• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2003.11a
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• pp.216-218
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• 2003

QuickBird satellite is quickly becoming the best choice for high-resolution mapping using satellite images. In this paper, we will describe the followings: (1) how to correct QuickBird data using different geometric correction methods, (2) data fusion using QuickBird panchromatic and multispectral data, and (3) automatic DEM extraction using QuickBird stereo data.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.52 no.10
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• pp.2339-2345
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• 2020

Radiation imaging systems consisting of a large number of channels greatly benefit from multiplexing methods to reduce the number of channels with minimizing the system complexity and development cost. In conventional pixelated radiation detector modules, such as anger logic, is used to reduce a large number of channels that transmit signals to a data acquisition system. However, these methods have limitations of electrical noise and distortion at the detector edge. To solve these problems, a multiplexing concept using a digital signal encoding technique based on a time delay method for signals from detectors was developed in this study. The digital encoding multiplexing (DEM) method was developed based on the time-over-threshold (ToT) method to provide more information including the activation time, position, and energy in one-bit line. This is the major advantage of the DEM method as compared with the traditional ToT method providing only energy information. The energy was measured and calibrated by the ToT method. The energy resolution and coincidence time resolution were observed as 16% and 2.4 ns, respectively, with DEM. The position was successfully distributed on each channel. This study demonstrated the feasibility that DEM was useful to reduce the number of detector channels.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1D
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• pp.153-160
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• 2009

In relation to digital elevation model(DEM) production using high resolution satellite imagery, existing studies present that DEM accuracy differently show according to land cover property. This study therefore proposes auto-selection method of window size for correlation matching according to land cover property of IKONOS Geo-level stereo image. For this, land cover classified image is obtained by IKONOS color image with four bands. In addition, correlation-coefficients are computed at regular intervals in pixels of the window-search area to shorten of matching time. As the results, DEM by the proposed method showed more accurate than DEM using the fixed window-size matching. We estimate that accuracy of the proposed DEM improved more than DEM by digital map and ERDAS in agricultural land.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.161-161
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• 2011

지진, 산사태, 액상화 등의 지질재해 예측을 위한 지역적 지반특성을 규명하기 위해서 지질도 또는 지형도를 이용하여 간접적인 방법이 사용되기도 한다. DEM에서 추출한 경사도는 지반분류 시 하나의 기준으로 사용되어질 수 있고, 이때 DEM의 해상력에 따라 그 결과가 다르게 산출될 수도 있다. 이번 연구에서는 DEM의 해상력에 따라 우리나라 일부지역의 지반분류 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 각기 다른 해상도의 DEM을 적용하여 우리나라 동남부 지형을 경사도 기준으로 지반분류한 후 그 면적차이를 해상도별로 비교한 결과, 지반분류 C 지역의 면적 변화가 가장 뚜렷하였다. $V_s30$ 범위로 분류한 결과에서는 180 m/sec 이하의 지역에서 해상도별로 가장 큰 변화가 있었다. 고해상도에서는 지반분류 B와 E의 지역에서 면적이 저해상도 보다 크게 산출되는 경향이 있었고, 저해상도에서는 지반분류 C와 D 지역의 면적이 고해상도 보다 크게 산출되는 경향이 있었다. 이는 DEM의 해상도가 낮아질수록 각기 다른 지반정보를 함유한 작은 셀이 큰 셀로 만들어지는 과정에서 평균화되는 지반정보가 과대평가 또는 저평가되었기 때문이다. 연구지역 내 시추지역의 지반과 지반분류 결과를 비교하면 해상도별로 78%~52%까지 일치하였고, 고해상도에서 일치율이 더 높았다. 지형의 변화가 심하고 인구나 산업시설이 밀집된 재해 고위험군 지역은 고해상도의 지도를 이용하고, 지형의 변화가 없거나 단단한 지반의 지역은 재해가 상대적으로 작아서 저해상도의 사용으로 자료처리 시간의 효율성을 증대시키는 방안도 생각할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.785-1-789-5
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• 2008

최근 수자원 분야에서는 대상유역의 최종출구점 뿐만 아니라 유역내 수문성분의 시 공간적인 분포특성에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 분석을 위해 GIS와 연계된 물리적 기반의 분포형 수문모형이 널리 사용되고 있다. 하지만, 분포형 모형의 적용에 있어 문제로 제기되고 있는 격자크기에 대한 명확한 해법은 제시되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DEM 해상도(격자크기)에 따른 지형인자 및 수문성분의 변화를 검토하였다. 이를 위해 지형인자 도출에서 수문성분 분석까지 가능한 SWAT-K 모형을 횡성댐 상류유역에 적용하였다. 결과를 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록, 최저고도는 증가, 최고고도는 감소, 따라서 평균고도는 다소 증가하는 경향을 보였다. 대상유역의 지형인자에 관계된 유역면적의 경우에는 해상도가 낮아질수록 다소 증가하였으며, 소유역별 유역평균경사의 경우에는 크게 감소하였다. 하도 지형인자의 경우, 해상도가 낮아질수록 주하도 길이는 감소, 주하도 경사는 반대로 증가하였다. 마지막으로 수문성분의 경우, DEM 해상도가 낮아질수록 유역 전체유출량은 다소 감소하였으며, 반대로 증발산량은 다소 증가하는 경향을 보였다. 유출성분을 세분하여 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록 중간유출, 지하수유출의 경우 각각 크게 감소, 증가하는 경향을 보였다. 이는 DEM 해상도가 낮아질수록 유역경사가 완만해져 중간유출이 지하수유출로 유입되는 현상으로 파악된다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.80-85
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• 2008

최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2004.04a
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• pp.383-388
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• 2004

The fusion of a different kind sensor is fusion of the obtained data by the respective independent technology. This is a important technology for the construction of 3D spatial information. particularly, information is variously realized by the fusion of LiDAR and mobile scanning system and digital map, fusion of LiDAR data and high resolution, LiDAR etc. This study is to generate union DEM and digital ortho image by the fusion of LiDAR data and high resolution image and monitor precisely topology, building, trees etc in urban areas using the union DEM and digital ortho image. using only the LiDAR data has some problems because it needs manual linearization and subjective reconstruction.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2003.11a
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• pp.609-611
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• 2003

In the past, it has always been time -consuming and labor intensive to extract and update Digital Elevation Model (DEM). How to extract highly accurate DEM with efficiently and the most economical method has always been a cutting-edge topic in the remote sensing filed. This paper discusses using PCI Geomatica OrthoEngine software to extract DEM automatically from ASTER stereo satellite images (15 m resolution). For the study, DEMs were extracted for two sites in Taiwan, and the resulting DEMs were found to have RMS errors between 10 and 16 meters in both flat and mountainous areas.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.14-19
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• 2021

Aim of this research was to investigate the effects of Digital Elevation Model (DEM) for sensitivity analysis with two types of DEMs: 1 to 24,000 and 1 to 250,000 DEM. Another emphasis was given to the development of methodology for processing DEMs to create ArcGIS Pro and GRASS layers. This was done while developing water quality system modeling using DEMs which were used to model hydrological processes and SWAT model. Sensitivity analysis with DEMs resulted in different runoff volumes in the model simulation. Runoff volume was higher for the 1:24,000 DEM than 1:250,000 DEM, probably due to the finer resolution and slope which increased the estimated runoff from the watershed. Certainly the DEMs were factors in precision of the simulations and it was obvious during sensitivity analysis that DEMs had significant effect on runoff volumes. We suggest, however, that additional comparative research could be conducted involving more parameters such as soil and hydrologic parameters to provide insight into the overall physical system which the SWAT model represents.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.2
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• pp.54-63
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• 2010

The intensive rainfall over 455 mm occurred between on 9 to 14 July 2009 triggered debris flows around the mountain area in Jecheon County. We mapped the debris flow area and estimated the debris flow volume using a high resolution digital elevation model (DEM) generated respectively from terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) and topographic maps. For the LiDAR measurement, the terrestrial laser scanning system RIEGL LMS-Z390i which is equipped with GPS system and high-resolution digital camera were used. After the clipping and filtering, the point data generated by LiDAR scanning were overlapped with digital map and produced DEM after debris flow. The comparison between digital map and LiDAR scanning result showed the erosion and deposition volumes of about $17,586m^3$ and $7,520m^3$, respectively. The LiDAR data allowed comprehensive investigation of the morphological features present along the sliding surface and in the deposit areas.