천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.
본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 북한 지역을 포함한 한반도 전지역을 대상으로 식생활력도(vegetation activity)의 시계열적 변화를 모니터링하고, 식생지수의 연중변화 특성을 이용하여 한반도의 식생 분포도를 작성하는데 그 목적이 있다. 1997년 4월부터 11월까지 8개월 동안 NOAA-14 위성에서 수신된 AVHRR 자료를 수집하여 정규 식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index)를 구하고 이들을 MVC(Maximum Value Composite) 방법으로 조합하여 월별 NDVI 합성도를 작성하여 식생활력도의 시계열 변화를 고찰하였다. 또한 식물의 생장시기인 5월부터 10월까지의 NDVI를 무감독 분류하여 한반도의 식생분포 유형을 도시.나대지가 4.49%, 초지 4.49%, 경작지 27.54%, 활엽수림 25.61%, 침엽수림 38.22%로 나타났다.
이어도 종합해양과학기지의 스펙트로미터로 측정된 해색 스펙트럼 자료들과 SeaWiFS 해색센서로부터 측정된 스펙트럼 자료들을 계절별로 비교 분석하여 해색영상 자료를 처리하는데 사용된 대기보정 알고리즘이 제주도 남쪽 해역과 동중국해 해역에서 어느 정도의 오차를 가지고 있는지 연구하였다. 또한 분석된 자료들을 이용하여 SeaWiFS에서 측정한 스펙트럼 자료들을 보정하고자 하였으며, 이것은 인공위성에서 측정한 클로로필 농도값이 현장관측자료와 비교했을 때 갖는 오차의 범위를 줄여줄 수 있을 것으로 생각된다. 이와 같은 연구결과들은 차후 운용될 COMS 위성의 GOCI 해색센서에 사용될 대기보정 알고리즘과 해양환경 분석 알고리즘을 개발하는데 많은 도움이 될 것으로 생각한다.
최근 중앙선과 태백선의 국철구간에 대한 복선화 사업이 시작되면서 도심지에 비해 지형이 험준하고 경사가 급한 산악지에서의 철도설계와 공사의 어려움이 예상되고 있다. 본 연구에서는 지형이 험준한 산악지에서의 복선철도 신설구간에 대한3차원 지형분석과 가상주행을 통하여 설계 및 시공 이전에 대상지역의 인공위성 영상의 활용을 구체적으로 적용함으로서 좀 더 상세한 지형에 대한 정보수집과 분석 을 시도하였다. 약 15km 구간의 산악지에 대한 3차원 지형분석과 복선철도노선과의 관계를 확인하고 가상주행을 실제 적용해 봄으로서 기존의 방법을 개선할 뿐만 아니라 산악지의 복선철도 구간의 지형분석의 방법을 제시하여 새로운 방법의 가능성을 찾아낼 수 있었다.
본 연구에서는 강수예보의 선행시간을 확보하기 위하여 기상청 지상관측망 자료뿐만 아니라 MTSAT-1R 위성영상자료와 수치예보모형인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하고, 입력자료 사이의 물리적인 비선형 상관관계를 효과적으로 고려하기 위하여 인경신경망 기법을 적용한 단시간 강수예측모형을 개발하고자 하였다. 또한 강수의 변화특성을 반영하기 위하여 장마기(6월, 7월)와 태풍기(8월, 9월)로 세분화하여 인공신경망 구축을 위한 학습훈련을 수행하였다. 구축된 모형은 서울지점을 대상으로 선행시간 3, 6, 9, 12시간에 대해서 강수예측을 수행하였다. 2006부터 2008년까지 학습훈련 후 2009년 서울지점의 강수예측결과, 장마기의 상관계수는 각 선행시간에 대해서 0.6998, 0.6498, 0.4434, 0.2961, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.7605, 2.8431, 3.1973, 4.2147, 태풍기 상관계수는 0.5368, 0.5089, 0.4164, 0.2392, RMSE는 1.2218, 2.3144, 3.9153, 5.2145로 나타났다. 각 선행시간별로 장마기의 예측결과가 태풍기보다 다소 정확하게 도출되었으며, 선행시간 9시간 이후부터는 정확도가 급격히 낮아지는 결과를 얻었다.
토지피복도는 서식공간의 추정과 대기오염 및 산림오염 산출에 주요 자료로서 국가 환경정책을 수립하는데 사용될 수 있다. 우리나라에서는 1998년부터 2005년에 걸쳐 인공위성 영상자료를 활용한 토지피복도를 제작하였다. 토지피복도는 현재 공공의 이익을 목적으로 학교 및 연구소 등에게 무상 제공되고 있으나, 토지피복도는 일괄성이 결여되어 활용측면에 문제가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 토지피복도에 대한 품질검증을 수행하였다. 분석결과, 분류 오류 유형들이 발생하였으며, 토지피복도에 대한 검증절차가 필요함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 유역내 토사유실을 효과적으로 저감하기 위한 GIS 기반의 식생지수분석 방법을 제시하였다. 토사유실은 강우, 토양, 지형 그리고 식생의 피복상태가 복합적으로 작용하여 발생하는 것으로 이를 저감하기 위해서는 비용 및 시간적 측면을 고려해야한다. 본 연구에서는 다양한 자료원으로 유역내의 지형인자, 토양인자, 식생지수등을 비교분석 하여 GIS기반의 DB를 구축하여 향후 활용 가능성에 대해 분석하였다. 본 연구에서 활용한 자료는 토사유출구간의 토양 및 식생정보, GPS 식생 측점에 의한 측점별 식생정보, KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 NDVI 식생지수 정보 등을 활용하여 연구를 진행하였다.
도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.
지상원격탐사(Land Remote Sensing)란 멀리 떨어져 있는 지상 지하 대상물의 특성과 현상을 접촉하지 않고 관측하여 정보를 얻어내는 기술이라 정의되고 있으며 보다 좁은 의미로는 인공위성을 이용히여 우주공간으로부터 지표를 관측탐사하여 영상등 정보를 얻는 기술을 의미하는 것으로 받아들여지고 있다. 원격탐사기술은 원래 군사 및 정보 수집을 위한 목적으로 엄격히 제한되어 발전되어왔으나 1970년대 이후 점차 그 기술이 민간에 이전되어 상업화의 길을 걷게 되었다. 최근에는 지상원격탐사영상을 촬영할 수 있는 상업위성을 자체 보유하고 있는 업체까지 등장하여 최고 0.61m 해상도의 정밀위성영상을 시장에 유통시키게 되었다. 지상원격탐사의 민영화와 상업화 경향은 위성영상을 재해예방, 지도제작, 자원탐사 등에 유용하게 사용할수 있도록 하는 장점이 있지만 정밀위성영상이 피탐사국에 공격의도를 갖고 있는 국가나 단체 등에 입수될 경우 피탐사국의 국가안보를 심각하게 위협할 수 있는 가능성도 있다. 지상원격탐사기술의 최선진국인 미국은 이미 1990년대 초반부터 이러한 점을 인식하고 지상원격탐사산업을 통제하기 위한 입법적 보완책을 마련하여 왔으며 현재 국가안보를 이유로 지상원격탐사산업을 규제할 수 있는 여러 제도들을 갖추고 있다. 미국은 지상원격탐사정책법에 의하여 연방해양대기국에 유보된 허가권의 행사를 통하여 0.5m 이상 고해상도 위성영상의 촬영을 막고 촬영 후 24시간 동안 위성영상의 유통을 금하고 있으며, 1994년에는 국가안보를 이유로 지상원격탐사를 금지할 수 있도록 한 'Shutter Control'제도를 규정한 대통령령 제23호를 제정한바 있다. 위 대통령령은 2003. 'U.S. Commercial Remote Sensing Policy'로 대체되어 한층 강화되고 구체적인 규율 내용을 갖게 되었다. 새로운 미국의 지상원격탐사통제제도는 지상원격탐사허가를 내줌에 있어 국방장관과 국무장관이 그 기준을 정하도록 하고, 국가안보를 이유로 한 지상원격탐사금지 및 위성영상 유통제한 제도를 두고 있으며, 유사시 국가안보를 이유로 미국 정부가 민간지상원격탐사시설을 사용할 수 있도록 정하고 있다. 미국과 같은 우주선진국조차 지상원격탐사가 국가안보에 대하여 갖는 중요성을 깊이 인식하고 그 통제를 위한 제도를 갖추고 있다는 점은 분단 상황에 놓인 우리에게 시사 하는바가 크다고 생각한다. 우리의 우주개발진흥법에도 미국을 비롯한 우주선진국들의 지상원격탐사 통제제도를 참작 반영할 수 있도록 지속적인 관심을 기울여야 한다고 본다.
갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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