• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1209-1216
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 원격탐사 기법과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 활용한 해안표착폐기물 탐지기법을 제안한다. 항공영상 내에 존재하는 해안표착폐기물을 탐지하기 위해 심층신경망 기반 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. PET, 스티로폼, 기타 플라스틱의 3가지 클래스의 이미지 데이터셋으로 심층신경망 모델을 훈련시켰으며, 각 클래스별 탐지 정확도를 Darknet-53과 비교하였다. 이를 통해 해안표착 폐기물을 무인항공기를 통해 성상별 모니터링할 수 있었으며, 향후 본 연구에서 제안하는 방법이 적용될 경우 해변 전체에 대한 성상별 전수조사가 가능하며, 이를 통해 해양환경 감시 분야의 효율성 증대에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1541-1555
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• 2022

적조는 식물성 플랑크톤의 번성현상으로써, 해양생태 및 양식업에 유해한 영향을 끼칠 수 있는 현상이다. 다양한 광학원격센서를 이용한 적조탐지 연구가 수행되어왔지만, 기개발된 적조 탐지 알고리즘들은 수심이 얕고, 부유퇴적물이 많은 연안해역에 적용하기에는 한계가 있다. 적조 해수의 광학적특성에 대한 이해를 높이기 위해서 원격탐사반사도 및 수중구성성분에 대한 분석의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 선박현장조사를 통하여 적조해수의 광학변수(원격탐사반사도)와 수질변수(Chl-a_(Spec), 총부유물농도, a_ph, a_d, 종 동정, Chl-a_(HPLC))를 취득하고 광학변수와 수질변수간의 관계를 분석하였다. 메조디니움과 코클로디니움 두가지 적조 종 및 엽록소농도에 따른 원격탐사반사도와 식물성플랑크톤 흡광계수에 대한 분석을 수행하였고, 원격탐사반사도의 특정 파장대를 이용한 적조 엽록소농도의 추정 가능성을 제시하였다. 분석 결과, 적조의 엽록소농도와 식물성플랑크톤 흡광계수는 결정계수 0.9의 상관도를 나타냈으며, RE_diff를 이용한 기법이 B-G ratio를 이용한 기법보다 적조농도를 더욱 정확하게 추정하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.337-349
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• 2020

본 연구에서는 저고도 원격탐사 기구인 Helikite를 이용하여 연안지역의 영상을 획득하였다. 그리고 획득된 영상에서 4 종류의 영역 분할 알고리즘을 이용하여 육지와 수괴의 영역을 분할해 낸 후 경계 검출법을 이용해 수륙경계선을 추출하였다. 실측데이터의 부재로 정량적인 비교는 불가능했으나, 수괴와 육지의 구분이 비교적 명확한 적외선(Infrared band) 영역의 영상을 기준으로 각 알고리즘들에 의해 추출된 수륙경계선을 비교하였다. 그 결과, 영상에서 수괴와 육지의 구분이 모호한 부분에서 각각의 알고리즘의 결과가 크게 차이가 나는 것을 발견할 수 있었다. 이는 각 알고리즘이 영역을 구분하는데 사용되는 영상의 수치값(Digital number)의 임계치를 선정하는 과정에서 생긴 차이라고 판단된다. 이와 같이 다양한 알고리즘을 통한 수륙경계선의 추출은 향후 연속 모니터링이 가능한 자동 관측시스템과 함께 활용하여 고정지역에서 얻은 수년의 장기간의 데이터를 통해 연안 지역 형태의 급격한 변화를 설명하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.305-307
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• 2007

KOMPSAT-2(K-2) 의 MSC 는 CCD pixel 별 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 일어나며 위성 발사 전에 실험실에서의 충분한 실험과 Calibration 작업 을 통해 얻어진 값들을 사용하여 Image Restoration, 상대 복사 보정, 절대 복사 보정 등의 작업들을 거쳐서 왜곡 현상을 보정하게 된다. 그 중 복사 보정에 해당하는 NUC(NonUniformity Correction)은 MSC 각각의 픽셀들이 상이한 특성을 나타내는 것을 균일한 이미지로 보정하는 작업으로 무엇보다 우선시 되는 검보정 작업이다. K-2 NUC table 생성에는 시스템 특성상 몇 가지 사항을 고려 하여 위성에 upload 하는 high frequency NUC(HF NUC)과 지상국에서 처리할 수 있는 low frequency NUC(LF NUC)으로 구분하여 알고리즘을 생성하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.143-148
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• 2000

레이저 프로파일링 시스템의 등장으로, 기존에는 얻을 수 없었던 도시 지역에 대한 DTM 취득이 가능해졌고, 더욱 정확한 정사투영영상 또한 제작할 수 있게 되었다. 하지만, 높이 변화를 보이는 자연지물과 인공구조물이 있는 지역에 대해 기존의 정사투영사진 제작기법이 적용될 때, 폐색이나 이중매핑과 같은 문제가 발생하게 된다. 특히 고층건물이 밀집되어 있는 도심지에서 이러한 현상은 두드러져 정사투영영상의 품질을 저해하는 주요한 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM을 이용하여 폐색영역을 탐지하고, 폐색이 안된 다른 영상의 정보를 통해 폐색영역을 복원하여 더욱 완전한 정사투영을 제작할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에 의해 자연지물이나 인공고조물에 의한 폐색영역을 탐지할 수 있었고 폐색영역의 많은 부분을 부가영상을 이용하여 복원하였다. 건물에 대한 사전지식을 이용하여 폐색영역을 탐지하는 국내 연구가 있지만, 본 연구는 건물에 대한 부가정보나 모델링을 사용하지 않고 DTM과 카메라 외부표정요소만을 이용하여 폐색영역을 탐지한다는 점에서 이러한 연구들과 차별성을 가진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1523-1528
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• 2023

Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)는 2020년 2월 성공적으로 발사된 이후 본격적인 검보정 활동을 통해, 산출물 정확도 향상을 위한 다양한 연구들이 진행 중이다. 본 특별호는 GOCI-II 자료의 검보정 및 알고리즘 개선 연구가 시작된 지 2년이 되어가는 현재 시점에서의 GOCI-II 자료 품질 관리 알고리즘을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 진행 사항과 관련 연구결과를 소개한다. GOCI-II 영상 자료의 지속적인 검보정 활동을 통해 정확도 높은 자료가 제공되고 활용되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.61-65
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• 2009

매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2002년도 한국해안해양공학발표논문집 Proceedings of Coastal and Ocean Engineering in Korea
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• pp.308-315
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• 2002

해양구조물 설치(Offshore Engineering)에 대한 수요가 급증함에 따라 보다 정확한 설계와 시공을 위한 해저지형 및 지질환경에 대한 탐사(Geophysical Survey)수요가 급격히 증가하고 있다. 전자기파의 감쇄가 심한 해수로 덮여 있는 해저에 대한원격탐사 매체로는 SONAR(SOund Navigation And Ranging)시스템이 일반적으로 이용되고 있다. (중략)

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.39-40
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• 2019

우리나라는 국제해사기구(IMO)에 "여객선 탈출지도체계의 기술개발에 관한 정보"라는 안건(IMO SSE4/INF2)을 2017년에 제출한 바 있다. 이 의제에 소개된 지능형 선박 및 인명대피 안내시스템(SEGA)은 한국해양과학기술원의 주관으로 한국해양수산부의 지원을 받아 2016년부터 2020년 3월까지 약 4년간의 프로젝트로 개발 중에 있다. SEGA는 데이터 수집과 분석, 정보 표시의 프로세스를 자동화하여 우리나라 연안에서 항해 중인 선박에 비상상황이 발생할 경우 항해자의 의사결정을 지원하는 시스템이다. SEGA 시스템을 지원하기 위해 구축된 SEGA 서버와 데이터베이스는 해양기상정보, 수심정보, 해상교통정보를 처리 한다. 또한 비상상황 시 2차 사고를 방지하기 위해 선박이 대피 할 수 있는 장소에 대한 정보를 사용자가 확인할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있다. 인명안전을 위해 SEGA는 비상상황 시 선박내부 구조정보와 화재 등 변수사항들을 고려하여 승객들에게 빠른 탈출을 위한 최적대피경로를 제공하며, 원격탐사기술을 이용하여 선박주변의 익수자를 탐지하도록 개발 중에 있다. 보다 상세한 내용은 항해항만학회 VTS 특별세션에서 발표할 예정이다.