• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.861-866
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• 2015

본 논문은 원격탐사 기법을 활용하여 제주도 주변 해역에서 발생하는 해저 용천수 분포 지역을 탐지하는 것이다. 연구지역인 김녕항을 대상으로 열화상카메라를 탑재한 무인비행선을 이용하여 해수면 온도 분포를 파악한 후, 해저 용천수 발생 온도 분포 범위와 비교하여 용천수 발생 위치를 탐지하였다. 일반적으로 해저 용천수의 온도 범위는 지하수 온도와 비슷하여 약 $15{\sim}17^{\circ}C$ 사이에 분포하고 있다. 열화상카메라로 감지된 김녕항의 해수면 온도 분포를 파악한 결과 연구 대상지역의 남서쪽 지역이 해저 용천수 발생 지역으로 탐지하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1031-1035
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• 2019

최근 국내 위성정보의 활용 기반이 급속히 확대되고 있다. 특히 2023년 발사 예정으로 사업이 추진 중인 농림위성의 개발은 산림분야 위성정보 활용의 획기적인 전환을 가져올 전망이다. 국립산림과학원은 학계 전문가와 함께 산림 분야의 원격탐사 활용기술에 대해 점검하고 향후 나아갈 방향을 제시하기 위해 본 대한원격탐사학회지 산림분야 특별호를 추진하게 되었다. 본 논문에서는 향후 농림위성과의 연계성을 확보하기 위해 광학센서를 활용한 산림분야 원격탐사 활용기술을 중심으로 산림부문의 연구개발 현황을 파악하였다. 최근 개발되고 있는 산림분야의 광학센서 활용기술은 크게 산림자원조사, 산림재해탐지, 산림생태계모니터링 등세 분야로 구분된다. 그리고 산림의 현황과 변화의 정확한 탐지를 위한 새로운 지표와 정보의 산출, 무인기 영상 및 신규 위성영상 등의 새로운 정보원 활용 방안 그리고 인공지능 기법의 활용을 통한 정확도 향상 기술에 대한 연구가 중점적으로 추진되고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1209-1216
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 원격탐사 기법과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 활용한 해안표착폐기물 탐지기법을 제안한다. 항공영상 내에 존재하는 해안표착폐기물을 탐지하기 위해 심층신경망 기반 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. PET, 스티로폼, 기타 플라스틱의 3가지 클래스의 이미지 데이터셋으로 심층신경망 모델을 훈련시켰으며, 각 클래스별 탐지 정확도를 Darknet-53과 비교하였다. 이를 통해 해안표착 폐기물을 무인항공기를 통해 성상별 모니터링할 수 있었으며, 향후 본 연구에서 제안하는 방법이 적용될 경우 해변 전체에 대한 성상별 전수조사가 가능하며, 이를 통해 해양환경 감시 분야의 효율성 증대에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1203-1213
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• 2018

북극해 및 남극해는 접근이 어려운 지역으로 해양환경 모니터링을 위해 원격탐사 기술을 이용한 관측이 효과적이다. 원격탐사 플랫폼인 인공위성, 무인기와 선박 등에 관측센서를 장착하여 연구지역의 환경변화를 모니터링하고 있지만 극지역의 다양한 환경에서는 시계열자료 및 광범위한 데이터가 필요하다. 특히 고위도 지역에서는 낮은 태양고도의 영향으로 광학원격탐사를 적용하기는 쉽지않다. 본 논문에서는 2010년도 부터 극지연구소 쇄빙연구선 아라온호에 초분광계 HyperSAS(Satlantic inc.)를 설치하여 연구항해 및 이동항해 동안 해수의 분광학적 정보를 연속적으로 획득하고, 극지 해색 원격탐사자료 성능개선을 위해 현장에서 해수샘플을 채수하며 수행하고 있는 연구를 소개한다. 해수 상부의 반사도와 현장 해수샘플링은 2010년부터 연속적으로 획득하고 있어 동일 지역에 대한 반사도의 시계열 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 고위도에서부터 저위도까지 연속적으로 관측하여 위도별 반사도 값의 연속 변화를 파악할 수 있다. 본 논문에서 취득한 자료는 극지역에서 남극해, 북극해 해수의 반사도가 어떻게 변화하는지 이해하고, 반사도를 통한 엽록소, 부유물질 등의 다양한 인자를 추정하는 알고리즘 개발에 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1139-1149
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• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.895-905
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• 2019

현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.941-951
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• 2018

3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.363-373
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• 2023

산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R² =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R² =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R² =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.633-639
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• 2018

하천환경을 구성하고 있는 복잡하고 다양한 인자의 특성에 따라 공간을 세밀하게 분류하기 위해서는 원격탐사(RS)를 통해 고해상도의 영상을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 하천공간을 대상으로 환경 특성에 따른 공간 분류를 수행하기 위해 드론을 활용하여 취득한 고해상도 초분광 영상의 활용 가능성을 제시하고, 분류 결과에 대한 정확도를 평가하고자 하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과는 앞으로 드론과 초분광센서를 적용한 원격탐사를 위한 기초자료로 활용 할 수 있으며, 추가적인 알고리즘 개발을 통해 보다 광범위한 하천환경 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1151-1157
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• 2017

가로수는 도시 환경 개선을 위한 중요한 개체이다. 특히 도시 협곡에서 가로수 높이는 대기 오염물질의 제거에 큰 영향을 미치는 요소로써 높이를 정확히 측정해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 수목의 높이 측정을 위해 대상지역의 무인항공기 영상을 정밀하게 보정하여 스테레오 영상 기반으로 수목의 높이를 추출하는 방식을 시도해보았다. 무인항공기의 영상 정렬은 공선방정식 기반의 SfM(Structure from motion) 방식을 적용하였으며 보정된 영상을 수치도화기에 적용하여 도시 협곡지역의 가로수 높이를 측정하였다. 가로수와 인접 건물의 높이를 함께 취득하였으며 정확한 지물의 높이 계산을 위해 도로면의 평균높이를 함께 산출하여 처리하였다. 그 결과로 수목의 높이 측정 및 건물과의 상대적인 높이값 차이 산출을 수치도화기를 이용한 육안 분석을 통해서 빠르게 할 수 있음을 확인하였다. 이는 무인항공기를 이용하여 별도의 3차원 포인트 클라우드를 제작하지 않고도 건물과 수목의 상대적인 높이 차이를 산출할 수 있음을 의미한다. 또한 비전문가도 활용할 수 있다는 장점이 있다. 향후 사용자가 영상 내 수목이나 건물의 한 지점을 선택하면 자동으로 해당 개체의 높이값을 추출하는 연구 및 영상에서 자동으로 수목을 추출한 뒤 수고가 함께 취득되는 연구가 수행되어야 하며, 이러한 기술의 개발 및 연구는 이후 도심지내 환경 정책 및 가로수 등의 현황파악에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.