• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.38-38
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• 2021

전 세계적으로 기후변화의 영향으로 인해 수문·기상 등 다양한 분야에서 심각성이 야기되고 있으며, 가뭄, 집중호우, 태풍 등과 같은 자연재해의 발생빈도와 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 봄철 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 발생지역이 확산되는 추세이다. 증발산량(evapotranspiration)은 기상학과 수문학에 주요한 농업기상 매개 변수로 다루어지며, 작물의 생육·성장에 필요한 물 수요 및 관개용수 산정에 필요한 인자로 가뭄 분석에 활용하는 중요 인자들 중 하나다. 증발산량 자료 구축에는 증발산계 (Lysimeter)를 이용하여 현장 데이터를 실측하는 방법과 구조화된 알고리즘을 통해 증발산량을 산출하는 방법으로 나누어진다. 우리나라의 경우 증발산계가 설치된 지역이 많지 않고 분포도 조밀하지 않으며, 기상, 식생, 토지 피복 등 다양한 요인들의 영향을 받는 증발산량의 특성상 실측 데이터를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 물수지 기법, 기상 변수 기반 추정 등 간접적인 방법을 통해 증발산량을 추정하는 연구가 일반적으로 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory, JPL)의 The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS)에서 제공하는 위성영상 중 증발산량 데이터를 구축하였다. 구축한 ECOSTRESS 증발산량 적합성 확인을 위해, 청미천·설마천에서 제공하는 증발산량과 비교 및 검증을 실시하였으며, 시공간적 변동성 분석을 위해 통계적 방법을 이용하였다. 본 연구에서 도출된 증발산량의 시공간 변동성 결과를 통해 지역별 가뭄 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.359-359
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• 2023

최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.377-378
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• 2011

본 논문은 뇌기능 연구에 크게 기여하는 기능적 자기공명영상을 효과적으로 분석하기 위한 유효 연결성(Effective Connectivity, EC)을 이용한 대규모 네트워크(Large-Scale Network, LSN) 분석(LSN-EC)을 제안한다. 유효 연결성은 뇌영역간의 시공간적 인과관계를 표현한 연결성이며, 뇌의 기능적 연결성 및 구조탐색 사용된다. LSN-EC는 뇌영역간의 EC를 표현하고 그룹간의 차이분석을 통하여 뇌질환 분석 및 진단 연구로의 응용이 가능하다. 실험결과에서 알츠하이머병과 관련이 높다고 알려진 후대상피질(Posterior Cingulate Cortex)과 해마(Hippocampus)가 포함된 변연엽(Limbic Lobe), 기저핵 및 시상(Basal Ganglion and Thalamus) 주변 영역에서 감소된 EC를 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.226-226
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• 2016

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.72-76
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• 2011

본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1661-1664
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• 2000

내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6D호
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• pp.1033-1041
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• 2006

본 연구에서는 2006년 7월 10일경 한반도에 영향을 미친 태풍 에위니아가 진행하는 동안 GPS/MET 기술을 이용하여 한반도의 GPS 가강수량의 시공간적 변화량을 계산하였다. 22개소의 GPS 상시관측소를 이용하여 1시간 간격의 대류권의 건조지연량과 습윤 지연량을 산출하고 지상기상관측 정보를 이용하여 가강수량으로 환산하였다. 가강수량으로 환산하기 위하여 가중 평균 기온식은 기존의 한국형 가중 평균 기온식 결정 연구에서 제시된 식을 적용하였다. 보다 정확한 GPS 가강수량의 결정을 위하여 기압 정보를 역해면 경정하여 관측소 해발고도상의 기압으로 환산하여 적용하였다. 최종적으로 GPS 가강수량도를 작성하여 태풍 에위니아 진행 동안 MTSAT 수증기 영상 및 레이더 영상과 함께 시공간적 변화를 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.47-51
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• 2009

증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.46-46
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• 2023

돌발가뭄 (Flash drought)은 일반적인 가뭄과 달리 기후변화에 따른 기상 이상으로 인해 단기간 급속하게 발생하는 가뭄이다. 짧은 기간에 식생 스트레스가 증가하며, 작물생산량의 감소로 인해 농업 생태계에 피해를 야기하며, 과도한 증발 수요 및 급격한 토양수분의 감소는 수문학적 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 최근 개발된 Flash Drought Intenisty Index (FDII, 2021)를 활용하여 2014년부터 2018년까지 5년간 발생한 돌발가뭄에 분석하였다. FDII는 가뭄 심화속도, 평균 심각도의 두 가지 요소를 곱하여 나타내며, 일반적으로 가뭄 및 비가뭄에 대한 정도를 나타내는 아노말리 (Anomaly) 대신 백분위수 (Percentile)를 활용한다. 국내 돌발가뭄 분석을 위하여 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 위성영상 기반 근역층 토양수분 자료를 활용하였다. 2014년부터 2018년까지 전국 8도 (경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)를 대상으로 돌발가뭄 사상에 대하여 토양수분 백분위수의 월별 공간분포 및 FDII를 산정하여 국내 돌발가뭄의 강도를 정량화하였다. 지역 및 시기별로 다르게 발생하는 돌발가뭄을 대상으로 FDII를 활용하여 돌발가뭄의 초기 발생, 가뭄 전이 현상 등 시공간적 특성을 분석하고자 한다. 향후 대상 지역의 세분화 및 장기적인 관점에서의 FDII 적용으로 신뢰성 높은 국내 돌발가뭄 모니터링 및 분석 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.79-82
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• 2007

본 논문은 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색의 성능 개선에 관한 것이다. 제안된 방법은 움직임 추정 블록에 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 움직임 활동도를 정의한 후, 움직임 활동도가 높을 경우 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색을 수행한다. 제안된 방법을 이용할 경우, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대할 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적웅형 계층 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 효과적으로 억제시킴으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공할 수 있었다.