• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.463-469
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• 2010

화성의 고도정보를 제공하는 MOLA 센서는 화성전역에 대한 데이터를 제공하지 못하므로, 수치표고모형을 만들기 위해서는 MOC-NA영상을 이용한 영상정합이 수행되어야만 한다. 그러나 특색(feature)이 적고 명암대비가 낮은 화성영상의 특성상, 자동 영상정합은 어려운 실정이다. 본 논문은 MOC-NA 영상에 대하여 영역기준 영상정합에 기반한 반 자동 영상정합의 알고리즘을 다룬다. 공액점을 나타내는 시드(seed)포인트 들이 수동으로 스테레오 영상에 추가되고 이를 바탕으로 특징점들이 자동으로 삽입된다. 각 영상의 특징점들은 서로의 초기 공액점으로 사용되며, 영역기준 영상정합으로 정제된다. 영상정합의 과정 중 정합에 실패한 점들은 초기 공액점의 위치를 정합에 성공한 주변의 여섯 점들을 이용하여 재 계산한 후 정제된다. 타깃영상과 검색영상의 역할을 바꾸어 수행한 영상정합의 질적 평가 결과, 97.3%의 점들이 한 화소 이하의 절대거리를 나타내었다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제2권1호
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• pp.37-46
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• 2002

Accurate classification of water area is an preliminary step to accurately analyze the flooded area and damages caused by flood. This step is especially useful for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. Although SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with its own energy source is sensitive to the water area, its shadow effect similar to the reflectance signature of the water area should be carefully checked before accurate classification. Especially when we want to identify small flood area with mountainous environment, the step for removing shadow effect turns out to be essential in order to accurately classify the water area from the SAR imagery. In this paper, the flood area was classified and monitored using multi-temporal RADARSAT SAR images of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book Province taken in 12th (during the flood) and 19th (after the flood) of August, 1998. We applied several steps of geometric and radiometric calculations to the SAR imagery. First we reduced the speckle noise of two SAR images and then calculated the radar backscattering coefficient $(\sigma^0)$. After that we performed the ortho-rectification via satellite orbit modeling developed in this study using the ephemeris information of the satellite images and ground control points. We also corrected radiometric distortion caused by the terrain relief. Finally, the water area was identified from two images and the flood area is calculated accordingly. The identified flood area is analyzed by overlapping with the existing land use map.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.347-359
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• 2010

Ortho-photos provide valuable spatial and spectral information for various Geographic Information System (GIS) and mapping applications. The absence of relief displacement and the uniform scale in ortho-photos enable interested users to measure distances, compute areas, derive geographic locations, and quantify changes. Differential rectification has traditionally been used for ortho-photo generation. However, differential rectification produces serious problems (in the form of ghost images) when dealing with large scale imagery over urban areas. To avoid these artifacts, true ortho-photo generation techniques have been devised to remove ghost images through visibility analysis and occlusion detection. So far, the Z-buffer method has been one of the most popular methods for true ortho-photo generation. However, it is quite sensitive to the relationship between the cell size of the Digital Surface Model (DSM) and the Ground Sampling Distance (GSD) of the imaging sensor. Another critical issue of true ortho-photo generation using high resolution satellite imagery is the scan line search. In other words, the perspective center corresponding to each ground point should be identified since we are dealing with a line camera. This paper introduces alternative methodology for true ortho-photo generation that circumvents the drawbacks of the Z-buffer technique and the existing scan line search methods. The experiments using real data are carried out while comparing the performance of the proposed and the existing methods through qualitative and quantitative evaluations and computational efficiency. The experimental analysis proved that the proposed method provided the best success ratio of the occlusion detection and had reasonable processing time compared to all other true ortho-photo generation methods tested in this paper.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권3호
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• pp.275-284
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• 2001

본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.71-84
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• 2001

원격탐사 영상은 해상도가 변화함에 따라 축척 효과에 의해 영상의 특성이 변화한다. 연구자는 다양한 해상도의 원격탐사 영상으로부터 연구에 적합한 공간적 현상이 나타나는 적정 해상도를 선택할 필요가 있다. 특정 지리현상은 특정 축척에서 가장 잘 표현될 수 있기 때문이다. 이와같이 공간현상을 명확하게 설명하기 위해서는 이러한 현상이 나타나는 축척이나 공간 해상도를 적절히 선정하여야 한다. 본 연구에서는 위성영상의 적정 해상도를 탐색하기 위하여 구조특성과 분광분리도를 측정하는 지수들을 살펴보고 이를 이용하여 적정 해상도를 모색하는 과정을 제시하였다. 연구의 수행과정엥서 제안한 해상도 특성 측정지수와 적정 해상도 모색과정을 순천만의 위성영상에 적용하여 그 효용성을 평가하였다. 원격탐사 영상으로부터 적정 해상도를 선정하기 위해 제안한 2단계의 탐색절차를 시험한 결과 적정 해상도 탐색이 가능하였고 분류정확도와의 상관관계도 높게 나타났다. 2단계의 적정 해상도 탐색절차는 연구지역의 지리현상을 반영하는 해상도를 모색하는 기법으로 이용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.107-115
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• 2003

이 연구는 위성 영상을 이용하여 경작지에 나타나는 2001년 봄가뭄의 가뭄심도를 탐지하였다. 우리나라에 매년 피해를 주는 봄가뭄은 주로 기상학적 가뭄지수에 의해 모니터링되기 때문에 미시적 차원에서의 가뭄 현황 파악이 어렵다. 따라서, 각 경지에 대한 지표특성을 반영해주는 가뭄의 국지적 연구가 필요하다. 이 연구는 농작물 생육과 성장에 가장 큰 영향을 주는 토양수분을 지표로 2001년의 농업적 가뭄에 대해 분석하였다. 특히, 태슬 모자형(Tasseled cap)변환과 지형적 요인들을 이용하여 가뭄의 정도와 공간적 분포를 탐지하였다. 연구지역의 가뭄분석에서 Landsat 7 ETM/sub ＋/ 영상의 태슬 모자형 변환을 통해 추출된 수분 지수가 농경지의 가뭄 민감도를 잘 나타내었다. 수분지수는 다양한 토양 수분의 정도를 잘 표현해 주기 때문에, 수분 지수로 가뭄의 심도를 확인 할 수 있었다. 특히, -0.2 이하의 수분지수 값이 나타내는 화소(Pixel)들은 2001년 봄가뭄으로 심각한 용수부족피해를 겪고 있던 경작지로 나타났다. 그 화소들과 지형변수를 이용하여 가뭄심도를 구하는 모델을 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3917-3941
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• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 인간행동과 음악연구
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• 제17권2호
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• pp.57-82
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• 2020

본 연구는 지지적 음악심상(SMI)기법을 적용한 사례연구로써 연구의 목적은 음악과 심상이 어떻게 내담자의 자기가치감 형성에 도움을 주었는지 알아보고자 한 것이다. 자기가치감은 자기의 본질인 자신의 개별성과 독특성을 알고 전반적인 자신의 모습을 신뢰하고 존중하는 것으로 정의된다. 연구 참여자는 자기가치감이 낮아 심리적 어려움을 호소하고 있는 두 명의 성인이었으며, 각각의 연구 참여자는 주 1회, 총 6회 SMI세션에 참여하였다. 사례 분석에 있어 연구자는 참여자들이 SMI세션과정에서 서술한 음악심상의 내용을 바탕으로 자기가치감 요소를 분석하였으며 자기가치감 형성요인을 살펴보았다. 연구 결과, 음악심상은 참여자들의 내적자원을 인식하도록 도왔으며 이를 통해 참여자들은 자원에 대한 가치를 통찰하며 자기가치감을 확립해 나갈 수 있었다. 결론에서 SMI과정이 자기가치감을 형성시킬 수 있었던 추가적인 요인에 대해 논의하였으며, 추후 연구에 대해 제안하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제17권2호
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• pp.101-117
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• 2020

본 연구는 그룹 음악과 심상(Music and Imagery: MI) 경험을 심층 탐구하는 것을 목적으로 하며, 질적 사례연구방법을 이용하였다. 이를 위해 치료사가 배제된 동료 그룹 MI경험이 있는 전문 음악치료사 4명을 대상으로 포커스 그룹 면담을 실시하여 자료를 수집하고 질적 사례 자료분석 절차에 따라 분석하였다. 연구 결과, 참여자들은 그룹에서 음악을 공유하거나 선곡해보고, 지지감을 경험하는 초기의 성공적 그룹경험을 통해 그룹과 음악에 대한 신뢰감을 형성할 수 있었다. 이러한 신뢰감은 참여자들에게 새로운 통찰을 제공하는 확장된 음악, 정서, 심상, 관계적 경험으로 이어지는 기반이 된 것으로 나타났다. 또한, 참여자들에게 그룹의 지지적 특성이 MI경험에서 새로운 경험과 시도를 도전하도록 지지하는 역할을 한 것으로 인식되었다. 이 같은 연구결과는 MI경험에서 그룹이 더욱 확장된 정서와 통찰경험을 촉진하는 치료적 요인으로 작용할 수 있음을 시사하며, 나아가 음악심리치료 중재의 그룹 적용을 위한 적용점을 제시할 수 있을 것이다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제13권2호
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• pp.9-20
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• 2023

Purpose: This study aims to map the spatial distribution of poverty using nighttime light satellite images as a proxy indicator of economic activities and infrastructure distribution in D.I Yogyakarta, Indonesia. Research design, data, and methodology: This study uses official poverty statistics (National Socio-economic Survey (SUSENAS) and Poverty Database 2015) to compare satellite imagery's ability to identify poor urban areas in D.I Yogyakarta. National Socioeconomic Survey (SUSENAS), as poverty statistics at the macro level, uses expenditure to determine the poor in a region. Poverty Database 2015 (BDT 2015), as poverty statistics at the micro-level, uses asset ownership to determine the poor population in an area. Pearson correlation is used to identify the correlation among variables and construct a Support Vector Regression (SVR) model to estimate the poverty level at a granular level of 1 km x 1 km. Results: It is found that macro poverty level and moderate annual nighttime light intensity have a Pearson correlation of 74 percent. It is more significant than micro poverty, with the Pearson correlation being 49 percent in 2015. The SVR prediction model can achieve the root mean squared error (RMSE) of up to 8.48 percent on SUSENAS 2020 poverty data.Conclusion: Nighttime light satellite imagery data has potential benefits as alternative data to support regional poverty mapping, especially in urban areas. Using satellite imagery data is better at predicting regional poverty based on expenditure than asset ownership at the micro-level. Light intensity at night can better describe the use of electricity consumption for economic activities at night, which is captured in spending on electricity financing compared to asset ownership.