• Current Optics and Photonics
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• 제6권4호
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• pp.420-429
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• 2022

In this paper, the details and design process of an optical system for space target detection cameras are introduced. The whole system is divided into three structures. The first structure is a short-focus visible light system for rough detection in a large field of view. The field of view is 2°, the effective focal length is 1,125 mm, and the F-number is 3.83. The second structure is a telephoto visible light system for precise detection in a small field of view. The field of view is 1°, the effective focal length is 2,300 mm, and the F-number is 7.67. The third structure is an infrared light detection system. The field of view is 2°, the effective focal length is 390 mm, and the F-number is 1.3. The visible long-focus narrow field of view and visible short-focus wide field of view are switched through a turning mirror. Design results show that the modulation transfer functions of the three structures of the system are close to the diffraction limit. It can further be seen that the short-focus wide-field-of-view distortion is controlled within 0.1%, the long-focus narrow-field-of-view distortion within 0.5%, and the infrared subsystem distortion within 0.2%. The imaging effect is good and the purpose of the design is achieved.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.327-338
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• 2018

본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2023

Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.365-377
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• 2020

국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1957-1964
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• 1994

본 논문에서 CW(Continuos Wave) 레이저를 광원으로 사용하고 음향 광 소자(Acousto-Optic Device:AOD)의 공간 적분이론 및 CCD(Change Coupled Device)의 시간 적분이론을 이용하여 실 시간 처리가 가능한 합성 개구면 레이다(Synthetic Aperture Radar;SAR)처리기 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템의 장점은 구동회로가 요구되지 않는다. 제안된 SAR 처리기 시스템은 선형 주파수 변조 신호(chirp)를 레이다 신호로 사용하였으며, 단위 표적에 대한 수신 데이타는 1차원 데이타로서 Z 80 보드와 전자회로를 이용하여 제작하였다. 또한 CW레이저를 사용함에 따라 발생되는 chirp 촛점화의 유동(smear)현상을 방지하기 위하여 AOD의 Brag 회절 각도를 이용하여 광원을 펄스화 하였으며, 제작한 chirp 신호는 펄스와 동기를 맞추어 구성하였다. 구성된 SAR 처리기 시스템의 CCD에 검출되는 영상과 데이타를 실험 및 분석한 결과는 단위표적의 거리가 증가함에 따라 탐지효과 감소되었고, chirp 신호 대역폭의 증가에 따라 분해능력이 향상되었으며, 펄스폭의 감소에 따라 유동(smear)현상이 감소하였다. 따라서 본 논문에서 실험결과는 제안된 시스템을 실시간 처리 시스템으로써 사용할 수 있음을 확인하였다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제56권1호
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• pp.87-91
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• 2018

Morphological and molecular characteristics of spirometrid tapeworms, Spirometra decipiens, were studied, which were recovered from a heavily infected stray cat road-killed in Eumseong-gun, Chungcheongbuk-do (Province), the Republic of Korea (=Korea). A total of 134 scolices and many broken immature and mature proglottids of Spirometra tapeworms were collected from the small intestine of the cat. Morphological observations were based on 116 specimens. The scolex was 22.8-32.6 mm (27.4 mm in average) in length and small spoon-shape with 2 distinct bothria. The uterus was coiled 3-4 times, the end of the uterus was ball-shaped, and the vaginal aperture shaped as a crescent moon was closer to the cirrus aperture than to the uterine aperture. PCR amplification and direct sequencing of the cox1 target fragment (377 bp in length and corresponding to positions 769-1,146 bp of the cox1 gene) were performed using total genomic DNA extracted from 134 specimens. The cox1 sequences (377 bp) of the specimens showed 99.0% similarity to the reference sequence of S. decipiens and 89.3% similarity to the reference sequence of S. erinaceieuropaei. In the present study, we report a stray cat heavily infected with S. decipiens identified by mitochondrial cox1 sequence analysis and morphological examinations of the adult worms.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.930-937
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• 2014

역 합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 레이더를 이용해 전자기파를 방사하여 표적에 맞고 다시 되돌아오는 신호를 이용하여 형성할 수 있으며, 표적의 유무 판별과 식별을 위해 사용하는 보편적인 수단중 하나이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chrip Waveform: SCW)의 주파수 영역에서의 합성과 서브-샘플링(sub-sampling) 방법을 이용하여 초점이 맞는 고해상도의 ISAR 영상을 형성하는 방법을 소개한다. 기존의 계단 주파수 파형(stepped freuqnecy waveform)을 이용하는 방법은 낮은 펄스 반복 주기로 인하여 비모호 거리(unambiguous range)가 짧아 고스트(ghost) 현상이 발생하는 문제점이 발생하지만, 이는 SCW를 이용한 ISAR 영상 형성 방법을 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 산란점들로 구성된 보잉-737 표적이 속도와 가속도를 가지고 움직인다고 가정한 후 제안한 방법으로 고해상도의 ISAR 영상을 형성하였다.