본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각 영상에 대해 R채널의 임계치를 적용하여 잡음을 제거하며, 잡음 영역이 제거된 각각의 근적외 영상과 가시 영상의 반사 특성 및 근적외 영상과 적외 영상의 방출 특성의 특징을 구한 후, 각각의 임계치를 적용하여 1차적으로 구름을 판별한다. 1차적으로 구름 판별에서 제외된 영역에 대해서는 가시 및 적외 영상의 R 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 2차적으로 구름의 종류를 판별한다. 1차적으로 판별된 구름 영역과 2차적으로 판별된 구름 영역을 합성하여 최종 구름 영역을 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 구름 분류 방법보다 제안된 방법이 구름 분류의 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.
최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한'고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)'를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, $7.5{\sim}13.5{\mu}m$ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시 근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된 지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교 고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을 종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.
최근, 하천의 수질오염 및 악취발생으로 민원이 증가하여 하천환경개선에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구의 목적은 하수 유입부에 대해 무인항공기(UAV)를 활용하여 RGB 및 적외 열 영상을 획득하고 하천제방 정비 계획 및 하천 오염 현황의 모니터링을 위한 응용성을 검토하였다. 특히, 하천 인근 공장에서 배출되는 폐수를 적외 열 영상으로 검출하여 폐수의 전파를 모니터링하였다. 또한 하천 제방 정비대상 지역과 인근지역에 대한 RGB영상을 SfM(Structure from Motion)기반 영상 해석을 통해 고정밀 3차원 모형을 제작하고 정확성을 검토하였다. 연구결과, UAV영상을 활용, 폐수유입에 따른 하천의 온도변화를 감지하여 수질오염의 유입부 및 전파 현상을 모니터링 할 수 있었다. 또한 고정밀 3차원 모델(수치지형도, 정사영상)을 제작, 정확성을 검토하고 하천의 제방정비를 위한 정밀 3차원 정보 및 식생 피복정보를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다 영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시 영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법 이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분석 성능이 개선된 것을 확인하였다.
원거리의 적외선 영상을 좁은 실험실에서 모의해야할 때 근거리의 적외선 영상이 원거리에 있는 것과 같은 효과를 내기 위하여 적외선용 굴절식 시준기를 사용한다. 이 경우에 적외선이 시준기 렌즈 면에서의 반사, 불규칙적인 굴절 등의 문제로 인해 적외선영상의 중심부 또는 외각부가 흐려지거나 검게 보이는 나르시스현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기위한 적외선 시준기 렌즈의 굴절률 및 배치 최적화와 렌즈표면의 코팅처리를 통하여 나르시스현상을 최소화할 수 있는 방안에 대하여 논하고자 한다.
본 연구에서는 최근 발생한 집중호우 사례들 중 예보가 어려워 피해가 컸던 두 사례(2010년 9월 21일, 2011년 8월 9일)에 대해 적외영상과 수증기영상의 시 공간적인 변화 특성을 분석하였다. 두 사례에서 한반도지역에 집중호우를 유발한 대류 세포들은 적외영상에서 하층운이 광범위하게 분포하고 수증기 영상에서는 명역과 암역의 경계(boundary)에서 생성되는 특징을 보였다. 또한 대류 세포들의 이동속도 차에 의한 총 5번의 병합과정 중 4번의 병합과정에서 대류 세포들의 병합 후 대류 세포는 더욱 발달되었으며 강수 강도도 급격하게 강화되었다. 대류시스템에서의 강우강도 변화는 휘도온도의 평균보다 최소 휘도온도의 시간적 변화와 밀접하게 관련된 것으로 판단되며 대류 세포들의 병합도 집중호우의 강도 변화에 영향을 주는 주요 인자로 생각된다. 대류 세포들의 병합은 영상동화를 통해 어느 정도 예측이 가능하지만 대류 세포의 탐지는 적외 및 수증기 영상 모두에서 일정 강도 이상 발달한 상태에서만 탐지가 가능하였다.
이 논문에서는 식기간 동안 미광(stray light)에 의해 천리안 기상 영상이 받게 되는 영향에 대해 분석하였으며 미광의 영향을 제거하기 위한 방법 또한 모색하였다. 기상영상의 경우 식기간 동안 미광의 영향을 받아 영상의 왜곡 (줄무늬 등)문제가 발생한다. 미광의 영향에 대한 정량적 분석이 천리안위성의 궤도상 시험기간 동안에 이루어졌으며, 천리안위성 기상탑재체의 총 4개 적외 채널에 대해 태양과의 거리에 따른 미광의 영향이 분석되었다. 본 연구에서는 계산된 천리안위성의 식기간 자료를 바탕으로 미광의 영향이 매우 강한 사례를 선정하여 적외채널 영상의 미광에 의한 오염 정도를 조사하였다. 또한 영상에 나타난 미광의 영향을 두 개의 열적외 채널을 이용하여 단파적외 채널을 대체하는 방법이 유효함을 확인 하였다.
일본은 향후 2014년으로 발사가 예정되어 있는 GCOM-C를 이용하여 지구 복사량 및 탄소의 변화량, 해색정보, 에어로졸 분포 등을 측정할 계획을 추진 중이다. 특히, GCOM-C에는 SGLI-VNR과 SGLI-IRS로 구성되어 있는 SGLI를 탑재하고 있으며, 각각 가시영역/근적외영역과 적외영역의 영상을 측정하도록 설계될 예정이다. SGLI는 최신 성능을 갖춘 설계부분과 함께 기본적인 기능 및 구조 등은 지금까지 일본에서 개발되어진 여러 광학 탑재체들의 개발기술들을 바탕으로 구현됨으로써, 개발위험을 최소화 하는 전략을 취하고 있다. 본 논문에서는 지금까지 일본이 개발한 여러 광학 탑재체들의 특성들을 채널별(가시영역/근적외영역과 적외영역)로 비교 및 검토하면서, 향후 개발 완료될 SGLI의 특성을 이해하고 일본의 광학탑재체 개발 경향에 대한 분석을 수행하고자 한다.
GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak,1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고,절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고,태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나,SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh,2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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