• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제35권1호
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• pp.203-319
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• 2020

본 논문에서는 위성원격탐사의 제도적 정비와 향후 입법 과정에서의 사전 참고로서 이와 관련한 법적 문제들을 검토해 보았다. 위성원격탐사와 관련해서는 광범위한 법적 논점들이 제기될 수 있으나, 본 논문에서는 위성원격탐사에 관한 운용규제와 위성데이터의 거래규제 문제들에 논의의 중심을 두고, 우리법상의 본격적인 입법론적 방안을 위한 선행 연구로서, 비교법적 검토를 시도하였다. 먼저 위성원격탐사와 관련한 국제우주법 체제를 우주조약 체제와 UN원격탐사원칙으로 구분하여 개관하였고, 위성원격탐사에 관한 주요국의 입법례를 살펴보았다. 입법 연혁에 따라 미국, 캐나다, 독일, 프랑스, 일본의 순서로 각 법규들의 성립 배경과 구체적인 입법적 구조 및 주요 내용 등을 구체적으로 분석해 보았다. 이후, 비교법적 검토를 토대로, 위성원격탐사 법제 정비와 관련한 몇 가지 논점들을 상정하여, 시사점 내지 개별적인 의견 등을 제시하였다. 2020년 현재까지 '국내 입법'으로 위성원격탐사에 관한 법제 정비를 시도한 국가들로는 미국, 캐나다, 독일, 프랑스, 일본이 유일하다. 이들 국가들은 자체적인 위성 운용시스템과 위성데이터보호에 관한 입법적 체계를 마련하여, 위성원격탐사에 관한 법률적 규율을 실시하고 있다. 우리나라도 2010년부터 '천리안 위성'을 운용하며 해양·기상 관측을 행하고 있는 위성원격탐사 수행국이라 할 수 있는데, 아직 그와 관련한 법제는 몇 가지의 정부 훈령을 제외하고는 마련되지 않은 상황이다. 그러나 위성데이터의 활용 플랫폼이 큰 폭으로 변화하고 있고, 소형 관측위성의 개발도 고려할 수 있는 지금, 데이터에 대한 접근성과 활용도는 향후 큰 폭으로 상승할 것이다. 이러한 점들을 고려할 때, 우리나라에서도 관측위성시스템과 위성데이터를 종합적으로 관리할 수 있는 입법 추진이 필요할 것으로 보인다. 특히 국가안보와 정보보안의 측면에서도 위성데이터에 대한 일정한 보급규제가 제도적으로 필요할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2037-2051
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• 2012

Cognitive radio (CR) is envisioned as a promising paradigm of exploiting intelligence for enhancing efficiency of underutilized spectrum bands. In CR, the main concern is to reliably sense the presence of primary users (PUs) to attain protection against harmful interference caused by potential spectrum access of secondary users (SUs). In this paper, evolutionary algorithms, namely, particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are proposed to minimize the total sensing decision error at the common soft data fusion (SDF) centre of a structurally-centralized cognitive radio network (CRN). Using these techniques, evolutionary operations are invoked to optimize the weighting coefficients applied on the sensing measurement components received from multiple cooperative SUs. The proposed methods are compared with each other as well as with other conventional deterministic algorithms such as maximal ratio combining (MRC) and equal gain combining (EGC). Computer simulations confirm the superiority of the PSO-based scheme over the GA-based and other conventional MRC and EGC schemes in terms of detection performance. In addition, the PSO-based scheme also shows promising convergence performance as compared to the GA-based scheme. This makes PSO an adequate solution to meet real-time requirements.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.287-293
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• 2013

인지무선통신(Cognitive radio, CR)은 사용하지 않는 대역을 동적으로 활용할 수 있는 통신 방식이다. 여기서 CR 사용자는 주사용자와 동일한 스펙트럼을 공유하면서 주사용자에 대한 간섭을 최대한 배제해야한다. 일반적으로 각 CR 사용자는 자신이 속한 지역을 센싱하는 것으로 스펙트럼 사용 가능 여부를 판단한다. 하지만 CR 사용자가 다중 경로 페이딩이나 섀도잉와 같은 불확실한 무선 환경에 있을 경우 신호를 정확하게 감지하지 못할 확률이 높아진다. 이때 협력 센싱 기법을 활용할 경우 이러한 무선환경을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 협력 센싱 판정을 위해 연판정 기법을 활용할 때 주어진 시스템 요구치를 만족하면서 detection 확률을 향상시킬 수 있는 협력 노드 선택 알고리즘을 제안하였다. 여기서 SNR이 상대적으로 높은 협력 노드에 가중치를 주는 maximum ratio combining(MRC) 방식으로 최적의 협력 노드를 찾았다. 실험 결과, 제안한 알고리즘으로 시스템 요구치에 부합하는 최적의 센싱 노드를 선택할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Carbon letters
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• 제14권4호
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• pp.206-209
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• 2013

Nanocomposites comprised of graphene oxide (GO) nanosheets and magnesium oxide (MgO) nanoparticles were synthesized by a sol-gel process. The synthesized samples were studied by X-ray powder diffraction, atomic force microscopy, transmission electron microscopy, and energy-dispersive X-ray analysis. The results show that the MgO nanoparticles, with an average diameter of 70 nm, are decorated uniformly on the surface of the GOs. By controlling the concentration of the MgO precursors and reaction cycles, it was possible to control the loading density and the size of the resulting MgO particles. Because the MgO particles are robustly anchored on the GO structure, the MgO/GOs nanocomposites will have future applications in the fields of adsorption and chemical sensing.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권8호
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• pp.98-103
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• 2012

최근 잦은 교통사고로 인하여 발생하는 사상자의 수를 줄이고 운전자의 편의를 제공하는 지능형 교통 시스템(intelligent transportation system, ITS)이 주목받고 있다. ITS는 긴급 상황에 신속하게 대처할 수 있어야 하며, 운전자가 필요로 하는 정보를 즉시 제공하여야 한다. 효과적인 서비스를 위하여 ITS에서는 각 서비스별로 다른 채널을 할당한다. 그러나 긴급 상황에서 채널을 사용하려 할 때 채널이 사용 중이라면 서비스가 불가능한 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 지능형 교통 시스템에 인지 무선(cognitive radio, CR)개념을 도입하고 새로운 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-32
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• 2017

Previous shape sensors including bend sensors and optic fiber based sensors are widely used in various applications including goniometer and surgical robots. But theses sensors have large nonlinearity, limited in the range of sensing curvature, and sometimes are expensive. This study suggests a new concept of bend sensor using cable-conduit which consists of the outer sheath and the inner wire. The outer sheath is made of helical coil whose length of the central line changes as the sheath bends. This length change of the central line can be measured with the length change of the inner cable. The modeling and the experimental results show that the output signal of the proposed sensor is linearly related with the bend angle of the sheath with root mean square error of 5.3% of $450^{\circ}$ sensing range. Also the polynomial calibration of the sensor can decrease the root mean square error to 2.1% of the full sensing range.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_2호
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• pp.559-565
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• 2013

Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권6호
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• pp.39-52
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• 2012

연약지반 계측에 있어, 원거리 측량에 의한 지표침하 측정 및 수동 방식의 층별침하 측정 방식을 탈피하고 기존 자동 침하 계측기술의 한계를 극복하고자, 디지털 홀센서를 이용한 자력감지 시스템 및 원위치 지반침하 자동 계측시스템을 개발하였다. 본 연구를 통한 개발 시스템은 지표침하와 다수 층별침하를 NX 규격의 단일 시추공내에서 동시에 측정할 수 있다. 개발 시스템의 실제 연약지반 개량현장 적용 및 기존 수동계측 결과와의 비교, 분석을 통해 그 기술검증 및 안정성을 확인할 수 있었다.