• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.525-534
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• 2016

쌀은 오랜 기간 동안 남한 지역의 주식임과 동시에 농부들의 주 수입원이며, 농업 분야 관련 정책 수립을 위한 수학적인 쌀 생산량 추정 모델의 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 (1) 쌀 생산량 추정을 위한 회선신경망 모델의 구축과, (2) 최고의 성능을 보이는 회선신경망의 파라미터를 결정하는 것과, (3) 인공신경망 모델과의 비교를 통해 회선신경망의 성능을 평가하는 것이다. 각 모델의 입력데이터로는 2000~2013년도의 4~9월까지에 해당하는 기상자료와 MODIS 위성자료를 사용하였으며, 정확도 평가를 위해 교차 검증을 실시하였다. 회선신경망과 인공신경망은 쌀 생산 표본점을 대상으로 각각 36.10kg/10a, 48.61kg/10a와 시군구 지역을 대상으로 각각 31.30kg/10a, 39.31kg/10a의 RMSE를 보였다. 회선신경망 모델은 인공신경망 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 회선신경망 모델의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권6호
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• pp.533-544
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• 2018

강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.681-692
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• 2021

식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.361-370
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• 2020

매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.194-208
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• 2021

임진강 상류 북한지역에 위치한 황강댐은 약 3억 5천만m³ 규모의 저수지를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류 이후 방류량 일부를 도수하여 예성강 유역의 생활, 공업, 농업용수를 공급하고 있는 것으로 알려져 있다. 이와 같은 황강댐의 유역변경식 용수공급으로 인해 임진강 하류로 흘러내려 오는 유량이 감소하여 우리나라의 용수공급, 하천유지유량, 수질 및 생태환경에 부정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 남북접경지역의 특성상 수문자료의 공유가 원활하지 못하고 황강댐의 운영방식을 알 수가 없으므로 하류부 남한측 지역의 피해위험이 상존하고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 원격탐사 영상을 기반으로 보정된 수문모형과 물수지 분석을 통해 장기유출 개념의 월별 도 수량을 산정하였다. 2019년 1월부터 2021년 9월까지의 물수지 분석결과 황강댐의 평균 도수량은 29.2m³/s로서 이는 연간 9.22억 톤에 해당하는 수자원 양이며, 황강댐에 유입되는 연평균 유입량인 20.2억 톤 중 45.6%를 차지한다.

• 우주기술과 응용
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• 제1권1호
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• pp.64-75
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• 2021

달이나 지구의 특정 지역의 지질학적 형성 과정을 이해하는 가장 쉬운 방법은 지층이 쌓이는 순서인 층서를 관측하는 것이다. 층서를 분석하면 과거의 지질학적 사건과 그 시기의 유추가 가능하다. 달의 바다 중 구름의 바다(Mare Nubium)에는 층서를 관측할 수 있는 Rupes Recta라는 기울기 10° - 30°의 단층 지형이 있으며, 이 지역의 여건상 바퀴로 움직이는 로버는 탐사가 불가능하기 때문에 원활한 탐사를 위해 경사로와 험지 이동도 무난히 수행 가능한 4족 보행 로봇을 사용해야만 한다. 4족 보행 로봇으로 단층면을 탐사하려면 층서의 구현정도, 지형의 경사도, 지형의 거친 정도인 석리(texture)와 장애물의 유무를 고려하여 탐사 경로를 설계할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존 화성 탐사선들의 원격 탐사 자료를 활용하여 최적화된 탐사 경로 선정과정을 제시한다. 그리고 4족 보행 로봇을 활용한 단층면 탐사에 필요한 필수탑재체로 층서의 실제 형상을 촬영하고 구별하기 위한 광학카메라, 구성성분을 분석하기 위한 분광기, 지표에 노출되지 않은 시료를 얻기 위한 드릴로 이루어진 구성을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.100-118
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• 2015

본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.247-263
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• 2021

최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-697
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• 2018

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.