• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제10권2호
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• pp.133-154
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• 2023

Obscured structural members are mostly under-evaluated during condition assessment due to lack of visual inspection capability. Insufficient information about the integrity of these structural members poses a significant risk for public safety. Time domain reflectometry (TDR) is a novel approach in structural health monitoring (SHM). Ordinary coaxial cables "as is" without a major modification are not suitable for SHM with TDR. The objective of this study is to propose a practical and cost-effective modification approach to commercially available coaxial cables in order to use them as a "cable sensor" for damage detection with the TDR equipment for obscured structural members. The experimental validation and assessment of the proposed modification approach was achieved by conducting 3-point bending tests of the model piles as a representative obscured structural member. It can be noted that the RG59/U-6 and RG6/U-4 cable sensors expose higher strain sensitivity in comparison with non-modified "as is" versions of the cables used. As a result, the cable sensors have the capability of sensing both the presence and the location of a structural damage with a maximum aberration of 3 cm. Furthermore, the crack development can be monitored by the RG59/U-6 cable sensor with a simple calibration.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.959-979
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• 2024

Rice pest identification is essential in modern agriculture for the health of rice crops. As global rice consumption rises, yields and quality must be maintained. Various methodologies were employed to identify pests, encompassing sensor-based technologies, deep learning, and remote sensing models. Visual inspection by professionals and farmers remains essential, but integrating technology such as satellites, IoT-based sensors, and drones enhances efficiency and accuracy. A computer vision system processes images to detect pests automatically. It gives real-time data for proactive and targeted pest management. With this motive in mind, this research provides a novel farmland fertility algorithm with a deep learning-based automated rice pest detection and classification (FFADL-ARPDC) technique. The FFADL-ARPDC approach classifies rice pests from rice plant images. Before processing, FFADL-ARPDC removes noise and enhances contrast using bilateral filtering (BF). Additionally, rice crop images are processed using the NASNetLarge deep learning architecture to extract image features. The FFA is used for hyperparameter tweaking to optimise the model performance of the NASNetLarge, which aids in enhancing classification performance. Using an Elman recurrent neural network (ERNN), the model accurately categorises 14 types of pests. The FFADL-ARPDC approach is thoroughly evaluated using a benchmark dataset available in the public repository. With an accuracy of 97.58, the FFADL-ARPDC model exceeds existing pest detection methods.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.599-605
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• 2017

위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1095-1107
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• 2020

홍수 발생 시 위성영상을 활용하여 침수된 지역을 추출하는 것은 홍수 발생 기간 내의 위성영상 취득과 영상에 나타난 침수구역의 정확한 분류 등에서 많은 어려움이 존재한다. 딥러닝은 전통적인 영상분류기법들에 비해 보다 정확도가 높은 위성영상분류기법으로 주목받고 있지만, 광학영상에 비해 홍수 발생 시 위성영상의 취득이 용이한 SAR 영상의 분류 잠재력은 아직 명확히 규명되지 않았다. 본 연구는 대표적인 의미론적 영상 분할을 위한 딥러닝 모델인 SegNet과 U-Net을 활용하여 동남아시아의 라오스, 태국, 필리핀의 대표적인 홍수 발생지역인 코랏 유역(Khorat basin), 메콩강 유역(Mekong river basin), 카가얀강 유역(Cagayan river basin)에 대해 Sentinel-1 A/B 위성영상으로부터 침수지역 추출을 실시하였다. 분석결과 침수지역 탐지에서 SegNet의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9847, 0.6016, 0.6467로 나타났으며, U-Net의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9937, 0.7022, 0.7125로 나타났다. 국지적 분류결과 확인을 위한 육안검증에서 U-Net이 SegNet에 비해 보다 높은 분류 정확도를 보여주었지만, 모델의 훈련에 필요한 시간은 67분 17초와 187분 19초가 각각 소요되어 SegNet이 U-Net에 비해 약 3배 정도 빠른 처리속도를 보여주었다. 본 연구의 결과는 향후 딥러닝 기법을 활용한 SAR 영상기반의 홍수탐지 모델과 실무적으로 활용이 가능한 자동화된 딥러닝 기반의 수계탐지 기법의 제시를 위한 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.313-326
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• 2018

현재 국내 환경에서의 HF 레이더는 기본적으로 표층해류의 속도와 방위의 측정에 최적화 되어있는 상태이다. 따라서, 이러한 환경하에서 선박을 탐지하는 데에는 큰 환경 잡음과 다수의 오검출로 인하여 기존의 선박 검출 및 추적 기술로는 정밀도에 한계점이 있다. 특히, 국내의 지형환경에 적합한 콤팩트형 HF(High Frequency) 레이더를 선박의 감시에 적용했을 경우에 나타나는 문제점들인 잡음과 간섭으로 인한 원신호 왜곡과 다수의 오검출이 발생하여 성능에 영향을 미치는 것을 극복하기 위한 검출 및 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 조건 하에서 적용이 가능한 선박 검출 및 추적 기술을 제안을 하며, 서해에서 운용되고 있는 콤팩트 HF 레이더 사이트에서 획득한 관측 데이터에 적용하여 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 선박의 검출에 대한 부분과 검출 결과의 추적에 대한 부분으로 이루어져 있다. 선박의 검출은 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기반의 검출기를 활용하였으며, 실제 환경에서 불규칙적으로 획득되는 잡음과 오검출 신호를 줄이기 위한 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 부분공간 분리기법을 적용하였다. 또한, 긴 입력 획득 주기(Coherent Processing Interval) 동안에 발생하는 도플러 주파수 변화로 인하여 하나의 선박이 다수의 검출값을 생성하기도 하는데, 이를 결합하기 위한 군집화 기법을 적용하였다. 선박의 검출 결과는 검출에 실패하거나 오검출을 포함시키는 경우도 발생하는데, 이러한 오검출을 줄이기 위한 선박 추적 기법을 적용하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 선박 검출 및 추적 기술을 통하여 콤팩트 HF 레이더가 일정 거리에서 선박의 검출 성공율이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권5호
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• pp.445-454
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• 2009

최근 기후변화로 인해 국지적 기습 폭우와 집중 호우로 피해가속출하며, 인제 지역과 같은 산간 지방의 경우 폭우로 인한 산사태의 탐지와 예측에 어려움을 두고 있다. 본 연구는 인제 지역의 산사태 탐지와 예측을 위한 특성을 분석하고자 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 산사태 발생 후 촬영된 위성영상을 이용하였고, GIS 분석을 위해 위성영상(SPOT5)을 육안 판독하여 발달부, 유하부, 퇴적부로 디지타이징 하였다. 공간적 특성 분석을 위해 수치지도, 3 4차 임상도, 정밀토양도를 육안판독한 산사태 지역과 그리드 중첩 분석 하였다. 그 결과 인제 지역의 지형적 특성은 경사도 평균 $26.34^{\circ}$에서 발생하고, 경사 방향은 남향 남동 남서향이며 고도는 평균 627m에서 발생하였다. 수문학적 분석 결과 유하지, 퇴적지로 갈수록 유하 면적이 급격히 퍼짐을 나타내었고, 임상학적 분석결과 소나무림의 발생률이 크며 경급속성에 따라 흉고직경 6~16cm의 임목 수관정유 비율이 50% 이상인 소경목 에서 산사태가 발생함을 알 수 있었다. 토망통 분석 결과 사양질 이고 배수능력이 뛰어난 OdF(오대) 37.85%, SmF(삼각) 37.35% 로 나타났다. 본 연구를 통해 인제 지역 일대의 산사태 특성을 알 수 있었고, 2.5m 급의 SPOT5 영상의 활용이 가능했다. 하지만 고해상도 영상에 비해 시가지와 인접한 유하부 판단에 어려움이 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.33-47
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• 1995

기후, 토양, 대기, 지질, 지하수 등과 관련된 측정자료는 지역적 규모의 생태 및 환경 목 적의 지리정보시스템(GIS)에서 자주 요구되는 공간자료이다. 이와 같은 환경 인자는 자료의 특성 상 한정된 지점에서의 점관측자료(point observation)에 의존하여 전체 대상 지역의 지리적 분포 를 추정하는 보간법(spatial interpolation)을 이용하여 수치지도의 형태로 변환되고 있으나, 그 추 정의 정확도와 관련하여 다른 GIS 공간자료와의 연계분석시 많은 주의가 요망되고 있다. 전국 63 개소에서 측정된 강우산도 자료를 이용하여 보다 정확도가 높은 연속면(continuous surface)을 나 타내는 디지탈지도를 제작하기 위하여 세 가지 공간추정방법을 적용하였다. 미측정지점에서의 강 우산도를 추정하기 위하여 강우산도와 상관관계가 높은 서남해안으로부터의 거리를 보조변수로 사용하여 Co-kriging 방법을 적용하였고, 위의 추정 결과와의 비교 목적으로 보조변수를 사용하 지 않는 거리반비례평균법과 Kriging을 이용하였다. 세 가지 공간보간법에 의하여 추정된 연속면 지도를 비교한 결과, 보조 변수를 이용한 Co-kriging 방법에 의한 수치지도가 강우산도의 미세한 분포 양상을 나타내는 데 적합하게 판정되었다. 또한 실지 관측지와 추정치와의 차이를 분석하는 역검정방법을 이용하여 추정오차를 구한 결과, Co-kriging에 의한 추정치가 최소의 오차를 보여 주었다. Co-kriging이 현재의 GIS 사용자들에서 다소 익숙치 않은 공간추정방법이지만, 여러 종 류의 점관측 환경인자의 공간추정에 매우 적합한 방법이라 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.905-923
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• 2018

무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.111-116
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• 2019

세균과 바이러스에 감염된 작물의 생물적 스트레스 탐지를 원격탐지 기술 기반의 열적외 센서를 이용하여 실내 생육 챔버에서 실험하였다. 감염으로 인한 엽온의 증가와 감염 농도에 따른 엽온 차이를 확인했다. 또한 엽온 기반으로 산출한 CWSI 값은 감염 잎에서 증가하였고, 그러한 현상은 육안으로 병징을 발견하기 하루 전에 시작되었다. 따라서 스마트팜 시스템의 작물 모니터링에 열적외 센서를 이용한다면, 병해의 탐지는 물론 피해 등급 평가, 조기 알람 등에 활용될 수 있을 것이다. 하지만 실제 스마트팜 적용을 위해서는 향후 엽온 측정 정확도 향상 기술, 자료 해석 방법, 생물 비생물적 스트레스 구별 알고리즘 연구 등이 추가로 필요할 것이다.