• The Korean Journal of Air & Space Law and Policy
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• v.35 no.1
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• pp.203-319
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• 2020

The regulation of satellite remote sensing is generally included with the scope of statutes governing outer space activities. But not all states opted for dedicated satellite remote sensing regulation. The decision whether to do so depends in part on the specific capabilities of national satellite remote sensing programs. Five states that have dedicated statutes governing operations with remote sensing data are the United States, with its developed Landsat regime (the Land Remote Sensing Policy Act of 1992, LRSPA), Canada, with its Remote Sensing Systems Act, Germany, with its Satellite Data Securities Protection Act (SatDSiG), France, with its Law on Space Operations (LOS), Japan, with its Act on Ensuring Appropriate Handling of Satellite Remote Sensing Data. The major purpose of this article is to shed light on some legal issues surrounding remote sensing activities by comparative review. The paper analyzes international conventions or soft law and national law and policies relating to satellite remote sensing. It also offers some implications and suggestions for regulations of satellite remote sensing operations and satellite data.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.237-240
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• 2000

본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.53-58
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• 2008

인공위성을 통해 취득된 데이터들은 지상국의 수신처리시스템을 거쳐 표준영상으로 생산되며, 생산된 영상으로부터 사용자에게 의미 있고, 가치 있는 정보를 이끌어 내는 판독의 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 원격탐사의 전반적인 이해를 돕기 위한 교육적 모델로서 캔샛 프로그램을 도입하였다. 캔샛 프로그램은 스탠포드대 로버트 트윙 교수의 제안으로 학생들에게 한 학기의 짧은 시간에 실제 인공위성의 설계, 해석, 제작, 조립, 시험, 발사, 운용 등 전반적인 시스템의 이해를 도모하기 위한 1Kg 이하의 캔 크기의 초소형 위성을 개발하는 교육 프로그램이다. 본 연구는 한국과학영재학교 R&E 프로그램의 지원으로 시작하였으며, 실제 초소형 위성 캔샛('KSAsat'으로 명명)을 직접 설계, 제작, 조립하고 최종적으로 발사 운용 시험을 수행하였다. 주 탑재체로 일반 상용 디지털 카메라를 장착하였으며, GPS, 광센서, 3 축 가속도계, 온도센서, 압력센서를 탑재하였다. 비행시험을 통해 성공적으로 영상을 취득하고, 각종 센서로부터의 데이터를 지상국으로 전송 받았다. 지상국을 통해 처리 되어진 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 판단의 단계를 거쳐 원격탐사의 전반적인 교육을 성공적으로 수행할 수 있었다. 본 논문에서 캔샛 프로그램이 원격탐사 교육에도 충분히 활용될 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.150-152
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• 1999

본 연구에서는 원격탐사 데이터베이스를 구축하기 위한 요구사항들을 분석하고, 원격탐사 자료의 메타 데이터 스키마를 설계하고 이를 구현한다. 특히, 현행 지형 공간 표준화 스펙을 따르는 자료구조가 연구되고, OMEGA(Object Management systEem for Geo-Spatial Applications) 객체지향 데이터베이스 관리시스템을 사용하여 SAIF(Spatial Archive and Interchange Format)를 기반으로 한 스키마 구현에 관해 기술한다. 이 연구는 차세대 데이터베이스 기술(예를 들면, 복잡한 데이터 타입 지원, 병렬처리, 사용자 편의성 인터페이스, 그리고 웹(Web) 데이터베이스 기술)에 대한 사전 기초 연구로써 실험적인 대용량 데이터베이스를 구축하기 위하여 수행되어 졌다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1-6
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• 2003

인공위성을 이용한 원격탐사가 일반화되어 있는 선진국의 경우 인공위성의 관측자료를 이용한 여러 가지 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 국제적 경향은 결과적으로 원격탐사정보와 지리정보시스템 기술의 가져오게 되는 계기가 되었다. 이로 인해 환경조사 및 자원탐사, 홍수, 가뭄, 쓰레기 처리, 농업 식량예측, 사막화 해양오염 등 여러 가지 응용 분야에 유용하게 사용되고 있다. 에쉬론 해석법(Myers et. al., 1997)은 이러한 원격탐사에 의해 얻은 각종 공간 데이터 해석을 위해 개발된 것으로, 공간데이터의 위상적 구조를 계통적이고 객관적으로 발견하기 위한 해석법이다. 본 연구에서는 한국의 시${\cdot}$도별 인구 데이터에 본 해석법을 적용해 본다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1581-1587
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• 2022

Recently, deep learning has become more important in remote sensing data processing. Huge amounts of data for artificial intelligence (AI) has been designed and built to develop new technologies for remote sensing, and AI models have been learned by the AI training dataset. Artificial intelligence models have developed rapidly, and model accuracy is increasing accordingly. However, there are variations in the model accuracy depending on the person who trains the AI model. Eventually, experts who can train AI models well are required more and more. Moreover, the deep learning technique enables us to automate methods for remote sensing applications. Methods having the performance of less than about 60% in the past are now over 90% and entering about 100%. In this special issue, thirteen papers on how deep learning techniques are used for remote sensing applications will be introduced.

• KCID journal
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• v.4 no.1
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• pp.10-21
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• 1997

지상관측위성에 탑재된 센서로부터 얻어진 자료는 지리정보데이터로 그 이용이 증가되고 있다. 이 연구에서는 신규간척지에서의 토지이용계획을 수립하기 위하여 위성자료를 이용한 원격탐사와 지리정보 체계를 종합하는 방법의 적용가능성을 다루고 있다. 현재 공사중인 간척사업지구를 커버하는 LANDSAT TM, MOS, SPOT 디지털데이터를 영상화하고, 영산강 3단계 사업지구 유역의 토지이용 현황을 분석하였으며, 신규간척지의 토지이용계획을 위하여 동원가능한 데이터를

• Journal of KIISE
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• v.42 no.4
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• pp.459-467
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• 2015

The analysis platform of remote-sensing big data is a system that downloads data from satellites, transforms it to a data type of L3, and then analyzes it and produces its analysis results. The objective of this paper is to develop ISO/IEC 9126-1 software quality model-based assessment criteria, in order to evaluate the quality of remote-sensing big data analysis platform. Its detailed research contents are as follows. First, the ISO/IEC 9216 standards and previous software evaluation models will be reviewed. Second, this paper will define evaluation areas, evaluation elements, and evaluation items for measuring the quality of big data analysis platform. Third, the validity of the assessment criteria will be verified by statistical experiments through content validity, reliability validity, and construct validity, by using SPSS 20.0 and Amos 20.0 software. The construct validity will also be conducted by performing the confirmatory factor analysis and path analysis. Lastly, it is significant that our research result demonstrates the first evaluation criteria in measuring the quality of big data analysis platform. It is also expected that our assessment criteria could be used as the basis information for evaluation criteria in the platforms that will be developed in the future.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.8 no.3
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• pp.185-191
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• 2007

Remote sensing images are multispectral image data collected from several band divided by wavelength ranges. The classification of remote sensing images is the method of classifying what has similar spectral characteristics together among each pixel composing an image as the important algorithm in this field. This paper presents a pattern classification method of remote sensing images by applying a possibilistic fuzzy c-means (PFCM) algorithm. The PFCM algorithm is a hybridization of a FCM algorithm, which adopts membership degree depending on the distance between data and the center of a certain cluster, combined with a PCM algorithm, which considers class typicality of the pattern sets. In this proposed method, we select the training data for each class and perform supervised classification using the PFCM algorithm with spectral signatures of the training data. The application of the PFCM algorithm is tested and verified by using Landsat TM and IKONOS remote sensing satellite images. As a result, the overall accuracy showed a better results than the FCM, PCM algorithm or conventional maximum likelihood classification(MLC) algorithm.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.2
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• pp.152-159
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• 2014

Recently. utilization of remote sensing exploration and cloud computing has been extended to efficient measurement, store, and update of bathymetry map data according to cloud computing technology. In the field of real ocean, water depth measurements and measurement data management, distribution, and display equipment for the development and dissemination have generated a lot of time and cost. To improve these problems, through real-time three-dimensional display system at this location, we can determine the importance of measurement activities, and reduce the time and cost of measurement activities. Data measured from marine probe vessels and remote sensing exploration equipments and other various channels can be handled and managed. In this paper, we propose a realtime three-dimensional display system through the depth measurements from remote sensing exploration. The proposed real-time three-dimensional display system can be effectively applied in the field of measurement of the topographical survey of the land as well as bathymetry of the sea.