• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.961-973
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• 2020

본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된 합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한 DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.482-485
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• 2007

무선컴퓨팅에서의 최근 동향은 모바일능력을 향상시키고, 응용범위의 필요성에 적합한 새로운 접근 방법을 개발하는데 초점이 모아지고 있다. 이 논문은 환자의 무선의료 소자로부터 무선으로 데이터를 받고 반응하고 그 셀룰러 네트워크를 활용하여 의료센터로 보내는 기능을 가진 IEEE802.15.4 무선 CDMA기반의 헬스케어 시스템에 관한 것이다. 모바일 응용시스템은 무선센서네트워크와 셀룰러 네트워크사이에서 의료데이터를 받고 보내는 것을 조절하는 미들웨어 뿐만 아니라 위치에 상관없이 휴대전화로 환자의 헬스상태를 연속적으로 모니터링하고 분석하는 인터페이스를 제공한다. 따라서 이 시스템은 원격 헬스모니터링을 가능하게 하고 IEEE802.15.4 무선네트워크와 병원이외의 지역에서의 CDMA 네트워크사이에서 원격 헬스모니터링과 끊김없는 메디컬데이터 연결을 제공한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-125
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• 2009

농업과 환경분야에서 토양 상태를 신속하고 주기적으로 모니터링하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양의 특성을 측정하는 기존의 화학분석 방식은 분석의 정밀도, 시료의 수, 분석항목 등에 따라 시간, 인력, 비용적 소모가 커진다. 최근에는 식품, 농업, 환경 분야에서 신속하고 비파괴적 분석 방법으로 가시 근적외선 분광학을 도입하고 있다. 가시 근적외선 영역(VNIR, 400-2400 nm)에는 다양한 물질의 고유한 흡수분광형태가 존재한다는 이론적 토대로부터 물질의 정성 정량적 분석이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 VNIR 분광 스펙트럼으로부터 Al, organic carbon (OC), clay, silt, sand, CEC (Cation exchange capacity), CEC/clay 등의 토양 특성을 정량하고자 하였다. 농경지에서 채취한 94개 토양시료를 기존의 화학분석 방법으로 분석하고 실내에서 VNIR 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 원시형태와, 1차, 2차 도함수로 변환된 형태 모두 partial least square regression (PLSR) 모델에 적용하였다. PLSR에 의한 토양특성 추정식은 RMSE, $R^2$, SDE, RPD 값을 이용하여 검증하였다. Al, OC, silt, sand 함량에 대해서는 통계적으로 유의한 수준의 추정값을 산출하였고, clay와 CEC/clay에 대해 추정한 값은 실측값과 약한 상관성을 나타내었다. 이러한 분광학적인 추정 기법은 영상을 이용한 정성 정량분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.170-179
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• 2003

다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권6호
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• pp.369-382
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• 2004

본 연구는 Terra ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보와 같은 상이한 방사 및 공간 해상도를 갖는 위성 센서의 영상을 지질학적으로 활용하기 위한 선형분광혼합분석(LSMA: Linear Spectral Mixture Analysis)기법의 적용성을 목적으로 한다 실제 적용사례로서 몽골지역을 대상으로 ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보를 이용하여 지질학적 주제도 자성과정을 수행하였다. 두 영상 정보에 대하여 기하 보정 및 방사 휘도 조정 등의 전처리 작업을 수행한 후 사전 지질조사 정보와 두 영상정보의 밴드 별 상관도를 분석하여 7개의 지질단위의 분광 클래스를 선택하였고 20개 밴드완 위성 영상자료를 LSMA 기법에 적용하였다. 처리 결과로 주제도 작성의 대상으로 한 7개의 지질단위에 대한 각각의 주제도를 얻게 되었다. 결론적으로 LSMA 기법은 지질 주제도 작성을 위한 효과적인 접근 방법 중의 하나로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.493-503
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• 2005

본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.851-859
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• 2019

천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1491-1495
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• 2023

본 연구는 북극의 해빙표면온도(ice surface temperature, IST)를 자동화된 기계 학습(automated machine learning, AutoML) 기반으로 산출하였다. AutoML 기반 IST는 상관관계(correlation coefficient, R) 0.97, 평균 제곱근 오차(root mean squared error, RMSE) 2.51K로 산출되었다. 심층신경망(deep neural network, DNN) 모델과 비교하여 AutoML IST는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) IST 및 ice mass balance (IMB) buoy IST와의 검증 결과에서 좋은 정확도를 보인다. 이는 어려운 극지방 조건에서 IST 추정 정확도를 향상시키는 AutoML의 효과를 강조한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.657-664
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• 2021

본 연구에서는 수도권 지역의 대기오염물질(PM_2.5, PM₁₀, O₃) 농도와 지형 고도, 건물 면적비, 인구 밀도의 상관성을 조사하였다. 지형 고도와 건물 면적비를 분석하기 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도를 이용하였고, 건물 면적비를 계산하기 위해 수도권 지역을 TM 중부원점을 기준으로 수평 9 km × 9 km 격자로 구분하였다. 인구 밀도는 국가통계포털의 행정구역별 면적과 인구수 자료를 이용하였다. 대기오염물질 농도 자료는 수도권에 위치한 도시대기측정소 146개 지점의 PM_2.5, PM₁₀, O₃ 농도 측정 자료를 이용하였다. 분석 기간은 2010년 1월부터 2020년 12월까지이고, 1시간 평균 농도 자료를 이용하여 월평균 농도를 계산하였다. 지형 고도는 경기도 북부와 동부 지역에서 높았고 서해안에 근접할수록 낮았다. 건물 면적비와 인구밀도 분포는 서로 유사하였고, 서울특별시에서 가장 높았으며, 산악과 해안지역에서는 낮게 나타났다. 월평균 PM_2.5과 PM₁₀ 농도는 봄철과 겨울철(1월~3월)에 높았고 O₃ 농도는 늦봄부터 초여름(4~6월)까지 높았다. 농도가 높은 3개월에 대해서 AMQS 지점별 평균 농도를 비교·분석하였다. 건물면적비나 인구밀도와 대기오염물질 농도 사이에는 음의 상관 관계가 분석되었다(인구밀도와 PM_2.5, PM₁₀ 농도 사이는 약한 음의 상관관계가, O₃ 농도와는 비교적 강한 음의 상관관계). 반면, 대기오염물질 농도와 도시대기측정소 측정 고도 사이의 뚜렷한 상관성을 나타나지 않았는데, 향후, 이에 대한 연구 수행이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.609-625
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• 2022

위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.