• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.725-735
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• 2016

High-resolution satellite images are used in the fields of mapping, natural disaster forecasting, agriculture, ocean-based industries, infrastructure, and environment, and there is a progressive increase in the development and demand for the applications of high-resolution satellite images. Users of the satellite images desire accurate quality of the provided satellite images. Moreover, the distinguishability of each image captured by an actual satellite varies according to the atmospheric environment and solar angle at the captured region, the satellite velocity and capture angle, and the system noise. Hence , NIIRS must be measured for all captured images. There is a significant deficiency in professional human resources and time resources available to measure the NIIRS of few hundred images that are transmitted daily. Currently, NIIRS is measured every few months or even few years to assess the aging of the satellite as well as to verify and calibrate it [3]. Therefore, we develop an algorithm that can measure the national image interpretability rating scales (NIIRS) of a typical satellite image rather than an artificial target satellite image, in order to automatically assess its quality. In this study, the criteria for automatic edge region extraction are derived based on the previous works on manual edge region extraction [4][5], and consequently, we propose an algorithm that can extract the edge region. Moreover, RER and H are calculated from the extracted edge region for automatic edge region extraction. The average NIIRS value was measured to be 3.6342±0.15321 (2 standard deviations) from the automatic measurement experiment on a typical satellite image, which is similar to the result extracted from the artificial target.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.238-242
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• 2007

Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.

• 환경영향평가
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• 제19권4호
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• pp.397-407
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• 2010

The increase of the solar reradiation from urban areas relative to suburban due to urbanization heats up the air temperature in urban areas and this is called the urban heat island (UHI) effect. This UHI effect has a positive relationship with the degree of urbanization. Through the studies on UHI using the satellite imagery, the effect of the surface heat radiation was observed by verifying the relationship between the air temperature and the land cover types (surface materials such as urban, vegetation, etc.). In this study, however, the surface temperature distribution was studied in terms of land use types for Seoul. Using land use types, the surface temperature in urban areas such as residential, industrial, and commercial areas in Yeongdeungpo, highly packed with industrial and residential buildings, was maximum $6^{\circ}C$ higher than in the bare ground, which indicated that the surface temperature reflected the pattern of the human-consumed energy on the areas and showed that one of the important causes influencing the air temperature except the surface heat reradiation by the sun is the anthropogenic heat. Also, the effect due to the restoration of the Chunggae stream on UHI was investigated. The average surface temperature for the Chunggae stream was reduced about $0.4^{\circ}C$ after restoration. Considering that each satellite image pixel includes mixture of several materials such as concrete and asphalt, the average surface temperature might be much lower locally reducing UHI near the stream.

• 대한지리학회지
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• 제45권5호
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• pp.573-591
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• 2010

이 연구에서는 지난 100년(1908~2007) 동안 서울에서 발생한 열파의 변화추세와 극심한 열파 발생 시 도심내 열환경과 사망자의 시공간적 패턴을 분석하고자 한다. 최근의 온난화 경향에도 불구하고 여름철 강수량증가에 의해 서울시의 열파 발생빈도 및 강도에는 뚜렷한 변화경향이 관찰되지 않는다. 전례 없이 강한 열파가 발생한 1994년 7월의 자동기상관측 및 Landsat TM 위성 영상 추출 열분포 자료들은 도심내 형성되는 고온의 열환경에 의해 노인 질병 사망자 수가 더욱 증가하였음을 잘 보여준다. 이 연구는 차후 도심 정비시 열환경 분포를 고려해야 하는 생리기후학적 근거를 제시하고 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.15-20
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• 2008

IKONOS-2, QuickBird, KOMPSAT-2와 같은 고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있다. 영상융합은 서로 다른 공간, 분광해상도를 가지는 영상을 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 것을 의미하며 위성영상을 영상의 시각화, 개체 추출 등에 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 많은 영상융합 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 의 알고리즘들은 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 효과적으로 보존하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수정된 영상 유도 기법을 통하여 융합영상의 분광왜곡량을 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 분광 정보 왜곡량을 보정하도록 유도기법을 조정하였다. QuickBird 영상에 적용한 결과, 다양한 융합영상들이 본 알고리즘을 적용할 경우에 분광왜곡량이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권4호
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• pp.33-49
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• 2000

본 논문은 도시지역의 폐기물 매립지의 적지선정에 GIS기법을 적용한 사례연구를 제시한 것이다. 폐기물 매립지의 적지분석을 위한 여러 가지 평가인자들을 결정하고 데이터의 수집, 입력, 변환을 통하여 데이터베이스가 구축되었다. 또한 위성영상의 처리에 의해 대상지역의 최근 토지피복 분류와 식생활력도(NDVI) 데이터가 평가인자로서 GIS데이터에 통합되었다. 사회경제적 인자와 자연환경적 인자로 구분되는 1차 분류 평가인자들의 가중치를 이원비교법에 의해 결정된 2차분류 평가인자들의 가중치와 조합하여 분석하였다. 사례연구의 결과, 여러 가지 평가기준에 따른 적합성 분석이 가능하였으며, 사회경제적 인자를 중요하게 간주하는 관점에서 2차 분류 평가인자들의 가중치를 중요도에 따라 다르게 부여한 경우에서 가장 높은 적합도가 얻어졌다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.46-56
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• 2004

남북한간 경제협력과 교류가 어느 때 보다도 활발하게 추진됨에 따라 북한지역에 대한 지리정보의 수요가 날로 증가하고 있다. 그러나 아직까지 이렇다 할 방법을 찾지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라, 이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 북한지역의 지리정보를 획득하는 방안을 모색하였다. 실효성 있는 연구결과를 도출하기 위하여 북한의 사례지역에 대해 실제로 지리정보를 구축하고, 위치정확도도 검증하였다. 실험연구 결과, 총 52개 항목의 지리정보를 추출하였다. 또한 스테레오 영상의 수평 및 수직오차는 각각 4.6m와 0.9m로 상당히 정확하였으며, 단영상의 수평오차는 약 9m 정도로 스테레오 영상보다는 크지만 북한관련 업무나 연구의 기초자료로 만족할 수 있는 수준으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.31-38
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• 2015

연안 해저 피복 조사에 있어 원격탐사 자료를 이용함으로써 조사의 효율성을 높일 수 있다. 위성영상과 항공영상과 같은 광학 원격탐사자료는 수심의 영향으로 동일한 해저 피복조건에 대해 다른 반사도를 보인다. 이 연구에서는 CASI-1500 항공 초분광영상에 대한 수심보정을 통해 연안 해저 피복에 대한 조사 범위 및 정확도 향상이 가능한지 분석하였다. 연구지역은 강원도 강릉시 연안으로 갯녹음 현상으로 인해 해저 환경이 급격히 변화되고 있는 지역이다. 해저면이 모래인 지점을 대상으로 초분광영상에서 추출한 수체 반사율(water reflectance, $R_W$)과 수심 간의 회귀모델을 통해 밴드별 수심보정 계수를 추정하고, 이를 영상 전체에 적용하였다. 그 결과 수심보정 전 영상에서 수심 6-7m에 한정하여 판독이 가능하였지만 수심보정 후 수심 15m까지 판독이 가능해지고, 수심에 따른 반사율의 변이가 크게 감소하였다. 또한 수심보정을 통해 해저 재질 분류 정확도가 13%p 증가하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.137-147
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• 2012

최근 해양에서 부유성 녹조류(Floating Green Algae)의 확산이 보고되고 있으나, 기존의 현지 관측이나 실험실에서의 화학적 분석으로는 정확하고 주기적인 광역 감시에 한계가 있다. 이에 반해 녹조에 포함된 엽록소의 광학특성에 기인한 분광 반사도 측정은 부유성 녹조에 대한 정보를 비교적 빠르고 정확하게 획득하는 것이 가능하다. 본 연구의 목적은 최근 서해에서 발생한 부유성 녹조류의 분광 반사도 특성을 알아보고, 인공위성 영상으로부터 부유성 녹조를 탐지하기 위한 방법으로서 비교적 간단한 파장별 반사도 비율을 이용한 부유성 녹조 지수(Floating Green Alage Index; FGAI)를 개발하는 것이다. 500m 공간 해상도를 가지는 MODIS와 천리안 GOCI 영상자료를 이용하여 서해안의 녹조 현상이 발생하였던 기간을 대상으로 적색 밴드(660nm)와 근적외 밴드(860nm)의 비를 이용한 부유성 녹조지수를 분석한 결과는 녹조 현상에 대한 조류의 탐지 가능성을 증명하였다. 특히, 매 시간별 GOCI 관측 자료는 저궤도 위성보다 상세한 녹조의 감시가 가능함을 알 수 있었다.