• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.355-364
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• 2012

협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.369-379
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• 2008

인공위성 관측자료를 이용한 대기 에어러솔 원격탐사 기법은 단시간에 넓은 공간적 영역을 분석할 수 있게 하며, 대상 지역에 존재하는 에어러솔의 분포 정보 및 광학적, 물리학적 특성을 제공 해준다. MODIS 위성자료는 현재까지 가장 진보된 에어러솔 분석자료를 생산하고 있으며, 가장 최근에 개선된 에어러솔 알고리즘(Collection 5 또는 C005)은 기존의 알고리즘(Collection 4 또는 C004)에 비해 많은 부분이 개선되었다. 본 연구는 동북아 지역에서 두 가지 MODIS 에어러솔 알고리즘에 의해 생산된 에어러솔 관측자료를 비교하였고, 각각의 정확도를 검증하기 위하여 AERONET sunphotometer 관측자료와 비교분석 하였다. 2005년 한해 동안의 MODIS 에어러솔 광학두께를 이용하여 에어러솔 광학 두께 (AOT)의 차이를 분석한 결과 에어러솔의 시공간적인 분포특징은 비슷하였으나, $AOT_{C005}$가 $AOT_{C004}$에 비하여 약 0.035(5%) 정도의 낮은 값을 보였다. MODIS AOT와 AERONET AOT와의 비교결과 C004가 상관계수 R=0.89 (기울기=0.86)를, C005는 R=0.95 (기울기=1.00)을 보였다. 더욱이 정확도 분석에서는 C005가 C004에 비해 약 40% 정도 개선이 된 것으로 나타났다.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권2호
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• pp.109-120
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• 2010

극단적 폭염은 온대지역의 여름철 사망률과 유병률을 증가시키는 기상재해이다. 기후모델의 예측결과에 따르면 미래 폭염의 강도와 빈도는 더욱 증가할 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 국내 7개 대도시의 폭염유발기단과 일 사망률의 증가와의 연관성을 제시하며, 이를 기반으로 운영 중인 고온건강경보시스템을 소개한다. 1982년에서 2007년까지 관측된 기후자료로부터 종관기단분류기법이 적용되어 각 도시의 여름철의 각 날에 대한 기단분류가 수행되었다. 폭염유발기단과 일 사망률 증가와의 연관성 연구 결과, 고온건조(DT) 기단과 고온다습+(MT+) 기단의 두 기단에서 가장 높은 사망률 증가 연관성이 관찰되었다. 따라서 DT와 MT+ 기단 내의 기상요소들을 이용하여 초과사망자수를 종속변수로 하는 중회귀 분석을 통한 초과사망자수 예측알고리즘이 제작되었다. 또한, 각 대도시들마다 다르게 나타나는 지역적인 기후순응 특성에 입각하여 각 도시별 예측알고리즘에서 사용되는 독립변수가 선정되고, 고온건강경보시스템의 고온건강주의보 및 경보 기준인 초과사망자수 기준이 설정되었다. 지구온난화 추세 하의 고온건강경보시스템은 대규모 건강이상을 야기할 수 있는 폭염에 대한 효과적인 정보를 대도시 시민들에게 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.733-735
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• 2014

표본기반 초해상도(Super Resolution 이하 SR) 기법은 데이터베이스에 저장된 고해상도 영상의 패치와 저해상도 영상의 패치 사이에 대응관계를 이용하여, 저해상도의 입력영상에 가장 유사한 고해상도 패치를 덧붙여서 고해상도를 구성하는 방식이다. 이러한 방식은 한 장의 영상만으로 고해상도 영상을 얻을 수 있고, 위의 과정을 반복하여 2배 이상의 확대된 영상을 얻을 수 있어서 기존의 고전적 SR의 문제점을 해결할 수 있다. 표본기반 SR의 방법들 중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습방법의 개념과 같다. 그러나 네이버 임베딩의 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 이유는 국부학습 데이터 집합의 크기가 너무 작아서 NE 알고리즘의 성능을 현저히 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 일반화 능력이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)기반 개선된 NE를 제안하였다. 저해상도 입력 패치가 주어지면 SVR 기반 개선된 NE를 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법 및 NE 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로 향상된 결과를 보여 주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.203-215
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• 2019

드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1141-1180
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• 2022

최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1777-1788
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• 2022

저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m³ 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m³에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m³에서 RF가 0.9100, 50만 m³ 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.136-145
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• 2020

개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.521-535
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• 2022

Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.