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GOCI 위성영상과 기계학습을 이용한 한반도 연안 수질평가지수 추정 (Estimation of Water Quality Index for Coastal Areas in Korea Using GOCI Satellite Data Based on Machine Learning Approaches)

  • 장은나;임정호;하성현;이상균;박영규
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.221-234
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    • 2016
  • 우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

ALOS PALSAR 자료를 이용한 연안지역의 DEM 생성 - 긴밀도와 고도 민감도 분석을 중심으로 - (DEM Generation over Coastal Area using ALOS PALSAR Data - Focus on Coherence and Height Ambiguity -)

  • 최정현;이창욱;원중선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.559-566
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    • 2007
  • 레이더 위성간섭기법은 지형의 고도 및 변위를 정밀하게 측정하는데 널리 사용되고 있는 기술이다. 이 중 L 밴드의 경우, C또는 X 밴드의 영상보다 시간간격의 영향이 적기 때문에 긴 기선거리를 가진 간섭쌍도 DEM생성을 위한 충분한 긴밀도를 유지하게 된다. 따라서 L 밴드를 사용할 경우, DEM 정밀도에 영향을 주는 고도 민감도가 높아지게 되므로 연안 지역과 같은 평탄한 지형의 DEM 제작에 매우 효과적이다. 국내 서해안의 경우, 얕은 수심과 큰 조차로 인해 넓은 갯벌이 존재하며 국토 확장의 목적으로 시작된 대규모의 간척 사업에 행해졌다. 따라서 연안지역의 지속적인 관리와 보전을 위하여 정밀한 DEM이 필요하다. 본 연구의 목적은 L밴드 ALOS PALSAR 자료의 위상간섭기법을 통한 서해안 연안지역의 지형고도 정보 획득 및 연안지역 DEM 생성의 가능성을 살펴보는 것이다. 한반도 서해안 시화, 화옹간척지 및 강화 남부 갯벌에서 46일의 기간간격을 지닌 2007/05/22 과 2007/08/22의 간섭쌍과 2007/08/22 과 2007/10/22의 간섭쌍을 이용하여 DEM을 제작하였다. 각 각의 고도민감도는 2007/05/22 과 2007/08/22 간섭쌍의 경우 73m 이며, 2007/08/22 과 2007/10/22 간섭쌍은 185m의 값을 갖는다. 그러나, 2007/05/22 과 2007/08/22간섭쌍의 경우 두 자료간의 긴밀도 값이 낮으며(강화도 남쪽 갯벌: 0.5-0.6, 화옹, 시화 간척지: 0.6-0.7), 연구 지역의 조위차로 인하여 전체적인 강화도 남쪽 갯벌의 고도가 측정되지 않았다. 반면, 2007/08/22 과 2007/10/22 간섭쌍의 경우 2007/05/22 과 9007/08/22 간섭쌍에 비하여 높은 긴밀도값 (강화도 남쪽 갯벌 및 화옹, 시화 간척:0.9-1)을 가지며, 전체적인 강화도 남쪽 갯벌의 고도 또한 측정 할 수 있었다. 그러나 간섭쌍간의 짧은 기선거리로 인한 낮은 고도민감도로 인하여 정밀한 DEM을 획득하지 못하였다. 따라서, 향후 획득한 ALOS PALSAR 자료간의 시간간격 및 기선거리가 충분히 유지된다면 획득 간섭쌍간의 높은 긴밀도와 고도 민감도를 가진 자료를 통하여 한반도 서해안지역의 정밀한 DEM 제작이 가능할 것으로 보인다.

MODIS와 TOMS자료를 이용한 2001년 동북아시아 지역의 대기 에어로졸 모니터링 (Atmospheric Aerosol Monitoring Over Northeast Asia During 2001 from MODIS and TOMS data)

  • 이권호;홍천상;김영준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.77-89
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    • 2004
  • 동북아시아 지역의 에어로졸 광학두께의 시공간적 변화는 기후변화에 큰 역할을 하는 대기중의 에어로졸의 연구에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 MODIS를 이용한 에어로졸 광학두께 자료와 TOMS 에어로졸 인덱스 자료를 수집하여 2001년 한해동안의 에어로졸의 물리학적 광학적 특성을 살펴보았다. 일별 에어로졸 관측 자료를 분석한 결과 에어로졸의 계절별 변화양상은 봄에 높고 겨울에 낮음을 뚜렷이 나타내고 있었다. 한편, 지역별 특징은 2001년에 MODIS에 의해 관측된 에어로졸 광학 두께의 연평균 값은 베이징이 가장 높은 0.65$\pm$0.37이고 고산이 가장 낮은 0.31$\pm$0.19로 나타났으며 서울과 광주가 각각 0.54$\pm$0.26과 0.38$\pm$0.19로 관측되었다. 이러한 연중 에어로졸 분석결과를 바탕으로 2001년 봄철 ACE-Asia 집중 관측 기간 중에 MODIS 와 TOMS 관측 자료를 이용한 한반도 인근지역의 에어로졸 특성을 조사하였다. 봄철에 높은 값을 보이는 에어로졸 광학두께(>0.7)와 에어로졸 인덱스 값(>0.5), 그리고 낮은 값을 나타내는 ${\AA}$ngstrom 지수 (<0.5)는 모두 봄철 황사현상에 의한 것이다. 그러나 때때로 황사와 같이 큰 입자가 아닌 다른 오염원에 의한 에어로졸로 인한 영향도 발견되고 있어 중국에서 발생한 오염된 에어로졸이 한반도로 이동하는 것이 원인으로 사료된다. 위성영상에서 나타난 에어로졸의 공간적 분포양상이 이를 입증하고 있다. 따라서 동북아시아 지역의 에어로졸 특성을 나타내는데 위성자료의 활용도는 매우 효과적이다. 않았다. 2) 체내에 축적된 질소율(외관상의 생물가)은 상ㆍ하번초형 혼과초지가 54.5%으로 상번초형 혼파초지의 53.7%보다 높았으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 3) 외관상 대사에너지의 축적률은 상ㆍ하번 초형 혼파초지가 59.4%으로 상번초형 혼파초지의 58.2%보다 약간 높은 편이었으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 따라서, 산양에 의한 목초의 이용성은 두 혼파 초지간에 큰 차이가 없는 것으로 나타나, 혼파초지내 turf type 초류도 사초자원으로써 이용가치가 있다고 하겠다.ue 및 orchardgrass 등의 식생비율이 높았으며, redtop, red fescue와 같은 하번초 초종의 식생도 비교적 고르게 유지되었다. 따라서, 상번초형 혼파초지에 비하여 상ㆍ하번초형 혼파초지는 목초의 건물수량과 품질에는 큰 영향을 미치지 못하였으나, 건물소화율 및 가소화건물수량이 높았고(p < 0.05), 연중 고르게 식생을 유지할 수 있었던 것으로 보아 생장습성이 다른 초종을 다양하게 혼파 이용하는 것도 좋을 것으로 사료된다.4.3 : 73.3으로 단백질과 지방이 약간 부족하다고 볼 수 있다. 4) 법무부 급식관리위원회의 수용자 급식기준과 각 형무소의 보통활동 수형자를 위해 공급하는 영양량을 종합적으로 비교해보면 총열량 공급량은 조선 경성형무소(Kim CH 2003)에서는 3966.5 ㎉로 급식기준열량의 159.9%로 공급량이 높았으며, 대만 신죽 형무소에서는 소년 수형자임에도 89.6%만을 공급하고 있었다. 프랑스와 독일은 각각 110.9%, 107.1%로 급식기준을 조금 넘는 적정열량에서 가까운 양을 공급하였다고 할 수 있다. 일제하의 조선, 세계공황 이후 식량이 극도로 부족한 상황에서 대만,

GOCI 위성영상과 기계학습 기법을 이용한 Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) Forel-Ule Index의 공간 상세화 (Spatial Downscaling of Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) Forel-Ule Index Using GOCI Satellite Image and Machine Learning Technique)

  • 성태준;김영준;최현영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.959-974
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    • 2021
  • Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R2)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R2=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

시계열 분석법을 이용한 도시지역 토지피복형태에 따른 지하수위와 강수량의 상관관계 분석 (A Study of a Correlation Between Groundwater Level and Precipitation Using Statistical Time Series Analysis by Land Cover Types in Urban Areas)

  • 허준용;김태용;박혜민;하태정;강형빈;양민준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_2호
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    • pp.1819-1827
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    • 2021
  • 최근 도시화로 인한 토지피복의 변화로 불투수층이 증가함에 따라, 강수의 자연적인 지하수 함양이 방해되어 도시홍수와 같은 재난 문제가 발생하고 있다. 따라서 토지피복의 변화에 따른 강수와 지하수위 간 상관관계를 규명하기 위해 본 연구는 소규모 도심지역인 부산광역시 연제구를 대상으로 교차상관분석(Cross-correlation function, CCF) 및 이동평균분석(Moving average method, MA)을 통해 강수와 지하수위간 지연시간을 산정하였다. 지연시간을 산정하기 위해 자기상관분석, 교차상관분석, 이동평균분석을 수행하였으며 피어슨 상관함수를 목적함수로 설정하여 강수량과 지하수위 간 가장 높은 상관계수를 가지는 시차 값을 지연시간으로 결정하였다. 관측공 반경 250 m 내 토지피복형태와 지형은 토지피복지도와 수치지형도를 이용하여 Arc-GIS를 통해 분석하였다. 연구결과 토지피복형태가 도심영향이 많은 불투수층으로 이루어진 GW01, GW03, GW05 (Urban: 71-96%)의 경우 지연시간이 길게 나타났으며(CCF: 42-71일, MA: 148-161일) 식생영향이 많은 투수층으로 이루어진 GW04 (Urban: 35%)는 짧은 지연시간(CCF: 4일, MA: 67일)을 보였다. 토지경사도에 따른 지연시간의 차이는 보이지 않았으며 이는 토지피복형태가 강수와 지하수위 간 지연시간에 영향을 강하게 미치는 요소이기 때문에 토지경사도에 따른 영향이 작용하지 못한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 부산 연제구의 토지 이용에 따른 지하수위와 강수량의 지연시간을 규명함으로써 도시 내 강수의 자연적인 지하수 함양을 위한 도시 녹지공간 조성과 수문학적 재난 예방을 위한 관리계획의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

디지털 산림자원정보 구축을 위한 최적의 지상LiDAR 스캔 경로 분석 (Analysis of Optimal Pathways for Terrestrial LiDAR Scanning for the Establishment of Digital Inventory of Forest Resources)

  • 고치웅;임종수;김동근;강진택
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.245-256
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    • 2021
  • 본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

수치표고모델 및 PSInSAR 기법을 이용한 강원도 태백시 장성동 폐석적치장의 적치량과 침하관측 (Observation of Volume Change and Subsidence at a Coal Waste Dump in Jangseong-dong, Taebaek-si, Gangwon-do by Using Digital Elevation Models and PSInSAR Technique)

  • 최은철;문지현;강태민;이훈열
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1371-1383
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    • 2022
  • 본 연구에서는 강원도 태백시 장성동에 위치한 석탄 폐석 적치장에 대해 2006년부터 2018년 사이에 제작된 6개의 수치표고모델(Digital Elevation Model)을 이용하여 폐석 적치량을 산정하고, Sentinel-1 SAR 영상에 Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR) 기법을 이용하여 침하를 관찰하였다. 수치표고모델을 이용하여 적치 활동 양상을 확인한 결과, 2006년부터 2018년까지 약 12년 동안 총 1,668,980 m3의 폐석이 적치되었다. PSInSAR 수행 후 관측되는 침하속도는 상향 및 하향 궤도 방향으로 각각 -32.3 mm/yr, -40.2 mm/yr의 최대 침하속도를 보였다. 폐석 두께가 증가함에 따라 빠른 침하속도가 관측되었으며, 적치 완료 시점이 최근일수록 침하가 빠르게 발생하는 경향이 나타났다. 상향 및 하향 궤도의 침하속도를 수직, 수평 성분으로 변환하고 임의의 참조점 22개를 설정하여 침하속도와 폐석 두께 및 적치 완료 시점과 비교하였다. 그 결과, 참조점의 침하속도는 폐석 두께와의 관계에 있어서 PSInSAR 결과와 유사하게 폐석의 두께가 두꺼워질수록 빠르게 관측되는 경향을 보였다. 반면에 적치 완료 시점과 참조점에서의 침하속도 사이의 뚜렷한 상관성이 파악되지 않았는데 22개의 참조점 중 5개를 제외한 나머지 참조점에서의 적치 완료 시점이 2010년에 지나치게 편중되어 상관성 분석이 무의미하였다. 이 연구와 같이 수치표고모델과 PSInSAR를 이용하면 폐석 적치장의 안전 관리에 있어 부족한 현장자료를 보완할 효과적인 대안책이 될 수 있을 것이라 기대된다.

KOMPSAT-3/3A 영상 기반 하천의 탁도 산출 연구 (A Study on the Retrieval of River Turbidity Based on KOMPSAT-3/3A Images)

  • 김다희;원유준;한상명;한향선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1285-1300
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    • 2022
  • 탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 (Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network)

  • 공성현;백원경;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1723-1735
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    • 2022
  • 산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

조사로봇의 재난현장 활용을 위한 다중센서모듈 개발 및 성능평가에 관한 연구 (Development and Performance Evaluation of Multi-sensor Module for Use in Disaster Sites of Mobile Robot)

  • 정용한;홍준우;한수희;신동윤;임언택;김성삼
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1827-1836
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    • 2022
  • 재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.