• 제목/요약/키워드: digital sensing

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수치표고모델 및 PSInSAR 기법을 이용한 강원도 태백시 장성동 폐석적치장의 적치량과 침하관측 (Observation of Volume Change and Subsidence at a Coal Waste Dump in Jangseong-dong, Taebaek-si, Gangwon-do by Using Digital Elevation Models and PSInSAR Technique)

  • 최은철;문지현;강태민;이훈열
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1371-1383
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    • 2022
  • 본 연구에서는 강원도 태백시 장성동에 위치한 석탄 폐석 적치장에 대해 2006년부터 2018년 사이에 제작된 6개의 수치표고모델(Digital Elevation Model)을 이용하여 폐석 적치량을 산정하고, Sentinel-1 SAR 영상에 Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR) 기법을 이용하여 침하를 관찰하였다. 수치표고모델을 이용하여 적치 활동 양상을 확인한 결과, 2006년부터 2018년까지 약 12년 동안 총 1,668,980 m3의 폐석이 적치되었다. PSInSAR 수행 후 관측되는 침하속도는 상향 및 하향 궤도 방향으로 각각 -32.3 mm/yr, -40.2 mm/yr의 최대 침하속도를 보였다. 폐석 두께가 증가함에 따라 빠른 침하속도가 관측되었으며, 적치 완료 시점이 최근일수록 침하가 빠르게 발생하는 경향이 나타났다. 상향 및 하향 궤도의 침하속도를 수직, 수평 성분으로 변환하고 임의의 참조점 22개를 설정하여 침하속도와 폐석 두께 및 적치 완료 시점과 비교하였다. 그 결과, 참조점의 침하속도는 폐석 두께와의 관계에 있어서 PSInSAR 결과와 유사하게 폐석의 두께가 두꺼워질수록 빠르게 관측되는 경향을 보였다. 반면에 적치 완료 시점과 참조점에서의 침하속도 사이의 뚜렷한 상관성이 파악되지 않았는데 22개의 참조점 중 5개를 제외한 나머지 참조점에서의 적치 완료 시점이 2010년에 지나치게 편중되어 상관성 분석이 무의미하였다. 이 연구와 같이 수치표고모델과 PSInSAR를 이용하면 폐석 적치장의 안전 관리에 있어 부족한 현장자료를 보완할 효과적인 대안책이 될 수 있을 것이라 기대된다.

국토위성정보 활용기술 및 운영시스템 개발: 성과 및 의의 (CAS 500-1/2 Image Utilization Technology and System Development: Achievement and Contribution)

  • 윤성주;손종환;박형준;서정훈;이유진;반승환;최재승;김병국;이현직;이규성;권기억;이계동;정형섭;정윤재;최현;구대성;최명진;신윤수;최재완;어양담;정종철;한유경;오재홍;이수암;장은미;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.867-879
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    • 2020
  • 본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

서울지하철의 지능형 광고 비즈니스모델 설계 (Designing an Intelligent Advertising Business Model in Seoul's Metro Network)

  • ;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.1-31
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    • 2017
  • 현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

합성곱 신경망 기반의 딥러닝에 의한 수치표면모델의 객체분류 (Semantic Classification of DSM Using Convolutional Neural Network Based Deep Learning)

  • 이대건;조은지;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.435-444
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    • 2019
  • 최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

근접수치사진측량을 위한 스마트폰 카메라 검보정 (Application of Smartphone Camera Calibration for Close-Range Digital Photogrammetry)

  • 윤명현;유연;최철웅;박진우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.149-160
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    • 2014
  • 최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

ALOS-1 L-band PALSAR와 COSMO-SkyMed X-band SAR 시계열 영상을 이용한 도심지 변위관측 성능 비교 분석 (Comparison of Observation Performance of Urban Displacement Using ALOS-1 L-band PALSAR and COSMO-SkyMed X-band SAR Time Series Images)

  • 최정현;김상완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권2_1호
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    • pp.283-293
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    • 2018
  • 본 연구에서는 두개의 SAR 위성(ALOS-1과 COSMO-SkyMed) 영상에 PSInSAR 기술을 적용하여 각기 다른 센서 특성에 따른 변위 관측 성능의 차이를 분석하였다. 수치지형도 레이어로부터 건물 레이어를 추출하여, SAR 위성 영상으로부터 추출된 PS를 건물구조물과 지표면에서 추출되는 PS로 분류하고 각각 밀도 분석을 수행하였다. 연구지역에서 추출된 PS의 밀도는 ALOS-1 PALSAR의 경우 $0.023point/m^2$, COSMO-SkyMed는 $0.1point/m^2$로 ALOS-1에 비해 4배 이상의 PS가 추출되었다. 또한, 건물에서의 PS 밀도뿐만 아니라 지면에서의 관측 밀도도 크게 증가하였다. ALOS-1 PALSAR의 평균 변위속도는 ${\pm}1cm/yr$ 이내의 값을 갖는 반면 COSMO-SkyMed의 경우 ${\pm}0.3cm/yr$ 이내의 매우 안정적인 값을 보이고 있다. 비록 동일 기간의 자료를 사용한 것이 아니기 때문에 정량적인 비교는 어렵지만, L-band에 비해 X-band SAR 시스템의 변위관측 정밀도가 매우 높다고 할 수 있다. X-band와 L-band SAR 영상 비교분석을 통해 지반침하, 싱크홀과 같이 도심지 지표면에서 유용한 신호를 획득하는 것이 중요한 연구에서 PS 관측 밀도 및 변위 관측 정밀도를 고려하였을 때 X-band SAR 자료가 매우 효과적이다.

도심지역 DSM을 이용한 고해상도 InSAR 위상 시뮬레이션 (High Resolution InSAR Phase Simulation using DSM in Urban Areas)

  • 윤근원;김상완;이용웅;이동천;원중선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.181-190
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    • 2011
  • 현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.

위성영상과 GIS를 활용한 CO2 지중저장 후보지 선정 (Optimal Site Selection of Carbon Storage Facility using Satellite Images and GIS)

  • 홍미선;손홍규;정재훈;조형식;한수희
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.43-49
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    • 2011
  • 지구온난화의 주범인 이산화탄소가 국제적으로 문제가 되고 있는 가운데, 이산화탄소의 농도 증가를 억제시키기 위해 이산화탄소를 포집하여 장기간 안정적으로 저장시킬 수 있는 탄소 포집 및 저장(Carbon Capture and Storage: CCS) 기술의 개발이 요구되고 있다. CCS 기술은 이산화탄소 저감 방안 중 가장 직접적이고 현실적인 방안으로 각광을 받고 있으나, 이산화탄소 최적 저장지의 선정 및 이산화탄소 지중저장이 야기할 수 있는 부수적인 영향에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 경상분지를 대상으로 GIS 기법을 이용하여 CCS 설비를 위한 적지 분석을 수행하고, 현황분석 및 법적분석을 수행하였다. 적지분석에는 지질도, 수치표고모형, 경사도, 토지피복도를 이용한 경중률 분석이 사용되었으며, 현황분석에는 고해상도 위성영상을 활용하였다. 그 결과 연구대상지내 이산화탄소 저장시설 설치를 위한 최적후보지가 선정되었으며, 마지막으로 법적분석에서는 탄소 저장과 관련된 현행 규정 및 탄소 저장시설의 설비 시 문제가 될 수 있는 각종 법적 사항을 조사하였다.

GIS와 WMO 기상 관측 환경 기준을 이용한 종관기상관측소 관측환경평가 (Assessment of Observation Environments of Automated Synoptic Observing Systems Using GIS and WMO Meteorological Observation Guidelines)

  • 강정은;김재진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.693-706
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    • 2020
  • 본 연구는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO) 분류 지침에 따라 10지점의 종관기상관측소(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 관측 환경을 5단계로 분류하였다. 장애물(지형, 건물 등)과 지표 피복 유형은 일조 시간, 기온, 지상 바람의 관측 환경을 평가하는 주요 요인이었다. 따라서, WMO 분류 지침에 따라 ASOS를 평가하기 위해서 지형, 건물, 토지 피복 유형에 대한 수치 지도를 사용했다. 일조 시간의 관측 환경은 일조 고도각이 낮은 일출과 일몰 시간대에 주변 건물 영향을 가장 많이 받았다. 기온 관측 환경은 태양 고도각뿐만 아니라 열/수원과 ASOS 사이의 거리를 기준으로 결정되었다. 본 연구에서 고려한 ASOS 주변에는 수원이 없었다. 일부 ASOS 근처에 있는 열원은 관찰 환경에 영향을 미칠만큼 크지 않았다. ASOS 주변의 거칠기 길이와 주변 건물과 ASOS 사이의 거리를 기반으로 지상 바람 관측 환경을 평가했다. 대부분의 ASOS는 주변보다 높은 고도에 놓여 있으며 ASOS 주변의 거칠기 길이는 최상의 수준을 위한 조건을 충족할 만큼 충분히 작았다.

수도권 AWS 기온을 이용한 MODIS, Landsat 위성의 지표면 온도 분석 (Analysis of Land Surface Temperature from MODIS and Landsat Satellites using by AWS Temperature in Capital Area)

  • 지준범;이규태;최영진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.315-329
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    • 2014
  • 서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.