• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.151-166
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• 2024

해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1773-1784
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• 2021

해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.63-75
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• 2016

우리나라에서는 삼면이 바다와 접해있는 반도형태의 국가로 과거부터 해양수산물에 대한 양식이 이루어져 왔다. 최근에는 양식시설물들을 체계적으로 관리하기 위해 생산량에 대한 조사하고 있으며, 조사된 자료를 기반으로 생산물에 대한 가격책정을 수행하여 내수 어족자원을 안정화하고 어민생활권을 보장하고 있다. 이러한 양식시설물의 조사는 매년 항공사진 기반의 수동 디지타이징을 기반으로 하고 있다. 고해상도의 항공사진을 활용한 수동 디지타이징은 양식시설물 별 종류에 따른 특징과 시설물 운용 여부 등을 알고 있는 전문가의 지식을 기반으로 하여 정확한 구획이 수행된다. 그러나 항공사진의 활용은 생육주기가 다른 양식자원들을 모니터링하기에는 경제적, 시간적 한계가 있으며, 전문가의 지식기반 구획 역시 다수의 전문 인력 등이 투입되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 관측 대상지에 대한 대단위 모니터링이 가능한 위성영상을 바탕으로 양식장에 대한 외곽정보 자동으로 검출하는 프로토타입 시스템 개발에 대해 연구하였다. 연구에 사용되는 위성영상은 국내 고해상 위성인 KOMPSAT-3 위성영상 13 Scene을 양식시설이 주로 이용되는 10월에서 4월 사이에 신규 촬영하여 사용하였다. 양식시설의 검출은 가두리식, 연승식, 부류식 양식시설을 검출하였으며 검출 방법은 영상 처리를 통한 ANN 분류기법 및 Polygon 생성기법을 사용하였다. 개발된 프로토타입 시스템의 양식시설 검출율은 약 93% 정도로 나타났다. 위성영상 기반의 양식시설물 외곽정보 검출은 기존 항공사진이 가지는 모니터링의 한계를 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 전문가가 양식시설을 탐지하고 판독하는 데 있어 유용하게 지원될 수 있을 것이다. 향후 양식장 시설물별 분류 및 영상 처리 기법의 적용을 통해 양식장 시설물 검출 시스템이 개발되어야 할 것이며, 해당 시스템을 통해 양식시설물 모니터링을 수행하여 관련 의사결정 지원에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.384-392
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• 2022

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

• 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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• 제30권4호
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• pp.431-444
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• 2014

위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2007

지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.627-636
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• 2021

SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제20권1호
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• pp.87-107
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• 2005

지상원격탐사(Land Remote Sensing)란 멀리 떨어져 있는 지상 지하 대상물의 특성과 현상을 접촉하지 않고 관측하여 정보를 얻어내는 기술이라 정의되고 있으며 보다 좁은 의미로는 인공위성을 이용히여 우주공간으로부터 지표를 관측탐사하여 영상등 정보를 얻는 기술을 의미하는 것으로 받아들여지고 있다. 원격탐사기술은 원래 군사 및 정보 수집을 위한 목적으로 엄격히 제한되어 발전되어왔으나 1970년대 이후 점차 그 기술이 민간에 이전되어 상업화의 길을 걷게 되었다. 최근에는 지상원격탐사영상을 촬영할 수 있는 상업위성을 자체 보유하고 있는 업체까지 등장하여 최고 0.61m 해상도의 정밀위성영상을 시장에 유통시키게 되었다. 지상원격탐사의 민영화와 상업화 경향은 위성영상을 재해예방, 지도제작, 자원탐사 등에 유용하게 사용할수 있도록 하는 장점이 있지만 정밀위성영상이 피탐사국에 공격의도를 갖고 있는 국가나 단체 등에 입수될 경우 피탐사국의 국가안보를 심각하게 위협할 수 있는 가능성도 있다. 지상원격탐사기술의 최선진국인 미국은 이미 1990년대 초반부터 이러한 점을 인식하고 지상원격탐사산업을 통제하기 위한 입법적 보완책을 마련하여 왔으며 현재 국가안보를 이유로 지상원격탐사산업을 규제할 수 있는 여러 제도들을 갖추고 있다. 미국은 지상원격탐사정책법에 의하여 연방해양대기국에 유보된 허가권의 행사를 통하여 0.5m 이상 고해상도 위성영상의 촬영을 막고 촬영 후 24시간 동안 위성영상의 유통을 금하고 있으며, 1994년에는 국가안보를 이유로 지상원격탐사를 금지할 수 있도록 한 'Shutter Control'제도를 규정한 대통령령 제23호를 제정한바 있다. 위 대통령령은 2003. 'U.S. Commercial Remote Sensing Policy'로 대체되어 한층 강화되고 구체적인 규율 내용을 갖게 되었다. 새로운 미국의 지상원격탐사통제제도는 지상원격탐사허가를 내줌에 있어 국방장관과 국무장관이 그 기준을 정하도록 하고, 국가안보를 이유로 한 지상원격탐사금지 및 위성영상 유통제한 제도를 두고 있으며, 유사시 국가안보를 이유로 미국 정부가 민간지상원격탐사시설을 사용할 수 있도록 정하고 있다. 미국과 같은 우주선진국조차 지상원격탐사가 국가안보에 대하여 갖는 중요성을 깊이 인식하고 그 통제를 위한 제도를 갖추고 있다는 점은 분단 상황에 놓인 우리에게 시사 하는바가 크다고 생각한다. 우리의 우주개발진흥법에도 미국을 비롯한 우주선진국들의 지상원격탐사 통제제도를 참작 반영할 수 있도록 지속적인 관심을 기울여야 한다고 본다.