• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 추계학술대회 논문집(제1권)
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• pp.187-194
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• 2006

최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 바람, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장자료와 비교한 결과 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권1호
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• pp.35-42
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• 2007

최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP(SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.103-119
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• 2016

This study aims to assess habitat feature on the large-scale spawning ground of the Boreal Digging Frog Kaloula borealis in Daemyung retarding basin of Daegu, and to analyze the relationships between species abundance and meteorological factors for each habitat. Fifty-seven(57) pitfalls were installed to collect species abundance of 4 survey regions, and high-resolution satellite image, soil sampling equipment, digital topographic map, and GPS were used to develop habitat features such as terrain, soil, vegetation, human disturbance. The analysis shows that the frog is most abundant in sloped region with densely herbaceous cover in southern part of the retarding basin. In the breeding season, lowland regions, where Phragmites communis and P. japonica dominant wetlands and temporary ponds distributed, are heavily concentrated by the species for spawning and foraging. Located in between legally protected Dalsung wetands and lowland regions of the retarding basin, riverine natural levee is ecologically important area as core habitat for Kaloula borealis, and high number of individuals were detected both breeding and non-breeding seasons. Temperate- and pressure-related meteorological elements are selected as statistically significant variables in species abundance of non-breeding season in lowland and highland regions. However, in sloped regions, only a few variables are statistically significant during non-breeding season. Moreover, breeding activities in sloped regions are statistically significant with minimum temperature, grass minimum temperature, dew point temperature, and vapor pressure. Significant meteorological factors with habitat features are effectively applied to establish species conservation strategy of the retarding basin and to construct for avoiding massive road-kills on neighboring roads of the study sites, particularly post-breeding movements from spawning to burrowing areas.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2002

인터넷에 3차원 GSIS 데이터를 제공하기 위해서는 VRML로 3차원 지형을 생성하는 방법과 지형공간정보 데이터의 자동연결 방법에 관한 연구가 필요하다. VRML은 3차원 물체들의 상호관계를 표현하는데 표준적인 언어로서 온라인상에 연결된 가상의 세계를 시뮬레이션할 때 쓰인다. 이는 가상세계를 표현할 뿐만 아니라 파일로 저장하여 웹 이용자들 중의 한사람에게 가상세계를 보여줄 수도 있다. 본 연구에서는 수치지도 데이터, 항공사진, VRML 스크립터로 구성된 VRML모델을 이용하는 인터넷상에서 3차원 GSIS를 제공하는 방법을 보여주고자 한다. 인터넷상에서 3차원 GSIS 제공하는 것과 항공사진들을 이용해서 정밀하게 지도를 제작하는 방법을 알아보며 VRML로 수치지도와 항공사진으로 3차원 영상을 만들기 위해 어떠한 데이터가 가장 효율적인지 비교하였으며 3차원 지형데이터의 인터넷제공 방법에 대해 연구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.154-154
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• 2012

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제8권2호
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• pp.121-131
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• 2003

동해안에서 지난 20년 동안 발생한 월별 안개 발생빈도와 지속시간 분석에 의하면 1월, 2월, 11월, 12월의 안개 발생빈도는 거의 전무함을 알 수 있다. 이 현상은 태백산맥으로부터 동쪽으로 경사를 이루어 복사 안개의 발생이 어려운 지형 특징을 가지고 있기 때문으로 사료된다. 반면에 안개발생빈도의 90%이상을 차지하는 봄, 여름철의 안개 발생 원인은 크게 3가지로 분류된다. 첫 번째는 증기해무로서 오호츠크해 고기압의 확장으로 찬 북동기류가 동해상으로 이류하여 발생한다. 두 번째는 이류해무로서 따뜻한 기단이 상대적으로 찬 해수면 위로 이류하여 냉각, 포화되어 발생한다. 세 번째는 전선해무로써 저기압이 동해상으로 이동하여 수증기가 공급된 상태에서 한랭 전선 후면의 찬공기가 이류하면서 발생한다 한편, 해상풍, 상대습도, 운저고도, 시정 등의 예측과 동해 해역의 수직단면에서 안개 예측이 가능한 해무예측시스템(DUT-METRI)을 구축하여 사례기간의 해무를 모사하였, 위성자료로부터 이를 검증하였다.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.115-120
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• 2008

인공위성에 사용되는 온도 측정 센서는 서미스터(Thermistor) 와 AD590이 주로 많이 사용되고 있다. AD590은 IC chip으로 서미스터에 비해 고가이며 $1^{\circ}C$ 온도 변화에 출력 전류가 약 $1{\mu}A$ 변하는 특성을 가진다. 이에 비해 서 미스터는 온도 변화에 따라 저항 값이 변하므로 외부에서 전류나 혹은 전압 stimulus를 인가해 주어야한다. 또한 일반적으로 AD590에 비해 저가이며 NTC(Negative Temperature Coefficient)와 PTC(Positive Temperature Coefficient) 두 가지 형태의 센서가 사용되고 있다. 고 정밀 저궤도 지구관측용 인공위성의 경우 온도에 따른 카메라 구조물의 변형이 최종 영상 품질에 영향을 미치게 되므로 고 품질의 영상획득을 위하여 카메라 구조물의 정밀 온도 제어가 필수적으로 요구되며 이를 구현하기 위해서 매우 정확한 온도측정 요구조건이 주어지게 된다. 저궤도 인공위성의 경우 카메라 시스템에 부착된 온도센서의 측정 정확도 요구조건이 $0.3^{\circ}C$ 까지 요구되는 경우도 있다. 본 논문은 저 궤도 인공위성에 적용된 서 미스터의 온도 측정 정확도에 대한 분석 내용을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.107-117
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• 1999

본 연구에서는 원격탐사를 이용하여 수질 파라미터들을 평가하는데 기존의 다중 회귀나 밴드비 회귀 분석을 이용한 통계적인 방법과 신경망을 이용한 방법을 비교하였다. 사용된 영상은 1996년 3월 18일 대청호 유역의 Landsat TM 영상이며, 30개의 현장 실측치가 위성이 통과하는 시간대에 샘플링되었다. 적용된 신경망은 3개의 층으로 구성된 전향 신경망이며 훈련방법으로는 역전파를 사용하였다. 본 연구에서는 가용한 훈련 데이터 셀이 작으므로 cross-validation 방법이 적용되었다. 비록 기존의 회귀분석에 의한 결과도 어느 정도 유의하게 나왔지만, 신경망에 의한 결과가 훨씬 성공적인 수행을 보여주었다. 신경망을 이용한 수질평가는 신경망이 자료의 비선형적 속성을 잘 반영해주기 때문에 기존의 통계적 기법보다 훨씬 나은 결과를 제공한다고 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.201-210
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• 2019

본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1653-1661
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• 2022

본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.