SAR를 이용한 지상이동물체탐지(GMTI)는 SAR의 주요 활용 기술 중 하나이다. 최근 위성 탑재 SAR 시스템의 해상도가 높아지면서 지상이동목표물 탐지의 유용성은 더욱 강조되고 있다. 현재까지 다양한 지상이동물체탐지 기법이 개발되었으나 대부분은 다중채널 SAR 시스템을 이용하는 기술에 집중되었다. 그러나, 아직도 단일채널 SAR 영상으로부터 지상 이동물체를 탐지하는 것은 매우 어려운 문제로 남아 있는 반면 다중채널 위성 탑재 SAR 시스템은 아직은 그 활용이 현실적으로 매우 제한적인 상황이다. 일단 지상의 목표물이 탐지되고 이동속도가 3 m/s(약 10.8 km/h) 이상인 경우 그 목표물의 이동속도는 단일채널 SAR 자료라도 오차범위 약 5%의 정밀도로 복원 가능하다. 따라서 단일채널 SAR 자료로부터 지상의 이동물체 자체를 탐지하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 SAR Single-Look Complex(SLC) 영상자료에 미분을 적용하여 쉽고 빠르게 탐지하는 방법을 제시한다. 이 논문에서는 SAR SLC 자료의 미분 값은 도플러 중심주파수를 나타냄을 유도하고, 따라서 미분 값은 지상이동물체 탐지에 매우 효과적임을 설명하고자 한다. 이 논문에서 제시하는 미분 방법의 결과와 정밀한 속도복원 방법의 상관계수 $R^2$ 는 0.62로 나타났으며, 이는 이동물체를 탐지하는 데는 충분함을 지시한다. 이 방법은 매우 단순한 미분으로 도플러 중심주파수 분석에 근거하고 있으나 최종 자료처리에 앞서 도플러 경사도를 제거해야 하며, 적용결과의 효율성과 신뢰도는 이 도플러 경사도 제거 과정에 크게 좌우된다. 지상에 모서리 산란체를 탑재하고 이동속도를 조절한 실험용 차량과 이를 관측한 TerraSAR-X SLC 자료를 이용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 지상 이동물체를 매우 쉽게 탐지하면서도 정지된 상태의 강한 산란체는 약 18.5 dB의 신호파워를 줄여 효과적으로 제거 하는 것으로 나타났다. 현재 이 방법은 지상의 이동속도 8.8 km/h 이상인 경우 매우 효과적이며, 아리랑-5호를 비롯한 모든 단일채널 SAR 시스템에 적용 가능하다.
건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
새만금간척 사업은 국책사업으로 33km방조제를 건설하여 401 km$^2$의 대규모 연안 지역을 간척하기 위하여 1991년에 착공되었다. 2006년 4월에 끝물막이 공사가 완공되어 갯벌이 호수와 육지로 바뀌었다. 완공으로 방조제 내측의 하구역 조석 시스템뿐만 아니라 방조제 외측의 연안 해양 환경의 변화에도 많은 변화가 일어났다. 이번 연구에서는 새만금 주변 해역에 대해 Landsat-5/7 위성과 NOAA 위성자료를 이용하여 방조제 완공 전후에 SST의 공간변화를 연구하였다. 타워, 부이, 실측자료 등 다양한 현장 실측 자료를 이용하여 위성 SST를 검증한 결과, 0.96 이상의 상관관계와 약 1$^{\circ}C$ 정도의 RMSE 값을 보였다. 1985년부터 2007년까지 38개의 Landsat 영상을 분석하여 새만금 방조제 건설 전후의 연안 SST 시공간적 변화를 분석하였다. 공간적으로 자세한 SST 분포를 파악할 수 있었지만, 환경 요인이 다른 38개의 영상을 이용하기 때문에 새만금 방조제 건설에 따른 변화를 파악하기는 어려웠다. 따라서 시간 해상도가 우수한 NOAA 자료를 이용하여 새만금 내외측 해역의 온도 변화를 분석한 결과, 방조제 내측은 여름철 온도의 증가로 여름-겨울철 간의 SST의 상승폭이 커서 계절간 SST 변화가 두드러졌고, 방조제 외측은 큰 변화가 없었다. 본 연구에서는 시공간해상도가 다른 열적외선 위성자료를 상호보완적으로 활용하여 연안 해역에서의 SST 공간 변화를 효과적으로 모니터링 하였다.
여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있는 위성영상은 지표면을 모니터링 하는데 매우 유용한 자료원이다. 위성자료는 원격 센서를 통해 획득되기 때문에 자료 획득시의 구름이나 에어로졸과 같은 관측 기상 상태나 센서 오작동상태에 따라 많은 노이즈와 에러가 포함되어 있다. 자료의 정확성은 자료 분석 결과의 정확성과 신뢰도에 영향을 주기 때문에 고품질 자료를 위한 노이즈 제거 및 자료 복원은 중요한 전처리(preprocessing) 과정이다. 본 연구에서는 다중주기 하모닉 모형을 이용하여 위성자료의 시계열적 동적 특성을 모형화하고 자료의 공간적 상관관계를 고려하여 적응적으로 자료복원을 수행하는 재구축 시스템을 제안하고 있다. 다중 주기에 기반을 둔 모형은 단일 주기보다 지표면의 연간 변화뿐 아니라 계절적 변화와 같이 내부적인 변화 패턴을 모형화 하는데 적합하다. 또한 기존에 제안된 복원 방법은 일정 기간의 전체 자료에 대한 복원 방법으로 실시간 복원법이 아니지만 제안된 방법은 실시간 자료 복원이 가능하여 위성자료 실시간 재구축을 위한 전처리 시스템의 알고리즘으로 활용될 수 있다. 제안된 방법은 먼저 시뮬레이션 자료를 통해 성능이 평가되었고 2011부터 2016년까지 6년간의 MODIS NDVI 자료에 적용하여 평가되었다. 실험 결과는 제안된 자료 복원 시스템이 위성영상 자료 분석을 위한 고품질 자료 재구축 방법으로 매우 유용함을 보여주고 있다.
최근 정보화를 기반으로 급변하는 사회 현상과 함께 관심을 끌고 있는 USN프로젝트는 아직까지 미흡한 점들이 많이 존재하고 있는 상황이다. 현재의 연구 진행은 정보이용의 효율성을 추구하는 움직임이 주를 이루고 있으며, 네트워크 기술과 나노기술의 발달 등으로 인하여 USN 시장의 확대와 활성화에 많은 영향을 끼치고 있다. 우리나라의 경우 USN 구축 계획의 시행과 급변하는 네트워크 시장 등의 영향으로 수많은 연구가 진행되고 있으며, 무선센서를 이용한 분야의 확대 움직임이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 USN 프로젝트의 기반이 되는 센서 네트워크에 대한 연구를 위하여 일반적으로 구성 가능한 센서노드, 싱크노드와 임베디드 시스템을 이용한 무선 센서 네트워크의 모델을 설계하고 ST사의 STR711FR2 프로세서 칩과 Sensirion사의 SHT11센서 모듈 그리고 Chipcon사의 CC2420 통신모듈을 사용하여 센서 노드를 설계하였다. 이후 제작된 센서노드에 임베디드 시스템을 이용하여 목적에 맞는 프로그램을 탑재하고 이를 이용하여 센서네트워크를 구현하였으며, 센서노드와 호스트 PC간의 데이터 전송실험을 위하여 센서로부터 센싱된 온도와 습도 데이터의 전송실험을 하였다.
백두산 화산의 대규모 분화로 인한 우리나라 PM2.5 영향 및 피해범위를 정량적으로 예측하기 위하여 우리나라에 직접 피해를 주는 worst-case 기상 시나리오를 적용하여 3차원 대기화학모델링 시스템 WRF-SMOKE-CMAQ(Weather Research & Forecasting - Sparse Matrix Operation Kernel Emission - Comunity Multi-scale Air Quality)을 구동하였다. 과거 10년(2005~2014년)간 백두산 분화 worst-case 우선순위 중 우리나라에 가장 큰 직접 피해를 주는 대표 worst-case 시나리오를 적용하여 대상 사례일(2012.5.16)에 VEI 4의 대규모 화산 분화를 가정하여 화산 분화로 인한 초미세먼지(PM2.5)의 영향을 분석하였다. 우리나라 지역별(시군구) PM2.5의 영향을 예측하고 취약계층 등을 반영한 노출평가를 실시하여 취약지역을 도출하였다. 또한, 시군구의 영향을 보다 상세규모(9 km × 9 km)로 분석하여 시군구 지역 내 취약지역을 도출하였다. 백두산 분화 대표 worst-case(2012.5.16.) 분석결과, 국내 PM2.5 피크농도는 24,547 ㎍/㎥로 낙하 화산재(5억 4천만톤) 처리가 가장 큰 문제로 대두되었던 미국 세인트헬렌스 화산 분화(1980년) 사례보다 더 극한 상황이 될 것으로 예상된다. 또한, PM2.5 고농도 지역의 분석결과, 파주, 김포, 고양, 강화, 산청, 하동에서 고농도가 나타났다. 반면, 인구 노출분석 결과 인구 밀집지역인 파주가 특히 취약지역으로 나타났고, 취약계층 노출분석 결과 또한, 취약계층 인구가 많은 파주, 남양주, 화성이 취약지역으로 나타났다. 시군구 지역을 상세규모로 분석함으로써 하동 북부 등 시군구 지역 내에서의 고농도 지역을 도출할 수 있었다. 화산재해 발생 시 대기오염물질의 고농도 지역도 중요하지만 인구 및 민감군, 취약계층 밀집지역 등을 고려한 대응 및 대책 마련이 필요하겠으며 시군구에 대한 일률적인 대책보다 시군구 지역 내 고농도 지역 등의 선별을 통한 취약 지역별 대책 마련이 필요하겠다. 본 연구는 화산재해의 재난선포 기준 개발 및 선제적 대응체계 개발의 초석 마련에 기초자료가 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 광주과학기술원의 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 2009년부터 2011년, 3년동안 광주에서 대기 에어로졸의 관측을 실시하였다. 관측된 라이다 신호의 분석으로부터 산출된 편광소멸도를 이용하여 황사의 층을 구분해 내었다. 구분 된 황사의 층의 고도에 따른 정보들은 Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 황사 층의 역궤적 분석에 이용되었고, 그 정보들을 통하여, 황사 층의 발원지 및 유입경로를 규명할 수 있었다. 한반도로 유입되는 황사는 고비사막을 기원으로 하는 경우가 가장 많은 것으로 나타났으며, 또한, 황사의 이동경로에 따른 광학적 특성 변화를 규명하기 위해, 중국 공업지역을 통과하여 유입된 황사 층과 발원지로부터 한반도로 직접적으로 유입된 황사의 구분하여 경로에 따른 입자 편광소멸도의 통계 분석을 실시하였다. 중국 공업지역을 통과하여 한반도로 유입된 황사의 편광소멸도는 0.07-0.1의 값을 보인 반면, 발원지로부터 공업지역을 경유하지 않고 직접 유입된 황사의 편광소멸도는 0.11-0.15로 상대적으로 높은 값을 보였다. 이는 발원지에서 발생한 순수 황사입자가 이동 중에 공업지역에서 발생한 오염입자와 혼합하여 황사층의 편광소멸도를 감소시킨 것으로 사료된다.
산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.
광주과학기술원의 다파장 라만 라이다를 이용한 에어로졸 연속관측이 2009년부터 2011년까지 3년간 수행되었다. 장기 연속 관측을 통해 얻어진 라이다 신호들의 분석을 통해 편광소멸도를 산출해 내었고, 편광소멸도를 통하여 황사 층을 구분해 내었다. 구분된 황사의 층의 광학적 특징들이 관측 고도에 따라 다르다는 것을 신호의 분석으로부터 밝혀졌다. 이러한 광학적 특징의 차이를 규명하기 위하여, HYSPLIT 모델을 이용하여 각각 관측된 황사 층들의 유입 경로와 이동 중 고도를 분석하였다. 이러한 황사의 관측 고도에 따른 광학적 특성의 변화는 황사가 장거리 이동 중 통과한 오염물질 발생 지역에서 발생한 오염물질과의 혼합으로부터 기인한 것으로 사료된다. 특히 오염물질 발생 지역을 지날 때의 황사 층의 고도는 황사의 광학적 특성 변화에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 3년간 라이다 관측 시스템으로 관측한 황사 중, 중국산업지역 및 인구밀집도가 높은 지역 등과 같은 인위적 기원의 오염물질 발생 지역을 통과할 때의 고도가 1 km 이하 일 때, $0.12{\pm}0.01$의 낮은 편광소멸도, 355 nm와 532 nm 파장에서 각각 $67{\pm}9sr$, $68{\pm}9sr$의 낮은 라이다비, $1.05{\pm}0.57$의 낮은 옹스트롬 지수(${\AA}ngstr\ddot{o}m$ expon) 보였으며, 이는 오염물질이 갖는 광학적 특성 값과 유사하다. 이와 반면 황사가 3 km 이상의 높은 고도로 오염물질 발생 지역을 통과한 경우는 $0.21{\pm}0.09$의 편광소멸도, 355 nm와 532 nm 파장에서 각각 $48{\pm}5sr$, $46{\pm}4sr$의 라이다 비, $0.57{\pm}0.24$의 옹스토롬 지수를 보이며 이는 순수황사의 광학적 특성과 유사하다. 이는 황사가 중국 오염물질 발생지역을 통과할 때의 고도가 혼합상태의 황사 전체의 광학적 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되며, 낮은 고도에서는 오염물질과의 혼합의 정도가 증가하여, 오염물질의 광학적 특성이 우세하게 나타나는 반면, 높은 고도에서는 오염물질과 황사의 혼합이 상대적으로 적게 일어난다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.