• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.19-31
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• 2024

항만은 국민의 생활과 국가의 경제에 큰 영향을 미치는 사회기반시설로, 최근 인프라의 노후화율이 증가하고 다양한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있어 안전 관리를 위한 항만의 변위 모니터링이 필수적이다. 이 연구에서는 포항 영일만항과 주변 지역에 대해 Sentinel-1 위성의 상향(2017년 2월-2023년 7월) 및 하향(2017년 2월-2021년 12월) 궤도 관측에서 획득된 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 자료에 고정산란체 레이더 간섭기법(Permanent Scatterer Interferometric SAR)을 적용하여 시계열 변위를 산출하였고, 2017년 11월에 발생한 포항 지진에 의한 변위를 분석하였다. 영일만항의 남부(최남단 제외)와 중앙부는 관측 초기에 약 10개월 동안 건설 활동에 기인하는 큰 변위를 보였으며, 포항 지진의 동시성 변위로 서쪽방향으로 최대 1.6 cm의 수평 움직임 및 0.5 cm의 침하가 발생하였다. 반면 매립이 가장 늦게 완료된 항만 최남단과 가장 오래된 항만 북부에서는 포항 지진에 의한 변위가 거의 관측되지 않았다. 이는 항만 매립토의 고결화가 약할수록 지진에 더욱 취약하며, 매립이 진행 중이어서 흙의 고결화가 매우 약한 경우는 오히려 지진에 크게 영향을 받지 않음을 지시한다. 영일만항 전역에서는 온도 변화에 따른 매립토의 체적 변화에 기인한 1 cm 내외 수준의 여름철 침하 및 겨울철 융기 현상이 매년 반복적으로 관측되었다. 영일만항에 인접한 제1, 제2일반산업단지의 지반은 관측 기간 동안 침하하였고, 침하 속도는 제1일반산업단지에서 더 빨랐다. 제1일반산업단지는 포항 지진 동시성 변위로 서쪽 방향으로 3 mm의 수평 움직임과 6 mm의 침하가 관측되었으나, 제2일반산업단지는 포항 지진에 영향을 거의 받지 않은 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과를 통해 영일만항의 시계열 변위 특성을 파악할 수 있었고, 해안에 매립을 통해 건설된 항만의 안정성에 지진이 미치는 영향을 이해할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-305
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• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권4호
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• pp.308-316
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• 2015

최근 관심이 집중되고 있는 스마트온실의 기술적용 실태와 문제점을 파악하고 이를 토대로 단동온실의 ICT 기술적용 장애요인 극복과 생산성을 제고하기 위하여 실험을 수행하였다. 자동화 시설의 도입 장애요인으로는 시설비 부담(24%)이 높았으며, 설치업체 사후관리 미흡(19%), 잦은 고장(16%), 관리기술 미흡(15%), 기능 미흡(13%), 소득향상기여 미흡(12%) 순이었다. ICT 도입필요성은 노동력절감(15%)이 가장 높았다. 자동화 온실에서 문제가 발생되는 부분은 온실구조, 구동기제어, 복합환경제어기, 센서기술이 각 14%로 비슷하였고, 원격제어기술 13%, 작물관리기술 12%, 에너지절감기술 10%, 소프트웨어활용 8%이었다. 온실구조 측면에서의 문제점은 천창개선이 18%로 가장 많았다. 효율적인 온도 및 환기 제어를 위해 농촌진흥청 고시 10-단동-7형 온실에 랙피니언 천창을 추가하였으며, 지붕형태를 복숭아형으로 변경하였다. 온실내 환경의 균일성을 위해 공기 유동팬은 6대를 설치하도록 하되 필요에 따라 증설 가능하도록 하였으며, 에너지 절약을 위해 1, 2중은 두께 0.1mm필름을 사용하고 3중은 5겹보온커튼을 설치하였다. CFD 유동해석 결과, 측창이 열린조건에서는 풍상 방향의 평균 유속이 빠르고 온도가 낮았으며, 풍하 방향으로 멀어 질수록 평균 유속이 점차 느려지고 온도는 높게 나타났다. 반면, 측창이 닫힌조건에서는 평균 유속이 낮으며, 구역별로 큰 편차는 없었다. 다만 풍상 풍하의 천창이 모두 열린 조건에 비하여 풍하 방향의 천창만 열린조건이 영역별 평균 유속에서 더 높은 값을 보였다. 측창을 닫은 조건에서는 외기의 유동이 아닌 온실 내 설치된 환기용 유동팬에 의해 유속이 발생하며 외부 환기가 없는 조건에서 유동팬에 의한 순환은 실내 전체 공간의 유동 편차를 줄여 줄 수는 있지만 전체적인 온도에는 영향을 미치지 못하였다. 저측고의 영역별 평균 온도는 고측고보다 균일하게 나타났다. 겨울철 3중 다겹보온커튼 여닫음에 관계없이 유동팬 근처에서 유속이 높고 유동팬에서 멀어지면 유속이 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 시간경과에 따른 평균 온도는 3중다겹보온커튼 열림상태에서 약 2시간 후에 외부온도와 같아졌으나 닫힘상태에서는 5시간 이후에 외부온도와 같아져, 3중 다겹보온커튼의 보온효과가 뚜렷하였다. 같은 조건에서 열용량의 차이로 인해 저측고 온실이 고측고 온실에 비하여 온도 하강 속도가 빨랐다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.37-44
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• 2008

RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.85-97
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• 2005

본 논문은 도로상에 설치된 각종 교통정보 기기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통정보 데이터베이스를 구축하고 이를 이용하여 교차로를 기점으로 도로의 구간별 실시간 교통흐름을 동적으로 관리할 수 있는 교차로 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 계층적인 3 부분으로 구성된다. 하위계층은 실제 도로 상에서 교통정보가 수집되는 물리계층이다. 중간계층은 하위계층의 교통정보를 이용하여 교차로들의 그룹, 실시간 교통흐름 정보의 수집, 원격 모니터링 및 제어를 지원하는 교통흐름 제어 프레임워크가 존재한다. 본 계층은 분산객체그룹 프레임워크를 확장하여 설계됐다. 상위계층에는 교차로들의 그룹화로 교통흐름을 제어하는 교차로 시뮬레이터 응용들이 존재한다. 교차로 응용은 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴 기반의 구현객체들로 이루어진다. 교차로 시뮬레이션 시스템에서는 도로상의 각 교차로를 하나의 응용 그룹으로 고려하며, 교차로들 간에 상호통신으로 수집된 실시간 도로소통 상태정보를 이용하여 주어진 도로상황에 따라 동적인 교통흐름 제어기법들의 적용이 가능하도록 하였다. 본 시스템 구축을 위해 TMO 스킴과 TMOSM(TMO Support Middleware) 지원교통흐름 제어 프레임워크 기반에서 시스템 구조와 구성요소의 상호작용을 정의했으며, 교통흐름 모니터링 및 제어를 위한 응용 시뮬레이터와 사용자 인터페이스를 설계했다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.322-332
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• 2012

본 연구는 원격무선추적 자료를 바탕으로 우리나라의 농촌지역에 서식하는 삵의 행동권, 서식지 선택, 개체군 위협요인을 파악하고자 하였으며 3개체(수컷 2, 암컷 1)를 대상으로 한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 행동권은 평균 $2.64{\pm}1.99km^2$(K 95)와 $3.69{\pm}1.34km^2$(MCP 100)이었으며, 핵심공간은 평균 $0.64{\pm}0.47km^2$(K 50)를 나타냈고, 겨울철에 추적된 수컷의 행동권이 가장 넓었다($5.19km^2$, MCP 100). 둘째, Jacobs index에 기반을 둔 Johnson의 서식지 선택모형을 분석한 결과 삵은 2단계 선택(경관 내에서의 서식지 선택)에서 초지와 논을 선호하고 산림은 회피하는 반면에, 3단계 선택(행동권 내에서의 서식지 선택)에서는 하천변의 초지를 매우 선호하고 논을 회피하였다. 셋째, 로드킬은 삵의 심각한 개체군 위협요인으로 판단되며, 논의 토지피복 비율이 높고, 하천변에 도로가 존재하며, 산림이 마을 주위에만 소규모로 존재하는 지역에서는 삵의 개체군 유지가 매우 불안정할 수 있어 이러한 지역에 로드킬 대책과 하천변 초지보호 등의 노력이 보다 집중되어야 할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.120-131
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• 2020

인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제8권1호
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• pp.25-29
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• 1997

고선량률 근접치료시 사용되는 Ir-192 선원의 방사능을 이온형 전리함을 이용하여 평가하였다. 측정지점으로부터 각각 10 cm 떨어진 거리에 선원을 일정시간동안 위치시킨 후 측정된 전하량을 방사능값으로 환산하였으며 측정된 결과는 제작회사로부터 제공된 값과 비교하였다. 선원의 방사능은 시간이 경과함에 따라 감소하므로 일정기간동안 규칙적으로 방사능를 측정하였으며 측정값은 Ir-192 에 대해서 알려진 반감기를 고려한 계산 값과 비교 분석하였다. 선원의 방사능 측정의 정확도는 측정장치 setup의 정확도에 크게 영향을 받기 때문에 원격조정으로 제어되는 선원위치의 정확도를 평가하였다. 필름에 감광된 감마선의 영상을 Film scanner를 이용하여 분석하였으며 프로그램된 지점에 제대로 위치하는지의 정도를 평가하였다. 예상된 선원위치와 실제 선원위치간의 차이는 최대 1 mm 이내이었으며 이러한 조건하에서 제작회사로부터 제공된 방사능값과 본 연구를 통하여 측정된 값과의 차이는 0.7$\pm$1.5 % 이며 시간에 따른 선원의 변화량을 확인해 본 결과 0.l$\pm$1.2%이었다. 결론적으로, 본 연구에서 사용된 측정방법에 의한 실측값과 제작회사로부터 제공된 방사능값은 현재까지 서로 잘 일치하였고 치료기의 정확성도 확인되었다, 그러나 고선량률 근접치료시 사용되는 선원의 정확한 위치 및 방사능값은 환자치료의 성패를 결정짓는 매우 중요한 인자이므로 지속적인 정도관리가 요구된다.