• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.345-354
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• 2024

본 논문에서는 WLAN 시스템에 활용 할수 있도록 DGS를 적용하여 삼중대역 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 두 개의 스트립 선로와 접지면에 세 개의 영역을 삽입하여 요구하는 주파수 대역과 반사손실 특성을 얻었다. 제안된 안테나는 22.0 mm(W) × 54.9 mm(L1)의 크기와 두께(h) 1.6 mm, 그리고 비유전율이 4.4인 FR-4 기판 위에 22 mm(W₆+W₄+W₅) × 43 mm(L₁+L₂+L₃+L₅)의 크기로 설계되었다. 제작 및 측정결과로부터, -10dB 기준으로 900 MHz 900 MHz 대역에서 108 MHz (0.908~1.016 GHz), 2.4 GHz 대역에서 360 MHz (2.276~2.636 GHz), 그리고 5.0/6.0 GHz 대역에서 2,484 MHz (4.904~7.388 GHz)의 대역폭을 얻었다. 또한 요구되는 주파수 삼중대역에서 이득과 방사패턴 특성을 측정하여 나타내었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제39권3호
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• pp.127-133
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• 2014

북한 우라늄 농축 시설은 국내외적으로 심각한 위협중 하나이다. 특히 우리나라 입장에서는 국가 안보에 관련된 사안이므로 항상 주시하고 대비를 하여야 한다. 북한 미신고 우라늄 농축시설 탐지 가능성을 평가하기 위해 시설로 부터 장 단거리에 따른 공기중 우라늄 농도를 예측하였다. 북한 농축시설에 대해 국제 사회에 알려진 정보와 다른 국가의 농축 시설 운영 데이터를 근거로 북한 시설로부터 공기중으로 누출되는 $UF_6$ 선원항(source terms)을 계산하였다. 계산된 선원항과 영변 주변 기상 자료를 바탕으로 장 단거리 대기 확산 모델 - Gaussian Plume and HYSPLIT Models -을 이용하여 북한 농축시설 주변과 멀리 떨어진 남한 지역에서의 공기중 우라늄 농도를 결정하였다. 최대 공기중 우라늄 농도와 위치는 기상 조건과 방출 높이에 따라 시설 바로 근처와 0.4 km 이내 이고, 농도 약 $1.0{\times}10^{-7}g{\cdot}m^{-3}$로 나타났다. 본 논문의 가정을 적용하였을 때, 수 십 ${\mu}g$ 정도의 우라늄 샘플을 채취할 수 있을 것으로 나타났다. 이 수십 ${\mu}g$ 우라늄 양은 현대 측정 장비로 어려움 없이 측정 가능한 양이다. 반면에 영변 농축시설에부터 수 백 km이상 떨어진 남한 지역의 농도는 $1.0{\times}10^{-13}{\sim}1.0{\times}10^{-15}g{\cdot}m^{-3}$이하로 자연 방사성 우라늄 농도보다 낮은 값이다. 따라서 본 논문에 의하면 북한 영변 농축시설 주변에서 공기포집에 의한 신고 및 미신고 핵활동 탐지는 가능하지만 장거리에서는 불가능할 것으로 예측된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제11권4호
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• pp.151-156
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• 2002

지중냉각이나 양액냉각과 같은 근권부 냉각은 뿌리의 활력 증진, 양수분 흡수력의 향상, 작물체온의 강하 및 고온스트레스의 감소 등에 효과가 있는 것으로 알려져 있으며, 또한 온실 전체를 냉방하는것 보다 경제적이다. 따라서 본 연구에서는 지중냉각시스템을 경제적인 고온극복 방법중의 하나로 생각하고, 기술을 체계화하기 위한 시도로 지중냉각시스템의 열전달 특성을 분석하여 냉각부하를 산정하기 위한 실험을 수행하였다. 지중열류 측정자료로부터 힘수비에 따른 토양의 열전도율을 분석하였으며, 함수비 19~36%의 범위에서 열전도율은 0.83~0.96W.m$^{-}$.$^{\circ}C$$^{-}$로 직선적인 증가를 보였다. 일사량, 지표온도 및 기온의 관측치로부터 일사량에 따른 지표온도 상승을 회귀분석한 결과 거의 직선적인 관계를 보였으며, 지표온도는 실내 수평면 일사량 300~800W.m$^{-2}$ 범위에서 작물이 없는 경우 3.5~7.$0^{\circ}C$,작물이 지표면을 거의 덮고 있는 경우 1.0~2.5$^{\circ}C$ 정도 기온보다 상승하는 것으로 나타났다. 실험자료를 이용하여 온실의 설계기온과 냉각설정 지온, 일사량 및 토양의 함수비에 따른 지중냉각시스템의 냉각부하를 구하였다. 실내일사량 300~600W.m$^{-2}$ , 토양함수비 20~40%의 범위에서 기온과 지온의 차이를 1$0^{\circ}C$로 유지하기 위해서는 46~59W.m$^{-2}$ 의 냉각열량이 필요한 것으로 나타났다. 보다 정확한 설계자료의 구축을 위해서는 다양한 조건별 실험을 추가로 수행해야 할 것으로 생각된다.EX>$\mu$$_{r}$′) and the dielectric loss ($\varepsilon$$_{r}$"/$\varepsilon$$_{r}$′) were increased. It was caused that the absorption characteristics of the absorber were improved. The conduction loss and magnetic loss were expected to be occurred together because two matching frequencies were shown with carbon addition. It was confirmed that the matching frequency of the microwave absorber could be controlled by controlling heat-treatment temperatures and carbon additions.ons.tions.加的)으로 되거나 과가황(過加黃)이 될 우려가 있는 제조공정(製造工程)에서는 흔히들 이 방법(方法)을 무시(無視)하고 있다. 여기서 강조(强調)해 두어야 할 것은 항상 제품(製品)의 외부(外部)를 완전(完全)히 가황(加黃)시킬 필요(必要)는 없다는 것이다. 다공성(多孔性)이나 기포생성(氣泡生成)을 조장(助長)하는 불량가황상태(不良加黃狀態)와 표면(表面)에서의 과가황상태간(過加黃狀態間)의 균형(均衡)을 취(取)해 줘야 하는데 물론(勿論) 이때는 가황시간(加黃時間)을 단축(短縮)시켜야 한다는 경제적(經濟的)인 측면(側面)도 아울러 고려(考慮)해야 한다. 이것은 고무기술자(技術者)가 당면(當面)해야할 과제(課題)

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.286-292
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• 2019

본 실험은 벼 육묘장에 설비된 시설과 장비를 이용하여 어린잎채소 재배 가능성을 검토하면서 층위에 따른 적합한 품종을 선발하기 위해 수행하였다. 공시 작물은 국화과 3종('진빨롤라', '로메인화이트', 왕고들빼기), 배추과 2종(다채, 적다채) 및 아마란스이며, 고온기에 벼육묘판($L60{\times}W30{\times}H2cm$)에서 재배하였다. 파종된 벼육묘판은 벼 다단재배상($L120{\times}W60{\times}H195cm$, 10층)의 저층(지면으로부터 15cm, 1층), 중간층(지면 115cm, 4층), 고층(지면 175cm, 7층)에 임의 배치하였다. 관수는 자동 관수시스템을 이용하여 하루 2~3회 스프레이 관수하였고, 생육조사는 어린잎채소 적정 크기에(초장 10cm 이내) 도달하는 시점에 수확하여 생육과 색도를 조사하였다. 재배 기간 동안(2016년 6월 30일~7월 31일) 주간 온도는 $27.4{\sim}28.1^{\circ}C$로 층위 간 차이가 없었으나, 고층 일사량은 저층, 중간층보다 약 37%, 22% 높았다. 공시작물의 엽장, 엽폭, 엽수는 중, 고층에서 높은 경향을 보였으나 품종별 생체중은 층위에 따라 차이를 보였다. 누적 광량에 따른 생육 상관성을 분석한 결과 아마란스는 모든 생육 요소가 누적 광량과 높은 상관성을 보인 반면, 나머지 품종들은 생육 요소에 따라 차이를 보였다. 엽생육, 생체중 및 엽색도를 분석한 결과 벼 다단 재배상의 층위에 따른 어린잎채소의 적정 층위로 고층에서는 아마란스와 적다채, 왕고들빼기와 다채는 중간층과 고층에서, '로메인화이트'는 중간층 재배가 적합하였다. '진빨롤라'는 저층에서 엽장과 생체중이 가장 좋았으나, 적색 발현이 낮아 고층 재배가 적합하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제82권2호
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• pp.152-165
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• 1993

본(本) 연구(硏究)는 heat pulse법(法)을 이용하여 낙엽송 임분(林分)의 증산량(蒸散量)을 알기 위한 기초 연구로써, 일사량(日射量), 온도(溫度), 습도(濕度) 등의 변화에 따른 heat pulse 속도(速度)의 일변화와 계절변화, 방위별 heat pulse 속도(速度)의 차이, 변재부(邊材部)에 있어서 깊이별 heat pulse 속도(速度)의 차이, 우세목(優勢木), 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木)의 heat pulse 속도(速度)의 차이, 엽(葉)의 수분(水分)포텐셜과 heat pulse 속도(速度)와의 관계, 줄기에 있어 수분상승의 방향, heat pulse법(法)으로 추산한 임분(林分)의 증산량(蒸散量)등에 대하여 측정 고찰하였다. 얻어진 결과를 요약하연 다음과 같다. 1 낙엽송의 heat pulse 속도(速度)(V)와 수액유속(樹液流速)(SFR)과의 관계는 SFR=1.37V($r=0.96^{**}$)의 식으로 나타냈다. 2. 우세목(優勢木), 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木)의 heat pulse 속도(速度)를 비교하면, 수액유속(樹液流速)은 우세목(優勢木)이 가장 높고, 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木) 순위였다. Heat pulse 속도(速度)는 일사량(日射量), 온도(溫度), 대기포차(大氣飽差) 등의 크기에 따라 심한 변화(變化)를 나타냈다. 3. 입목(立木) 개체간(個體間)의 heat pulse 속도(速度)의 차이는 이른 아침과 밤에는 거의 없으나, 일사량(日射量)이 높은 12시부터 16시 사이에는 약간의 차이를 나타냈다. 4. Heat pulse 속도(速度)와 수분(水分)포텐셜은 거의 비슷한 일변화 경향을 나타냈다. 5. Heat pulse 속도(速度)의 계절변화는 8월에 가장 높았고, 10월이 가장 낮았다. 그리고 6, 7, 9월의 heat pulse 속도(速度)는 거의 비슷한 값을 나타냈다. 6. 줄기에 있어 방위별 heat pulse 속도(速度)는 동측이 가장 높았고, 서측과 북측은 비슷한 속도를 나타냈으며, 남측의 속도가 가장 낮았다. 7. 변재부(邊材部)에 있어서 깊이별 heat pulse 속도(速度)의 차이는 수피(樹皮)로부터 2cm 깊이에서 가장 높고, 다음이 1cm 깊이, 그리고 3cm 깊이에서 가장 낮았다. 8. 줄기에 있어 수분이동방향(水分移動方向)은 5본 모두 오른쪽 나선상승(螺旋上昇)(spiral ascent turning right)을 나타내고 있었다. 특히 지상의 3m까지는 매우 느린 회선(回旋)을 나타내다가 그 이상의 수고(樹高)에서는 매우 빠른 회선(回旋)으로 상승됨을 알 수 있었다. 9. 수액유량(樹液流量)(SF)은 SF=1.37AV 식(式)으로 나타났고, 이 식으로 구한 수액유량(樹液流量)은 우세목(優勢木)이 준우세목(準優勢木)과 열세목(劣勢木)보다 현저히 높았다. 10. 1ha의 임분(林分)에 대한 1일의 증산량(蒸散量)의 구성비율(構成比率)은 낮이 83%, 밤이 17%였고, 증산량(蒸散量)은 약 30.8ton/ha/day이었다. 11. 1ha의 월별(月別) 증산량(蒸散量)은 8월이 1,194ton/ha/month로 가장 많았고, 5월이 386ton/ha/month로 가장 낮았다. 또 1ha의 연간(年間) 증산량(蒸散量)은 3,983ton/ha/yr이었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.1-15
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• 2002

대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제50권1호
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• pp.68-77
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• 2022

서울에 위치한 아파트 단지의 인간 열환경을 정량적으로 분석하여 조경 및 도시 계획에서 인체 열 관련 스트레스를 개선할 수 있는 방법을 알아보고자 하였다. 늦봄과 여름철에 6지점[아파트중심지점, 옥상(시멘트)지점, 옥상(녹화)지점, 운동장지점, 가로수길 지점, 어린이놀이터지점]에서 미기후 자료(기온, 상대습도, 풍속, 태양 및 지구복사에너지)를 측정하여 인간 열환경지수인 PET와 UTCI를 분석하여 보았다. 늦봄과 여름철 모두 어린이놀이터지점에서 가장 높은 열환경을, 옥상(녹화)지점이 가장 낮은 열환경을 보였다. 두 지점 간 평균 차이를 비교해 보면, 기온 0.8~1.1℃, 상대습도 1.8~4.0%, 평균복사온도 7.5~8.0℃의 차이를 보였다. 풍속은 오픈스페이스 지점들에서 0.4~0.5 ms-1 더 빨랐으며, 아파트중심지점에서는 오후에 빌딩풍 현상도 나타났다. 최대 차이를 보인 어린이놀이터지점과 옥상(녹화)지점 간 인간 열환경지수 PET와 UTCI의 차이는 평균적으로 늦봄 5.2℃(최대 11.7℃) 여름철 5.4℃(최대 18.1℃) PET, 늦봄 3.0℃(최대 6.1℃) 여름철 2.6℃(최대 9.8℃) UTCI를 보였다. 이것은 평균적으로 PET에서는 약 1단계, UTCI에서는 1/2단계의 열환경지수 저감 효과를 보였으며, 최대 차이로는 PET에서는 2~3단계, UTCI에서는 1~1.5단계의 매우 큰 차이를 보였다. 또한, 옥상녹화의 효과[옥상(시멘트)지점과 옥상(녹화)지점 간의 차이]는 평균적으로 늦봄 4.6℃ PET와 2.5℃ UTCI, 여름철 4.4℃ PET와 2.0℃ UTCI 저감 효과를 보여, PET에서 2/3단계, UTCI에서 1/3단계의 개선 효과를 보여 주었다. 통계학적으로는 그린 인프라 지점인 옥상(녹화)지점, 운동장지점, 가로수길 지점은 PET와 UTCI에서 유의성이 없는 것으로 나타나, 모두 열환경 개선 효과가 있는 것으로 나타났다. 그러므로, 그린 인프라를 이용한 옥상녹화, 잔디포장, 가로수식재 적용을 통한 인간 열환경 개선 방안을 조경계획 및 설계에 반드시 도입하여야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.