우리나라는 여름철에 강수량이 집중되고, 지하수 유출량이 크기 때문에 가뭄에 취약한 지형을 가지고 있다. 이러한 가뭄을 판단하기 위해서 정량화된 가뭄지수가 사용되고 있다. 이 중에서 주로 강수량을 분석한 가뭄지수가 많이 사용되고 있으며, 최근에는 인공위성 영상을 활용하여 가뭄을 모니터링하는 연구가 진행되었다. 이에 이 연구에서는 소양강 상류지역의 가뭄 모니터링을 위하여 KOMPSAT-2/3 영상을 이용하여 수계면적을 산출하고 가뭄지수와의 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 인공위성영상에서 산출된 수계면적 변화의 경향성과 가뭄지수와의 경향성이 비슷하게 나타남을 확인하였다. 추후 이 연구는 가뭄을 판단하기 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
인공위성의 발전과 함께 초소형 위성, 레이더 위성 등 이전보다 높은 시공간 해상도와 분광 해상도를 제공하는 위성들이 많아지고 있다. 이전에는 국가 단위의 위성개발이 주를 이루었지만 최근에는 민간기업에서도 위성을 개발하고 활용하는 연구들을 꾸준히 진행하고 있다. 본 특별호에서는 우리나라에서 수행되는 최신 원격탐사 기법 기반의 지구환경 분석에 대한 연구 및 기술개발 동향을 확인할 수 있다. 연구결과를 통해 추후 위성센서 개발을 위한 기초자료가 될 수 있으며 인공지능을 이용하는 연구자들에게 도메인에 대한 연구정보를 제공할 수 있다. 이번 특별호에서는 최신 원격탐사 기법을 데이터를 이용하여 지구환경을 모니터링하고 예측하는 연구들에 대한 소개를 중심으로 최근 원격탐사 분야의 기술 동향을 안내한다. 이를 통해 앞으로 원격탐사 분야에서 나아가야 할 방향을 확인하고자 한다.
전 지구를 주기적으로 관측할 수 있는 고해상 위성의 개발로 국가 재난 전조 모니터링에서 신속한 복구계획 수립에 이르기 까지 원격탐사를 활용한 국가 재난관리 활용 분야는 점차 확대되고 있다. 국립재난안전연구원에서는 태풍 풍수해, 가뭄, 폭설, 지반변위, 열섬 분석, 강우추정 모델 개발 등 위성을 활용한 다양한 재난관리 기술을 개발하고 이를 재난관리 현업에 활용하고 있다. 촌각을 다투는 재난상황에서 적시적인 위성영상 수급 문제가 도전적인 이슈이긴 하나, 국내외 우주개발기구와 재난협의체가 주도하는 전 지구적인 재난에 공동 대응을 위한 국제협력 프로그램 참여를 통해 해소하고자 하고 있다. 이번 특별호에서는 전 지구적인 이상기후와 기후변화로 급변하고 있는 한반도 주변의 재해 재난 사고를 원격으로 조기에 감지하고 모니터링 할 수 있는 인공위성기반의 재해 재난 모니터링 기술개발 현황과 재난 현장에 최대한 접근하여 고정밀의 재난정보수집하는 첨단장비기반의 고정밀 재난정보 센싱 기술개발 현황 등 국립재난안전연구원의 원격탐사와 첨단장비를 활용한 과학적인 재해 재난 사고 관리 기술을 소개하였다.
전 세계적으로 기후변화와 환경변화로 인한 재난, 재해의 발생 빈도가 빈번해지고 규모가 커지면서 지구시스템의 변화를 이해, 감시, 예측하기 위한 지구관측(Earth Observation)관련 국제협력이 강화되고 있다. 이에 지구관측에 필수적인 원격탐사 자료를 이용한 공중모니터링의 중요성이 매우 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 이 논문은 국내외 공중모니터링 관련 해외 협력체계 및 연구 현황을 살펴본 후, 국내의 공중모니터링 체계의 발전방향에 대하여 연구 및 기술적 측면, 조직 및 제도적 측면, 전략적 측면에서 논의하였다. 이 연구의 결과는 체계적인 공중모니터링 방안 수립에 대한 토대를 제공하고 향후 국내 전지구관측시스템(Global Earth Observation System of Systems) 구축을 위한 기초적 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
국토가 좁은 반면 산지가 많은 우리나라에서는 국가지리정보체계 관리 또는 산림자원의 개발과 보전에 대한 중요성이 매우 크다. 따라서 최근에는 산림지역을 대상으로 한 인공위성 영상의 활용 연구가 소개되고 있다. 위성영상은 지구자원의 탐사와 환경감시를 비롯하여 지형정보의 수집 및 분석 등 다양한 분야에서 높은 활용도를 보이고 있으며, 특히 직접 접근이 불가능하거나 까다로운 지역의 지형지물에 대한 다양한 정보의 취득이 가능하다는 장점을 지니고 있다. 광범위한 지역의 주기적인 정보획득이 가능한 인공위성 영상은 환경탐사분야에서 새로운 대안으로 받아들여지고 있으며, 산림분석에도 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 식생분류에 유리한 다중분광센서를 가진 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림형태의 변화를 분석하였으며, 이를 주기적으로 모니터링 할 수 있도록 Web 상에 구축하였다. 이를 통하여 누구나 쉽게 넓은 대상지역 산림형태의 주기적 변화를 모니터링 할 수 있으며, 또한 현장조사 자료의 보완에도 효율적으로 사용될 수 있으리라 판단된다.
2000년대 들어 주기적으로 발생하고 있는 봄 가뭄에 대한 적절한 대책 마련을 위해서는 가뭄을 모니터링 할 수 있는 감시체계가 필요하며 가뭄의 심도를 정량적으로 나타내기 위한 지표가 요구된다. 또한, 가뭄의 거동 및 지역적인 심도 분석을 위해서는 면 단위의 공간적인 분석이 요구된다. 위성영상은 공간정보를 신속하고 주기적으로 제공할 수 있는 도구로 위성영상의 밴드 조합을 통해 제작된 식생지수는 1990년대 중반 이후 건조지역을 중심으로 가뭄 모니터링을 위한 도구로 활용 중이다. 본 연구에서는 MODIS 영상으로부터 제작된 정규식생지수(NDVI)를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 정규화된 식생지수(SVI)를 제작하였으며 2000년$\sim$2007년을 대상으로 가뭄발생연도, 각 가뭄사상에 대한 심도, 가뭄다발 시기 및 다발지역을 분석하였다.
매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.
에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.
지하 공동은 토지의 이용과 개발을 제한할 뿐 아니라 안전과 환경에 심각한 우려를 준다. 우리나라는 석회암이 널리 분포하고 폐광산이 많으며 도심이 확장되고 토지의 개발이 활발하여, 지하 공동에 의한 지반 안전과 환경 보존 문제를 안고 있다. 전남 무안군 덕보들에 한국지질자원연구원에서 마련한 물리탐사 실험장에서 지하 공동의 탐지와 모니터링을 위한 고정밀 중력탐사를 하였다. 중력은 약 30 m 간격의 논둑길을 따라 5 m 간격으로 모두 800여 측점에서 AutoGrav CG-3 중력계로 측정하였으며, 측점의 절대적 위치 오차는 수 mm 이하로 유지하였다. 중력 측선은 MS (minimum support) 역산으로 밀도 분포를 작성하였으며, 고분해능 3차원 중력 역해의 비유일성을 줄이기 위하여 Euler 디컨벌루션의 해를 제한 조건으로 이용하는 역산 방법을 고안하였다. 역산에 의하여 작성한 밀도 분포는 잔여 중력 분포와 전체적으로 잘 일치하였으며, 특히 공동과 관련된 것으로 예상되는 3곳의 중력 이상대의 밀도 분포 형태, 즉 공동의 위치 뿐 아니라 공동형태와 발달 양상을 잘 보여주었다. 이러한 해석 결과는 시추 주상도와 매우 잘 일치하였다. 탐사 실험장의 진입로에서 그라우팅을 전후하여 시간차 중력 모니터링을 하였다. 탐사 조건에 의한 불일치는 기준점의 관측 중력을 비교하여 조정하였다. MS 역산으로 작성한 그라우팅 전, 후의 밀도 분포를 비교하여 그라우팅의 효과를 검토하였다. 이 현장 사례를 통하여 ${\mu}Gal$ 수준의 정밀도와 정확도의 고정밀 중력탐사는 지하 공동을 탐지할 뿐 아니라 공동의 분포와 발달 양상을 확인하는 가장 직접적이고 효과적인 수단이 됨을 보여주었다. 또한, 시간차 중력 모니터링은, 여러 가지 오차 요인들이 있지만, 시간의 경과에 따른 지하 밀도 분포의 변화를 관측하는 데 효과적임을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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