• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.151-160
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• 2013

근래 들어 위성영상 기반의 한반도 지역 일사량 추정 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구들은 외국 위성영상을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 정지궤도 위성영상을 활용하여 한반도 지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 입력데이터로는 국내최초의 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기의 레벨1 데이터 및 레벨2 구름 영상, 그리고 미국 NASA의 OMI 영상을 이용하고, 물리모델식은 동아시아지역 일사량 추정에 보다 적합하다고 알려진 Kawamura 모델식을 적용한다. 2011년 5월~2012년 4월에 이르는 기간의 15분 간격 데이터를 이용하여 일일 수평면 전일사량을 추정하였으며, 이를 대한민국의 18개지점의 관측소 실측치와 비교하였다. 일일 일사량 추정값과 관측값 간의 $R^2$값은 0.86로서 높은 상관성을 나타냈으며, 월평균 일사량의 오차는 대부분의 지점에서 ${\pm}15%$ 이내였고 연평균 수평면 전일사량의 오차는 서울을 제외하면 약 -5~+5%의 분포를 보였다. 본 연구결과를 통해 한반도 지역의 일사량을 추정하는데 있어 천리안 기상영상기 영상이 활용 될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.763-775
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• 2018

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)자료와 전산유체역학(CFD) 모델을 사용하여 방풍벽이 건물 밀집 지역에 위치한 공사 지역에서 발생하는 대기오염물질의 확산에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 부산 ASOS에서 10년 동안 관측된 풍속을 평균하여 기준 고도(지상 10 m)에서의 유입류로 사용하였다. 수치 실험은 방풍벽 건설 전과 5 m 및 10 m 높이의 방풍벽을 건설한 후에 대해 16 방위 풍향을 유입류로 진행하였고, 부산 ASOS에서 높은 빈도를 나타낸 북동풍과 남남서풍에 대한 상세 흐름을 분석하였다. 북동풍에서는 북동쪽에서 불어오는 흐름에 의해 비산 먼지가 확산되어 공사 지역 내부에 위치한 감천초등학교에서 대기오염물질 농도가 높게 나타났다. 5 m 높이의 방풍벽을 설치했을 때는 방풍벽 설치 전에 비해 풍속이 조금 감소했고 비산 먼지의 확산이 줄었다. 10 m 높이의 방풍벽을 설치한 경우, 초등학교에서의 평균 대기오염물질 농도는 37% 감소하였다. 남남서풍 유입류에서는 지형과 건물의 영향으로 공사 지역에서 복잡한 흐름 패턴이 형성되었다. 남쪽 공사 지역에서는 비산 먼지가 정체되어 농도가 높게 나타난 반면, 초등학교는 북풍의 흐름에 의해 대기오염물질 농도가 높게 나타났다. 방풍벽 건설 후에는 공사 지역 내부에서 풍속이 감소하면서 공사장 내부 농도는 높아졌지만, 초등학교에서의 농도는 감소했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.235-241
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• 2013

본 연구에서는 2007년과 2008년 봄 기간 중 동북아 지역의 주요 메가시티 중 하나인 서울에서 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS) 관측을 처음으로 수행하고, 측정된 스펙트럼의 차등흡수분광 분석을 통하여 이산화질소의 수직층적분농도를 산출 하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 값들과 Ozone Monitoring Instrument(OMI) 위성센서로부터 산출된 서울지역의 대류권 이산화질소 산출물과의 비교를 통하여 OMI로부터 산출된 이산화질소 수직층적분농도의 상대적 정확성 규명을 수행하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 이산화질소는 $1.0{\times}10^{15}molec{\cdot}cm^{-2}$에서 $6.0{\times}10^{16}molec{\cdot}cm^{-2}$ 정도 분포로 보였으며, OMI의 대류권 수직층적분농도는 $1.0{\times}10^{15}molec{\cdot}cm^{-2}$에서 $7.0{\times}10^{16}molec{\cdot}cm^{-2}$ 정도 분포로 보였다. 관측전체기간인 6개월 동안 두 관측결과의 상관관계를 보여주는 상관계수(R)는 0.73으로 비교적 양호한 상관 관계를 보였다. 구름이 없는 기간 동안에는 상관계수가 0.85로 두 관측결과의 높은 상관관계는 확인 할 수 있었다. 두 센서의 산출알고리즘 모두 구름이 있을 경우 대기질량인자의 계산에 있어서 높은 불확실성으로 인해 이산화질소농도의 산출오차가 높은 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.263-274
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• 2013

본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.183-195
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• 2013

영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.749-762
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• 2020

강우는 유출, 증발산 등 여러 수문 현상들과 밀접한 연관이 있으며, 직관적인 측정이 가능하기 때문에 다양한 현상을 해석하고 분석하는데 빈번하게 활용되어 왔다. 한반도에서는 강우 관측소의 운영과 레이더를 활용한 측정이 주를 이루고 있으며, 정확하고 정밀한 측정이 가능한 연구수준을 보유하고 있다. 하지만 이는 인프라가 구축되지 않은 미계측 유역에서의 강우를 측정하기에는 적합하지 않으므로, 위성을 활용한 정확한 강우 분석에 대한 연구가 요구되고 있다. 위성 기반 강우자료는 10 km, 25 km 정도의 낮은 공간해상도를 갖고 있으며, 정확도에 있어서 지점 자료에 비해 신뢰도가 낮다는 인식이 있어 활용범위가 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 공간 해상도의 한계를 극복하고 지점 자료와의 정확도를 높이고자, 10 km의 공간해상도를 갖는 전지구관측 위성(GPM) 기반 강우 자료를 1 km까지 상세화하였다. 특히, 미계측 유역 등 지점 자료가 부족한 곳에서의 위성 영상 활용도를 제고하기 위해, 상세화 과정에서 지점 자료를 사용하지 않고 MODIS 기반의 구름 인자를 활용하였다. 상세화 된 강우 자료는 빌딩 등 복잡한 환경적 특성을 지닌 서울 지역에서 지점 강우 자료와 검증함으로써, 위성 기반 고해상도 강우자료의 활용 가능성을 평가하였다. 상세화가 적용된 강우 자료의 상관성은 봄에는 0.08만큼 감소하였고, 여름에는 같은 값을 가지며, 가을에는 0.01만큼 감소하였고, 겨울에는 0,04만큼 증가하였다. 지점 자료를 사용하지 않고 위성기반 강우 자료를 상세화 하는 기술은 추후 인프라의 구축이 충분하지 않은 해외 지역이나 지점 관측에 한계가 있는 미계측 유역의 강우를 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.231-242
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• 2017

시설물의 장기적이고 지속적인 사용을 위해서 모니터링은 중요하다. 특히, 도로, 댐, 교량 등의 시설물은 안전과 비용의 문제로 자주 점검하기 어렵다. 이러한 문제에 대한 효율적이고 경제적인 대안으로 스마트폰 기반 모니터링을 고려할 수 있다. 시설물 모니터링을 위해 스마트폰 영상을 정량적으로 분석하기 위해서, 먼저 절대좌표계를 기준으로 보정해야 한다. 본 연구는 임의의 위치에서 취득된 스마트폰 영상을 기준영상을 기반으로 보정하여 시설물 모니터링에 활용하는 방법을 제시한다. 기준영상을 활용하여 지오레퍼런싱을 수행하여 스마트폰의 외부표정요소를 결정한다. 이를 이용하여 스마트폰 영상을 시설물의 대상 객체면에 투영하여 보정한다. 제안된 방법은 보에서 취득한 시험데이터에 적용하였다. 스마트폰의 외부표정요소는 위치 5 cm, 자세 $0.28^{\circ}$ 정확도로 결정되었다. 보정된 스마트폰 영상에서 측정한 길이는 10 cm의 오차를 보였다. 제안된 방법을 이용하여 스마트폰 영상을 시설물 모니터링에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권11호
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• pp.903-912
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• 2016

증발산은 물수지 및 수문순환의 체계를 파악하기 위한 중요한 인자로서 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필요하다. 국내외에서 증발산에 대한 많은 연구들이 수행되었으나, 지점자료만을 이용하여 산정한 증발산은 시 공간적인 변동성을 파악하는데 제약이 발생한다. 이에 따라, 물리식을 기반으로 하여 인공위성에서 산정된 수문기상인자를 활용하여 증발산량의 시 공간적인 표현에 대한 연구가 발전하게 되었다. 그러나 기존에 활용되고 있는 방법들은 상대적으로 많은 입력 자료가 요구된다. 본 연구에서는 MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 순복사에너지를 산정하였으며, 기존에 활용된 인공위성 기반 증발산 알고리즘에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 이용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) 알고리즘을 적용하여 실제증발산을 산정하였다. 또한, MODIS 산출물로부터 계산된 순복사에너지와 실제증발산의 정확성을 확인하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측된 자료와 비교 검증을 실시하였다. 전반적으로 MODIS 자료를 이용하여 산정된 순복사에너지와 실제증발산 값이 두 플럭스 타워에서 관측된 순복사에너지와 실제증발산이 높은 상관성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 특히. 전체 모의기간 동안 인공위성 자료를 이용하여 산정된 실제증발산의 평균 결정계수는 청미천에서 0.77(0.72-0.81), 설마천에서 0.70(0.67-0.78)로 나타났다. 그러나, 청미천에 비해 설마천에서의 실제증발산 값이 과대산정되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 이유는 식생에 대한 영향 및 MODIS로부터 산정된 복사에너지에서의 오차로 인해 발생한 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권2B호
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• pp.155-163
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• 2011

본 연구에서는 의사결정나무(CART)기법, 인공신경망모형, 인공위성 원격탐사자료와 지형자료 및 지상 기상관측망자료를 이용하여 토양수분을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 검증을 위하여 사용된 토양수분 관측자료는 용담댐 유역에서 관측된 5개 지점의 토양수분자료를 사용하였다. 가용자료에 대해 CART기법을 적용하여 자료를 분류한 다음 분류된 각 자료집단에 대하여 인공신경망(Artificial Neural Networks)모형을 적용하여 토양수분 분포를 예측하였다. 모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전, 안천 지점의 토양수분 산정치는 관측치와 약 0.92-0.96의 상관계수, 약 1.00-1.88%의 평균제곱근오차와 약 0.75-1.45%의 평균절대오차를 보여주었다. 토양수분 추정모형을 검증하기 위해 천천2의 지점에 적용한 결과 약 0.91의 상관계수, 약 3.19%의 평균제곱근오차, 약 2.72%의 평균절대오차를 보여 CART기법과 인공신경망모형을 연계한 토양수분 산정모형이 토양수분 분포제시 활용에 적절한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.881-891
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• 2020

고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.