• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.235-243
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• 2023

하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1255-1272
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• 2023

위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1283-1297
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• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-305
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• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.1-15
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• 2002

대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제33권3호통권91호
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• pp.187-196
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• 2000

호수 내 seston조성 및 식물플랑크톤 성장을 제한하는 요인들을 평가하기 위해서는 일반적으로 시료가 담긴 용기 내에 영양물질을 투입하는 생물검정 (bioassay) 방법이나, 섭식 (grazing) 실험, seston의 size분석 등과 같은 직접적이고 시간적 노력이 필요한 방법을 이용한다. 그러나 이 논문에서는 동일한 목적을 위하여, 총인 (TP), 엽록소 (CHL), 투명도 (Secchi depth, SD) 자료에 의해 계산한 Carlson의 영양상태지수 (TSI)들의 상호편차(deviation)를 이용하는 보다 간편한 방법을 소개하였다. 본 연구에서 TSI 편차분석을 위하여 아열대지역의 대형호수 (Lake Okeechobee, 미국 플로리다)의 수질자료와 다른 많은 호수들로부터 수집된 자료를 이용하였다. 일단 연구자가 일상적인 수질자료를 수집하여 총인, Chl-a, 투명도 값을 기초로 TSI값을 얻었다면, 이로부터 여러 가지 해석이 도출될 수 있다 한편, 총질소의 자료도 총인과 마찬가지로 영양물질에 대한 자료로 중요하게 이용될 수 있다. TSI (CHL)값이 TSI (TP)값보다 훨씬 작다면, 인 (P)이 아닌 다른 요인이 조류의 성장을 제한한다고 유추할 수 있다. 만약 TSI (CHL)값이 TSI (SD) 값보다 훨씬 작다면 호수 내 seston중 아주 작은 무생물적 입자들의 구성비가 높다고 추정할 수 있으며,이 경우 빛이 제한 요소가 될 것이다. 반대로, TSI (CHL) 값이 TSI (TP) 값보다는 작지만 TSI (SD) 값보다 크다면, 수중의 빛을 산란시키는 입자들이 크기가 크다고 (예를 들면, 큰 사상성 또는 군체성 조류) 추정할 수 있고, 이 경우 조류의 성장은 동물플랑크톤의 섭식에 의해 제한을 받을 가능성이 크다. 이러한 분석의 결과는 신뢰성과 일관성이 매우 높으며, 일반적으로 상기한 다른 직접적인 방법들에 의해 얻어진 결과들과도 잘 일치한다. TSI의 편차를 이용한 방법으로부터 도출된 결과를 위의 직접적인 방법을 통해 주기적으로 검증할 필요는 있지만, 호수관리를 위해 수질과 생태학적 반응 요인들을 모니터링하고, 나아가 장기적으로 호수의 변화를 이해하는데 보다 효율적이고 경제적인 방법을 제공할 수 있어 이용가치가 매우 높다고 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제26권6호
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• pp.418-430
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• 2017

지표수의 수질은 음용수, 공업용수, 농업용수 등과 같이 다양한 용도로 이용하기 위해서 아주 중요하다. 다양한 수질변수들에 대한 정기적인 수질조사가 실시되고 있으며 정확하고 효과적인 분석 및 해석이 수반되어야 한다. 본 연구의 목적은 다변량 분석방법을 이용하여 지역적 및 계절적 수질변화를 평가하는데 있다. 2012년부터 2016까지 5년간 12개 조사지점에 대하여 유량(flow)과 수질항목(water temperature, pH, EC, DO, BOD, COD, SS, TN, TP 및 TOC)을 조사 분석하였다. 계절적 수질변화에서는 봄과 겨울의 BOD, TN, TP 및 TOC 평균농도가 여름 및 가을에 비하여 높게 조사되었다. 유량 및 SS의 평균농도가 다른 계절에 비하여 여름이 높았다. 상관분석에서 EC는 BOD(r=0.857), COD(r=0.854), TN(r=0.899) 및 TOC(r=0.910) 와 높은 상관성을 나타냈다. 주성분분석에서 요인 1은 TP, DO 및 pH을 포함하며 32.0%, 요인 2는 EC 및 TN을 포함하며 26.0%, 요인 3은 SS을 포함하며 18.0%의 기여율을 보였고, 요인 4는 유량을 포함하며 12.0%, 요인 5는 수온을 포함하며 10.0%를 보였다. 5개의 요인은 전체 수질변동 특성의 98.0%를 설명할 수 있었다. 안양천, 왕숙천, 중량천 및 탄천은 유기오염물질의 영향을 받는 것으로 조사되었다. 군집분석에서 조사지점에 대한 계절적 차이를 도출하였으며, 또한 군집분석 결과는 주성분분석 결과 해석을 더 잘 설명하게 되었다.

• 환경영향평가
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• 제29권1호
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• pp.26-36
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• 2020

본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 생태계 적응 연구 및 지식현황을 진단하고, 국가의 기초생태정보가 생태부문의 기후변화 적응 지식 및 근거기반으로 기능하는 현황을 파악함으로써 향후 생태계 분야 기후변화 지식과 생태정보 발전방향에 대해 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이러한 측면에서 우리나라 생태계 관련 국가기관 및 17개 광역지자체 출연연구원에서 생태계 분야 적응연구를 수행하는 연구자를 대상으로, "생태계 분야 기후적응 지식기반 진단 및 정보수요" 조사를 실시하였다. 그 결과 우리나라 기후변화 적응정책 수립 연구 수행을 위한 생태정보 활용현황, 생태계 분야 적응지식 향상을 위한 정보 수요, 생태정보 활용도 증진방안을 도출하였다. 설문응답자의 대다수(90.7%)는 생태정보가 적응 연구수행과 연관성이 크다고 응답하였지만, 현행 생태정보가 적응 연구 수행에 도움이 된다고 응답한 것은 과반(53.2%)에 불과하며, 생태정보 전반의 내용 및 품질향상과 함께 '기후변화로 인한 생태계 변화(생산성, 군집구조, 먹이사슬, 생물계절, 분포범위, 개체수 등)'에 대한 지식기반 강화 및 정보 구축이 시급한 것으로 나타났다. 우리나라 연구자들은 생태분야 적응 연구 및 정보생산 고도화를 위해, 지역 생태계 조사 및 인벤토리 구축, 기후변화 모니터링 설계 고도화, 지역 사례연구 필요성을 지적한 가운데, 정보생산을 뒷받침 할 수 있는 생태계 변화모니터링 지침/가이드라인의 필요성을 강조하였다. 생태정보의 이용 활성화를 위해서는 국가차원의 생태정보 플랫폼 구축을 통해 국가 및 지역의 적응 네트워크를 운영함으로써 지식과 정보를 교류하는 동시에 생태계 유형 및 시공간 정보/지식의 확장이 가장 필요한 것으로 나타났다.