• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.375-383
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• 2007

This paper presents the method to provide a fast service for user in image manipulation such as zooming and panning of huge size high resolution satellite image(e.g. Giga bytes per scene). The proposed technique is based on the hierarchical structure that has 3D-Tiling in horizontal and vertical direction to provide the image service more effectively than 2D-Tiling technique in the past does. The essence of the proposed technique is to create tiles of optimum level in real time on the basis of current displaying area, which change as user manipulates huge image. Consequently, this technique provides seamless service, and will be very powerful and useful for manipulation of images of huge size without data conversion.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1195-1210
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• 2023

해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제10권2호
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• pp.133-160
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• 1994

In this paper, we propose a comprehensive geometric correction algorithm of Along Track Scanning Radiometer(ATSR) images. The procedure consists of two cascaded modules; precorrection and fine co-location. The pre-correction algorithm is based on the navigation model which was derived in mathematical forms. This model was applied for correction raw(un-geolocated) ATSR images. The non-systematic geometric errors are also introduced as the limitation of the geometric correction by this analytical method. A fast and automatic algorithm is also presented in the paper for co-locating nadir and forward views of the ATSR images by using a binary cross-correlation matching technique. It removes small non-systematic errors which cannot be corrected by the analytic method. The proposed algorithm does not require any auxiliary informations, or a priori processing and avoiding the imperfect co-registratio problem observed with multiple channels. Coastlines in images are detected by a ragion segmentation and an automatic thresholding technique. The matching procedure is carried out with binaty coastline images (nadir and forward), and it gives comparable accuracy and faster processing than a patch based matching technique. This technique automatically reduces non-systematic errors between two views to .$\pm$ 1 pixel.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.987-997
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• 2019

최근 무인항공기(UAV)의 발전과 관심이 높아지면서 UAV의 수요가 급증하고 있다. 전통적인 방식의 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용으로 효과적인 자료 취득이 가능하여 다양한 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사)에 활용되고 있다. 다만, 배터리 용량 및 관제시스템과 기체의 거리 제한에 따라 전통적인 원격탐사 방법인 위성과 항공기를 이용한 방법에 비해 좁은 면적만을 획득한다는 단점이 있다. 하지만 원거리 원격관제가 가능하다면 원격탐사 분야에서의 UAV의 활용 가능성은 더 높아질 수 있으며 이에 UAV와 관제 시스템의 거리에 상관없이 관제할 수 있는 통신 네트워크 시스템이 필요하다. 전통적인 방식의 무선장치(RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz)로 UAV와 Ground Control System(GCS)가 송수신 할 수 있는 거리는 약 2 km 내외로 제한적이다. 하지만 구축되어 있는 Long-Term Evolution(LTE) 통신망 기반의 제어방식을 적용하면 Radio Frequency(RF) 통신망의 단점을 보완할 수 있어 기존 산업과 융합하여 보다 큰 효과를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 LTE 통신방식을 통해 GCS 기준 최대 직선거리 6.1 km, 촬영 면적 2.2 ㎢, 총 비행 거리 41.75 km의 비행을 수행하였다. 또한, LTE 통신의 무선 기지국 현황을 통해 통신 두절 가능성에 대해서도 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.847-855
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• 2018

GMTI는 항공기에 탑재되어 지상에 움직이는 표적을 탐지하는 레이다 기능으로 군사적으로 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 GMTI 신호처리 방법을 제시하고, 구축된 항공용 GMTI 시스템으로부터 획득한 GMTI용 2채널 합/차 원시데이터를 이용하여 GMTI 신호처리 결과를 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3079-3089
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• 2015

In this paper, a smart constrained application protocol (CoAP)-based gateway with a border router is proposed for home safety services to remotely monitor the trespass, fire, and indoor air quality. The smart CoAP gateway controls a home safety sensor node with a pyroelectric infrared motion sensor, a fire sensor, a humidity and temperature sensor, and a non-dispersive infrared CO2 sensor and gathers sensing data from them. In addition, it can convert physical sensing data into understandable information and perform packet conversion as a border router for seamless connection between a low-power wireless personal area network (6LoWPAN) and the Internet (IPv6). Implementation and laboratory test results verify the feasibility of the smart CoAP gateway which especially can provide about 97.20% data throughput.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.626-629
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• 2004

Texture imaging, which means texture image creation by co-occurrence relation, has been known as one of useful image analysis methodologies. For this purpose, most commercial remote sensing software provides texture analysis function named GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix). In this study, texture-imaging program for GLCM algorithm is newly implemented in the MS Visual IDE environment. While, additional texture imaging modules based on GLDV (Grey Level Difference Vector) are contained in this program. As for GLCM/GLDV texture variables, it composed of six types of second order texture function in the several quantization levels of 2(binary image), 8, and 16: Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment, and Contrast. As for co-occurrence directionality, four directions are provided as $E-W(0^{\circ}),\;N-E(45^{\circ}),\;S-W(135^{\circ}),\;and\;N-S(90^{\circ}),$ and W-E direction is also considered in the negative direction of E- W direction. While, two direction modes are provided in this program: Omni-mode and Circular mode. Omni-mode is to compute all direction to avoid directionality problem, and circular direction is to compute texture variables by circular direction surrounding target pixel. At the second phase of this study, some examples with artificial image and actual satellite imagery are carried out to demonstrate effectiveness of texture imaging or to help texture image interpretation. As the reference, most previous studies related to texture image analysis have been used for the classification purpose, but this study aims at the creation and general uses of texture image for urban remote sensing.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.329-336
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• 2012

This paper give further assessment on the original DoP-CPD classification scheme. This paper provides some additional comparative study on the DoP-CPD with H/A/alpha classifier in terms of multi look effects and classification performances. The statistics and multi looking effects of the DoP and CPD were analyzed with measured polarimetric SAR data. DoP-CPD is less sensitive to the number of averaging pixels than the entropy-alpha technique. A DoP-CPD diagram with appropriate boundaries between six different classes was then developed based on the data analysis. A polarimetric SAR image DoP-CPD classification technique is verified with C-band polarimetric RADARSAT-2 images.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.965-967
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• 2003

Information on forest volume, forest coverage and biomass are important for developing global perspectives about CO$_{2}$ concentration changes. Forest biomass cannot be directly measured from space yet, but remotely sensed greenness can be used to estimate biomass on decadal and longer time scales in regions of distinct seasonality, as in the north. Hence, in this research, numerical methods were used to estimate forest biomass in higher northern regions. A regression model linking Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), to forest biomass extracted from SPOT/4 VEGETATION data and PAL 8km data in regional and continental area (N40-N70) respectively. Statistical tests indicated that the regression model can be used to represent the changes of forest biomass carbon pools and sinks at high latitude regions over years 1982-2000. This study suggests that the implementation of estimation of biomass based on 8-km resolution NOAA/AVHRR PAL and SPOT-4/VEGETATION data could be detected over a range of land cover change processes of interest for global biomass change studies.