• 대한원격탐사학회지
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• 제17권3호
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• pp.231-242
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• 2001

2-pass Differential Interferometry(DInSAR)에서는 digital elevation model(DEM)을 이용하여 interferogram에서 지형의 위상을 제거함으로써 지형과 변위에 대한 두 가지의 위상 효과를 분리한다. 이 방법은 phase unwrapping 단계가 필요 없다는 장점이 있는 반면에 사용되는 DEM의 정밀도가 높아야 한다는 제약이 있다. 2-pass DInSAR를 이용하여 미세한 지각 변위의 인지가 가능하나, 두 SAR 자료의 관측기간 중 변위가 없는 경우에는 잔여 위상은 사용된 DEM의 오차를 반영한다. 따라서, 본 연구에서는 DEM의 정밀도를 향상시키기 위해 낮은 정밀도의 DEM을 사용하는 방법에 대한 기초 연구로써 아산만 지역에 2-pass DInSAR 방법을 시험 적용하였다. ERS 1/2 tandem SAR 자료와 DInSAR 계산을 위해 DTED level 0을 사용하였으며, 얻어진 결과의 정밀도 분석을 1:25,000 수치지도와 비교하였다. 생성된 DEM의 절대 고도 오차 평균 9.7m이며, 이는 일반적인 InSAR 방법에 의해 얻어진 DEM의 절대 고도 오차 평균 15.8m와 DTED level 0의 절대 고도 오차 평균 18.1m보다 향상된 결과를 보였다. 이 방법은 사면의 경사도가 높은 경우 InSAR에서 나타나는 layover 영향을 효과적으로 줄일 수 있다. 즉, DInSAR 방법은 지각의 변위 관측뿐만 아니라 지형 고도 자료가 부족한 지역에서 정밀도를 향상시키는데 활용될 수 있음을 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.13-24
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• 2000

SAR 영상에 나타나는 지질학적 선구조는 안테나의 관측방향에 따라 증가 혹은 감소하여 나타난다. 본 연구에서는 지질학적 선구조 추출시 관측방향에 따라 발생하는 방향편차를 정량적으로 분석하였다. SAR 영상에 나타나는 방향편차의 정량적인 분석을 위해 Landsat TM 영상과 JERS-1 SAR 영상에서 각각 선구조를 추출하였으며 기본 선구조의 판단을 위해 TM 영상에서 추출된 선구조와 야외조사자료 및 지질도상에 나타나는 단층선과의 연관성 분석을 실시하였다. 연구지역내의 SAR 영상에 나타나는 선구조는 관측방향에 평행할 때 최소를, 수직일 때 최대를 보이나 관측방향에 평행한 선구조일지라도 지형적인 특성에 따라 어느 정도 선구조의 추출이 가능한 것으로 나타났다. SAR 영상에 나타나는 선구조의 상대적 증감비율에 대한 분석 결과 길이는 33%~159%, 빈도수는 28%~l87%의 증감을 보였으며 방향별 증감비율을 cosine 함수로 최적화하여 표현한 경우 관측방향에 수직인 방향을 기준으로 약 $\pm$50$^{\circ}$이내 방향에서 TM에 비해 SAR 영상에서의 선구조 추출이 용이한 것으로 나타났다. 또한 길이가 짧은 선구조의 추출 여부는 관측방향에 따라 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권2호
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• pp.150-165
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• 2013

이 글에서는 강원도 유형문화재 제1 2호로 각각 지정된 위봉문과 조양루를 강원도청 내로 이전 복원하기 위한 고증과정에서 밝혀진 사실을 토대로 그동안의 이건 경위와 원위치, 현판 글씨의 작자와 작성연대 등을 살펴보았다. 위봉문과 조양루는 춘천관아 건물로 건립된 이래 1890년 춘천이궁의 부속 건물로 사용되어 왔다. 위봉문은 강원도청 내로 이전 복원 되는 것까지 5차례 이건되었고, 조양루는 2차례 이건되었다. 두 건물의 이전 복원을 위해 1925년 조선총독부에서 발행한 근세지형도를 이용하여 원위치를 추정해 본 결과 현 강원도청 출구도로와 화분온실로 사용하던 부지에 조양루가 위치하고 있었고, 위봉문은 정원에 위치하고 있었음을 알 수 있었다. 현판 글씨를 고증하는 과정에서 현재의 위봉문과 이궁 건립 이전 조양문의 현판 글씨는 1788년 송하옹 조윤형이 썼음이 밝혀졌다. 특히 조양루는 조윤형이 조양문 현판 글씨를 쓰기 이전부터 '조양'이라는 이름으로 삼문이나 문루 형태의 관아건물로서 기능을 해 왔었고, 춘천이궁 영선 때 개축된 후 '조양루'라는 현판이 달렸을 것으로 판단된다. 또한 이를 통해 그간 사료에 최초 건립 경위나 연도가 나타나지 않은 위봉문과 조양문(루)의 존치 상한시점이 최소 1788년 이전이라는 점도 밝혀진 것이다. 본 연구를 통해 그간 연구가 미흡했던 위봉문과 조양루의 연혁과 역사성을 좀 더 명확히 밝힐 수 있었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제34권6호
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• pp.461-471
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• 2018

In this study, the deforestation and forest degradation areas have been obtained in Myanmar using a land cover lamp (LCM) and a tree cover map (TCM) to get the $CO_2$ potential reduction and the strength of occurrence was evaluated by using the geostatistical technique. By applying a multiple criteria decision-making method to the regions having high strength of occurrence for the $CO_2$ potential reduction for the deforestation and forest degradation areas, the priority was selected for candidate lands for REDD+ project. The areas of deforestation and forest degradation were 609,690ha and 43,515ha each from 2010 to 2015. By township, Mong Kung had the highest among the area of deforestation with 3,069ha while Thlangtlang had the highest in the area of forest degradation with 9,213 ha. The number of $CO_2$ potential reduction hotspot areas among the deforestation areas was 15, taking up the $CO_2$ potential reduction of 192,000 ton in average, which is 6 times higher than that of all target areas. Especially, the township of Hsipaw inside the Shan region had a $CO_2$ potential reduction of about 772,000 tons, the largest reduction potential among the hotpot areas. There were many $CO_2$ potential reduction hot spot areas among the forest degradation area in the eastern part of the target region and has the $CO_2$ potential reduction of 1,164,000 tons, which was 27 times higher than that of the total area. AHP importance analysis showed that the topographic characteristic was 0.41 (0.40 for height from surface, 0.29 for the slope and 0.31 for the distance from water area) while the geographical characteristic was 0.59 (0.56 for the distance from road, 0.56 for the distance from settlement area and 0.19 for the distance from Capital). Yawunghwe, Kalaw, and Hsi Hseng were selected as the preferred locations for the REDD+ candidate region for the deforestation area while Einme, Tiddim, and Falam were selected as the preferred locations for the forest degradation area.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1277-1290
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• 2020

지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.741-749
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• 2022

달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.293-304
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• 2022

본 연구에서는 고해상도 위성영상의 상대기하보정 결과에 건물이 미치는 영향을 분석하기 위해 건물에서 추출된 정합쌍의 유무에 따른 상대기하보정 결과를 비교한다. 건물 정합쌍의 제거를 위해 수치지형도에서 건물 객체를 추출하여 생성한 건물마스크 영상을 이용하였으며, 추가적으로 수렴각의 크기에 따른 정합쌍 추출 성능 및 상대기하보정 결과를 분석하였다. Affine 및 Piecewise linear 변환모델을 각각 적용하여 건물밀집지역에 대한 상대기하보정 결과를 비교하였다. 실험 결과, Affine 변환모델은 건물 정합쌍 제거 후 전반적인 정확도 향상을 나타내었다. 반면에, Piecewise linear 변환모델은 주변에 건물을 포함하고 있는 검사점에서 정확도가 향상되었으나, 건물이 없는 평탄한 지역의 검사점에서는 정확도 향상이 크지 않았다. 또한, Piecewise linear 변환모델을 적용할 경우 20° 이하의 수렴각을 갖는 영상에서 2 pixels 이하의 안정적인 정확도를 도출하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.855-863
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• 2022

본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.569-577
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• 2008

본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.