• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.491-498
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• 2019

본 연구는 KOMPSAT-3 및 3A호 영상 간 상호좌표등록을 수행할 당시에 두 영상이 보이는 수렴각(convergence angle)의 크기에 따라서 상호좌표등록의 정확도가 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. 고해상도 위성영상의 메타데이터에서 제공하는 영상의 좌표정보를 이용하여 영상 정합을 수행하기 위한 탐색영역을 줄일 수 있으므로, 본 연구에서는 좁은 탐색영역에서 정합 신뢰도가 높은 영역기반 정합쌍 추출 기법 중 하나인 상호정보(mutual information) 기법을 활용하였다. 상대적으로 해상도가 낮은 다중분광 영상을 이용하여 초기 상호좌표등록을 수행하여 초기 위치관계를 파악하고, 보다 정밀한 상호좌표등록을 위해 전정색 영상의 관심대상지역을 중심으로 정밀 상호좌표등록을 수행하였다. 대전지역에서 촬영된 16장의 KOMPSAT-3 및 3A호 영상으로 120개의 조합을 구성하여 실험을 수행하였다. 실험결과, 영상 간 수렴각 크기와 상호좌표등록 정확도 사이의 상관계수 값은 0.59를 보였고, 영상 간의 수렴각 크기가 클수록 상호좌표등록 정확도가 떨어지는 경향을 보이는 것을 확인하였다.

• 대한지리학회지
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• 제37권4호
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• pp.371-384
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• 2002

지역개발의 결과인 지표환경의 변화를 예측하는 일은 지속 가능한 환경을 보전하기 위한 수단으로서 대단히 중요하다. 본 연구에서는 다중분광영상 자료를 이용한 퍼지논리연산을 통하여 안면도의 최근 20년(1901~2000) 간의 지표경관 변화를 예측하고 실제 변화된 내용과 비교 검토하였다. 안면도에 대한 문헌, 지도 및 현지 답사한 결과에 의하면, 1980년대 이전에 주로 해안간척과 황무지개간, 초지 조성 등으로 토지이용 형태가 변화되어 왔다. 그러나 1980년대 중반 이후부터는 해수욕장 주변과 준농림지역을 중심으로 민박시설과 점포 등이 무질서하게 들어섰으며, l990년대에는 관광지 개발 및 토시지역의 확장으로 농경지는 증가하였으나 해안지역과 취락지역의 산림이 심각하게 훼손되었다. 퍼지논리연산을 이용하여 지표환경 변화를 통합하여 예측한 결과와 2000년 위성영상에서 얻은 안면도의 지표환경은 비교적 정확하게 일치하였다. 안면도 지역에서 대규모 토지피복 변화가 일어날 가능성이 높은 지역들은 해안과 가까운 평지에 위치한 지역으로 예측되었는데 실제로 이 지역은 현재 대규모 개발이 진행 중이어서 연안환경 악화의 우려를 자아내고 있다. 따라서 본 방법은 향후 지표환경 변화 연구를 위한 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.462-466
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• 2006

Close-to-nature stream evaluation is one of the processing to make the streams over in order to keep them natural. It is integral to evaluate and make an accurate analysis of them on the purpose of maintaining streams healthy. For many instances, there are, stream organization evaluation for restoration by German government, evaluation for ecosystem protection in natural preserves by New Zealand government, and stream-view evaluation for restoration by Britain government so on. In case of the country there are analysis and evaluation of stream physical organization by Cho, Yong-hyun, Close-to-nature stream evaluation for restoration by Kim, Dong-chan, evaluation of stream properties in korea by Park, Bong-jin. Close-to-nature evaluation by Lim, Chan-uk, that is advanced version of Park, Bong-jin's, shows form of stream including waterway curve, sand bar, diversity of flow, river bed material, diversity of minor bed, minor bed bank protection works, bank protection material. It also does environment of stream including side of minor bed vegetation, width of surface of the water/width of the river etc.. By the way, this evaluation does not have free access to apply those details above in the field, it often happens that you get various outcome from the one spot. so you must need more realistic testing method to obtain more accurate data. Remote sensing method is highly recommended because this is very useful for collecting realistic data of vegetation index. what is more, it can not only scan even the minimum area within its resolving power but also do obtain data anytime. Vegetation index indicates Ratio vegetation index, Normalized difference vegetation index, Soil adjusted vegetation index, Atmospherically resistant vegetation index etc.. The research is focusing on Cheokgwa stream which is the branch of Taehwa river and shows 19 sectioned Close-to-nature stream performed according to the method by Lim, chan-uk. Besides let you know vegetation index came from image data of satellite landsat 7 with the variation of buffering area, of the day 9. may. 2003. Of all, the outcome 0.758 at 200m buffer-zone of NDVI was the best we have got so far.

• 대한환경공학회지
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• 제38권10호
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• pp.551-557
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• 2016

여러 환경요인을 예측하는데 위성영상과 측정데이터의 접목은 정확도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 하지만 습지 토양에 포함되어있는 영양염류의 성분 등을 예측함에 있어 위성영상의 활용 효과는 잘 알려져 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 지구통계학 중 블록크리깅과 회귀크리깅을 자연습지인 에버글레이드에 위치한 수자원관리유역의 토양 내 총인 예측에 적용하였다. 토양시료의 측정된 총인농도를 이용하여 블록크리깅을, 측정값 외에 30 m의 공간해상도를 가지고 있는 위성영상인 Landsat ETM+로부터 추출한 스펙트럼 데이터 및 분광지수 등을 독립변인으로 하여 회귀크리깅을 실시한 결과, 블록크리깅의 결정계수는 0.59, 회귀크리깅의 결정계수는 0.49로 나타났다. 측정 자료만을 이용한 블록크리깅의 예측 오차가 위성영상을 이용한 회귀크리깅의 예측 오차보다 더 작았으나, 각각의 방법을 이용하여 총인 농도를 수자원관리유역에 매핑한 결과 두 경우 모두 비슷한 경향을 보였고, 회귀크리깅의 경우 연구대상유역의 독특하고 복잡한 경관요소들을 더욱 잘 표현할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.5931-5936
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• 2012

3.0T 고자기장 자기공명분광법에서 비알콜성 지방간 환자 평가를 위해 PRESS 기법과 Biopsy결과의 상관관계를 토대로 PRESS 기법의 임상적 유용성을 알아보았다. 본 실험은 3.0T 고자지장 자기공명영상 장비를 이용하여 실험을 하였고 분광스펙트럼을 적분(peak area integration) 방법으로 면적을 구하여 간지방량에 상대비율에 따른 공명피크의 면적을 이용하여 계산하였다. 비알콜성 지방간환자에서 MR 스펙트럼 피크가 모두 0.9 - 1.6 ppm에서 나타났으며 비알콜성 환자에 대하여 MRS와 Biopsy 결과 민감도 94%와 특이도 80%로 높은 값을 얻었다(p=0.000). 정상(r=0.79, p=0.04) 및 비알콜성 지방간질환 대한 결과( r=0.89, p=0.002) 역시 높은 상관관계를 보여주었다. 따라서 3.0T 고자장 MRS을 적용했을 때 PRESS 기법은 비알콜성 지방간 환자를 평가하는데 있어서 정상부분과 지방간부분의 구별을 가능하게 하였으며 생검검사와 MRS의 상관관계 분석에서 간지방량 비율(%)은 r값이 0.7 이상의 높은 Lipid를 제공하여 PRESS 기법의 임상적 유용성을 권고 할 만하였다.

• 센서학회지
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• 제1권1호
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• pp.5-12
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• 1992

팩시밀리용 1차원 영상감지소자로 사용 가능한 수소화된 비정질 실리콘 다층막을 RF 글로방전 분해법으로 제작하였다. ITO/i-a-Si:H/Al 구조는 양전극으로부터의 캐리어주입과 인듐확산으로 인한 암전류가 상대적으로 크므로 본 논문에서는 이 암전류를 억제하고, ITO/i-a-Si:H의 계면에 임듐확산으로 인한 광전변환특성의 저하를 막기 위하여 $SiO_{2}$ 혹은 $SiO_{x}N_{y}$막이 사이에 끼인 ITO/유전체/i-a-Si:H/p-a-Si:H/Al구조를 제작하였다. 이는 계면의 전장을 증가시켜 양호한 광전변환특성을 얻기 위한 것이다. $SiO_{2}$막의 두께가 $300{\AA}$이고 p-a-Si:H막의 두께가 $1500{\AA}$일 때 암전류는 0.1nA이하로 억제되고 광전류도 5V의 인가전압에서 20nA로 포화되었다. 또한 광이용률을 향상시키기 위해 $SiO_{x}N_{y}$막을 ITO와 함께 이중 반반사약으로 형성시켜 ITO/a-$SiO_{x}N_{y}$/i-a-Si:H/p-a-Si:H/Al구조의 다층막을 제작하였다. 이 때 $SiO_{x}N_{y}$막 및 p-a-Si:H막의 두께는 각각 $300{\AA}$ 및 $1500{\AA}$으로 하였다. 광도 $20{\mu}W/cm^{2}$ 및 인가바이어스 5V하에서 광전류는 30nA, 암전류는 0.08nA로 각각 좋은 특성을 나타내었으며 광전류도 5V게서 포화되었다. 또한 분광감도특성의 결과로부터 단층막의 최대감도를 나타내는 파장은 약 630nm이었으며 다층막의 경우는 약 560nm정도이었다. 제작된 다층막의 균일도는 약 5%의 오차를 가졌으며 광응답시간은 0.3msec였다.

• 한국산림과학회지
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• 제88권2호
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• pp.157-168
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• 1999

본 연구는 브라질의 서부에 있는 Mato Grosso do Sul 주의 Jangada 농장과 Jamaica 농장에 유칼리나무 식재계획(植栽計劃)을 원활히 추진하기 위해 인공위성사진을 이용하여 식생분류(植生分類) 및 토지이용구분(土地利用區分), 경사도(傾斜度) 및 영구자연보존지역(永久自然保存地域) 등을 분석한 결과이다. Mato Grosso do Sul 주의 서쪽에 위치하는 이 지역은 볼리비아와 파라과이의 국경근처에 있기 때문에 지정학적(地政學的)으로 매우 중요하다. 또한 물품수출이 파라과이강을 통해서 아르헨티나의 수도인 부에노스아이레스 까지 도달될 수 있고 브라질의 남동지역과 안데스산맥에 연한 국가들을 연결하는 국도(國道)와 철도(鐵道)가 존재한다. 농장의 산림(山林) 피복지역(被服地域)의 일차해석을 위한 기초로서 Radambrasil프로젝트 SF-21 Campo Grande로부터 얻은 식생지도가 사용되었고, 그 이후에 현장조사(現場調査)가 수행되었다. 최초의 이미지해석이 이루어진 후에 사용급과 토지점유에 대한 개념정의가 이루어 졌으며 스펙트럼분류가 행해졌다. Jangada 농장과 Jamaica 농장에 있어서 산림지역 Savanna와 초원지역 Savanna가 전체 총면적의 68% 정도를 차지하고 있다. 현재로서 만족한 연구결과에도 불구하고 이미 이루어진 평가결과(評價結果)에 기초하여 프로젝트 발전을 위한 수정(修正)과 보완(補完)이 요구된다. 특히 토양(土壤)과 지형(地形)을 포함해서 환경인가에 대한 상세한 분석이 병행되어야 할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권3호
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• pp.443-451
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• 2017

유방촬영술은 유방암의 조기검진을 위해 시행되는 대표적인 검사이다. 하지만 유방 구성물질의 물리적 특성에 의존하는 유방촬영상은 병변의 악성 또는 양성 여부에 대한 정보 제공이 불가능하다. 이중에너지 영상 감산법을 시행하는 경우 유방촬영상에서 특정 물질에 대한 정보를 추출할 수 있지만 피폭선량을 증가시킬 뿐만 아니라 물질분리의 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 본 연구에서는 물질의 선감약계수를 적용한 유방팬텀을 모사하여 광자계수검출기 기반 이중에너지 유방촬영에서 특정 물질에 대한 가중함수를 적용하여 분리의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술을 제안하였다. 그리고 유방팬텀영상으로부터 물질분리의 정확도를 평가하기 위해 대조도 및 잡음 특성을 분석하였다. 분석 결과 이중에너지 가중 영상 감산법의 악성종양에 대한 대조도는 일반적인 유방촬영과 이중에너지 영상 감산법에 비해 각각 0.98, 1.06배로 큰 차이가 없다. 그렇지만 이중에너지 가중 영상 감산법 적용 시 양성종양에 대한 대조도가 0에 근사하기 때문에 양성종양에 대한 악성종양의 상대적인 대조도가 13.54배로 크게 향상된 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 이중에너지 가중 영상 감산법은 유방촬영 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.66-75
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• 2010

항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.