• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.248-250
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• 2003

An automatic approach and strategy for extracting building information from aerial images using combined image analysis and interpretation techniques is described in this paper. A dense DSM is obtained by stereo image matching. Multi-band classification, DSM, texture segmentation and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are used to reveal building interest areas. Then, based on the derived approximate building areas, a shape modelling algorithm based on the level set formulation of curve and surface motion has been used to precisely delineate the building boundaries. Data fusion, based on the Dempster-Shafer technique, is used to interpret simultaneously knowledge from several data sources of the same region, to find the intersection of propositions on extracted information derived from several datasets, together with their associated probabilities. A number of test areas, which include buildings with different sizes, shape and roof colour have been investigated. The tests are encouraging and demonstrate that the system is effective for building extraction, and the determination of more accurate elevations of the terrain surface.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.363-371
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• 2015

개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.49-58
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• 2012

도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.55-62
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• 2007

항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.288-304
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• 2022

보행은 건강을 증진시키기 위한 요소이자 대기오염물질을 배출하지 않는 친환경 지속가능한 교통수단이다. 이처럼 보행에 대한 중요성은 매우 강조되고 있지만 우리나라의 보행안전은 여전히 심각하다. 이에 따라 보행자 교통사고 저감을 위한 다양한 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 의미론적 분할기법을 적용하여 보행자 교통사고에 영향을 미치는 인지적 특성도 함께 고려했다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지적 요인에서 건물이 차지하는 비율이 높고, 식생과 하늘이 차지하는 비율이 낮을수록 보행자 교통사고 발생 위험을 높이는 것으로 나타났다. 둘째, 과속방지턱은 보행자 교통사고 발생 위험을 저감시키는 것으로 나타났다. 셋째, 도로의 위계가 낮은 소로가 많은 지역에서 보행자 교통사고 발생 위험이 증가하는 것으로 나타났다. 넷째, 신호등, 횡단보도, 교통표지는 보행자 교통사고 저감에 실질적으로 영향력을 미치지 못하고 있다. 한편, 본 연구는 기존의 물리적 근린환경 요인뿐만 아니라 가로경관의 시각적 요소를 구축한 인지적 측면에서의 요인을 함께 고려하였으며, 실제로 인지적 특성이 보행자 교통사고 발생에 영향을 미치고 있다. 따라서 향후 인지적 특성을 고려한 보행친화적 도시환경 조성을 위해 다양한 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제13권3호
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• pp.114-127
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• 2010

This study aimed at reviewing the case examples of environmental assessment of development projects within management zones, identifying problems and improvement opportunities and suggesting the direction of environmental assessment for management zones that are increasingly segmented Findings showed that first, the assessment of environment soundness in management zones must incorporate the national land environmental map and wide-area ecological axes established by the Ministry of Environment. Second, regarding development activities in management zones, rather than an issue of simply destroying natural environment in a development site itself during a development period, an issue of permanently isolating ecosystems from surrounding areas in a mid/long-term perspective and continually polluting water in mid-stream/upstream regions where sites are located must be considered. Third, in the case of development projects with vast areas, existing plant communities will be disturbed and the naturalness of vegetation will gradually decline due to foreign tree species introduced for landscape architecture. Therefore, creating buffer forests at forest boundaries and planting native tree species that are same as nearby tree species must be examined. Last but not least, when assessing the environmental soundness of management zones, it would be crucial to comprehensively review the environmental, social and locational features of management zones, including surrounding areas, and set the direction of environmental assessment accordingly.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제26권4호
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• pp.341-350
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• 2008

변화탐지는 도시모델의 갱신을 위해 중요한 단계이다. 이에 본 연구는 서로 다른 시기에 취득된 라이다 데이터로부터 도시변화를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요 과정은(1) 라이다 데이터로부터 생성된 DSM의 차분을 통해 변화영역을 탐지하고, (2) 탐지된 영역의 라이다 점으로부터 표면패치를 구성하고, (3) 구성된 각각의 패치의 종류를 지면, 수목, 빌딩으로 분류하고, (4) 패치의 종류 및 속성에 기반하여 변화의 종류를 결정한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용한 결과를 동일한 지역의 정사영상으로부터 육안검사를 통해 수동생성된 참조데이터를 이용하여 검증하였다. 변화탐지의 성공률은 평균적으로 97%로 평가되었다. 결론적으로 제안된 방법은 변화탐지 및 도시모델의 갱신을 위한 신뢰성이 높고, 효율적인 방법으로 판단된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.75-86
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• 2018

This research was thereby made to study and analysis ecological, landscape, and stability qualities of roadside cut Slopes in expressways and national highways that went through revegetation works. Also, evaluation items and framework for integrated assessment of plant structure and restored state for the maintenance were suggested. Following is the summary of the result. firstly, for stabilization of introduced native plant species on roadside cut slops, assessment on the post-project environmental management through long-term monitoring and maintenance works must be made. It signifies a form of authentic recovery and restoration by the native plants. second, current evaluation framework on the test beds is well managed with clear evaluation standards and table while its method of assessing the post management with only test bed results lacks conformity with this study site. Newly developed evaluation framework on the post construction sites is estimated to be used as assessment standards on any roadside construction sites. Third, after site investigation distinction was observed among different revegetating construction types in the long-term perspective. Due to the different duration time of vegetation state between seed-spray measures(degraded in time) and layer-spray measure(maintained), the use of coarse straw-mat mulching work or Coir net was suggested in long term maintenance of cut slopes. forth, segmentation of post environmental assessment is organized into three large categories of "ecological", "stabile", and "landscape" qualities regarding post restoration quality and stability of slope through native plants with which categories marks 50, 30, 20 points of rates. fifth, components of the post environmental assessment were segmented in twelve categories driving results from former experimental construction and newly focused items on site. In the future, it is possible to propose a customized assessment method considering the location and location of construction work if the research on the application of post-environment assessment methods for road construction surface recording is conducted systematically.