• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권2호
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• pp.29-42
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• 2021

코로나19 팬데믹으로 인하여 취업난이 가중되고 있는 상황에서 취업에 대한 스트레스 역시 높아지고 있다. 본 연구에서는 대학생의 전공 만족도를 교과 만족도와 관계 만족도로 세분화해서 이것과 취업 스트레스 간의 영향 관계를 밝혀보고자 했다. 아울러 현재 전공이 무엇이냐 즉 이공계열 학과 전공인지 인문 사회계열 학과 전공인지에 따라 이들의 영향 관계에 차이가 있는지를 밝혀보고자 했다. 연구를 위한 모집단은 현재 4학년에 재학 중인 학생들을 대상으로 했으며, 연구 샘플은 수도권의 H대학과 N대학 학생들로부터 취득하였다. 이공계열 110명, 인문 사회계열 110명씩 총 220명을 분석의 대상으로 삼았다. 분석을 위해 SPSS 24.0과 Process Macro 5.0을 이용하였다. 실증적인 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 교과 만족도는 취업 스트레스에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤다. 둘째, 관계 만족도 역시 취업 스트레스에 부(-)의 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 교과 만족도가 취업 스트레스에 미치는 영향에 있어서 이공계열 학생과 인문 사회계열 학생 간 유의한 차이가 있었다. 넷째, 관계 만족도가 취업 스트레스에 미치는 영향에 있어서 역시 이공계열 학생과 인문 사회계열 학생 간 유의한 차이가 있었다. 본인이 전공하고 있는 전공에 대한 만족도가 높을수록 취업 스트레스는 감소하고 이 감소의 폭은 이공계열 학생들보다 인문 사회계열 학생들이 더 크게 나타났다. 코로나19 팬데믹이 진행 중인 상황에서 이루어진 본 연구의 결과를 일반화하기 위해서는 신중할 필요가 있지만 유의한 연구 결과로 사료 된다. 이러한 실증적인 분석 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 학술적인 시사점 및 실무적인 시사점을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.997-1008
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• 2023

해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1135-1144
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• 2023

국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제68권3호
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• pp.134-146
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• 2023

콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제68권3호
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• pp.188-196
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• 2023

밀 등숙기 강우의 영향을 분석하기 위해 백립계인 조경과 적립계인 황금알을 이용하여 출수기 이후 시기별 인공강우처리에 의한 품질을 분석하였다. 그 결과, 종자 단면은 출수기 이후 35일부터 분상질화되기 시작하였고, 출수기 이후 40일부터 ΔL값과 ΔE^*_ab 값이 증가하기 시작하였다. 출수기 이후 55일에 조경은 종자 단면 전체가 분상질화 되었지만, 황금알은 초자질 비율이 높게 유지되어 품질변이에 강할 것으로 예상되었다. 주사전자현미경을 이용한 종자 내 전분입자 촬영 결과, 조경은 출수기 이후 40일부터, 황금알은 50일부터 A-, B-granule이 분해되는 것을 관찰할 수 있었다. 종자 품질분석 결과, 단백질 함량은 처리시기별 경향성을 나타내지 않았으나, 회분은 출수기 이후 45일 처리부터 유의하게 증가하였고 침전가는 출수기 이후 35일부터 감소하였다. 따라서 밀 등숙 전반기에는 강우의 영향을 적게 받지만, 출수기 이후 40~45일부터는 강우에 의한 품질변이에 취약할 것으로 예상된다. 또한 적립계 밀 품종은 백립계에 비하여 수발아에 강한 것으로 알려져 있으며, 본 연구에서도 황금알이 조경에 비해 등숙 후반기 강우에도 품질이 높게 유지되는 것으로 나타났다. 따라서 밀 종피색와 품질변이 간 관계에 대한 추가적인 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제68권3호
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• pp.121-133
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• 2023

본 연구의 목적은 기후변화에 따른 이산화탄소와 온도의 변화에 따른 콩밭 우점잡초 깨풀의 생장과 주요 4종의 경엽처리 제초제와 4종의 토양처리 제초제에 대한 약효와 콩의 약해를 평가하여 잡초 관리 방안을 마련하는 데 있다. 생장상과 온실상 조건하에서 온도가 증가할수록 깨풀의 초장 및 생체중은 증가하였다. 이산화탄소 농도에 따른 Fv/Fm, ETR, 초장, 엽면적 및 지상부 생체중은 400 ppm보다 800 ppm에서 더 높았다. 깨풀에 대한 경엽처리제 glufosinate 약효의 경우 생장상 조건의 20℃ 및 25℃보다 30℃에서 온실 상조건의 21℃ 및 25℃보다 29℃에서 감소하였다. 반대로 mecoprop의 경우 생장상 조건의 30℃에 비해 20℃에서 온실상 조건의 29℃에 비해 21℃에서 약효가 감소하였다. 경엽처리제 glyphosate의 경우 온실상 조건하에서는 25℃와 29℃에 비해 21℃에서 약효가 감소하였다. Bentazone을 생장상 조건하에서 1/2량 처리하였을 때 25℃와 30℃에 비해 20℃에서 약효가 감소하였다. 그러나 온실상 조건하에서는 21℃와 25℃에 비해 29℃에서 약효가 감소하였다. 깨풀에 대한 토양처리제 경우 생장상과 온실상 조건하에서 metolachlor와 ethalfluraline의 약효는 온도가 상대적으로 높은 조건하에서 약효가 높았다. 그러나 linuron의 경우는 생장상과 온실상의 온도에 상관없이 약효차이가 없었다. Alachlor의 경우 온실상 조건하에서 19℃와 23℃에 비해 27℃에서 약효가 감소하였다. 경엽처리 제초제 4종을 표준량으로 깨풀에 처리하였을 때 이산화탄소농도에 따른 차이는 없었다. 그러나 깨풀에 glyphosate 1/4량 처리하였을 때 이산화탄소 농도가 400 ppm보다 800 ppm일 때 약효는 감소하였다. 반대로 bentazone를 1/4량 처리하였을 때 이산화탄소 농도가 400 ppm보다 800 ppm일 때 약효는 증가하였다. Glufosinate은 처리약량에 상관없이 이산화탄소 농도에 따른 유의적인 차이가 없었다. 토양처리 제초제 ethalfluralin을 1/4량 처리하였을 때는 이산화탄소의 농도가 800 ppm일 때 약효가 더 높았다. 그 외의 제초제의 경우 이산화탄소 농도와 상관없이 깨풀의 약효에는 차이가 없었다. 콩에 토양처리 제초제를 표준량과 표준량의 2배량을 처리하였을 때 온도와 이산화탄소 농도에 따른 약해는 유의적인 차이가 없었다. 따라서 온도와 이산화탄소 농도 증가에 기인하여 일부 제초제에 대한 잡초 약효 차이가 있어 기후변화에 의한 새로운 잡초 관리 방법을 개발해야 할 것으로 판단된다.