• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.164-164
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• 2023

This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.401-412
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• 2022

본 연구에서는 한반도에 대해 준 실시간 감시정찰을 수행하기 위한 여러 종류의 위성군 설계 기법들의 장단점을 조사하였다. 또한 지상 궤적 반복궤도 위성군과 워커 위성군을 이용하여 가용한 위성의 수, 궤도면 수 및 위상차에 대해 조합 가능한 모든 경우에서 위성군을 설계하고, 광학 위성과 합성개구레이더(SAR) 위성의 탑재체 제한조건을 반영하여 성능을 분석하였다. 평균 재방문 주기가 30분 이내로 준 실시간 한반도 감시정찰에 적합한 위성군의 특성을 제시하였다. 본 연구는 한반도 지역을 감시·정찰하기 위한 위성군 설계에 대한 전략을 수립하는 데 중요한 자료를 제공할 수 있으며, 나아가 초소형 위성군 운용을 위한 우주전력 구축에 대한 가이드라인을 제시하는 데 기여할 것이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.117-127
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• 2015

최근 국내외에서 폭넓게 개발되어 활용되고 있는 지구관측용 위성 탑재체에 대한 개발과 연구는 영상 활용분야에서 활발하게 진행되고 있다. 또한 위성에 광학센서 및 영상 레이더 등을 장착하여 다양한 지역의 영상을 수집하고 분석함과 동시에 기반 기술들의 비약적인 발전이 이루어졌다. 국내에서 추진 중인 차세대 중형위성 개발 사업은 국내 독자기술로 탑재체를 개발할 목표에 있고 농촌진흥청, 기상청, 환경부, 국토교통부 등에서 공동으로 활용할 계획에 있다. 본 논문에서는 국내 농림업 환경에 적합한 위성 탑재체 기술사양을 제안하기 위해 위성 영상을 활용한 농림업 연구사례를 조사하여 농림업 세부 활용 분야에 따른 위성 탑재체 기술 사양을 분석하였다. 국내 위성영상 활용 전문가를 대상으로 실시한 설문 및 자문조사 결과를 바탕으로 국내외 지구관측 농림업 활용 위성의 탑재체 개발 현황, 계획 그리고 활용 등을 분석하여 독자적인 농림업 중형위성 탑재체 개발을 위한 기술사양을 제안하였다. 또한 한반도 농경지를 대상으로 위성 모의 운용실험 수행을 통해 위성 탑재체의 관측 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 결과는 향후 농림업 중형위성 탑재체 개발에 있어 적합한 사양을 제공하고 사용자들이 위성영상을 효율적으로 사용할 수 있는 방향으로서 기술적 기초 정보로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.677-686
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• 2014

2014년에 완공된 남극 장보고 과학기지 주변 테라노바 만은 연중 해빙이 넓게 분포하고 있어 쇄빙선의 항해에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구에서는 수동 마이크로파 센서인 Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) 및 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS)의 최근 10년간 해빙 면적비 자료와 우리나라의 쇄빙 연구선인 아라온호의 2010-2012년 항해 경로를 이용하여 장보고 과학기지 방문을 위한 쇄빙선의 최적 항로와 항해 가능 기간을 분석하였다. 아라온호는 최대 78%의 해빙 면적비를 보이는 지역까지 항해가 가능하였다. 아라온호의 항해속도는 해빙 면적비가 높을수록 감소하였으나, 70%의 해빙 면적비까지는 전체 항로에 대한 평균속도(~11 kn)에 근접한 속도를 나타냈다. 이에 따라 아라온호는 70% 이하의 해빙 면적비까지 일반적 운항이 가능하다고 판단하였다. 2010-2012년에 아라온호가 항해한 경로에 대해, 최근 10년 동안의 해빙 면적비 자료로부터 70% 이하의 해빙 면적비를 나타내는 연중 항해가능 기간을 도출하였다. 2010년과 2011년의 항로에 대한 10년 동안의 연중 최대 항해 가능 기간은 각각 연 61일과 62일이었으나, 70% 이하의 해빙 면적비가 관찰되지 않아 일반적인 항해가 어려운 연도가 일부 관찰 되었다. 반면 2012년의 아라온호 항해 경로는 매년 70% 이하의 해빙 면적비를 나타내는 항해 가능 기간이 존재하였으며, 이는 최소 연 15일에서 최대 연 89일로 분석되었다. 이를 통해 2012년에 운항한 아라온호의 항로가 장보고 과학기지 방문을 위한 쇄빙선의 최적 항로임을 제시할 수 있었다. 하지만 수 십 km의 해상도를 가지는 해빙 면적비 자료로는 장보고기지 연안에 근접한 해빙 상태를 알 수 없기 때문에, 고해상도의 광학 및 SAR 자료를 이용한 연구가 필요할 것으로 보인다.