• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1503-1508
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• 2009

본 논문은 열적외선 카메라 이미지를 영상 처리 기법을 활용하여 실시간으로 구현하는데 그 목적이 있다. 열적외선 영상 데이터는 온도의 변화에 따라 Hot Mapping, Cool Mapping, Rainbow Mapping을 하였으며, 열적외선 이미지의 명암대비 기능을 알아보기 위해 히스토그램 영상처리 기법을 사용하였고, 물체의 구분을 위해서 열적외선 이미지의 에지 부분을 추출하였다. 또한 이미지에서 온도를 추출해 내기 위해 이미지 정보 프로그램을 만들어 온도를 측정할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.346-346
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• 2020

홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.81-88
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• 2015

위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.263-270
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• 2018

지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.555-563
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• 2018

열적외선 영상은 육안으로 식별 할 수 없는 물체를 감지할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 접근 불가지역의 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 열적외선 영상은 상대적으로 낮은 공간 해상도를 지니는 한계점이 있다. 본 연구에서는 무인 항공기를 활용하여 취득한 영상에 대하여 위성영상에 적용되는 영상융합 알고리즘의 적용 가능성을 연구하였다. RGB 영상은 TIR (Thermal InfraRed) 영상보다 높은 공간 해상도를 가지고 있다. 본 연구에서는 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 TIR 영상에 영상융합 알고리즘을 적용하여 RGB 영상과 같은 공간 해상도를 가지며 온도정보를 가지는 융합영상을 생성하고자 한다. 실험결과, PC1 밴드와 RGB 밴드의 평균값을 이용하여 영상융합 알고리즘을 수행한 경우, 다른 밴드를 활용하여 연구를 수행한 경우보다 정량적 평가에 대해서 더 좋은 결과가 나타냈으며, ATWT (${\grave{A}}$ Trous Wavelet Transform) 기법에 의한 융합영상이 HPF (High-Pass Filter) 및 SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation) 기법에 의한 융합영상보다 더 뛰어난 분광해상도 및 공간 해상도를 나타냈다.

• 한국측량학회지
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• 제39권4호
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• pp.223-233
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• 2021

건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.106-117
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• 2016

최근 환경보호와 신재생에너지 확보 일환으로 태양광발전소가 널리 보급되고 있으며, 태양광 모듈의 효율적인 관리를 위해서는 정기적인 점검이 필요하다. 본 연구에서는 UAV 기반 열적외선 카메라와 GIS 공간분석을 통해 태양광 모듈에 대한 고장여부를 진단할 수 있는 실험을 실시하였다. 먼저 고정익 UAV와 RGB 카메라를 이용하여 영상을 촬영한 후 Pix4D SW를 통해 정사영상을 생성하였으며, 정사영상 자료를 이용하여 태양광 모듈 레이어를 구축한 후 코드를 입력하였다. 또한 태양광 모듈 고장여부를 진단하기 위해 고무덮개를 태양광 모듈에 설치하였으며, 열적외선 카메라로부터 얻어진 온도 정보와 태양광 모듈 레이어를 기반으로 Zonalmean 함수를 통해 태양광 모듈별 평균온도를 계산할 수 있었다. 마지막으로 GIS 공간분석을 통해 이상 발열이 확인된 $37^{\circ}C$ 이상의 모듈을 자동으로 추출하고 각 모듈별 고유식별 코드를 식별함으로써 고무 덮개를 설치한 모듈의 위치를 정확하게 분석할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.123-131
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• 2011

해양생태계에 밀접한 영향을 미치는 대규모 광양제철소가 위치한 광양만 주변 해역을 연구지역으로 2000년부터 2010년까지 총 25장의 Landsat-7 ETM+ 열적외선 자료를 활용하여 해수면온도 변화를 분석하였다. Landsat-7 ETM+ 열적외선 영상으로부터 측정된 해수표면 온도의 정확도를 분석하기 위해 Landsat 열적외선 영상으로부터 측정된 해수면온도는 여수조위관측소에서 측정된 실측데이터와 비교 검증하였고, 분석한 결과Landsat-7 ETM+ 영상으로부터 산정된 해수표변 온도가 여수조위관측소에서 실측된 온도보다 $1.22^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, 상관도를 분석한 결과 $R^2=0.991$로서 위성영상으로부터 추정된 온도와 실측 해수온도는 상관도가 높다고 할 수 있다. 광양제철소 인근의 해수표면온도와 외해의 해수표면온도를 비교분석 하기 위해 총 5지역을 선택하였으며, 해수면온도의 시계열 자료를 계절별, 지역별로 분석하였다. 또한 광양만과 순천만에서 각각 공간적으로 잘 분포된 5개의 지점들을 선택하여 1년에 걸친 온도변화의 추이와 두만의 평균해수온도차를 분석하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.113-125
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• 2012

다목적실용위성 3A호에 탑재되는 고해상도의 중적외선 영상자료에 대한 지표면 식별 특성을 파악하기 위하여, 고해상도 중적외선 영상 획득이 가능한 AHS(Airborne Hyperspectral Scanner) 자료를 사용하여 중적외선 영상 자료의 지표면 온도 산출 가능성과 토지피복도 분류 정확도를 평가하였다. 먼저 AHS 열적외선 자료로 작성한 지표면 온도 영상과 AHS 중적외선 각 밴드의 화소값을 비교한 결과 주간과 야간 모두 밴드 68(중심파장 $4.64{\mu}m$)의 결정계수가 0.74이상으로 가장 높았다. 다음으로 AHS 중적외선 밴드를 이용하여 토지피복도를 작성한 결과 주간의 경우 지붕, 도로, 초지, 식생, 수역 등이 구분 가능했지만 야간의 경우 초지와 식생, 도로와 수역, 지붕과 도로 등 일부 클래스들이 서로 중복되어 나타났다. AHS 중적외선 밴드의 지표면 식별 능력의 향상 가능성을 파악하기 위하여 주간과 야간자료의 편차 영상을 구하여 토지피복도를 작성한 결과 Zone 1과 Zone 2의 소지역별 분류정확도가 각각 67.5%, 64.3%로서, 주간 또는 야간 중적외선 밴드로 작성된 토지피복도에 비해 10% 이상 향상된 것으로 나타났다. 결과적으로 고해상도 중적외선 밴드 영상자료는 지표면온도 산출시 지표 피복 특성을 고려한 알고리즘 개발이 요구되며, 지표면 식별 능력은 주간에 비해 야간이 낮으므로 주간과 야간의 편차 영상을 이용할 경우 지표면 식별 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-78
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• 2017

최근 널리 보급되고 있는 태양광 발전소의 유지관리를 위해 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 unmanned aerial vehicle(UAV)기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 분석하는 것으로서 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 UAV 기반 RGB 센서를 이용하여 정사영상과 digital surface model(DSM) 자료를 구축하였으며, 이를 통해 태양광 셀의 발열 분석에 필요한 태양광 모듈 레이어를 생성하였다. 또한 태양광 모듈 레이어의 위치정확도를 평가하기 위해 virtual reference service(VRS) 측량을 이용하여 검정점에 대한 수평오차를 분석한 결과, 표준오차가 $dx={\pm}2.4cm$, $dy={\pm}3.2cm$로 높은 위치정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 태양광 셀의 발열 실험을 위해 고무패치를 설치한 후 UAV 열적외선 센서를 이용하여 발열이 생기는 고무패치의 위치를 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 고무패치 셀 비율과 UAV 열적외선 센서에 의한 셀 비율의 표준오차는 ${\pm}3.5%$로 나타났으며, 따라서 UAV 기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 효과적으로 분석할 수 있었다. 아울러 발열이 생기는 셀이 위치하고 있는 태양광 모듈의 코드를 자동으로 추출함으로서 효과적인 태양광발전소 유지보수가 가능하게 되었다.