• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1847-1859
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• 2022

북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1371-1388
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• 2023

지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.13-18
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• 2024

웨어러블 디바이스용 유연 전극 소재 개발을 위해 탄소섬유 토우(carbon fibers tow)의 전처리에 따른 전기화학적 특성을 조사하고, 이를 활용하여 포도당을 타겟으로 전기화학적 비효소 센서를 제작하였다. 탄소섬유 토우는 탈사이징(desizing)과 활성화(activation) 공정을 통해 전처리 되었으며, 활성화는 화학적 산화와 전기화학적 산화의 두 가지 방법으로 이루어졌다. 전처리된 샘플은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 표면 분석되었으며, 전기화학적 특성 및 센싱성능 분석은 시간대전류법와 순환전압 전류법, 전기화학 임피던스 분석법을 이용하여 수행되었다. 탄소섬유 토우는 전처리를 통해 감소된 R_et와 ΔE_p, 증가된 I_p 등 향상된 전기화학적 특성을 보였으며, 두 활성화 방법에서는 유사한 전기화학적 특성이 얻어졌다. 본 연구에서는 전기화학센서 적용을 위해 전기화학적으로 활성화된 탄소섬유 토우를 최종 전극 물질로 선정하였다. 이 전극을 기반으로 제작된 비효소적 포도당 검출 센서는 0.09899~3.754 mM과 3.754~50 mM의 선형 구간에서 각각 0.744 mA/mM과 0.330 mA/mM 정도의 향상된 감도를 보였다. 본 연구를 통해 탄소섬유 토우의 전극 소재로서 사용 가능성을 확인했으며, 고성능 유연 전극 소재 개발에 기초 연구로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.203-211
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• 2011

최근 스마트폰과 같은 모바일 단말기나 모바일 앱과 같은 정보통신 기술의 발전이 공간정보를 포함하는 다양한 응용 분야에 많은 영향을 주고 있다. 또한 모바일 앱과 모바일 웹의 장점을 결합한 모바일 웹앱 또는 하이브리드 앱이라는 개발 방식이 부각되고 있다. 그러나 이러한 모바일 환경의 발전에도 불구하고 위성영상 정보는 다른 콘텐츠 서비스를 위한 배경 영상으로 사용하는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 이에 착안하여 위성영상정보 유통과 서비스의 기초가 되는 메타데이터 서비스를 위한 하이브리드 앱의 기본 모델을 설계하고 시험 구현하고자 한다. 설계 과정에서는 하이브리드 앱 구현의 주요 기술로 국제 표준화가 진행중인 HTML5를 적용하고자 하였다. 구현 과정에서는 최근 개발된 모바일 개발 환경중에서 오픈 소스 기반으로 플랫폼 호환성을 유지하면서 HTML5를 지원하는 PhoneGap과 Sencha Touch를 적용하였다. 한편 시험 구현에 사용된 위성영상정보는 소규모 지역을 대상으로 하는 일부의 KOMPSAT-2 영상을 사용하였으며, 공간메타데이터는 국내 단체 표준을 준용한 필수 항목만을 대상으로 하였다. 향후 다양한 가능을 제공하는 HTML5의 비즈니스 모델 개발과 산업적 활용도가 증가하고 모바일 플랫폼상에서 위성영상정보의 수요가 확대되면 본 연구의 접근 방법과 처리 가능의 구현 결과는 중요한 예시 자료가 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.263-274
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• 2013

본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권6호
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• pp.561-570
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• 2015

현재 위성정보 활용은 데이터 중심의 과학적 연구를 위주로 하고 있어 위성정보 처리나 응용 시스템에 대한 연구나 기술 개발은 미흡한 실정이다. 특히 위성영상정보는 다른 분야에 비하여 대용량의 정보 처리와 전문 분석 기능을 요구하기 때문에 응용 시스템 개발을 위한 연구의 필요성이 점점 부각되고 있다. 한편 정보시스템 분야에서는 웹 기반 표준과 클라우드 컴퓨팅 환경 뿐만 아니라 프레임워크 등과 같은 내용들이 적용상의 장점과 실질적인 수요에 근거하여 부각되고 있다. 이 연구에서는 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 환경인 오픈스택(OpenStack)과 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 하여 위성정보 처리기능을 제공하는 웹서비스 시스템을 시험 구현하였다. 처리 기능은 서로 다른 웹 서비스 시스템 간에 상호 운영이 가능하도록 GeoServer에서 지원하는 WPS를 적용하였다. 이러한 클라우드 기반 웹 서버 구축에 따라 운영되는 클라이언트 측도 HTML 5와 JQuery, OpenLayers와 같은 오픈소스를 적용하여 구현하였다. 이 연구의 결과는 추가적인 현장 적용 실험과 수요자 요구 기능 추가 실험 등을 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경과 전자정부 표준프레임워크, 공간정보 처리 표준 사양들이 복합적으로 요구되는 위성정보 분석 처리 시스템 구현을 위한 참고 모델로 이용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.571-586
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• 2014

Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)로부터 산출된 기온과 이슬점 온도프로파일 자료는 5 km의 공간해상도로 연속적으로 지상을 감시하고 있으며, 2012년부터 기존의 산출 알고리즘(Collection 5, C005)을 개선한 Collection 6(C006) MODIS07_L2 대기프로파일 자료를 생산하고 있다. 이 연구에서는 두 가지 버전의 알고리즘으로 산출된 Aqua MODIS07_L2(MYD07_L2) 대기 프로파일 자료로부터 획득한 기온과 이슬점 온도에 대한 신뢰도를 평가하는 것으로, 전국 77 개소 정규기상관측지점을 대상으로 하였다. 또한 기온과 이슬점 온도를 이용하여 대기수증기압을 추정하여 미기상인자 산출에 대한 MYD07_L2의 적용 가능성을 살펴보았다. C006 기온은 지상 관측 자료와 비교에서 C005 기온의 오차(ME = -1.89 K, RMSE = 4.06 K)보다 개선된 결과를 보였다(ME = -0.76 K, RMSE = 3.34 K). 한편, 이슬점 온도의 경우에는 C006이 C005의 오차(ME = -0.39 K, RMSE = 5.65 K)보다 크게 나타났다. MYD07_L2 산출 고도와 지상 관측지점 간에 발생할 수 있는 고도 차이를 보정하기 위해 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기온의 경우 C005와 C006에서 모두 개선 효과를 확인할 수 있었지만, 이슬점 온도의 경우에는 C006에서 오차가 소폭 증가하였다(1.4%). 두 가지 버전의 MYD07_L2 자료를 이용하여 대기수증기압을 추정한 결과, C006 자료를 이용하였을 때 다소 개선된 결과를 보였다. 이 연구를 통해 한국에 대한 C006 MYD07_L2 산출물 중 기온의 신뢰도가 전반적으로 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.277-284
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• 1998

해색관측센서 (OSMI)의 월별 자료수집계획을 수립하기 위해 색소농도, 운량 및 태양반사의 세가지 영향요소에 대한 전구분포가 검토되었다. 위성의 임무 제한조건 (예, 임무주기)을 제외한 이들 세 요소들은 OSMI 자료수집에 매우 중요한 것으로 간주된다. Nimbus-7 CZCS 월평균 자료 및 ISCCP 월평균 자료가 색소농도 및 운량 분포 분석에 각각 사용되었다. 그리고 태양반사의 월별 모사분포는 OSMI 궤도예측 및 대기 상층부 태양반사 레이디언스 계산을 수행함으로 얻어졌다. 주어진 경위도 $10^{\circ}$격자에 대한 상기 각 요소의 월별 통계자료 (월평균 혹은 표준편차)를 이용해 월별 우선순위 도를 생성시켰다. 이어서 세 요소의 중복효과를 보기위해 각 달의 세 요소에 대한 우선순위 도를 중첩 시켰다. 초기결과는 하반구의 대부분이 구름과 태양반사의 계절변화로 인해 우선순위가 낮은 지역으로 분류됨을 보였다. 서로 다른 분류세트에 대한 민감도 시험을 하여 구름과 태양반사의 계절변화가 강건함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1451-1466
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• 2023

해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.321-332
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• 2024

하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.