• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.143-146
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• 2009

다산기지 주변 해역인 스발바드섬은 북반구 해빙 분포지역의 가장자리에 위치해 있으며 해빙의 이동이 비교적 빠른 지역이다. 지구 온난화의 영향을 받는 대표적인 지역으로 이 지역의 해빙변화에 대한 연구는 지구온난화의 지표로서 중요성을 가진다. 스발바드섬 주변의 해빙에서 얻어진 다편파 SAR 데이터를 분석하여 해빙에 대한 후방산란계수의 특성을 분석하고자 한다. 데이터 획득에는 ENVISAT/ASAR (2002 년 발사 C-밴드, 다편파 사용)과 PALSAR (2006 년 발사, L-밴드, 다편파 사용)의 두 가지 SAR 가 이용되었으며 데이터 획득 시기는 해빙의 변화가 활발한 4 월경이다. 기본적으로 L-밴드와 C-밴드의 두 가지 밴드별 차이에 관한 특성을 알아보고 기타 후방산란계수에 영향을 주는 요소들에 대하여 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.06a
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• pp.21-22
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• 2009

북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 본 연구에서는, 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다. 추가로, 고해상도인 합성개구레이더를 이용하여 북극 다산기지 주변 해역에 대해 얻어진 데이터의 결과에 대해 고찰한다. 구체적인 연구 내용은 다음과 같다. 1. 북극 해빙 면적의 연변동 조사, 2. 북극 해역별 해빙 분포 특성, 3. 해빙 변동 특성 해석, 4. 향후, 활용 방향 소개: 온난화에 따른 북극 기후 변화, 북극 자원탐사 및 항로 개발 적용 방안, 5. SAR의 주파수별, 편파별 해빙 산란 특성 기초 조사 및 향후 활용 방향, 6. 북극 현장 관측 프로그램 소개.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.247-248
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• 2009

북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60 이상에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)자료(기폰 수동마이크로파 센서보다 2배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 자료에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.159-162
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• 2009

북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 따라서 향후 지구온난화의 진행 상황을 예측하기 위하여 북극 해빙 면적의 변화에 대한 지속적인 모니터링이 이루어 져야한다. 북극의 지역적, 환경적 특성상 인공위성을 이용한 원격 탐사가 가장 효과적이며 1970년대부터 수동 마이크로파 센서를 이용한 해빙관찰을 시작하였다. 현재 해빙원격탐사기술의 현황은 광학센서, 수동마이크로파센서, SAR 화상 등을 이용하고 있는데 이중 본 연구에서는 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극 해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체 면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.126-131
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• 2010

본 논문에서는 극지 빙해역을 운항하는 쇄빙선박이나 해양구조물에 작용하는 해빙의 재료특성을 계측할 수 있는 간이 실험 장비를 제작하였다. 극지 빙해역을 운항하는 쇄빙선박의 빙저항이나 해양구조물에 작용하는 빙하중을 추정하기 위해서 극지 현장에서 실규모의 시험을 수행하게 되는데, 저온과 얼음이라는 악조건을 극복하기 위한 빙역학 기술과 특수 장비가 필요하다. 국내에 한국해양연구원 MOERI 빙해수조가 완공됨에 따라 얼음의 특성을 고려한 모형빙 재료특성 시험용 계측장비가 일부 마련이 되었으나 빙해역 현장 시험에 대한 경험이 전무하며, 계측장비에 대한 지식과 기술 역시 확보되지 못한 실정이다. 본 연구에서는 차후 쇄빙연구선 ARAON호를 이용한 빙해역의 실선계측 시 해빙의 강도를 측정하기 위한 계측시스템 마련의 일환으로 시험편 획득을 위한 코어링 장비와, 해빙의 재료특성 중 1축 압축강도를 측정하기 위한 간이 압축시험기 그리고 얼음의 결정구조를 파악하기 위한 편광기를 제작하였다. 또한 극지 현장실험에 적용할 실험기법 확보를 위한 일련의 과정을 마련하기 위해 제작된 장비를 이용해 소양호에서 현장실험을 수행하였고 계측된 결과를 참고문헌과 비교해본 결과 유사한 값을 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.36 no.1
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• pp.82-89
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• 2015

In this study, the characteristics of sea ice initial conditions generated from a global ocean and sea ice prediction system, the Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO) - Los Alamos Sea Ice Model (CICE)/NEMOVAR were analyzed for the period June 2013 to May 2014 over the Arctic region. For the purpose, the observed and reanalyzed data were used to compare with the sea ice initial conditions. Results indicated that the variability of the monthly sea ice extent and thickness in model initial conditions were well represented as compared to the observation, while it was found that the extent and thickness of Arctic sea ice in initial data were narrower and thinner than those in reanalysis and observation for the period. The reason for the narrower sea ice extent in model initial conditions seems to be due to the fact that the initial sea ice concentration at the boundary area of sea ice was about 20 percent less than the reanalysis data. Also, the reason for the thinner sea-ice thickness in the Arctic region is due to the underestimation of Arctic sea ice thickness (about 60 cm) of the model initial conditions in the Arctic Ocean area adjacent to Greenland and Arctic archipelago where thick sea ice appears all the year round.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1215-1227
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• 2018

Sea ice motion is an important factor for assessing change of sea ice because the motion affects to not only regional distribution of sea ice but also new ice growth and thickness of ice. This study presents an application of multi-temporal high-resolution optical satellites images obtained from Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) and Korea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) to measure sea ice motion using SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) and ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) feature tracking techniques. In order to use satellite images from two different sensors, spatial and radiometric resolution were adjusted during pre-processing steps, and then the feature tracking techniques were applied to the pre-processed images. The matched features extracted from the SIFT showed even distribution across whole image, however the matched features extracted from the SURF showed condensed distribution of features around boundary between ice and ocean, and this regionally biased distribution became more prominent in the matched features extracted from the ORB. The processing time of the feature tracking was decreased in order of SIFT, SURF and ORB techniques. Although number of the matched features from the ORB was decreased as 59.8% compared with the result from the SIFT, the processing time was decreased as 8.7% compared with the result from the SIFT, therefore the ORB technique is more suitable for fast measurement of sea ice motion.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.5
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• pp.543-553
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• 2011

Sea ice concentration calculated from the AMSR-E onboard Aqua satellite by using NASA Team2 sea ice algorithm has proven to be very accurate over sea ice in Antarctic Ocean. When glacial ice such as icebergs and ice shelves are dominant in an AMSR-E footprint, the accuracy of the ice concentration calculated from NASA Team2 algorithm is not well maintained due to the different microwave characteristics of the glacial ice from sea ice. We extracted the concentrations of sea ice and glacial ice from two ENVISAT ASAR images of George V coast in southern Antarctica, and compared them with NASA Team2 sea ice concentration. The result showed that the NASA Team2 algorithm underestimates the concentration of glacial ice. To interpret the large deviation of estimation over glacial ice, we analyzed the characteristics of microwave radiation of the glacial ice in PR(polarization ratio), GR(spectral gradient ratio), $PR_R$(rotated PR), and ${\Delta}GR$ domain. We found that glacial ice occupies a unique region in the PR, GR, $PR_R$, and ${\Delta}GR$ domain different from other types of ice such as ice type A, B, and C, and open water. This implies that glacial ice can be added as a new category of ice to the AMSR-E NASA Team2 sea ice algorithm.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1283-1298
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• 2018

KOPRI(Korea Polar Research Institute) have researhed Arctic sea ice by using satellite remote sensing data since 2017 as a mission of KOPRI. The title of the reseach is "Development of Satellite Observation and Analysis for Arctc sea-ice". This project has three major aims; 1) development of prototype satellite data archive/manage system for Arctic sea ice monitoring, 2) development of sea ice remote sensing data processing and analysis technique, and 3) development of international satellite observing network for Arcitc. This reseach will give us that 1) deveolpment of sea ice observing system for northern sea route, 2) development of optimal remote sensing data processing technique for sea ice and selected satelite sensors, 3) development of international satellite onbservation network. I hope that this letter of introducton KOPRI satellite program for Arctic will help to understand Arctic remote sensing and will introduce you to step into the Arctic remote sensing, which Iis like a blue ocean of remote sensing.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1251-1260
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• 2018

High-quality sea-ice surface models generated from aerial images can be used effectively as field data for developing satellite-based remote sensing methods but also as analysis data for understanding geometric variations of Arctic sea-ice. However, the lack of texture information on sea-ice surfaces can reduce the accuracy of image matching. In this paper, we analyze the performance of matching cost functions for homogeneous sea-ice surfaces as a part of high-quality sea-ice surface model generation. The matching cost functions include sum of squared differences (SSD), normalized cross-correlation (NCC), and zero-mean normalized cross-correlation (ZNCC) in image domain and phase correlation (PC), orientation correlation (OC), and gradient correlation (GC) in frequency domain. In order to analyze the matching performance for texture changes clearly and objectively, a new evaluation methodology based on the principle of object-space matching technique was introduced. Experimental results showed that it is possible to secure reliability and accuracy of image matching only when optimal search windows are variably applied to each matching point in textureless regions such as sea-ice surfaces. Among the matching cost functions, NCC and ZNCC showed the best performance for texture changes.