건물 정보는 다양한 도시 공간 분석에 활용되는 필수 정보 중 하나이기에 지속적인 모니터링이 필요하지만 현실적으로 어려움이 존재하고 있다. 이를 위해 광범위한 지역에 대해서도 지속적인 관찰이 가능한 위성영상으로부터 건물을 추출하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 시맨틱 세그멘테이션 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 SpaceNet의 건물 v2 무료 오픈 데이터를 이용하여 30 cm 급 Worldview-3 RGB 영상으로부터 건물을 자동으로 추출하기 위해, context-based ResU-Net의 일부 구조를 변경하여 학습을 진행하였다. 분류 정확도 평가 결과, f1-score가 2회차 SpaceNet 대회 수상작의 분류 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 앞으로 지속적으로 Worldview-3 위성 영상을 확보할 수 있다면 본 연구의 성과를 활용하여 전세계 건물 자동 추출 모델을 제작하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.
최근 국내에서는 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있으며, 이로인해 하천이나 저수지에 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있다. 조류의 과대성장으로 인해 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화 및 생태계에 큰영향을 미치는 실정이다. 또한, 조류는 하천, 저수지에 넓은 분포로 발생하게 되며, 현재 조류 조사방법은 다양한 계측장비를 통해 조사를 진행하고 있으나, 조류를 직접 채취하여 검경하거나, 보트 또는 조사선에 센서를 부착하여 측정하기 때문에, 점 또는 선단위의 간혈적 조사가 진행된다. 따라 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용한 조류 원격탐사 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 인근 예안교에서 드론과 초분광센서를 이용하여 초분광데이터를 수집 및 조류 맵핑을 진행하였다. 사용된 드론은 DJI사의 RGB드론과 M-600Pro를 사용하였으며, 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며, 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있다. 드론에 짐벌을 장착하여 초분광센서를 수표면과 평행하게 두고 촬영 및 영상을 수집하였다. 방사보정을 하기위해 영상을 촬영 구간에 방사 보정용 반사천을 두고 동시간에 같이 촬영 하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 초분광센서와 드론을 활용하여 조류 맵핑에 대한 연구를 하기위해 시료를 채취하여 검경결과와 비교분석을 하였으며, 초분광영상 분석을 통해 조류 최적밴드비를 산정하고 조류 맵핑을 진행하여 촬영구간에 대한 2차원 조류 맵핑 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 하상이 단단한 지질구조로 이루어진 하상조건에서의 실제적인 세굴현상을 파악하기 위해 실시간 교량세굴 모니터링 시스템을 설치하여 홍수시의 세굴심을 측정하였다. 또한, 홍수 전$\cdot$후의 지반구조를 측정할 수 있는 GPR(Ground Penetrating Radar)탐사를 통하여 홍수로 인한 세굴가능성을 면밀히 파악하였다. 이와 같은 연구과정을 통해 지질구조에 따른 세굴심 산정공식의 적용성 여부를 판단하였고 하상특성과 흐름특성이 동시에 고려된 실제적인 세굴의 영향을 평가하였다.
본 논문은 토양에서 복사되는 마이크로파 대역의 미약한 열잡음 전력을 수신하여 토양 수분 함유량의 변화를 실시간으로 원격모니터링이 가능한 L-Band 마이크로파 라디오미터를 설계하는 내용에 관하여 기술한다. 토양 수분 함유량 0%~50%의 측정범위와 최대 오차 2%의 목표 성능을 달성하기 위해 토양 수분함유량에 따른 토양의 복사특성을 연구 및 목표 사양을 도출하였으며, 이를 바탕으로 도출된 사양을 만족시키는 마이크로파 라디오미터의 수신기를 설계 및 제작하였다. 제작된 수신기는 주파수 1390MHz, 대역폭 40MHz으로 50dB의 시스템 이득과 1.54dB의 NF를 가지며, 최대 0.313K, 평균 0.19K의 수신감도를 갖는다.
The variation of geomagnetic field and absolute magnetic field at the geomagnetic observatory of King Sejong Station has been measured with 3-component ring core fluxgate magnetometer, proton magnetometer and D-I magnetometer. With data obtained from King Sejong Station during 2003, thediurnal and annual variations of geomagnetic field were researched and compared with those at other observatories. The deviation of daily variation of magnetic field in antarctica decreased gradually during
winter season due to sun effect. The rates of componental annual variation of magnetic field at King Sejong Station were calculated using the least-square method under the assumption that the annual variation of magnetic field is linear. The rates are -55.93 nT/year in horizontal intensity, -0.87 min./year in declination, 58.30 nT/year in vertical intensity, and -69.85 nT/year in total intensity of magnetic field. A remarkable variation was caused by the magnetic storms occurred on 29~30 October, which were so powerful that the variation was observed in mid latitudes as well as high latitudes. The values of variation are generally 1500 2000 nT in Antarctica including King Sejong Station, 350 500 nT in East Asia. The measurement of absolute magnetic field shows that ring core fluxgate magnetometer has relatively large error range under cold temperature.
본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 발생시기와 생물학적, 해양학적인 인자를 통해 적조의 발생 가능한 시-공간적인 분포를 분석하는 적조정보시스템의 개발이다. 적조의 발생은 1994년까지 남해안에서 산발적으로 일어났다. 그러나 1995년 이후로 남해안과 동해안 전 해역에 걸쳐서 빈번히 광역적인 범위로 적조가 발생하고 있다. 따라서 적조 연구 분야도 최근 중요한 변화가 이루어졌다. 적조 모니터링을 위한 원격탐사, GIS, 퍼지 모델 시스템 등과 같은 다양한 기술 분야가 수행되었다. 본 연구에서는 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 해양환경 요소 등을 하나의 지리정보시스템 기반에 의한 적조정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하였다.
최근 심해 해난 구조 통신, 해저 탐사와 환경오염에 대한 모니터링과 같은 서비스에서 수중 음향 채널을 통한 데이터의 전송은 고속이 요구되고 있다. 그러나 수중 음향 채널은 매우 복잡하고 지속적인 시변 특성을 가지므로 양질의 통신 서비스를 제공하기란 쉽지 않다. 이러한 수중 음향 채널의 열악한 환경상에서 고속의 데이터 전송율과 신뢰성 그리고 강건성을 제공하기 위해서 다중경로 지연확산과 동기오류를 가지는 OFDM 시스템에 대한 성능개선 방안을 제안한다.
본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 북한 지역을 포함한 한반도 전지역을 대상으로 식생활력도(vegetation activity)의 시계열적 변화를 모니터링하고, 식생지수의 연중변화 특성을 이용하여 한반도의 식생 분포도를 작성하는데 그 목적이 있다. 1997년 4월부터 11월까지 8개월 동안 NOAA-14 위성에서 수신된 AVHRR 자료를 수집하여 정규 식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index)를 구하고 이들을 MVC(Maximum Value Composite) 방법으로 조합하여 월별 NDVI 합성도를 작성하여 식생활력도의 시계열 변화를 고찰하였다. 또한 식물의 생장시기인 5월부터 10월까지의 NDVI를 무감독 분류하여 한반도의 식생분포 유형을 도시.나대지가 4.49%, 초지 4.49%, 경작지 27.54%, 활엽수림 25.61%, 침엽수림 38.22%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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