• 식물분류학회지
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• 제41권2호
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• pp.130-137
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• 2011

제주도 한라산에 자라는 한라송이풀은 고유종 Pedicularis hallaisanensis Hurusawa로 인식되고 있다. 한편 이 식물은 근연종인 P. amoena, 구름송이풀 또는 이삭송이풀과 형태적으로 유사하여 분류학적 처리가 혼동되어왔다. 본 연구는 이 식물의 분류학적 위치를 파악하기 위하여 한라송이풀과 근연종을 대상으로 외부형태 및 핵 리보소옴 DNA 염기서열을 조사하였다. 한라산의 이 식물은 꽃받침 열편, 화판 상순과 하순의 길이 비, 식물체의 선모 밀도, 개화기 근생엽의 유무 및 염기서열 자료에서 P. amoena 및 구름송이풀과는 뚜렷한 차이를 보였다. 하지만 한라송이풀은 외부형태 및 ITS 염기서열에서 동북아에 분포하는 이삭송이풀과 뚜렷이 구별되지 않았다. 본 연구의 형태 및 분자생물학적 자료는 한라송이풀이 이삭송이풀로 통합되는 것을 지지하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1497-1503
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• 2023

본 연구는 Near-UltraViolet (UV) 파장에서의 지표면 반사도 산출 시 발생하는 구름과 적설의 분류 한계를 극복하기 위해 Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS)와 Advanced Meteorological Imager (AMI) 위성의 구름 자료를 융합하여 적설역에서의 지표면 반사도 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. GEMS 구름 산출물과 AMI 구름탐지 자료를 기반으로 융합 구름자료를 생산하였으며, 이를 GEMS 지표면 반사도 산출에 적용하였다. 그 결과 적설역에서 GEMS 구름 산출물만 사용한 경우에 비해 미산출이 개선되었으며 이는 전체 관측 영역에서 약 17%의 개선 효과를 확인하였다. 본 연구 결과는 융합 구름자료를 활용하여 적설역에서 지속적으로 발생했던 지표면 반사도 미산출 문제를 개선할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 산출된 고품질의 지표면 반사도를 기반으로 타 Level-2 산출물의 품질향상을 기대할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권4호
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• pp.441-449
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• 1994

본 연구의 목적(目的)은 현재 한국에서 자료획득이 비교적 용이한 AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용하여, 한반도 전지역(全地域)을 대상으로 식물(植物)의 시기별(時期別) 변화유형(變化類型)을 분석하고, 이를 응용하여 주요식생(主要植生)의 분포를 구분하고자 한다. 1991년 1년동안 NOAA-11 위성에서 수신(受信)된 AVHRR 자료중 비교적 운량(雲量)이 적은 날을 택하여 총 27일분의 일별영상자료(日別映像資料)를 추출하였다. 일별영상자료는 먼저 광학적(光學的) 보정(補正)을 마친 후, 적색(赤色)파장대 및 근적외선(近赤外線)파장대에서의 반사특성(反射特性)을 조합한 식생지수(植生指數)(NDVI-Normalized Difference Vegetation Index)로 변환되었다. 구름으로 덮혀있는 지역의 식생지수는 식물이 존재하는 지역보다 상대적으로 낮은 값을 나타내므로, 구름제거를 위하여 4-5개의 일별식생지수자료(日別植生指數資料)를 중첩한 뒤 각 화소(畵素)지점의 식생지수중 최대치를 선택함으로써 구름의 영향이 최소화된 월별식생지수자료(月別植生指數資料)가 산출되었다. 월별식생지수자료는 식물 생장의 연중변화(年中變化)를 비교 분석하기에 용이하도록 비생장기간(非生長期間)까지 포함하여 2월, 3월, 5월, 8월, 9월, 그리고 11월까지 6개가 산출되었다. 식생별로 상이(相異)한 계절별 잎의 발달상태에 따라, 6개의 월별식생지수자료(月別植生指數資料)에 나타나는 식생지수의 변화특성을 이용하여 식생분류(植生分類)를 실시하였다. 사용된 자료의 광학적 해상력(解像力)을 고려하여 분류집단은 침엽수림, 활엽수림, 침활혼효림, 농지, 초지관목림, 그리고 도시지역으로 구분하였다. 컴퓨터분류방식은 식생지수(植生指數)의 변화유형이 비슷한 집단끼리 스스로 규합(糾合)되게 하는 무감독류집분류법(無監督類集分類法)(unsupervised clustering)을 채택하였다. 컴퓨터분류 결과를 기존의 산림자원조사자료(山林資源調査資料)와 비교한 결과 상당히 근접한 통계치를 보여주었고, 산림지역내(內)에서도 침엽수림, 활엽수림, 혼효림의 구분 또한 만족할만한 결과를 나타내고 있다. 넓은 지역을 대상으로 필요한 영상자료(映像資料)를 비교적 신속하고 용이하게 수신(受信)할 수 있고, 타(他) 위성자료에 비교하여 자료의 양이나 가격 측면에서 유리한 AVHRR자료는 한반도 규모에 상응하는 넓은 지역의 식생현황을 주기적으로 모니터링하기에 적합한 위성자료로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.193-203
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• 2009

적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 ($11{\mu}m\;-\;3.7{\mu}m$)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.744-744
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• 2012

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권1호
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• pp.63-73
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• 2013

지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있어 촬영된 위성영상에 반영된다. 촬영시기가 다른 영상을 통하여 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다. 다중시기 영상을 무감독 방법으로 분류할 수 있다면 영상 분류의 정확도를 높여 주고, 여러 응용분야에 기여할 수 있다. 규칙기반 영상분류 알고리즘은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 처리 되도록 개발되었으나, 불완전 요소에 결과가 영향 받는지 확인되어야 한다. 이 연구에서는 제주도 지역의 Landsat 영상으로 규칙기반 영상분류를 수행하였다. 영상의 구름의 존재하고 촬영시기의 차이가 있는 경우, 대상지가 도시, 산지, 농지 등 복합적인 경우에 대하여 적용 결과를 확인하였다. 구름이 있는 부분의 경우, 계수에 영향을 주지 않았으며, 촬영시기의 차이에 따라 분류규칙이 적절이 반영되었다. 제주시 도시지역의 확장, 서귀포시의 비닐하우스 등의 시설물 개체 수 증가 등을 파악 할 수 있었다. 제주도 지역의 공간정보 변화 파악과 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 양질의 무감독 분류가 수행되는 것을 목표로 하여 방법의 일반화 및 개선방안을 모색하고자 하였다. 향후 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.137-148
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• 2015

국립기상연구소는 2010년 6월, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하였다. AERI는 고분해 적외 센서를 탑재하고 있어 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 AERI로부터 산출되는 메탄의 품질 향상을 위해 맑을 때의 자료를 분류하는 AERI 스펙트럼 기준의 새로운 방법을 개발하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용한 방법과 비교하였다. 맑은 날 관측된 AERI 스펙트럼을 기준 스펙트럼으로 선정하였으며, 구름에 민감한 대기 창 영역을 사용하였다. 임계값 선정을 위해 복사량 임계값 테스트를 실시하였으며, 선정된 임계값을 이용한 AERI 스펙트럼 기준의 방법과 KLAPS 구름 정보를 이용한 방법을 각각 이용하여 최하층 메탄 농도를 산출하였다. 각각 산출된 메탄농도와 지상관측 메탄농도를 비교하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용하여 산출된 메탄농도보다 AERI 스펙트럼 기준의 방법으로 산출된 메탄농도의 품질이 더 좋은 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 GOSAT 연직 메탄 총량과의 비교에서도 좋은 결과를 보여주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.589-593
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• 2013

원격 탐사의 SAR 영상을 이용한다면 구름이나 기상 조건의 변화에 관계없이 지속적으로 영상을 얻을 수 있어 해빙 관측에 적합하다. 해빙에는 여러 가지 종류가 있어 이를 분류해서 결과를 관측한다면 종류별 변화를 보다 쉽게 볼 수 있다. 본 연구에서는 감독분류의 최소 거리(minimum distance) 기법을 이용하여 해빙을 분류하였다. SAR 영상을 이용했을 때와 텍스쳐 영상을 이용한 결과를 비교했을 때의 정확도를 비교하였다. Radarsat-2의 텍스쳐 영상을 사용했을 때 전체 정확도가 가장 높았지만, 대체적으로 SAR 영상을 사용하였을 때 전체 정확도가 높게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.331-331
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• 2017

2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1257-1262
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• 2018

본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.