of classification algorithms to identify and map several stages of volcanic flows was not very successful. Although this research is still in progress, the following preliminary conclusions could be made: (1) sigma nought (RADARSAT standard mode data) and DN (JERS-1 SAR and RADARSAT ScanSAR data) have limited usefulness for distinguishing early basalt lava flows from late trachyte flows or later trachyte flows from the old basement granitic rocks around Baikdu-san volcano, (2) surface geological structure features such as several faults and volcanic lava flow channels can easily be identified and mapped, and (3) routine application of unsupervised classification methods cannot be used for mapping any types of surface lava flow patterns.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-9
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• 2013

그린란드 북쪽 정착빙 부근 해빙을 분류하기 위하여 현장 자료, 다중 주파수 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상, 텍스쳐 영상을 사용하였다. 해빙의 유형은 first year ice, highly deformed ice, ridge, moderately deformed ice 총 4개로 분류하였다. K-means 알고리즘을 사용하여 텍스쳐 영상으로 분류한 경우 SAR 영상을 사용했을 때 보다 전체 정확도가 높게 나타났으나, 최대 우도법(maximum likelihood) 알고리즘을 사용하였을 때 텍스쳐 영상의 전체 정확도는 때에 따라서 높게 나타났다. 단일 영상 및 다중 영상을 사용했을 때 결과를 비교하면, K-means 알고리즘을 사용했을 때는 다중 영상을 이용하는 것이 전체 정확도가 높게 나타났다. 최대 우도법 알고리즘을 사용했을 경우, 단일 영상을 사용했을 때와 다중 영상을 사용했을 때 클래스별 분류 정확도가 차이가 있어 단일 영상과 다중 영상을 적절하게 사용해야 한다고 판단된다.