• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 재활복지
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• 제14권3호
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• pp.225-256
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• 2010

본 연구는 초등학교 지적장애아동의 자세조절 특성을 파악하기 위해 시각, 안뜰감각 그리고 몸감각을 조합하여, 실험 조건에 따라 자세유지를 위하여 어떤 감각을 활용하고 있는지, 부적절한 감각자극에 대해서 통합시스템에서 어떻게 반응하는지, 외부 동요에 대해 신경근육의 자세조절 전략 시 동원되는 근육의 수축 개시시간과 개시순서를 각각 측정하여, 지적장애 아동의 자세조절 특성을 살펴보고, 나아가 초등학교 지적장애아동과 일반아동 간에 어떠한 차이가 있는지를 비교분석하여 자세조절능력 향상 프로그램에 적용 시 방향을 제시해주는데 있다. 이를 위하여 성별과 연령을 고려하여 초등학교 지적장애아동 26명과 일반아동 26명의 아동으로부터 자세조절능력을 비교하였다. 그 결과 자세조절과 감각계와의 관계를 파악한 평형점수와 감각활용 분석, 엉덩관절 전략에 의지하는 자세조절 전략, 근수축 개시지연과 근수축 개시순서의 변화 등을 종합해 볼 때 초등학교 지적장애아동의 자세조절의 문제는 운동시스템, 감각시스템, 통합시스템의 자세조절 시스템 전반에 걸친 총체적인 문제로 나타났다. 따라서 초등학교 지적장애아동의 자세조절 문제 해결을 위해서는 운동시스템, 감각시스템, 통합시스템을 포함하는 포괄적 자세조절 훈련 프로그램의 접근이 필요하다는 것을 알 수 있다. 자세조절 프로그램을 구성할 때, 다양한 감각을 제공하여 주고, 제공된 감각을 효율적으로 활용할 수 있는 감각훈련과 함께 고위중추에서 입력된 감각들을 정상적인 자세조절 발달에 활용할 수 있도록 훈련 시켜주어야 한다. 적응 반응을 계획하고 조직화하여 의미 있는 활동을 통해 중추신경계의 처리능력을 향상시키는 치료프로그램이 제공되어야 한다. 또한 자세조절을 안정적으로 할 수 있는 안정성 한계를 넓힐 수 있는 신경발달학적 치료와 함께, 근골격계에서 빠른 근수축 반응과 효율적인 근수축 개시순서를 유발 할 수 있도록 고유수용성 운동조절 프로그램, 자세반응 촉진 프로그램과 같은 훈련이 필요하다고 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1097-1109
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• 2023

도심지는 개별 건물단위의 소규모 변화가 빈번하게 발생하는 지역이다. 기 구축된 건물 데이터베이스는 그 활용도를 높이기 위해 도심지 내의 주기적인 갱신이 요구된다. 그러나 광범위한 도심지에 대한 건물 단위 변화를 관측하기에는 자료수집의 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 넓은 범위를 단일 영상으로 촬영 가능한 위성영상을 활용하여 건물변화 탐지와 건물 정보의 갱신 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 건물 데이터베이스에서 제공하는 건물 모서리점의 3차원 좌표를 이용하여 위성영상에 건물 영역을 투영한다. 투영된 건물 영역을 다시 지붕 및 전면 영역으로 구분한다. 투영된 지붕영역의 화소값을 비교하여 건물높이 갱신, 건물멸실 등 건물변화 여부를 탐지한다. 건물높이 갱신은 영상에 투영된 지붕면이 실제 영상에서 관측되는 지붕면과 일치할 때까지 높이값을 조절하여 수행된다. 영상에 투영된 모습은 나타나나 관측되는 건물이 없는 경우 철거된 건물에 해당한다. 영상에서 관측되는 건물 중에서 지붕면과 전면영역이 투영되지 않은 건물은 신축 건물에 해당된다. 이러한 변화탐지 결과를 바탕으로 건물 데이터베이스를 높이갱신, 건물삭제 및 건물생성의 세가지 분류로 갱신한다. 제안된 방식은 인천지역을 촬영한 아리랑 3A호와 인천광역시 건물 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 입력 단일 위성영상을 이용하여 건물변화를 탐지하고, 갱신이 필요한 건물에 대해 건물 데이터베이스 편집 작업을 수행하였다. 갱신된 건물 정보를 검증하고자 이를 이용하여 다른 아리랑 3A호 영상에 건물영역을 투영하였다. 실험결과, 갱신된 건물정보로부터 투영된 건물영역은 영상에서 관측된 건물영역과 잘 일치하였다. 이를 통해서 단일 위성영상을 이용한 건물변화탐지 및 건물 데이터베이스 갱신 가능성을 확인하였다. 후속 연구로 제안방식의 자동처리기술 개발을 수행할 예정이다.