• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.221-233
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• 2000

조간대의 지형은 연안의 동력학적 작용에 의하여 지속적으로 변화하고 있다. 이와 같은 조간대의 지형적인 변화를 정량적으로 관측하는 것은 퇴적학적 연구뿐만 아니라 연안역 통합관리 측면에서도 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 측선을 따라 얻어진 측량자료와 비교적 단기간에 걸쳐 얻어진 광학 및 마이크로파 원격탐사 자료로부터 얻어진 수륙경계선을 이용하여 조간대 DEM을 구하는 것이다. 이 연구에서의 수륙경계선(혹은 해안선)은 해수와 노출된 조간대의 경계선으로 정의된다. 즉 수륙경계선은 특정한 상황의 조간대에서의 등고선을 의미하며, 따라서 이와 같은 방법으로 넓은 지역의 DEM을 구할 수 있다. SAR 자료의 경우는 스펙클의 영향뿐만 아니라 해수와 노출된 조간대에서 반사된 신호와의 강도가 매우 유사한 관계로 수륙경계선을 구하는 것은 매우 어렵다. 이에 따라 이 연구에서는 SAR 영상과 더불어 상관관계도(coherence map)에 MSP-RoA 경계면 추출기법을 적용하여 수륙경계선을 추출하였다. 여러 개의 영상자료로부터 얻어진 수륙경계선은 내삽과정을 거쳐 최종적인 DEM을 형성하게 된다. 이 연구에서는 곰소만 지역에 이 방법을 적용하여 정밀도가 비교적 높은 DEM을 얻을 수 있었다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.46.3-46.3
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• 2009

The SAR (Synthetic Aperture Radar) satellite has the advantage of implementing the imaging mission even though it is night time, cloudy weather, and all weather conditions, which is different from the satellite with the optical payload. This is the reason why the SAR satellite comes into the spotlight in the observation satellite field. The Korea Aerospace Research Institute (KARI) has been developing the first Korean SAR satellite and is currently integrating and testing the Flight Model. For the launch vehicle service, KARI finalized the selection of the launch vehicle service provider and finished Critical Design Review (CDR) of the interface between the bus and the launch vehicle. KARI and launch vehicle service provider also finished the test of the telemetry interface between the bus and the launch vehicle. The test of the telemetry interface has the purpose of checking the interface of the telemetry which is the SOH(State-of-Health) of the satellite in an early launch stage. For this test, KARI has finished the development of the spacecraft simulator which is composed of the bus simulator to generate the analog telemetry and the launch vehicle simulator to gather the telemetry. In this research, the result of the hardware implementation and the software implementation for the spacecraft simulator were described. Finally the results of the launch vehicle telemetry MUX test which were performed at the launch vehicle provider's design office by using the spacecraft simulator were summarized. It is expected that this simulator will be used in the next test after the manufacture of the launch vehicle.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권1호
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• pp.38-46
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• 2015

Augmented reality based on projection, called "Spatial Augmented Reality (SAR)", is a new technology that can produce immersive contents by overlapping virtuality and real-world environment. It has been paid attention as the next generation digital contents in media art and human-computer interaction (HCI). In this paper, we present a new methodology to evaluate the product appearance design more intuitively by means of SAR technique. The proposed method first projects the high-quality rendered image considering the optical property of materials onto the mock-up of a product. We also conduct a projector-camera calibration to compensate a color distortion according to a projector, a projection surface and environment lighting. The design evaluation methodology we propose offers more flexible and intuitive evaluation environment to a designer and user (evaluator) than previous methods that are performed via a digital display. At the end of this research, we have conducted a case study for designing and evaluating appearance design of an automobile.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.547-555
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• 2015

The vegetation index is a crucial parameter in many biophysical studies of vegetation, and is also a valuable content in ecological processes researching. The OVIs (Optical Vegetation Index) that of using multispectral and hyperspectral data have been widely investigated in the literature, while the RVI (Radar Vegetation Index) that of considering volume scattering measurement has been paid relatively little attention. Also, there was only some efforts have been put to fuse the OVI with the RVI as an integrated vegetation index. To address this issue, this paper presents a novel FVI (Fusion Vegetation Index) that uses multispectral and full-PolSAR (Polarimetric Synthetic Aperture Radar) data. By fusing a NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of RapidEye and an RVI of C-band Radarsat-2, we demonstrated that the proposed FVI has higher separability in different vegetation types than only with OVI and RVI. Also, the experimental results show that the proposed index not only has information on the vegetation greenness of the NDVI, but also has information on the canopy structure of the RVI. Based on this preliminary result, since the vegetation monitoring is more detailed, it could be possible in various application fields; this synergistic FVI will be further developed in the future.

• 한국진공학회지
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• 제11권2호
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• pp.87-96
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• 2002

위성체가 작동하는 우주환경인 고진공상태에서는 위성체의 부품에서 발생 할 수 있는 outgassing으로 인해 위성체가 오염되어 위성체의 성능이 저하될 수 있으며, 특히 이차면경(second surface mirror) 및 광학렌즈 등을 오염시킴으로써 위성체 본연의 임무수행 실패라는 결과를 초래할 수도 있다. 따라서 지상에서 위성체의 부품에 대해 고온($85^{\circ}C$ 이상)과 고진공($5.0\times10^{-3}$ Pa 이하)의 상태를 모사하여 오염물질을 제거함으로써 outgassing의 발생을 막고, 아울러 오염근원을 검출할 수 있는 vacuum bake-out 시험이 필수적이라 할 수 있다. 이를 위해서 한국항공우주연구원 우주시험동에 설치된 bake-out 챔버를 이용하여 위성체 부품 중에서 SAR(Solar Array Regulator)와 MLI(Multi Layer Insulator)를 예를 들어 오염측정에 관한 연구를 수행하였다. 항공우주연구원의 bake-out 챔버는 rotary vacuum pump와 booster pump를 이용하여 5.0 Pa의 저진공을 형성하고, 2대의 cryopump를 이용하여$5.0\times10^{-3}$ Pa 이하의 고진공을 생성하게 된다. 또한 $180^{\circ}C$까지의 고온을 모사하기 위하여 챔버 shroud 안쪽에 ceramic 재질로 된 heater가 $30^{\circ}$간격으로 총 48개를 설치되어 있으며, 온도제어는 PID(Proportional Integral Differential) 제어 방식이 이용되었다. Vacuum bake-out 시험시에는 RGA(Residual Gas Analyzer)를 이용하여 각종 오염물질을 검출할 수 있고, TQCM(Thermoelectric Quartz Crystal Microbalance)을 사용하여 발생하는 오염물질의 방출률(outgassing rate)을 측정한다. 또한 필요시에는 IR/UV Spectrometer를 이용하여 witness plate에 흡착된 오염물질의 성분을 분석하여 위성체 부품으로의 적합성을 판단한다. SAR의 bake-out에서는 TQCM 측정결과 오염물질이 시간에 따라 감소추이는 보이지만 꾸준히 배출되고 있는 경향을 나타내고, RGA 분석결과 그 성분이 고분자 화합물로 추정되어 위성체 부품으로 사용하기에는 적절하지 못할 것으로 판단하였다. MLI의 bake-out에서는 RGA 및 witness plate를 이용한 오염측정 결과 특이한 오염물질을 발견할 수 없었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.599-608
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• 2023

수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.233-243
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• 2021

태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권3호
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• pp.211-219
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• 2006

A random forests classifier is applied to multi-sensor data fusion for supervised land-cover classification in order to account for the importance of variable. The random forests approach is a non-parametric ensemble classifier based on CART-like trees. The distinguished feature is that the importance of variable can be estimated by randomly permuting the variable of interest in all the out-of-bag samples for each classifier. Two different multi-sensor data sets for supervised classification were used to illustrate the applicability of random forests: one with optical and polarimetric SAR data and the other with multi-temporal Radarsat-l and ENVISAT ASAR data sets. From the experimental results, the random forests approach could extract important variables or bands for land-cover discrimination and showed reasonably good performance in terms of classification accuracy.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.283-285
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• 2005

To account for the importance of variable in multi-sensor data fusion, random forests are applied to supervised land-cover classification. The random forests approach is a non-parametric ensemble classifier based on CART-like trees. Its distinguished feature is that the importance of variable can be estimated by randomly permuting the variable of interest in all the out-of-bag samples for each classifier. Supervised classification with a multi-sensor remote sensing data set including optical and polarimetric SAR data was carried out to illustrate the applicability of random forests. From the experimental result, the random forests approach could extract important variables or bands for land-cover discrimination and showed good performance, as compared with other non-parametric data fusion algorithms.