• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.159-171
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• 2012

본 연구에서는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS) 내 하천유지관리부분의 활용성 향상 및 하천유지관리업무의 선진화를 위하여 항공레이저측량(LiDAR)과 고해상 영상자료를 기반으로 한 동적으로 변화하는 하상자료 관리 및 하상변동 분석 등의 하천유지관리기술을 개발하였다. LiDAR 및 고해상도 영상 형식으로 제작된 하천의 정밀지형도를 이용하여 동적으로 변화하는 하천의 하상자료 및 제방자료를 정보화하여 RIMGIS DB를 구축하고, RIMGIS와 연계된 하천유지관리체계 구축 및 하상변동 영향을 최소화하는 모니터링 기술을 연구하였다. 또한, 하천 지형정보 및 유지관리정보 등을 가지고 있는 RIMGIS의 기능과 자료구조를 보완하여 하천의 실시간 유지관리가 가능하도록 개선하며, 하상정보와 하천단면정보를 제공하여 하천통수단면 확보 등 구조적 기법을 이용한 하천기능 유지가 가능하도록 RIMGIS 보완 기술을 개발하였다. 이는 기존의 2차원 선(線)기반으로 제공되는 한정된 하천정보 및 정확성이 결여된 자료제공의 문제를 보완하여 지속적인 RIMGIS 기능개선과 유지관리 작업이 가능하도록 지원하고, RIMGIS 내 하천유지관리부분의 활용성을 극대화할 수 있는 기반기술로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.20-38
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• 2014

식물계절은 기후변화와 관련된 생태계의 중요한 지표로서 지속적인 모니터링을 필요로 한다. 본 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectrometer(MODIS) 위성영상을 기반으로 구름이나 기타 영향에 의한 오류를 보정한 식생지수를 통해 국내 산림의 식물계절학적 특성을 분석하였으며, 이에 Harmonic Analysis of NDVI Time-Series(HANTS) 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 위성영상 기반 식생지수의 노이즈를 효과적으로 감소시킬 수 있었으며, 고도에 의한 식물계절 변화 및 경향을 파악할 수 있었다. 식물계절시기는 고도에 따른 변화경향이 뚜렷하게 나타났으며, 침엽수의 경우 생육개시일과 생육종료일, 생육기간은 각각 +0.71일/100m, -1.33일/100m, -2.04일/100m, 활엽수의 경우 +1.50일/100m, -1.54/100m, -3.04/100m, 혼효림의 경우 +1.39일/100m, -2.04일/100m, -3.43일/100m로 분석되었다. 고도에 따른 식물계절시기의 변화는 기온과 관련된 것으로 판단되며, 활엽수림이 침엽수림보다 변화에 대한 민감도가 더 높은 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.431-444
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• 2014

위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.233-238
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• 2005

각종 응용분야에서 3차원 도시 건물 모형에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 대한 연구가 진행되고 있다. 3차원 도시 건물 모형을 생성하는 데는 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료가 많이 이용되며, 대부분 건물의 고도 추출 및 건물 복원에 관한 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료를 이용하여 3차원 도시 모형을 생성할 경우, 영상자료로부터 건물 객체를 자동으로 검출하는 것은 쉽지가 않으므로 자동 3차원 도시 모형 생성에는 많은 어려움이 있다. 최근에는 단일 자료만을 이용하지 않고 상호 융합을 하거나 혹은 관련 자료원과 통합하여 보다 효과적이고 정확한 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공사진과 수치지형도를 통합 활용할 경우, 수치지형도에서 건물의 수평 위치를 추출하고 이 정보를 이용하여 항공사진에서 개략적인 건물 위치를 확인함으로써 효과적인 3차원 건물 모형 생성이 가능하다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(l/5,000)을 이용하여 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구를 수행하였다. 관심점 추출 기법과 영상정합 과정에서 탐색 범위를 제한하기 위한 수단인 수직선 궤적 이론을 이용함과 동시에 기존의 템플릿 기법과 달리 건물의 형태에 따른 가변 템플릿 정합 기법을 개발하였다. 정확도 검증을 위하여 연구 성과 수치도화시스템을 이용하여 생성한 3차원 도시 모형을 비교분석하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.365-373
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• 2012

본 연구는 원주시를 대상으로 중해상도 위성영상을 이용하여 산림전용지의 추출 및 정확도 분석을 목적으로 수행하였다. 2000년부터 2008년까지 산림에서 비산림으로 전용된 면적은 467 ha로 연평균 약 52 ha가 전용되었으며, 전용형태는 주거지로의 전용이 약 72% 차지하였으며, 전체발생면적의 약 97%가 2 ha 미만이였다. 또한, 산림전용지는 도로로부터 500 m이내와 산림 비산림 경계로부터 100 m이내 지역에서 약 79%가 발생하였다. 한편, 행정정보상의 산림전용지(GIS전용지)와 위성영상에 의하여 구축된 지수별(NDVI,NBR,NDWI) 산림전용지(RS전용지)와 비교한 결과, 추출정확도는 $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 평균$({\mu})$-표준편차$({\sigma}){\times}1.5$ 구간에서 일치율 35.47%, K-지수 0.20로 가장 안정적인 정확도를 나타냈다. 정확도 오차의 원인으로는 산림전용지의 토지이용변화와 토지피복변화의 불일치로서, 행정정보상의 산림전용지의 실제 토지피복변화율은 약 32%에 지나지 않았다. 또한, RS전용지에 의하여 산림경영활동지역의 약 7.52%가 산림전용지로 오류 추출되었다. 토지이용 및 토지피복상 변화된 산림전용지(GIS전용지2)를 대상으로 지수별 RS전용지와 정확도를 비교한 결과, $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 ${\mu}-{\sigma}{\times}2$ 구간에서 일치율 61.23%, K-지수 0.23으로 향상되었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.1-8
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• 2020

본 연구에서는 토석류 매커니즘 분석을 위해 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기법을 사용하여 토석류 수치해석을 수행하고 선행연구와 비교하여 토질정수의 적용성을 검증하였다. 또한, 자굴산 유역 계곡부를 대상으로 드론을 이용하여 항공사진측량을 수행한 후 이를 기반으로 지형모델을 생성하고 NFLOW를 활용하여 토석류 수치해석을 수행한 후 결과값을 위성영상 기반의 기존의 방법과 비교·분석하였다. 본 연구 결과, 드론 영상 및 NFLOW를 활용한 수치해석 기법은 위성 영상기반의 기존 방법보다 실제 지형을 잘 반영할 수 있어 토석류 영향 예측에 적용성이 높은 것으로 나타났다. 따라서 드론영상 및 NFLOW를 활용한 토석류 분석 기법은 사방댐 위치선정 등 토석류 예방 대책 수립 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2007

지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1519-1529
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• 2018

대규모의 화산이 분출하면 화산재는 수 킬로미터 이상 퍼져 나갈 수 있고 도시 지역과 교통수단에 피해를 줄 수 있다. 이러한 화산 재해에 대응하기 위해서는 화산재의 확산 면적을 효율적으로 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2016년 10월 7일 16시 40분(UTC) 일본의 아소산 분화의 관측 자료와 위성 영상의 분석 결과를 비교하였다. 정지궤도 천리안 위성 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서의 근적외선(Near-Infrared) 채널로 주성분 분석과 임계값 설정 방법 및 일련의 형태학적 필터링(Eroded, Opening, Dilation, Closing)을 각각 적용하였다. 또한, 2016년 아소산 분화에 관한 일본 기상청(JMA)의 보고서에 명시된 현장 관측 자료를 비교하였다. 그 결과, 약 $380km^2$의 화산재 퇴적 지역을 위성영상으로 탐지하였다. 전통적인 방법에서의 화산재 퇴적 지역 탐지는 직접 측정 및 소문 증거와 같은 인간 활동에 의해 추정되었지만 이는 비효율적이며 시간소모적이다. 하지만 이 연구를 통해 분연주 높이가 높거나 분화지수가 큰 화산 분화의 피해 지역을 신속하게 추출할 수 있으며 지표 변화 분포도를 작성하여 화산 활동으로 인한 피해 정책 수립 등 다양한 방면으로 활용 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.627-636
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• 2021

SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.