• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.155-163
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• 2010

NASA의 Terra 위성에 탑재된 ASTER는 기선고도비 0.6, 15m 해상도의 along-track 디지털 스테레오 영상자료를 제공한다. $43km{\times}50km $ 지역에 대한 ASTER 스테레오영상으로부터 ENVI 4.1 소프트웨어의 자동 스테레오 상관처리과정을 실행하여 $15m{\times}15m$의 DEM을 추출하였다. ASTER DEM의 정확도를 1:25,000축척의 수치지형도로부터 얻은 DEM을 기준으로 하여 분석한 결과, 높이에서 RMSE ${\pm}7{\sim}{\pm}20m$를 나타냈다. RMSE ${\pm}10m$를 초과하게 하는 요인들로서 구름지역, 수역, 건물지역들을 제외한 지역들의 DEM 정확도는 5.789m의 RMSE를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 구름지역과 그림자 지역을 토지피복 분류에 의해 검출하여 추출된 ASRER DEM(엄밀히 말해서 DSM) 상에서 그 부분들을 제거한 다음, 밴드간 연산기법을 이용하여 이 부분을 수치지형도로부터 추출한 DEM으로 대치함으로써 지형정보의 정확도를 높이고자 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.19-25
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• 2005

최근에는 LiDAR시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 된 연구는 LiDAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 건물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터 링, 중간값 필터링, 최소값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.58-65
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• 2002

위성영상으로부터 수치고도모형(DEM:Digital Elevation Model)을 생성하는데 있어 입체 광학 위성영상을 이용하는 방법과 입체 SAR 위성영상을 이용한 레이다간섭 기법(SAR Interferometry)이 가장 널리 사용되고 있다. 이러한 기법들은 영상 취득 센서의 특성과 자료 처리의 한계를 가지고 있으며 이는 서로 다른 특성의 자료를 융합함으로써 극복될 수 있다. 본 연구는 SAR 위성영상과 광학 위성영상으로부터 생성된 DEM을 융합하여 고품질의 DEM을 생성하고자 함이 목적이다. DEM 융합은 SAR 위성영상의 DEM과 광학 위성영상의 DEM의 특성을 상호 보완하기 위해 다해상도 wavelet 변환(Multiresolution Wavelet Transform) 기법이 적용되었다. 다해상도 wavelet 변환 기법에 의한 DEM 융합은 오차의 영향을 받는 부분에 대해 다른 DEM 자료를 대체함으로써 수행되며 본 연구에서는 SPOT 위성영상과 ERS-1 위성영상을 이용하여 DEM을 생성하고 DEM 융합 기법을 적용하였다. DEM의 오차 분석은 1:5000 수치지형도를 이용하여 기준 DEM을 생성하여 비교하였으며, DEM 융합 결과 서로 다른 특성의 DEM을 융합함으로써 보다 향상된 DEM 제작 가능성을 타진하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권1호
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• pp.41-50
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• 2008

최근 지형정보 취득을 위한 다양한 신기술의 개발로 수치지도, LiDAR(Light Detection And Ranging), 고해상도 위성영상 등의 Digital Elevation Model(DEM) 자료원이 다양해졌다. 이러한 DEM은 효율적인 유역관리를 위해 수문지형 특성인자 추출에 필요한 주요 자료원이다. 특히 DEM을 이용한 유역 추출은 최근의 오염총량관리 계획의 수립에 필요한 당해 지역의 수계환경자료조사, 오염원조사, 오 폐수량 및 오염부하량 산정, 수질모델링 등의 공간적 경계를 구분 짓는 매우 중요한 공간자료이다. 지금까지의 DEM을 이용한 유역추출 연구가 격자크기나 전처리 방법에 따른 인자추출이 주를 이뤘으나, 이 연구에서는 LiDAR와 수치지도를 통해 작성한 DEM별 격자크기와 전처리방법에 따른 유역 추출의 정확도를 분석하였으며, 2m 격자의 LiDAR DEM을 Agree burn으로 전처리한 것이 가장 적합한 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.167-174
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• 2017

남극지역은 극빙 감소가 빠르게 진행되고 있기 때문에 주기적인 모니터링이 이루어져야 한다. 그러나 극지대의 광범위하고 극한 환경 때문에 접근이 어려워 항공기 또는 현지관측방식이 곤란한 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 위성에 의한 레이다 또는 레이저 자료 획득에 의한 연구가 많이 진행되었다. 그러나 이들로부터 획득한 자료는 눈이나 얼음 층으로 이루어진 극지대 표면의 변화를 정확하게 측정하기 힘들고, 고해상도 DEM 구축 또한 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 고해상도 KOMPSAT-3A 스테레오 위성영상으로부터 두 시기의 DEM을 제작하고 두 시기의 DEM 변화파악을 위해 LZD 방법으로 DEM 매칭을 시도하였다. 그 결과, 정밀도 1m 이내에서 높이차 비교 가능성을 제시할 수 있었다.

• Genomics & Informatics
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• 제20권3호
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• pp.27.1-27.13
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• 2022

Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is the most prevalent head and neck malignancy, with frequent cervical lymph-node metastasis, leading to a poor prognosis in OSCC patients. The present study aimed to identify potential markers, including microRNAs (miRNAs) and genes, significantly involved in the etiology of early-stage OSCC. Additionally, the main OSCC's dysregulated Gene Ontology annotations and significant signaling pathways were identified. The dataset GSE45238 underwent multivariate statistical analysis in order to distinguish primary OSCC tissues from healthy oral epithelium. Differentially expressed miRNAs (DEMs) with the criteria of p-value < 0.001 and |Log2 fold change| > 1.585 were identified in the two groups, and subsequently, validated targets of DEMs were identified. A protein interaction map was constructed, hub genes were identified, significant modules within the network were illustrated, and significant pathways and biological processes associated with the clusters were demonstrated. Using the GEPI2 database, the hub genes' predictive function was assessed. Compared to the healthy controls, main OSCC had a total of 23 DEMs. In patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC), upregulation of CALM1, CYCS, THBS1, MYC, GATA6, and SPRED3 was strongly associated with a poor prognosis. In HNSCC patients, overexpression of PIK3R3, GIGYF1, and BCL2L11 was substantially correlated with a good prognosis. Besides, "proteoglycans in cancer" was the most significant pathway enriched in the primary OSCC. The present study results revealed more possible mechanisms mediating primary OSCC and may be useful in the prognosis of the patients with early-stage OSCC.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.60.2-60.2
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• 2021

In this study, we determinate the differential emission measure(DEM) of solar corona using three SDO/AIA EUV channel images and three AI-generated ones. To generate the AI-generated images, we apply a deep learning model based on multi-layer perceptrons by assuming that all pixels in solar EUV images are independent of one another. For the input data, we use three SDO/AIA EUV channels (171, 193, and 211). For the target data, we use other three SDO/AIA EUV channels (94, 131, and 335). We train the model using 358 pairs of SDO/AIA EUV images at every 00:00 UT in 2011. We use SDO/AIA pixels within 1.2 solar radii to consider not only the solar disk but also above the limb. We apply our model to several brightening patches and loops in SDO/AIA images for the determination of DEMs. Our main results from this study are as follows. First, our model successfully generates three solar EUV channel images using the other three channel images. Second, the noises in the AI-generated EUV channel images are greatly reduced compared to the original target ones. Third, the estimated DEMs using three SDO/AIA images and three AI-generated ones are similar to those using three SDO/AIA images and three stacked (50 frames) ones. These results imply that our deep learning model is able to analyze temperature response functions of SDO/AIA channel images, showing a sufficient possibility that AI-generated data can be used for multi-wavelength studies of various scientific fields. SDO: Solar Dynamics Observatory AIA: Atmospheric Imaging Assembly EUV: Extreme Ultra Violet DEM: Diffrential Emission Measure

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권4호
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• pp.287-302
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• 2005

ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1445-1456
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• 2018

본 연구의 목적은 in-track과 cross-track에서 촬영된 KOMPSAT-3 입체영상으로 제작된 매칭 DEM의 품질 및 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 동일 지역을 촬영한 두 쌍의 KOMPSAT-3영상을 수집하였다. 두 쌍의 입체영상은 B/H, convergence angle 등 스테레오 기하 요소가 거의 유사하다. DEM 제작을 위한 센서모델링은 수 개의 지상기준점를 이용한 RFM affine 보정으로 수행하였다. 연구에 사용된 지상기준점은 NGII에서 제공하는 0.25 m급 항공정사영상과 5 m급 DEM에서 추출하였다. 또한, 참조 DEM과 동일한 해상도로 매칭 DEM을 제작하여 상호간 비교 분석을 실시하였다. 실험 결과, 검사점의 수평 및 수직 오차는 1~3픽셀의 정확도를 나타냈다. 또한, 자연 또는 인공적 지형지물의 영향이 적은 지역에서는 생성된 두 DEM의 형태 및 정확도가 거의 유사하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권4호
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• pp.241-248
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• 2017

GCPs (Ground Control Points) are needed to correct the DEM (Digital Elevation Model) produced from high-resolution satellite images and the RPC (Rational Polynomial Coefficient). It is difficult to acquire the GCPs through field surveys such as GPS surveys and to read the image coordinates corresponding to the GCPs. In addition, GCPs cannot cover the entire image of the test site, and the RPC correction results may be influenced by the arrangement and distribution of the GCPs in the image. Therefore, a new method for the RPC correction is needed. In this study, an LHD (Least-squares Height Difference) DEM matching method was applied using previous DEMs: SRTM DEM, digital map DEM, and corrected IKONOS DEM. This was carried out to correct the DEM produced from KOMPSAT-3 satellite images and the provided RPC without GCPs. The IKONOS DEM had the highest accuracy, and the height accuracy was about ${\pm}3m$ RMSE in a mountainous area and about ${\pm}2m$ RMSE in an area with only low heights.