• 한국광학회지
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• 제33권4호
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• pp.167-176
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• 2022

적응 광학(adaptive optics, AO)은 대기 외란을 실시간으로 보정하는 기술을 말하고, 이러한 적응광학의 효율적 개발을 위하여, 다양한 성능 예측 기법을 도입하여 적응광학이 적용된 시스템 성능 예측을 실시한다. 적응광학의 성능 예측 기법으로 자주 사용되는 기법으로는 통계분석, 전산모사 및 광학 벤치 테스트가 있다. 통계분석에서는 적응광학 시스템을 통계 분석 모델로 가정하여 오차값(분산)의 제곱을 전부 합쳐 스트렐비를 간단하게 추정한다. 다만, 하위 변수 간의 상관 관계는 무시되어 이에 따른 추정의 오류는 존재한다. 다음으로, 전산모사는 대기 난류, 파면센서, 변형거울, 폐쇄 루프 등 모든 구성요소를 가능한 한 실제와 가깝게 모델링하고, 시간 흐름에 따른 적응광학 시스템의 변화를 모두 구현하여 성능 예측을 수행한다. 다만, 전산모사 모델과 현실 사이에는 여전히 일부 차이가 있어, 광학 벤치 테스트를 통하여 시스템 성능을 확인한다. 최근 국내에서 개발된 변형 거울을 적용한 1.6 m 지상 망원경용 적응광학 시스템을 개발 중에 있어, 이에 적용 가능한 적응광학 시스템을 통하여 성능 예측 기법이 요구되며 동시에 성능 예측 기법의 비교를 진행하고자 한다. 앞서 언급된 통계분석 및 전산모사를 이용하여 시스템 성능 예측을 수행하였으며, 성능 예측의 분석을 위해 각각의 성능 예측 기법의 망원경 및 적응광학 시스템 모델링 과정 및 결과를 제시하였다. 이때 성능 예측을 위한 대기 조건으로는 보현산 관측 중앙값(median)을 적용하였다. 그 결과 통계 분석 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.31이 도출됨을 확인하였고, 전산모사 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.32를 가짐을 확인함으로써 두 방법에 의한 예측이 거의 유사함을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 전산모사의 경우 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여, 모사 시간이 대기 임계 시간 상수의 약 240배인 0.9초 이상 수행되어야 함을 알 수 있었다.

• 생태와환경
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• 제54권4호
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• pp.272-279
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• 2021

필터의 손상 없이 포집할 수 있는 필터케이스를 적용하고, 전압 제어와 압력 제어를 각각 할 수 있는 펌프 방식의 eDNA 포집 및 채수 시스템을 개발하여 집수매거 취수원을 대상으로 종래의 진공압 방식의 포집 및 추출 실험과 eDNA 농도를 비교함으로써 개발 시스템의 필터링 성능을 평가하였다. 개발된 시스템은 전압제어(Manual pump system) 방식과 압력제어(Automatic pump system) 방식으로 구분하여 필터링 시 필터기 내부 압력을 측정하고 각 시스템의 압력 변화를 비교하였다. 전압제어 방식은 필터링 초기에 65 [KPa]로 시작하여 필터링 시간이 경과함에 따라 필터에 축적되는 여과물의 양이 증가하므로 압력이 점진적으로 증가하였다. 압력제어 방식은 설계된 알고리즘에 따라 일정 압력을 유지하도록 제어한 결과, 압력 센서의 피드백 시간에 따라 필터링 과정에서 압력 변동의 폭은 차이가 있으나 목표 압력에 수렴하는 것을 확인하였다. 개발된 시스템의 필터링 성능을 확인하기 위해 eDNA 농도를 측정하고 전압제어 방식과 압력제어 방식을 대조군과 비교하였다. 전압제어 방식은 대조군과 유사한 결과를 얻을 수 있었으나 압력제어 방식은 대조군에 비해 낮게 나타났다. 압력제어 방식의 경우 필터링 시 압력 편차가 크고, 필터링 과정에서 일정한 압력을 유지하기 때문에 나타난 결과로 사료된다. 따라서 필터링 시에는 일정한 압력을 유지하는 것보다 필터링 시간 경과와 함께 여과물의 증가에 따라 압력이 점진적으로 증가하는 전압제어 방식이 eDNA를 포집하는데 적합함을 확인하였다. 정수역과 유수역의 eDNA 평균농도를 대조군으로 비교한 결과, 각각 96.2 [ng µL^-1], 88.4 [ng µL^-1]로 나타났으며, 펌프 방식으로 eDNA 평균농도를 비교한 결과는 각각 90.7 [ng µL^-1], 74.8 [ng µL^-1]로 정수역에서 필터링한 시료에서 높게 나타났다. 정수역에서 eDNA 농도가 높게 나타난 것은 잔존하는 eDNA를 비롯한 미세 유기물의 영향으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.497-510
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• 2022

농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.444-451
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• 2022

최근 토마토 수경재배가 증가하며 장기 재배가 일반화 되고 있다. 수경재배에서는 작물의 양분과 수분 요구도를 고려하여 적정 양액을 공급하는 것이 생산성, 자원의 이용, 환경보전 측면에서도 매우 중요한데 장기재배에서는 계절적인 환경변화가 심하므로 이것을 고려한 급액 관리가 매우 중요하다. 따라서 코이어 배지를 이용한 토마토 장기재배에서 급액량이 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 온실 외부에 설치된 일사 센서로 적산일사를 기준으로 급액 횟수를 조절하였으며, 생육시기별로 급액 기준을 변경하며 4수준(High, Medium high, Meidum low, Low)으로 급액량을 달리 처리하였다. 급액량이 많을수록 배액률이 높았으며 배액의 EC가 지나치게 높아지는 것을 방지 할 수 있었다. 재배기간이 경과하면서 배액 EC가 높아졌는데 급액량이 적은 처리일수록 상승 폭이 컸다. 초장은 급액량이 가장 적은 처리구가 다른 처리구에 비하여 작았고 마디수와 화방의 발생 수는 급액량에 영향을 받지 않았다. 착과수는 전체적으로는 급액량의 영향을 크게 받지 않았으나 저온기에 발생한, 12-15화방에서는 급액량이 가장 많았던 처리구가 착과수가 적었다. 배꼽썩음과는 급액량이 가장 적은 처리구가 많았고 발생 시기도 빨랐다. 과실의 크기는 High 처리구가 컸으나 전체 수량은 Medium high 처리가 가장 많았다. 시험의 결과로 코이어를 이용한 토마토 수경재배에서 급액량이 근권의 양·수분 안정화와 생산성에 미치는 영향과 적정한 급액 관리의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 최근에 보급되고 있는 복합환경제어시스템에 근권의 정보를 기준으로 정밀급액제어 알고리즘을 적용한다면 수경재배 제어기술 발전과 더불어 작물의 생산성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 판단되므로 이에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.449-461
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• 2021

광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.651-662
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• 2022

이 연구에서는 전기화학적 임피던스분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)을 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 개시, 전파 및 이로 인한 콘크리트의 손상을 관찰하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저, 직경 25mm, 높이 70mm 원주형 콘크리트 실험체 중심에 지름 5mm의 탄소강봉을 매입한 실험체를 제작하였다. 실험체에 사용된 콘크리트는 물-시멘트 비 0.4, 0.5, 0.6을 갖는 세 가지 배합을 제작하였다. 촉진부식시험을 수행하여 위하여 철근 콘크리트 실험체는 0.5M NaCl 수용액에 침지한 후 0C, 13C, 65C, 130C의 네 가지 수준의 전하량을 인가하였다. 이 연구에서는 부식촉진 및 이 과정에서 EIS의 주기적 모니터링을 자동화하여 실험의 효율을 향상시켰다. 이 연구의 실험 결과를 통하여 EIS 주요 특성인자를 활용하여 콘크리트 속 철근의 부식상태를 효과적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 전하이동저항(R_c)값은 전하인가량이 0C에서 13C로 증가함에 따라 급격히 감소하여 대략 10kΩcm² 값을 나타내었다. 하지만 부식개시 이후 전하인가량을 13C에서 130C로 증가하였을 때 R_c값의 민감도는 현저히 감소하는 것을 확인하였다. 한편 이중층용량값(C_dl)값은 전하인가량이 0C에서 130C로 증가함에 따라 대략 50×10^-6μF/cm² 에서 250×10^-6μF/cm² 수준으로 선형비례관계를 보였다. 이러한 결과는 C_dl 모니터링을 통하여 부식물질에 팽창에 따라 유발된 콘크리트 내부 손상의 진전을 효과적으로 평가할 수 있음을 보여준다. 이 연구의 결과는 EIS를 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 확산 및 이에 따른 콘크리트 손상의 실시간 모니터링을 위한 매입형 센서 및 EIS 신호 분석방법의 고도화를 위한 기본 데이터를 제공하는데 의미가 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.221-229
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• 2022

본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO₂ 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO₂, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO₂ 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO₂ 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO₂ 농도는 평균 465-761µmol·mol^-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol^-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol^-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO₂ 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO₂ 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r²)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO₂ 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO₂ 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.623-634
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• 2022

하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.