해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
전 세계적으로 지구 온난화로 인해 발생한 가뭄은 사회적, 경제적, 환경적으로 막대한 피해를 야기하고 있다. 국내의 경우, 2022년부터 현재까지 지속되고 있는 가뭄 상황은 강수의 지역적 편차로 인해 남부 지역 중심으로 극심한 피해가 발생하였다. 남부 지역의 주요 용수공급원인 영산강, 섬진강권역의 용수 공급율은 예년의 57%(3.8억 톤)에 불과하며, 일부 도서·산간 지역은 용수공급이 제한되는 현상까지 발생하였다. 이러한 가뭄 피해를 대비하기 위해 초기에 모니터링을 통한 선제적 대응 방안을 구축해야 한다. 가뭄 모니터링의 경우 미계측 지역에 대한 모니터링 방법으로 주기적이고 균질한 자료를 제공 받을 수 있는 위성영상을 활용한 연구가 수행되고 있다. 가뭄을 정량적으로 분석하고 판단하기 위해 가뭄지수를 활용하고 있으며, 대표적인 가뭄지수는 지상 관측강수량자료를 활용한 확률분포 기반의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 강수 및 기온의 변동성이 포함된 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 있으며, 위성영상 자료를 활용한 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI) 등이 있다. 본 연구에서는 강수와 기온을 고려한 가뭄지수인SPEI와 위성영상 기반의 가뭄지수인 ESI를 활용하여 2022년 남부 지역의 가뭄 사상을 중심으로 지표별 시공간적 변화를 분석하고자 한다. SPEI의 경우 기상관측소 지점자료의 기온과 강수량을 활용하였으며, Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 제공되는 위성영상자료를 활용한 ESI는 미계측 지역에 대한 가뭄 판단을 위해 시·군별로 세분화하여 산정하였다.
현재 위성통신망의 활용도가 증가하고 있으며 그 의존도가 높아지고 있다. 그러나 위성통신망은 동보성, 광역성의 특성상 보안상의 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 위성통신망이 보안 위협요소를 분석하여 이에 필요한 보안기능 요구사항을 도출하며, 안전한 위성통신망 체계를 위해 통합 정보보호 엔진을 활용한 보안 프레임워크를 제시한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.2-8
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2000
2000년 6월부터 정상관측 활동을 시작하는 다목적실용위성 1호 영상자료 및 과학관측 자료의 공공 및 상업적 활용 극대화를 위하여 위성자료 배포에 따른 문제, 즉 공공 및 상용분야에 대한 자료배포 방안에 관한 기본원칙을 설정할 필요성이 대두되었다. 이에 따라 항공우주연구소에서는 다목적실용위성 1호의 자료활용 정책, 위성의 운영방안, 배포방안, 공공 및 상용배포, 가격정책 등에 관한 자료보급 규정을 제정하여 효율적인 자료배포 체계를 구축하고자 한다.
가뭄은 장시간에 걸친 강수의 부족으로 발생하는 현상으로 2000년 들어 9번(2000, 2001, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2014, 2015)이나 전국적으로 심한 가뭄이 발생하는 상황이며 특히 2014-2015년의 가뭄은 지속기간이 더 길어지면서 그 강도도 더욱 심해질 것으로 전망되고 있다. 가뭄은 복잡한 자연 재해로 시작과 끝이 불명확하고 느리게 발전해 나가며 광역적으로 진행됨에 따라 시 공간적으로 정확한 판단이 어려우며 감지와 감시가 힘듦에 따라 위성영상의 활용성이 높아지고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 가뭄의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위하여 기상, 위성 식생지수를 활용하여 2014-2015년의 장기 가뭄을 분석하여 위성영상의 활용을 평가하고 가뭄의 진행을 판단하고자 하였다. 가뭄심도를 파악하기 위해서 전국을 대상으로 MODIS DSI(Drought Severity Index)를 이용하여 SPI와의 상관성분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 통해 위성영상을 이용한 가뭄분석 연구에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 전 세계 다양한 지구관측 위성이 개발 및 발사됨에 따라 다양한 분야로 위성영상 자료의 활용이 확대되고 그에 따른 지구관측 위성영상 시장의 규모가 점점 커지고 있는 추세이다. 일본의 경우 빈번하게 발생하는 재해재난 분야에 대응하고, 실질적으로 피해복구 지원에 ALOS 위성자료를 적극적으로 활용하고 있으며, 전 세계 재해재난 저감 활동에 자국이 보유한 위성자료를 지원하여 국제사회에 기여하는 바가 크다고 할 수 있다. 본 논문을 통하여 일본의 원격탐사 활용 실태와 관련 정책 동향을 살펴보고자 한다. 또한, 위성기반의 원격탐사 기술이 국민 실생활에 어떻게 효율적으로 기여할 수 있을 지에 대한 방안과 관련 지원을 위해 요구되는기반시스템의구축에대해서조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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