• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.775-779
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• 2002

Currently, high-resolution satellite imagery such as KOMPSAT and IKONOS has been tentatively utilized to various types of urban engineering problems such as transportation planning, site planning, and utility management. This approach aims at software development and followed applications of remotely sensed imagery to transportation geographic analysis. At first, GDPA (Gradient Direction Profile Algorithm) and main modules in it are overviewed, and newly implemented results under MS visual programming environment are presented with main user interface, input imagery processing, and internal processing steps. Using this software, road network are automatically generated. Furthermore, this road network is used to transportation geographic analysis such as gamma index and road pattern estimation. While, this result, being produced to do-facto format of ESRI-shapefile, is used to several types of road layers to urban/transportation planning problems. In this study, road network using KOMPSAT EOC imagery and IKONOS imagery are directly compared to multiple road layers with NGI digital map with geo-coordinates, as ground truth; furthermore, accuracy evaluation is also carried out through method of computation of commission and omission error at some target area. Conclusively, the results processed in this study is thought to be one of useful cases for further researches and local government application regarding transportation geographic analysis using remotely sensed data sets.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.47-56
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• 1997

본 연구소에서는 호소 수질오염의 중요한 관심대상인 영양상태를 평가하기 위해 원격탐 사기법을 적용하였다. 원격탐사기법을 적용하는데 있어서 기존의 회귀식을 이용한 방법과는 달리 분류기법을 사용하여 영양상태를 평가하였다. 부영양화는 조류의 이상증식에 의해 유발되므로, 수 체의 조류농도와 밀접한 항목인 클로로필 a와 투명도를 원격탐사 데이터에 적용하였다. 본 연구 에서 영향상태의 분류는 최대우도법과 최소거리법을 이용하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 광역수계의 영양상태 평가시 원격탐사 데이터를 적용함에 있어 기초적인 분류기법만을 수 행하여도 70%이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 둘째, 분류정확도면에서 최소거리법이 최대우도법에 비하여 양호하게 나타났다. 이것은 샘플이 정규분포를 이루고는 있으나 통계적인 기법을 적용하기에는 샘플수가 너무 적은 것에 기인한 것 으로 차후 통계적 분포에 영향을 받지 않는 인공신경망을 이용한 분류기법의 도입이 요구된다. 셋째, 본 연구결과를 이용하면 수계의 영양상태를 신속하고 주기적이며 가시적인 분석평가를 할 수 있어 호소의 영양상태 진행정도에 따라 적절한 대응책을 수립하는데 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.61-72
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• 2003

최근 다양한 센서정보의 민간 활용이 가능해지면서 고해상도 위성영상정보를 현실문제에 적용하려는 수요가 증가하고 있다. 1990년대 말부터 미국 등에서도 위성영상정보를 교통 문제에 실제적으로 적용하고자 하는 연구가 본격적으로 추진되고 있으며, 이러한 연구는 RS-T(remote sensing in transportation)라는 분야로 특성화되는 추세에 있다. 또한 이러한 연구는 이미 산업적 활용단계에 있는 GIS-T(GIS for transportation)와 연계되어 위성영상정보의 활용을 증대시키는데 기여하고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세를 반영하여 RS-T를 개관한 뒤, 고해상도 위성영상정보를 이용한 도시교통 환경분석이 가능하도록 교통중력 모델에 기반하여 교통지리학에서 제안되어 온 몇 가지의 정량적 접근성지수 추출 알고리즘을 위성 영상정보를 보조자료로 하여 적용할 수 있도록 ArcView-GIS 환경의 확장 프로그램으로 시험적으로 구현하였으며, 시험 구현 모델 중에서 Ingram 모델과 G&G 모델을 이용하여 접근성지수 추출에 대한 적용하는 사례를 제시하고자 하였다. 적용 결과로서 도출된 정량적 지수정보는 분석 대상지역에 대한 교통접근성의 특성을 파악하는 데 활용이 가능하며, 시계열 위성자료를 적용하는 경우에는 주기적 도시교통 통계정보로 이용되어 광역적 교통계획을 위한 자료로 이용이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.893-903
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• 2018

고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.577-587
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• 2023

크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.537-544
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• 2013

남극 세종 과학 기지가 위치하고 있는 바톤반도는 눈과 식생이 주를 이루고 있고, 기후변화와 같은 환경변화에 민감하게 반응한다. 극지역의 지표 모니터링은 기후변화 이해를 위해 중요하다. 그러나 극 지역은 접근성 및 공간규모로 인해 지속적으로 모니터링 하기에 어려움이 있다. 위성영상은 지속적으로 동일지역을 모니터링 할 수 있다는 장점과 함께 다중분광영역을 이용하여 지표의 상태를 파악하는데 효율적이다. 따라서 본 연구에서는 바톤반도의 지표의 상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 기초자료로 KOMPSAT-2 다중 분광 위성영상을 이용하여 토지피복분류를 수행하였고, 나아가 분류된 토지피복 중 식생 종의 분포를 파악하였다. 다중분광영상인 KOMPSAT-2 위성영상과 현장관측자료를 이용하여 계층적 분류를 수행하였고 정확도를 평가하였다. 전반적으로 식생지역과 비식생 지역이 명확하게 분류되었으나 식생 종 분류에는 낮은 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.555-563
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• 2011

스마트폰 등과 같은 다양한 모바일 단말 환경에서 공간정보를 활용하고자 하는 응용 분야와 오픈플랫폼 또는 오픈 소스를 기반으로 하는 응용 시스템 개발 요구가 증가하고 있다. 이러한 상황은 위성영상정보 분야의 응용 분야 확대와 산업적 활용을 위한 중요한 계기가 될 수 있다. 이는 전통적인 위성영상정보처리나 분석과는 다른 접근 방식이 필요하다. 본 연구는 다양한 공간정보 중에서 중요한 정보 자원으로 인식되고 있는 SAR 정보를 대상으로 한다. 우선적으로는 오픈소스를 기반으로 한 위상간섭 기법처리 응용 프로그램을 자체적으로 구현하였다. 다음 단계에서는 이를 이용하여 시험적으로 SAR 정보를 처리한 뒤, 중요 처리 결과를 데이터베이스에 구축하였다. 이와 같이 구축된 InSAR 처리 정보를 스마트폰 사용자의 단말 요구사항에 따라 메타데이터 정보와 함께 시각적 표현 기능을 제공하는 어플리케이션 설계 및 구현을 수행하였고 주요 결과를 본 논문에서 제시하고자 한다. 본 연구는 다양한 SAR 정보를 스마트폰으로 제공하는 방식에 대한 접근 방식을 제시한 것으로 복합형 위성영상정보 자원이나 파생 콘텐츠를 스마트폰으로 서비스하고자 하는 경우 직접 활용이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.173-188
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• 2005

The present study aims to derive and compare narrow and broad bandwidths of ocean color sensor’s algorithms for the study of monitoring highly dynamic coastal oceanic environmental parameters using high-resolution imagery acquired from Multi-spectral Camera (MSC) on KOMPSAT-2. These algorithms are derived based on a large data set of remote sensing reflectances ($R_{rs}$) generated by using numerical model that relates $b_b/(a + b_b)$ to $R_{rs}$ as functions of inherent optical properties, such as absorption and backscattering coefficients of six water components including water, phytoplankton (chl), dissolved organic matter (DOM), suspended sediment (SS) concentration, heterotropic organism (he) and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the first five components. The modeled $R_{rs}$ spectra appear to be consistent with in-situ spectra collected from Korean waters. As Kompsat-2 MSC has similar spectral characteristics with Landsat-5 Thematic Mapper (TM), the model generated $R_{rs}$ values at 2 ㎚ interval are converted to the equivalent remote sensing reflectances at MSC and TM bands. The empirical relationships between the spectral ratios of modeled $R_{rs}$ and chlorophyll concentrations are established in order to derive algorithms for both TM and MSC. Similarly, algorithms are obtained by relating a single band reflectance (band 2) to the suspended sediment concentrations. These algorithms derived by taking into account the narrow and broad spectral bandwidths are compared and assessed. Findings suggest that there was less difference between the broad and narrow band relationships, and the determination coefficient $(r^2)$ for log-transformed data [ N = 500] was interestingly found to be $(r^2)$ = 0.90 for both TM and MSC. Similarly, the determination coefficient for log-transformed data [ N = 500] was 0.93 and 0.92 for TM and MSC respectively. The algorithms presented here are expected to make significant contribution to the enhanced understanding of coastal oceanic environmental parameters using Multi-spectral Camera.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.99-109
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• 2001

연안해역의 어장환경정비와 인공어초(Artificial Reef) 어장조성사업을 효과적으로 실시하기 위해서는 어장환경과 해양환경과의 관련을 종합적으로 분석하여 어초적지 지역을 선정하는 기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 남해안 통영만 지역을 대상으로 인공어초 시설지 적지 선정에서 가장 중요하다고 판단되는 어초 적지조사 1단계 요소 중 수온, 클로로필, 투병도, 수심 해저지질조선을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분포도를 작성하고, 인공어초 시설지 적지조건에 따른 가중치를 부여하여 공간분석을 실시함으로써 인공어초 시설 예정지에 대한 적지를 선정하였다. 위성원격탐사와 GIS를 이용한 인공어초 적지 선정기법은 어초의 적지선정에 있어 필요한 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 지방자치단체에서 보다 효율적인 어초시설의 관리를 하도록 하는데 본 연구의 목적이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.151-166
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• 2024

해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.