• 한국물환경학회지
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• 제30권3호
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• pp.329-339
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• 2014

This study aims to estimate chlorophyll-a concentration in rivers using multi-spectral RapidEye imagery and Spectral Mixture Analysis (SMA) and assess the applicability of SMA for multi-temporal imagery analysis. Comparison between images (acquired on Oct. and Nov., 2013) predicted and ground reference chlorophyll-a concentration showed significant performance statistically with determination coefficients of 0.49 and 0.51, respectively. Two band (Red-RE) model for the October and November 2013 RapidEye images showed low performance with coefficient of determinations ($R^2$) of 0.26 and 0.16, respectively. Also Three band (Red-RE-NIR) model showed different performance with $R^2$ of 0.016 and 0.304, respectively. SMA derived Chlorophyll-a concentrations showed relatively higher accuracy than band ratio models based values. SMA was the most appropriate method to calculate Chlorophyll-a concentration using images which were acquired on period of low Chlorophyll-a concentrations. The results of SMA for multi-temporal imagery showed low performance because of the spatio-temporal variation of each end members. This approach provides the potential of providing a cost effective method of monitoring river water quality and management using multi-spectral imagery. In addition, the calculated Chlorophyll-a concentrations using multi-spectral RapidEye imagery can be applied to water quality modeling, enhancing the predicting accuracy.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권6호
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• pp.1194-1202
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• 2012

북한과 같이 접근이 힘들고 농업과 관련된 정보가 부족한 지역을 대상으로 RapidEye 위성영상의 판독 및 분류를 통하여 가장 기초적인 농업 현황과 생산 기반인 논 면적을 산정하였다. 291개의 RapidEye 영상을 이용하여 북한 전역을 대상으로 시기별로 논을 분류하기 위한 영상 판독 기준을 설정하였다. 5월 초에서 6월 말은 벼 이앙을 위해 관개를 하기 때문에 벼 이앙 전후에 물의 특성이 위성영상에서 잘 관측되기 때문에 영상이 어둡게 보이는 점을 이용하여 논과 다른 토지이용을 구분한다. 주요 벼 생육시기인 7월 초부터 9월 말에는 RapidEye 영상을 5:3:2 밴드조합으로 하여 영상을 판독하면 벼논의 색상과 질감의 차이를 이용하여 밭작물, 초지, 산림으로부터 논을 분류한다. 9월 말부터 10월 말은 벼 수확을 한 후로 논에 식생이 없는 시기로써 5:3:2 밴드 조합에서 회색빛이 나는 경지 형태를 대상을 논으로 판독한다. 그 결과 북한 전역에 대한 논 분포지도를 작성하였고 시도 행정구역별로 논 면적을 살펴보았다. 대부분의 논은 평안남북도와 황해남도가 위치한 서해안 평야지대에 전체 논 면적의 66% 정도인 $3,521km^2$가 분포하였고 함경남북도, 강원도, 나선시와 같이 동해에 인접한 지역의 논 면적은 $1,172km^2$로 전체 논 면적의 약 20%를 차지하는 것으로 나타났다. RapidEye 영상을 이용하여 분류한 논 면적은 2001년 및 2010년 FAO/WFP 북한 보고서와 비교할 때 각각 1% 이내의 면적 편차를 나타내었다. RapidEye 위성영상을 이용한 북한의 논 분류 결과는 농경지 이용 면적의 산정과 변화, 벼 수량 추정을 위한 마스킹 (masking) 자료로 활용될 수 있는 기본 자료로 의미가 매우 큰 것으로 판단된다. 향후에는 밭에 대한 분류 지도를 구축하고 나아가 옥수수와 같은 주요 밭작물에 대한 판독 방법에 대해서도 연구할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-14
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• 2012

하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.

• 항공우주기술
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• 제10권1호
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• pp.149-155
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• 2011

세계적 기후온난화와 이상기온현상으로 최근 급변하는 농업환경에 대응하기 위해서는 농작물 작황관리 및 예측시스템의 과학화를 통한 정부차원의 대처능력 개선이 시급하다. 농업분야에서 위성정보의 활용은 고해상도 광학 및 레이더 영상의 상용화와 더불어 정밀농업이라는 새로운 가능성을 열어주고 있다. 본 연구에서는 최근 농업분야에서 주목을 받고 있는 RapidEye 위성영상을 사용하여 우리나라 농촌지역의 토지이용유형별 분광식생지수의 시계열 특성을 살펴보았다. 식생과 비식생지역 간에 뚜렷한 시계열 변화양상이 나타났으며, 식생지역 내에서도 산림 수종별, 논 그룹별로 식생지수의 시계열 변화에 차이가 관찰되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.722-730
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• 2012

최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.

• 한국관개배수논문집
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• 제21권1호
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• pp.45-54
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• 2014

In this study, Agricultural Infrastructures of Shincheon-gun in North Korea are investigated using Kompsat-2 and RapidEye satellite imagery. Target agricultural infrastructures are agricultural landuse, irrigation and drainage canals, dammed pools for irrigation and pumping stations. KOMPSAT-2 satellite imagery are use to investigate agricultural hydraulic structures and agricultural landuse are investigated by RapidEye Imagery. Geometric correction are performed using 28 GCP and QUAC method are used for atmospherical correction in all imagery. ISODATA clustering and naked-eye classification method are used for extracting agricultural hydraulic structures and Object-based analysis is applied to classifying the agricultural landuse. Extraction results of agricultural hydraulic structures and agricultural are presented and we suggest the applicability of satellite imagery to investigate agricultural infrastructures in North Korea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.823-833
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• 2020

안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.201-202
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• 1998

In this paper we suggested an automated method for detecting and counting rapid eye movement(REM) using EOG during sleep. This method is formulated by two step fuzzy logic. At first step, the velocity and the distance of single channel eye movement are used for the fuzzy input to get the possibility of being REM at each EOG. At second step, the two possibility values of both EOG from the first step and the correlation coefficient of both eye movements are used for the fuzzy logic input, and the output is the final possibility of being Rapid Eye Movement. We applied this algorithm to the normal and narcoleptic sleep data and compared the difference. We found the possibility that the count of REM can be a parameter that has significant physiological meanings.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.47-53
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• 2012

Recently many developed countries have used satellite images for classifying cropland areas to reduce time and efforts put into field survey. Korea also has used satellite images for the same purpose since KOMPSAT-2 was successfully launched and operated in 2006, but still far way to go in order to achieve the required accuracy from the products. This study evaluated the accuracy of the calculated croplands by using the objected classification method with various satellite images including ASTER, Spot-5, Rapid eye, Quickbird-2, Geo eye-1. Also, their usability and effectiveness for the cropland survey were verified by comparing with field survey data. As results. Geo eye-1 and Rapid eye showed higher accuracy to calculate the paddy field areas while Geo eye-1 and Quickbird-2 showed higher accuracy to calculate the upland field areas.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제21권2호
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• pp.94-97
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• 2019

The patients with myotonic dystrophy (MD) show ocular motor abnormalities including strabismus, vergence deficits, and inaccurate or slow saccades. Two theories have been proposed to explain the oculomotor deficits in MD. The central theory attributes the defects of eye movements of MD to the involvement of the central nervous system while the muscular theory attributes to dystrophic changes of the extraocular muscles. A 58-year-old woman with MD showed selective slowing of horizontal saccades and reduced peak velocities for both horizontal canals in head impulse tests, while smooth-pursuit eye movements and vertical head impulse responses were normal. This case suggests that the extraocular muscles-as a final common pathway of the voluntary saccade and reflexive vestibular eye movements-may better explain the defective rapid eye movements observed in MD.