CAS 500-1/2 Image Utilization Technology and System Development: Achievement and Contribution

국토위성정보 활용기술 및 운영시스템 개발: 성과 및 의의

Abstract

As the era of space technology utilization is approaching, the launch of CAS (Compact Advanced Satellite) 500-1/2 satellites is scheduled during 2021 for acquisition of high-resolution images. Accordingly, the increase of image usability and processing efficiency has been emphasized as key design concepts of the CAS 500-1/2 ground station. In this regard, "CAS 500-1/2 Image Acquisition and Utilization Technology Development" project has been carried out to develop core technologies and processing systems for CAS 500-1/2 data collecting, processing, managing and distributing. In this paper, we introduce the results of the above project. We developed an operation system to generate precision images automatically with GCP (Ground Control Point) chip DB (Database) and DEM (Digital Elevation Model) DB over the entire Korean peninsula. We also developed the system to produce ortho-rectified images indexed to 1:5,000 map grids, and hence set a foundation for ARD (Analysis Ready Data)system. In addition, we linked various application software to the operation system and systematically produce mosaic images, DSM (Digital Surface Model)/DTM (Digital Terrain Model), spatial feature thematic map, and change detection thematic map. The major contribution of the developed system and technologies includes that precision images are to be automatically generated using GCP chip DB for the first time in Korea and the various utilization product technologies incorporated into the operation system of a satellite ground station. The developed operation system has been installed on Korea Land Observation Satellite Information Center of the NGII (National Geographic Information Institute). We expect the system to contribute greatly to the center's work and provide a standard for future ground station systems of earth observation satellites.

본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

1. 서론

우리나라의 위성개발 프로그램은 주요 우주선진국에 비해서 다소 늦은 1990대부터 본격적으로 시작되었으나 그동안 많은 투자를 통해서 다양한 프로그램으로 발전하였다. 국내 최초의 위성 프로그램인 우리별위성 프로그램에서는 1992년에 발사된 국내 최초의 인공위성인 우리별 1호를 비롯하여 3기의 인공위성이 발사되었다(Lee and Kim, 1996). 이후 시작된 다목적실용위성 프로그램에서는 현재까지 총 5기의 위성을 발사하였으며 선진우주기술의 빠른 습득과 안보분야 활용을 통한 본격적인 우주관측시대를 시작하게 되었다. 2003년부터는 과학기술위성이 발사되어 인공위성을 이용한 여러 우주과학 및 지구관측 실험을 진행하게 되었고 2010년부터는 정지궤도 위성이 발사되어 기상/해양/환경 분야의 현업에 인공위성이 활용되게 되었다. Table 1에 우리나라의 주요 위성프로그램을 정리하였다.

Table 1. Korea’s earth observation satellite program

공공분야 및 민간분야에서 지구관측 위성영상의 수요가 크게 증대됨에 따라서 활용수요 충족과 우주산업 활성화를 목적으로 하는 새로운 위성프로그램인 차세대중형위성 프로그램이 시작되었다. 이 프로그램의 첫번째 및 두번째 위성으로 2021년에 국토관측위성이 발사될 예정이다. 국토관측위성 1호기와 2호기는 50 cm 해상도의 전정색영상 및 2 m 해상도의 칼라영상을 촬영할 수 있는 위성으로 동일한 사양을 가지고 있는 쌍둥이 위성의 특징을 갖는다(Table 2 참조). 위 국토관측위성을 통한 다양한 국토관측분야에 위성영상 활용과, 관련 산업의 활성화로부터의 본격적인 우주기술 활용 시대를 이끌 것으로 전망되고 있다.

Table 2. Specification of CAS 500-1/2

저궤도 지구관측위성의 처리를 위한 지상국 기술개발은 우리별 위성의 발사와 함께 위성영상 기하보정, 방사보정 등의 전 처리기술의 개발이 시작되었으며(Lee and Kim, 1996), 우리별 3호를 위한 전처리 시스템, 분배 시스템 등 지상국을 구성하는 핵심 기술이 개발되었다(Kim and Lee, 1998). 이후, 다목적실용위성 2호기의 지상국 시스템을 순수 국내기술로 독자개발에 성공하였고(Kim et al., 2003) 이 기술을 바탕으로 다목적실용위성 3호 및 3A호의 지상국 개발 등, 후속위성의 지상국 개발도 국내 민간업체에 의해서 성공적으로 수행되었다.

국토관측위성의 지상국에는 활용을 주목적으로 하는 위성의 임무에 걸맞은 새로운 운영개념의 필요성이 대두되었다. 특히, 위성영상의 활용을 극대화하기 위해서는 영상내의 기하학적 오류가 제거된 정밀정사영상의 제공이 필수요소로 도출되었고 객체추출, 변화탐지 등 다양한 활용산출물의 생산이 중요한 지상국 기능으로 제시되었다(Sakong et al., 2015). 이에 대응하여, 국토 관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용 산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB 구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 기대된다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

국토위성정보활용기술및운영시스템개발을위해수행된 연구는 국내외 여러 논문들을 통해 소개되고 있다. 이에, 본 논문에서는 활용기술에 대한 간략한 설명과 함께 운영시스템에 대해 주로 다루고자 하였다. 먼저 개발된 국토위성정보 운영시스템에 대해서 소개하고, 개발된 운영시스템 중에서 자동 정밀정사영상 생성 및 다양한 활용산출물 생성을 위한 세부 시스템에 대해서 좀 더 자세히 설명한다.

2. 국토위성정보 운영시스템

국토관측위성 1호기 및 2호기 활용을 위한 운영개념은 Fig. 1과 같다. 국토위성정보 운영시스템을 통해, 수집 처리·활용생산·활용서비스 단계의 처리가 진행되어 수요자의 주문에 따른 위성정보를 배포하게 된다. 먼저 수집시스템의 경우, 위성정보 촬영계획 수립 및 수신과 표준영상 및 정밀영상 생성을 통한 수집처리를 진행한다. 국토관측위성에서 촬영된 영상신호는 위성운용주관기관인 한국항공우주연구원에서 수신하여 국토위성정보 운영시스템에 전달하게 된다. 다음 활용시스템의 경우, 위성정보 검색·주문·배포와 활용분석처리를 통한 활용 생산 및 활용서비스를 진행한다. 이를 위해, 국토관측위성의 활용기관인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에서는 한국항공우주연구원에 촬영계획을 전달하며 한국항공우주연구원으로부터 수신된 위성영상으로부터 표준영상 및 정밀영상을 생성하고 저장 관리하는 기능을 담당한다. 또한 국토위성정보활용센터는 사용자로부터 위성정보 검색, 주문 및 배포요청을 받아 사용자의 요청에 따라서 촬영계획 생성, 산출물 생성, 위성정보 배포 등의 기능을 수행하게 된다.

Fig. 1. Operation concept of CAS 500 ground processing system.

이러한 운영개념을 충족하기 위하여 설계된 국토위성정보 운영시스템은 수집시스템과 활용시스템, 그리고 기반시스템으로 구성되어 있다. 국토위성정보 운영시스템은 Fig. 2에 도식화하였다.

Fig. 2. System architecture of CAS 500 ground processing system.

국토위성정보 수집시스템은 촬영요구·위성정보수신·표준영상생성·저장관리·정밀영상생성·운영관리 서브시스템으로 구성된다. 촬영요구 서브시스템은 사용자의 촬영주문 검토를 통해 촬영요구서(Proposal)를 생성·관리하고 생성된 촬영 및 수신 계획을 위성운용주관 기관에게 전달한다. 위성정보수신 서브시스템은 수신 일정에 따라서 위성운용주관기관으로부터 수신된 위성정보를 등록하고 표준영상 생성을 위한 작업요청서를 생성한다. 표준영상생성 서브시스템은 표준영상 생성 작업요청서를 토대로, 방사보정 및 기하보정을 통해 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 포함한 표준영상을 생성한다. 정밀영상생성 서브시스템은 표준영상으로부터 정밀기하보정 및 정사보정을 통해 정밀영상을 생성한다. 자세한 정밀영상생성 과정 및 구성요소는 3장에서 다루기로 한다. 저장관리 서브시스템은 표준영상 및 정밀영상을 저장·관리하며 운영관리 서브시스템은 운영자가 접근하여 수집시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 상태를 점검한다.

국토위성정보 활용시스템은 주문처리·검색주문관리·보안지역처리·자료관리·활용분석처리·배포처리·배포관리·웹서비스관리·운영관리 서브시스템 및 기반 시스템으로 구성된다. 주문처리 및 검색주문관리 서브시스템은 사용자에게 위성정보 및 활용산출물 검색 및 주문 서비스를 제공한다. 보안지역처리 서브시스템은 요청된 위성영상에 대해 보안지역 처리를 수행한다. 처리된 표준영상 및 정밀영상과 더불어, 이후의 활용산출물은 자료관리 서브시스템을 통해 계층화 저장장치에 저장·관리된다. 활용분석처리 시스템은 사용자의 주문에 따라 활용산출물 생성을 지원한다. 활용산출물에는 모자이크영상·수치지형모형(DSM및 DTM(Digital Terrain Model))·공간객체 주제도·변화탐지 주제도의 4가지로 구성되며, 자세한 설명은 4장에서 다루도록 한다. 배포처리 및 배포관리 서브시스템은 사용자가 주문한 위성 정보 및 활용산출물을 배포하며, 시스템 상에서 처리내역을 관리한다. 웹 서비스관리 및 운영관리 서브시스템을 통해, 사용자 및 운영자의 접근 관리, 시스템 하드웨어 및 소프트웨어 상태를 점검하는 등의 운영을 지원한다. 기반 시스템은 활용시스템 내 전산장비의 보안관제, 안티바이러스 체계, 네트워크 관리 등 활용시스템의 기반 환경을 제공하여 관리를 지원한다.

3. 국토관측위성 영상처리레벨 및 정밀영상생성

국토관측위성영상에 적용예정인 영상처리레벨 명칭 및 처리레벨별 특징은 Table 3과 같다. Level 0로 불리는 원시영상(Source image)은 국토관측위성으로부터 직수신된 영상데이터로 위성운용주관기관에서 수신 및 저장을 담당하게 된다. 표준영상(Standard image)은 인공위성으로부터수신된 원시영상에 대해 위성탑재카메라특성을적용한 Level 1R 방사보정영상 및 위성탑재 위치/자세센서 정보를 적용하여 보정처리한 Level 1G 기하보정영상으로 구성된다. 국토관측위성의 경우, 표준영상은 위성 운용주관기관에서 생산하여 국토위성정보활용센터로 전달될 수도 있고 국토위성정보활용센터에서 Level 0 영상으로부터 직접 생산할 수도 있게 설계되었다.

Table 3. List of CAS 500-1/2 image product

표준영상에는 위성에 탑재된 위치/자세센서의 물리적인 한계로 인하여 위치오차가 필연적으로 발생하게 된다. 이러한 위치오차가 제거된 영상을 국토관측위성에서는 Level 2 정밀영상(Precision image)으로 칭한다. 국토관측위성의 정밀영상은 영상의 활용목적 및 필요 단계에 따라 세가지 단계로 나뉘며, 정밀보정영상(Level 2R), 정밀정사영상(Level 2G) 및 정밀도엽영상(Level 2I)로 구성한다. 정밀보정영상은 표준영상에 존재하는 위치오차를 제거하고 영상좌표와 지상좌표 간의 정밀 관계식을 수립할 수 있도록 새로운 RPC로 갱신한 영상을 의미한다. DSM 및 DTM과 같이, 영상 재가공을 제외한 정밀기하정보만을 요구하는 영상단위 처리에 사용하게 된다. 정밀정사영상은 정밀보정영상으로부터 지표면 기복변위를 제거하고 기준좌표계로의 좌표변환을 수행하여 영상의 각 픽셀좌표가 지상좌표와 일치하도록 처리한 영상을 의미한다. 모자이크 영상과 같이, 정사영상 및 정밀기하정보를 요구하는 영상단위 처리에 사용하게 된다. 또한 정밀정사영상을 1:5,000 수치지도 도엽체계에 맞춰 분할한 영상을 정밀도엽영상으로 정의한다. 정밀도엽영상은 변화탐지, 객체추출 등의 다양한 활용산출물과 같이, 도엽체계를 따르는 영상을 요구하는 도엽단위 처리에 사용하게 된다. 활용목적에 따른 단계별 정밀영상 생성을 통해, 사용자의 목적에 따른 전처리과정을 최소화하여 작업의 효용성 증대를 기대할 수 있다. 특히 정밀도엽영상은 분석준비자료 체계에서 요구하고 있는 분석기본단위(Analysis Frame)로 사용될 수 있어, 국토관측위성에서 정의된 정밀도엽영상 체계가 향후 한국형 분석준비자료 체계의 기본단위로 발전되기를 기대한다(Dwyer et al., 2018).

국토위성정보 정밀영상의 생성과정은 Fig. 3과 같으며, 1:5,000 수치지도 기준 하에 2 pixel 오차 이내의 성능을 목표로 하였다. 먼저 0.5 m 해상도의 전정색 영상과 2.0 m 해상도의 다중색상 영상으로 이뤄진 표준영상으로부터, 영상융합과정을 통해 0.5 m 해상도의 다중색상 융합영상을 생성한다(Park et al., 2019b). 이후, 정밀기하수립에 필요한 GCP 확보를 위해 DB에 저장된 GCP와 융합영상 간의 GCP 자동매칭을 수행한다(Shin et al., 2018, Lee and Yoon, 2019). 이 과정을 통해서 확보된 GCP을 활용하여 RPC 계수를 보정하여 정밀보정영상을 생성하고(Yoon et al., 2018; Park et al., 2019a) 정사보정과정을 통해서 정밀정사영상이 생성된다. 마지막으로, 1:5,000도엽체계에 맞추어 정밀정사영상을 분할함으로써 촬영지역 내 여러 정밀도엽영상을 생성하게 된다. 특히, 개발된 국토위성정보 정밀영상생성시스템에는 상기 GCP자동매칭을 위해서 한반도 전역에 대해서 고밀도의 GCP chip DB를 구축하였다. 접경지역을 포함한 남한지역의 경우, 국토지리정보원의 항공정사영상과 통합기준점, 삼각점 및 기본도 제작에 사용한 사진기준점을 활용하여 21,500점을 제작하였다. 북한지역의 경우, 국방지형정보단의 CIB(Controlled Image Base) 영상과 KOMPSAT-2 정사영상으로 산출된 수평좌표 및 국토지리정보원의 DEM 등을 통한 높이 값을 활용하여 25,205점을 제작하였다. 이를 기반으로, 자동화된 정밀 정사영상 생성기술을 확보하였다. 이는 저궤도 지구관측위성 지상국에 대해서는 국내 최초로 구현되는 기술이다. 이를 통해서 지상국 업무효율성 증대, 신속한 정밀영상제공 및 위성정보활용 활성화에 크게 기여할 것으로 기대한다. 정밀영상생성시스템의 상세한 세부 구성 및 성능은 별도의 논문으로 보고하기로 한다.

Fig. 3. CAS 500-1/2 precision image generation flowchart.

4. 활용분석처리 시스템 및 활용산출물 생성 소프트웨어

활용분석처리 시스템과 연계되는 활용산출물 생성 소프트웨어는 Table 4와 같다. 4종의 소프트웨어는 활용분석처리 시스템과 연계하여 동작하며, 자료의 입출력 및 처리과정은 사전에 정의된 인터페이스를 따라 자동화된 방식으로 수행된다. 사용자의 요구에 따라 활용 산출물이 출력되며, 영상모자이크 소프트웨어를 제외한 나머지 3종의 소프트웨어는 1:5,000 도엽단위의 활용 산출물을 생성하게 된다. 또한, 입출력 및 시스템 상태 등의 대한 실시간 모니터링 제공과, 중요데이터 백업 및 시스템 로그관리 수행을 통해 운영자의 활용분석처리를 지원한다.

Table 4. List of CAS 500-1/2 utilization product SW

1) 영상모자이크 소프트웨어

모자이크영상 생성을 위해 밝기 값 보정, 접합선 추출, 영상병합 과정을 수행하며, 1:5,000 수치지도 기준 하에 2 pixel 오차 이내의 성능을 목표로 하였다. 먼저, 밝기 값 보정을 수행하여 인접영상 간 밝기 값 차이를 제거한다. 밝기 값 보정은 히스토그램 매칭(Histogram Matching) 기법을 적용하여, 선정된 대표영상을 기준으로 다른 영상들의 밝기 값을 보정한다. 다음으로, 접합선 추출을 수행하여 인접영상 간 접합선을 식별한다. 접합선은 밝기 값 보정과정 내 선정된 대표영상들을 기준으로 추출된다. 이후, 앞서 추출한 접합선 및 대표영상들을 활용한 영상병합을 통해, 색상 보정된 모자이크영상을 생성하게 된다(Table 5).

Table 5. Example for mosaicking result

2) DSM/DTM 추출 소프트웨어

DSM 및 DTM을 생성하기 위해, 입체기하 수립 및 에피폴라 리샘플링, 영상정합을 통한 포인트 클라우드 생성, 격자화를 통한 DSM 생성, 비지면점 제거를 통한 DTM 생성 과정을 수행한다. DSM 및 DTM 성능은 1:5,000 수치지도 기준 하에 위치정확도 5 m를 목표로 하였다. 먼저, 입체기하 수립 및 에피폴라 리샘플링을 수행하여 영상을 재배열한다. 입체기하는 영상전역에 대한 에피폴라 커브 생성 및 선형 분석을 통해 수립되며(Oh and Lee, 2018; Oh and Lee, 2019), 수립된 기하를 따라 영상을 재배열하게 된다(Oh and Han, 2020). 다음으로, 영상정합을 수행하여 포인트 클라우드를 생성한다. 영상정합은 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 기법을 적용하여, 고밀도의 포인트 클라우드를 생성하고 정제한다. 이후, 포인트 클라우드 격자화를 통해 DSM 을 생성한다. 포인트 클라우드 격자화는 높이값 보간 기법과 병행하여, 빈 격자 없이 DSM을 생성하게 된다(Kim et al., 2019). 또한, 비지면점 제거를 수행하여 DTM을 생성한다(Ahn and Kim. 2019)(Table 6).

Table 6. Example for DSM and DTM generation result​​​​​​​

3) 토지이용분류 및 공간객체추출 소프트웨어

공간객체 주제도를 생성하기 위해, 영상분할, 객체분류를 수행하며, 공간객체 별 분류 정확도 90% 이상을 목표로 하였다. 먼저, 영상분할을 수행하여 영상 내 유사특성을 지닌 영역끼리 분할한다. 영상분할은 OBIA(Object-Based Image Analysis) 또는 SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) 기법을 적용하여, 객체 후보영역을 선정하게 된다. 다음으로, 객체분류를 수행하여 공간객체 주제도를 생성한다. 객체분류는 크게 객체기반 또는 딥러닝(Deep Learning)기반으로 수행된다(Lee et al., 2019a). 객체기반의 경우 수평적 프로세스(Horizontal Process)를 적용하여 영상 내 산림, 초지, 나대지, 수계, 도로, 건물을 분류 (Lee et al., 2018; Lee et al., 2019b)하며, 딥러닝기반의 경우 Deep U-Net을 적용하여, 도로, 건물을 분류한다(Rhee et al., 2018; Choi et al., 2019)(Table 7).

Table 7. Example for spatial feature thematic map (① farmland, ② building, and ③ road)​​​​​​​

4) 변화탐지 및 시계열모니터링 소프트웨어

변화탐지 주제도를 생성하기 위해, 상대방사보정 및 변화탐지를 수행한다(Beak and Jung, 2019). 먼저, 상대방사보정을 수행하여 영상 간 밝기 값 차이를 제거한다. 상대방사보정은 비선형 회귀모델 기반 방식을 적용하여, 기준영상과 대상영상 간의 밝기 값을 보정한다(Seo and EO, 2018; 2019a; 2019b). 다음으로 변화탐지를 수행하여 변화탐지 주제도를 생성한다. 변화탐지는 크게 화소 기반(Choi et al., 2018; Jung et al., 2019), 객체기반(Chung et al., 2018; Song et al., 2018; Song and Choi, 2020; Song et al., 2020), DSM 및 DTM 기반(Jang et al., 2020), 공간정보기반(Lee and Jeon, 2019; Youn and Jeon, 2019)으로 구분되어 수행한다. FC-DenseNet 모델을 활용한 화소기반 변화탐지, 화소기반 변화탐지 결과 및 분할영상을 활용한 객체기반 변화탐지, DSM/DTM을 활용한 변화탐지, 토지피복도 등 기 구축된 공간정보를 활용한 변화탐지를 통해, 다양한 변화탐지 주제도를 생성한다(Table 8). 화소기반, 객체추출기반 및 DSM/DTM 기반의 경우 AUC(Area Under Curve) 향상을 목표로 하였으며, 공간정보 기반의 경우 Kappa 통계지수 0.5 이상을 목표로 하였다.

Table 8. Example for change detection thematic map​​​​​​​

5. 의의 및 시사점

이제까지 활용을 주목적으로 새로이 개발되어 내년 발사예정인 국토관측위성을 위한 국토위성정보 활용기술과 운영시스템 개발에 대해서 소개하였다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 다음과 같은 3가지 측면에서 시사점 및 의의를 찾아볼 수 있다. 첫번째, 국내 최초의 한반도 전역 정밀 GCP chip DB 확보이다. 국내 위성산업이 활성화됨에 따라 지속적으로 새로운 국내 위성영상의 공급과 수요가 증대되고 있으나, 전 국토에 대한 위성기준점 부재에 의해 활용에 난제가 발생되고 있다. 이에 대응하기 위해, 본 연구진은 국토지리정보원에서 보유하고 있는 기준점, 정사영상 등의 공간정보를 활용하여 국내 최초의 한반도 지역 정밀 위성기준점 DB를 구축하였다. 이를 통해, 국토관측을 포함한 전 부문에서의 위성산업 활성화와 국토관리 효용성 증대를 전망하고 있다. 두번째, 위성영상생산체계를 분석준비자료 체계로 변환하기 위한 기반구축이다. 현재 위성정보의 공공분야 활용을 위해 많은 투자가 이뤄지고 있으나, 위성영상처리의 특수성에 의해 일반 사용자에 대한 진입장벽이 발생되어 활용에 어려움을 겪고 있다. 국토위성정보 정밀영상생성 시스템을 통해, 위성영상 품질 표준화 및 전처리과정을 최소화하는 분석준비자료 생산이 가능하였으며, 이를 통해 차세대 중형위성 활용성 증대와 국내 위성산업의 기준제시를 기대하는 바이다. 세번째, 저궤도 지구관측위성용 지상국의 기능에 다양한 활용 산출물 생산을 접목한 점이다. 현재에 들어 본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 시점에서, 본 연구진은 국토위성정보 운영시스템 내 활용산출물 생성 소프트웨어를 연계하여 모자이크영상·수치지형모형·공간객체주제도·변화탐지 주제도를 생성하도록 하였다. 이를 통해서 향후 위성정보로부터 요구되는 여러가지 활용산출물을 위성수신기능과 연계하여 체계적으로 관리하고 확장할 수 있는 틀을 만들었다고 생각된다. 이러한 의의와 시사점을 토대로 본 연구진이 개발한 국토위성 정보 활용기술 및 운영시스템을 통해서 위성영상 활용성 증대를 전망하고 있다. 나아가, 향후 발사예정인 여러 지구관측 위성의 지상국 시스템에 하나의 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.