• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.51-64
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• 2015

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시 공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) 기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.155-163
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• 2010

NASA의 Terra 위성에 탑재된 ASTER는 기선고도비 0.6, 15m 해상도의 along-track 디지털 스테레오 영상자료를 제공한다. $43km{\times}50km $ 지역에 대한 ASTER 스테레오영상으로부터 ENVI 4.1 소프트웨어의 자동 스테레오 상관처리과정을 실행하여 $15m{\times}15m$의 DEM을 추출하였다. ASTER DEM의 정확도를 1:25,000축척의 수치지형도로부터 얻은 DEM을 기준으로 하여 분석한 결과, 높이에서 RMSE ${\pm}7{\sim}{\pm}20m$를 나타냈다. RMSE ${\pm}10m$를 초과하게 하는 요인들로서 구름지역, 수역, 건물지역들을 제외한 지역들의 DEM 정확도는 5.789m의 RMSE를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 구름지역과 그림자 지역을 토지피복 분류에 의해 검출하여 추출된 ASRER DEM(엄밀히 말해서 DSM) 상에서 그 부분들을 제거한 다음, 밴드간 연산기법을 이용하여 이 부분을 수치지형도로부터 추출한 DEM으로 대치함으로써 지형정보의 정확도를 높이고자 하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.145-146
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• 2000

도시와 산업의 발달 및 인구증가로 인하여 다양한 종류의 대기오염물질이 대기 중으로 대량 배출되고 있다. 대기 중의 입자상 및 가스상 오염물질들은 강수, 안개 및 응축 등에 의한 습식침착(wet deposition)과 강수의 영향없이 진행되는 중력침강, 확산, 관성충돌 등에 의한 건식침착(dry deposition) 의 과정에 의해 대기 중에서 제거된다(Legge and Krupa, 1990). 일반적으로 습식침착은 구름 내에서 응핵(nuclei)으로 작용하여 오염물질이 제거되는 rain-out 과정과 비 또는 눈 등의 강하시 충돌, 간섭, 흡수 및 흡착과정에 의해 제거되는 세정과정(wash-out)으로 분류될 수 있다. (중략)

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.125-125
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• 2001

실 지형정보를 이용한 3D 가상환경은 사용자에게 좀 더 현실에 가까운 교육환경을 제공한다. 3D 가상환경에 사용되는 지형정보는 mesh를 생성하기 위한 고도 data와 mapping을 위한 위성영상이나 항공사진 등이 사용된다. 고도 데이터는 DEM,DTED와 같은 데이터 포맷이 있는데 해상도에 따라 초단위 또는 M 단위로 다양하게 분류되어 있으며 위성영상이나 항공사진도 해상도에 따라 50M∼10Cm 까지 다양하여 사용목적에 맞는 데이터 선택이 필요하다. 고도데이터와 mapping 데이터를 이용하여 기본적인 3D 지형을 생성한 후에 안개나 비, 눈, 빛, 구름과 같은 기상환경을 시뮬레이션하거나 건물이나 이정표, 또는 텍스트 같은 사용자 정보를 Vector overlay 하여 좀 더 현실감 있는 3D 가상환경을 만들 수 있다. 최근에는 인터넷이 일반화되면서 네트웍을 통해 지명데이터를 전송하고 렌더링 하고자 하는 요구가 발생하고 있다. 그러나 3차원 가상환경을 위한 지형 데이터는 2D 데이터에 비해 크기가 크고 고사양의 하드웨어사양을 필요로 하여 네트웍을 통해 전송하고 랜더링 하기에는 여러 가지 제약이 따른다. 이러한 재약을 극복하기 위해 데이터를 한꺼번에 전송하지 않고 점진적으로 전송하고자 하는 연구가 많이 있어 왔으며 점진적 메쉬나 딜로니 규칙에 기반한 TIN 압축 점진적 시각화 기법, DEM 웨이블릿 변환을 적용한 저장, 전송 렌더링 하고자 하는 연구가 시도되어 왔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.658-661
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• 2008

태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.135-142
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• 2009

기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일 최고기온 $20^{\circ}C$ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 $1.7^{\circ}C$로 비내습일의 $0.7^{\circ}C$보다 높았다. 야간 기온은 서리내습일이 비내습일에 비해 현저히 낮았으며, 24시의 기온은 $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$로 비내습 일의 $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$에 비해 $6.2^{\circ}C$ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.277-284
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• 1998

해색관측센서 (OSMI)의 월별 자료수집계획을 수립하기 위해 색소농도, 운량 및 태양반사의 세가지 영향요소에 대한 전구분포가 검토되었다. 위성의 임무 제한조건 (예, 임무주기)을 제외한 이들 세 요소들은 OSMI 자료수집에 매우 중요한 것으로 간주된다. Nimbus-7 CZCS 월평균 자료 및 ISCCP 월평균 자료가 색소농도 및 운량 분포 분석에 각각 사용되었다. 그리고 태양반사의 월별 모사분포는 OSMI 궤도예측 및 대기 상층부 태양반사 레이디언스 계산을 수행함으로 얻어졌다. 주어진 경위도 $10^{\circ}$격자에 대한 상기 각 요소의 월별 통계자료 (월평균 혹은 표준편차)를 이용해 월별 우선순위 도를 생성시켰다. 이어서 세 요소의 중복효과를 보기위해 각 달의 세 요소에 대한 우선순위 도를 중첩 시켰다. 초기결과는 하반구의 대부분이 구름과 태양반사의 계절변화로 인해 우선순위가 낮은 지역으로 분류됨을 보였다. 서로 다른 분류세트에 대한 민감도 시험을 하여 구름과 태양반사의 계절변화가 강건함을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3692-3697
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• 2012

Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.

• 환경생물
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• 제23권1호
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• pp.1-20
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• 2005

본 조사지역인 가야산국립공원은 지리학적으로는 북위 35°45'00'∼35°49'30', 동경 128°02'30'∼128°09'30'에 위치하고, 행적구역상으로는 경상남도의 합천군과 거창군, 경상북도의 성주군, 고령군에 걸쳐 있으며, 총면적은 57.81 ㎢에 이른다. 가야산은 우리나라 기후지역상 온대남부에 위치하고, 식물구계학적으로는 남부아구에, 식생구계학상으로는 냉온대에 속하는 것으로 알려져 있다. 또한, 전체면적의 약 82.5%가 해발 600m 이상이며, 1,000m 이상이 약 10.3%에 해당된다. 가야산의 해인사-극락골-토신골 지역은 잘 보존된 소나무림이 우점하고 있고, 부분적으로 노각나무가 산생하는 것이 관찰되었으며, 해인사-진대밭골-두리봉 지역은 계곡에는 소나무와 졸참나무가 고지대에는 신갈나무 등이 부분적으로 군락을 형성하고 있었다. 또한 남산제일봉과 북사면은 각각 등산로와 임도가 형성되어 있어 소나무와 졸참나무, 신갈나무 등이 혼재된 양상을 나타내었고, 백운동계곡 주변은 다른 사면과 달리 식생의 발달정도가 소나무와 관목위주로 매우 단순했다. 특기할만한 점은 상왕봉 주변에서 흰참꽃, 설앵초, 네귀쓴풀, 백리향. 솔나리, 구름송이풀 등의 희귀 또는 고산성 식물들이 분포하는 것이 확인되었다. 가야산국립공원지역에 분포하는 양치식물 이상의 관속식물을 대상으로 조사한 결과 91과 268속 373종 1아종 75변종 12품종 4잡종으로 총 465분류군이 조사 확인되었으며, 이는 우리나라 관속식물 4,071 분류군의 11.4%에 해당되었다. 한국특산식물은 11과 15속 15분류 군으로 조사지역내 분포하는 465분류군중 약 3.2%이며, 식물구계학적 특정식물은 17과 21속 25분류군으로 이는 가야산 소산식물 465분류군의 5.4%이었고, 조사지역에 분포하는 귀화식물은 5과 7속 7분류군으로 우리 나라전체 귀화식물종 177종류의 4%이다. 또한 가야산 단지봉(1,028.5m)에서 새로 발견된 산간습지 (forested wetland)와 자란초 자생 군락지에 대해 식생 및 층위별 종조성을 토대로 현존 식생 구조를 분석하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제30권2호
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• pp.167-175
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• 2017

가야산국립공원 내의 기후변화 취약 산림식물 및 국가기후 변화 지표 생물종을 파악하기 위해 2016년 3월부터 10월까지 총 28회에 걸쳐 조사하였다. 그 결과 기후변화 취약종은 총 39분류군이 분포하였고 북방계 11분류군, 남방계 2분류군, 관심식물은 26분류군으로 확인되었으며, 이중 자생종은 33분류군으로 확인되었다. 가야산국립공원의 아고산지역에 분포하는 기후변화 취약종으로는 전나무, 구상나무, 잣나무, 사스래나무, 매발톱나무, 흰참꽃나무, 산앵도나무, 설앵초, 기생꽃, 백리향, 병풍쌈, 솔나리가 해당되었으며, 이들은 수직적 분포역이 매우 좁은 것으로 확인됨에 따라 지구온난화의 영향에 취약할 것으로 예상된다. 아울러, 기후변화 취약종에 포함되지 않지만 본 지역의 산정에 자생하고 있는 한라송이풀, 세모산부추, 숙은처녀치마 등의 고유종과 식물구계학적 특정식물 V등급에 해당하는 여우꼬리풀, 구름병아리난초 등도 기후변화에 매우 취약할 것으로 예상되므로 이들에 대한 보전 방안이 절실하게 요구되며, 산정에 분포하는 잔존종에 대한 장기적인 모니터링을 통하여 기후변화취약종을 보다 객관적이고 타당한 분류군으로 재선정할 필요가 있다고 판단된다.