위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍스쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다.
토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.
도시침수는 사회 기반시설에 파괴적인 영향을 끼치고, 재산 및 인명 피해의 원인이 되므로, 고해상도 고정확도 예측 정보를 활용한 선제적 대응이 중요하다. 하지만, 기후변화로 인한 강수 강도의 증가, 도시의 확장 및 고밀화 등 토지피복 변화, 홍수방어시설의 노후화 등 여러 요인들의 복합적인 영향으로 인해 도시침수의 정확한 재현 및 예측은 여전히 난제로 남아 있다. 천수 방정식(Shallow Water Equations)을 기반으로 하는 물리과정 모형은 신뢰도 높은 예측 결과를 제공할 수 있지만, Courant-Friedrichs-Lewy 조건 등의 제약으로 인해 대규모 도시 지역의 고해상도 실시간 예측에는 적합하지 않은 한계가 있다. 본 연구에서는 상대적으로 간단한 연산 규칙의 중첩을 통해 복잡계 물리 시스템을 모의하는 셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA) 기술에 기반한 도시침수 해석 모형인 CA-Urban을 개발하고, 미국 Oregon 주 북서쪽에 위치한 Portland시의 도심지역에 대해 침수해석의 적용성을 평가한다. 세부적으로는, 기존 셀룰러 오토마타 기반 침수해석알고리즘의 수치 진동(Oscillation) 문제에 대한 원인을 분석하고, 안정성 향상 방법인 셀 간 최대유량 제한, 가중치 적용 기법, 모형의 계산 효율성 향상을 위한 최적 적응 시간 단계 기법(Adaptive time step)의 적용 결과를 소개한다. 또한, 침투 및 증발산 등 물순환 요소 해석 모듈의 개발 성과 및 방향에 대해서 토의한다.
미세채취기를 이용하여 보구치(Argyrosomus argentatus)의 이석으로부터 탄산염 시료를 매우 조밀하게 채취하여 성장에 따른 고해상의 안정동위원소비의 변화를 조사하였다. 이석의 ${\delta}^{18}O$값과 ${\delta}^{13}C$값은 성장에 따라 점진적으로 증가하는 경향을 보였다. 그러나, 이러한 증가는 서식환경의 변화에 의한 것이 아니라, 초기성장동안 어류의 생리적인 작용에 의한 영향을 많이 받다가 점차적으로 줄어들면서 해양환경에 평형을 이루는 것으로 해석된다. 이 연구 방법과 결과는 앞으로 다른 어류의 이석으로부터 고해상의 안정동위원소 변화를 획득하여 어류의 성장과 서식환경의 변화를 연구하는데 적용할 수 있는 가능성을 제시한다.
본 연구는 k-space 주사방식을 새롭게 적용하여 noise의 영향과 방향성을 분석함으로써 영상의 신호강도가 낮은 뇌혈관 질환의 고해상도 MRI 검사 시 noise의 영향을 최소화 하여 진단적 가치가 높은 영상을 획득하고자 하였다. 연구방법은 2013년 6월부터 동년7월까지 뇌혈관 질환의 조기 진단을 위해 고해상도 MRI 검사를 받은 38명을 대상으로 k-space 주사방식에 따른 noise의 영향을 평가하기 위해 기존의 선형 직각좌표계 주사방식과 새로운 방사형 직각좌표계 주사방식을 각각 적용한 후, 획득한 영상에서 내경동맥 내강의 신호강도와 noise를 비교 평가하였다. 연구결과, k-space 주사방식에 따른 내경동맥 내강의 신호강도는 방사형 비직각좌표계 주사방식이 기존의 선형 직각좌표계 주사방식 보다 43.32% 낮았고, noise 역시 50.19% 가량 낮게 나타났다. 이는 방사형 비직각좌표계 주사방식이 선형 직각좌표계 주사방식보다 noise가 적게 발생하며, 영상의 신호강도가 낮은 고해상도 MRI에서는 방사형 비직각좌표계 주사방식이 더 유용하다는 것을 의미한다. 그러므로 영상의 신호강도가 낮은 고해상도 뇌혈관 MRI 검사 시 방사형 비직각좌표계 k-space 주사방식을 이용한다면 noise의 영향을 최소화하여 양질의 영상을 획득할 수 있으리라 사료된다.
강우의 산소 및 수소안정동위원소는 물순환 연구에서 수분의 이동 및 강우와 지하수계의 상호작용을 이해하는 데에 사용되어 왔다. 종유석 및 빙하의 안정동위원소를 이용하여 과거의 기후 및 기상을 이해하는 데에 이용되고 있으며, 이러한 과거지시자를 설명하기 위한 전지구순환모델의 기초자료로 이용되고 있다. 동위원소 분석기기의 발전으로 인해 이전보다 고해상도 연구가 점차 가능해 지고 있으며, 강우안정동위원소 역시 고해상도 연구에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이번 연구에서는 해안에서 강우안정동위원소의 변동을 관찰하기 위하여 자동시료채취장치를 개발하여 강우량에 따라 5-15분 간격으로 강우시료를 채취하였다. 강우동위원소의 변동은 연구기간동안 최대 -5.7(-40.1)‰, 최소 -10.8(-74.3)‰ 값을 보였으며, 연구기간동안 강우안정동위원소의 산소와 수소의 선형관계의 기울기는 6.8이며, 이를 강우사상으로 분리하면 각각 5.1, 4.2, 7.9, 7.7이다. 이는 첫 두 강우가 내리면서 증발이 일어났음을 지시하며, 시간이 갈수록 증발이 더 이상 일어나지 않았음을 의미한다. 이러한 안정동위원소의 분화는 여러 물순환 연구에 시사하는 바가 크며, 앞으로 강우안정동위원소를 이용한 연구를 수행할 때 강우의 고해상도 분석이 필요할 것으로 판단된다.
고해상도 위성영상의 등장과 공간분해능의 발전은 위성영상을 활용한 다양한 연구들을 가능하게 하였다. 그 중에서도 고해상도 위성영상을 이용한 표적 탐지 기술은 광범위한 지역의 차량, 항공기, 선박 등의 탐지를 가능하게 하여 교통류 모델링, 군사적 목적의 감시 정찰을 효과적으로 수행하게 한다. 최근 다양한 국가에서 여러 위성을 발사함에 따라 위성영상 선택의 폭이 증가하였으나 고해상도 위성영상을 이용한 공간해상도 비교 연구는 많지 않으며 더욱이 표적 탐지에 미치는 공간 해상도의 영향에 관한 연구는 국내외로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 PSO 기반의 표적 탐지 연구를 바탕으로 공간해상도가 항공기 및 선박 표적 탐지에 미치는 영향을 분석하였다. 원영상에 대한 재배열 보간 기법을 통해 0.5m, 1m, 2m, 4m의 다양한 공간해상도의 시뮬레이션 영상을 생성하고 이때 최근린보간, 양선형보간, 3차회선보간과 같이 다양한 재배열 보간 기법을 적용하였다. 표적 탐지 정확도는 공간해상도 뿐만 아니라 보간 기법에 따라 비교 분석되었다. 연구 결과 0.5m의 고해상도 영상에서 그리고 최근린보간 기법을 이용한 재배열 영상에서 더 높은 표적 탐지 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 50% 이상의 표적 탐지 정확도를 얻기 위해서는 항공기의 경우 2m, 선박의 경우 4m 이상의 영상이 필요하며 항공기의 형태적 특이성은 더 높은 공간 해상력을 필요로 함을 확인하였다. 본 연구는 항공기 및 선박 표적 탐지에 적합한 적정 공간분해능을 제안하고 위성 센서 설계의 기준을 제시하는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.
변화탐지 기법은 위성영상의 활용 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 알고리즘이다. 그러나, 변화탐지 기법을 고해상도 위성영상에 적용할 경우, 다시기 영상 간의 기하학적 차이 등에 의하여 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 위성영상의 변화탐지를 위하여 기존의 융합 영상 평가지수를 활용하고자 한다. 또한, 기존의 다시기 위성영상을 활용한 일반적인 변화탐지 기법과 교차융합영상을 이용한 변화탐지 결과를 비교하여, 다시기 고해상도 위성영상에 적합한 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 융합영상 평가 지수인 ERGAS, UIQI, SAM를 무감독 변화탐지 기법에 적용하고 기존의 CVA를 이용한 변화탐지 기법의 결과와 비교하였다. 또한, 영상융합 기법에 따른 고해상도 위성영상 변화탐지 정확도를 평가하여 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지에서 발생할 수 있는 기하학적 오차를 최소화할 수 있는 방법을 분석하였다. 실험결과, 교차융합영상과 ERGAS 지수를 활용한 변화탐지 기법이 기존 기법과 비교하여 상대적으로 높은 변화지역 탐지 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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