• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.518-521
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• 2007

To retrieve Sea Surface Temperature(SST) from NOAA-AVHRR imagery the spilt window atmospheric correction algorithm is generally used. Recently, there have been various new algorithms developed to process these data, namely the variable-coefficient split-window, the R54 transmittance-ratio method, fixed-coefficient nonlinear algorithm, dynamic water vapour (DWV) correction method, Dynamic Water Vapour and Temperature algorithm (DWVT). We used MCSST (Multi-Channel Sea surface temperature) and NLSST(Non linear sea surface temperature) algorithms in this study. The study area is around the Korea sea area (Yellow Sea). We compared and analyzed with various methods by applying each Ocean in-situ data and satellite data. The primary aim of study is to verify and optimize algorithms. Finally, this study proposes an optimized algorithm for SST retrieval.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.309-324
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• 2008

Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.65-78
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• 2008

This study compares the relative accuracy and consistency of four split-window land surface temperature (LST) algorithms (Becker and Li, Kerr et ai., Price, Ulivieri et al.) using 24 sets of Terra (Aqua)/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data, observed ground grass temperature and air temperature over South Korea. The effective spectral emissivities of two thermal infrared bands have been retrieved by vegetation coverage method using the normalized difference vegetation index. The intercomparison results among the four LST algorithms show that the three algorithms (Becker-Li, Price, and Ulivieri et al.) show very similar performances. The LST estimated by the Becker and Li's algorithm is the highest, whereas that by the Kerr et al.'s algorithm is the lowest without regard to the geographic locations and seasons. The performance of four LST algorithms is significantly better during cold season (night) than warm season (day). And the LST derived from Terra/MODIS is closer to the observed LST than that of Aqua/MODIS. In general, the performances of Becker-Li and Ulivieri et al algorithms are systematically better than the others without regard to the day/night, seasons, and satellites. And the root mean square error and bias of Ulivieri et al. algorithm are consistently less than that of Becker-Li for the four seasons.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1650-1657
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• 2007

본 논문은 블록 처리 방법을 기반으로 하는 링잉 노이즈 감소 알고리즘을 사용할 때, 블록 불연속 노이즈(Block Discontinuty)를 방지 할 수 있는 중첩 기 반(Overlapped Block) 연산과 Hanning Window에 관련된 것이다. 링잉 노이즈 감소 알고리즘은, 24bit RGB와 블록 기반 연산으로 하며, 수정된 K-means 알고리즘을 바탕으로 한다. 그래서 제안한 중첩 기반 연산은 입력 영상을 여러 단위 블록으로 조각낼 때, 단위 블록의 크기의 반을 중첩 시켜 선택하는 방법이다. $16{\times}16$ 픽셀 크기의 데이터 블록을 데이터 유닛(Data Unit)이 라고 정의하였다. 그 후 처리된 데이터 유닛들을 등방성 분포를 지닌 Hanning Window를 사용하여 중첩된 데이터에서 원 이미지 형태로 복원하였다. 최종적으로 언급된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 링잉 노이즈를 가진 이미지를 기존 방법(비 중첩 기반 연산)과 제안한 알고리즘으로 처리함으로써 각각의 결과를 비교하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.293-296
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• 2008

Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.164-169
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• 2008

한국해양연구원에서 수신한 자료인 NOAA 12, 16, 17, 18호등의 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) 센서자료와 국립조사원에서 제공하는 해양실측자료인 정선 관측 자료를 이용하여 두 가지의 알고리즘 적용을 통하여 비교 및 분석을 해보고자 한다. 연구 기간은 2006년 1월부터 4월 자료 중 구름의 영향이 없는 영상에서 실측자료와 동일한 날짜 총 107개의 정점 값을 추출하였다. 위성 자료에서 해수면 온도 추출방법은 split window 방법으로, 고정계수 값을 사용하는 linear algorithm(MCSST), nonlinear algorithm(NLMCSST)을 이용하였다. 연구 지역은 동해, 황해, 남해 지역에 대한 지역별로 두 알고리즘을 비교 적용하였다. 전 해역의 값을 이용하여 위성자료와 실측자료를 비교 분석한 결과 linear algorithm방법의 평균 오차 값은 0.71$^{\circ}C$이고 상관도는 1%이고, nonlinear 방법의 오차 값은 0.35$^{\circ}C$ 상관도는 1%로 나타났다. 해역별로는 linear한 알고리즘을 적용하여 동해는(ES)는 R=1, 오차 값은 0.37$^{\circ}C$ 황해(YS)는 R=0.99 오차 값은 0.125$^{\circ}C$ 남해(SS)는 R=0.99 오차 값은 1.2$^{\circ}C$보였다. nonlinear한 알고리즘을 적용하여 동해는(ES)는 R=1, 오차 값은 0.4$^{\circ}C$ 황해(YS)는 R=0.99 오차 값은 0.13$^{\circ}C$ 남해(SS)는 R=0.99 오차 값은 0.82$^{\circ}C$의 결과를 보여 주었다. 동해와 황해지역은 linear한 알고리즘을 적용한 결과가 실측자료와의 오차 값이 작았고, 남해지역은 linear한 알고리즘을 적용한 결과보다 nonlinear 알고리즘을 적용한 것이 작은 오차 값을 보여주었다. 이는 남해 해역의 자료가 대기의 상태나 다른 영향을 받아 해수면온도 값이 추정된 것으로 보여 진다. 해역별로 최적화된 알고리즘을 적용하여 해수면온도의 산출을 통해서 위성자료의 정밀도 지구환경변화 모니터링 등 많은 연구에 위성자료의 활용이 증대될 것으로 기대한다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제16권4호
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• pp.427-435
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• 2002

This paper presents a development result for image processed tracking system of multiple moving objects based on Kalman filter and a simple window tracking method. The proposed algorithm of foreground detection and background adaptation (FDBA) is composed of three modules: a block checking module(BCM), an object movement prediction module(OMPM), and an adaptive background estimation module (ABEM). The BCM is processed for checking the existence of objects. To speed up the image processing time and to precisely track multiple objects under the object's mergence, a concept of a simple window tracking method is adopted in the OMPM. The ABEM separates the foreground from the background in the reset simple tracking window in the OMPM. It is shown through experimental results that the proposed FDBA algorithm is robustly adaptable to the background variation in a short processing time. Furthermore, it is shown that the proposed method can solve the problems of mergence, cross and split that are brought up in the case of tracking multiple moving objects.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.250-252
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• 2006

The land surface temperature (LST) can be defined as a weighted average temperature of components which constitute a pixel. The coefficients of split-window algorithm for MTSAT-1R were obtained by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4.0 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 6 types of atmospheric profile data imbedded in the MODTRAN 4 are used for the radiative transfer simulations. The RMSE is clearly larger on warm and humid profiles than cold and dry profiles, especially when the satellite viewing angle and lapse rate are large. The derivation of LST equations according to the atmospheric profiles clearly decreased the RMSE without regard to the SVA and lapse rate. The bias and RMSE are decreased as the more controls factors included. This preliminary result indicates that the characteristics of atmosphere, SVA and lapse rate should be included in the LST equation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.546-555
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• 2013

본 연구에서는 수동소나 신호의 분석에서 얻어지는 토널 성분, 즉, 주파수선의 하모닉 성분을 강화하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 먼저 스펙트럼의 일정 시간에 따른 주파수 빈별 평균값을 구하고, 평균값과의 차이를 이용하여 안정적인 주파수선과 불안정한 주파수선을 구별한다. 그런 다음 불안정한 주파수선에 자기상관함수와 S2PM을 적용하여 배경잡음을 줄이고 하모닉 성분을 강조하게 된다. 실제 어선에서 획득한 수중음향 데이터를 이용한 실험 결과를 분석하였고, 이를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.385-388
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• 2006

The land surface temperature (LST) can be defined as a weighted average temperature of components which constitute a pixel. The coefficients of split-window algorithm for MTSAT-1R were obtained by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4.0 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 6 types of atmospheric profile data imbedded in the MODTRAN 4 are used for the radiative transfer simulations. The RMSE is clearly larger on warm and humid profiles than cold and dry profiles, especially when the satellite viewing angle and lapse rate are large. The derivation of LST equations according to the atmospheric profiles clearly decreased the RMSE without regard to the SVA and lapse rate. The bias and RMSE are decreased as the more controls factors included. This preliminary result indicates that the characteristics of atmosphere, SVA and lapse rate should be included in the LST equation.