Jo Myung-Hee;Kim Hyung-Sub;Kim Sung-Jae;Yu Seong-Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.717-720
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2005
Recently as large sized urban development and the city ward drifting of population are caused, the urban surface temperature is raised very seriously and rapidly. These artificial developments have destroyed the inner and outer landscapes such as topography and have changed complex local climate such as a sudden rise in temperature, the change of wind field and air pollution. In order to clarify this problem visually, the studies on extracting the thermal infrared and the characteristic analysis of local climate in urban area had been performed by using the sixth band of Landsat TM and ETM+. However, there is a need to alternate Landsat TM and ETM+ because these satellite images are not applied any more. Therefore, in this paper it is proposed to use 2 Aster image (2004.4.17 daily 2b03, 2004.10.10 night 2b03) of EOS AM and to extract the surface temperature. Also, the pattern of surface temperature in urban area and the application possibility in local climate study are proposed by verifying the correlation with A WS data. Also, IKONOS image was used to figure out the artificial development area in visual.
본 연구는 지방중소도시 근교지역의 주거입지선정을 위한 최적대안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 가용 주거지의 파악은 물론, 주거지개발 우선순위 도출을 위하여 진주시를 대상으로 다음과 같은 3단계 과정을 거쳤다. 첫번째 단계에서는 지형 관련 데이터베이스 구축을 위하여 인공위성 화상데이타를 이용한 수치화상처리기법을 통하여 토지이용현황을 파악하였다. 두 번째 단계에서는 GIS기법 에 의한 진주시의 지형의 표고, 경사, 경사향, 법적 제한성, 인구밀도 및 지가의 평가를 통하여 가용주거지를 파악하였다. 세 번째 단계에서는 수학적 모형을 설정하고 통계적 분석과 정수계획법의 적용을 통하여 최적 주거지 개발 후보지를 선정하고 개발 우선순위를 도출하였다 본 연구의 결과는 지방중소도시의 주거지 입지선정을 위한 가용토지의 파악, 개발우선순위의 결정 및 효율적 토지이용정책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
GIS와 두시기의 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포의 변화를 탐지하고 수질측정지점에서 관측한 자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 수질오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최우법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두 시기의 토지이용변화 탐지 및 공간분석을 수행하여 소유역 분지별로 변화면적을 추출하였으며, 추출된 수질오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 중첩분석을 실시하였다. 분석결과, 수질오염인자들 중에서 인구, 가축, 그리고 과수원 밭의 분포변화가 금호강 수질오염의 주요 요인임이 규명되었다. 금호강 상류에 있어서의 소유역별 오염원의 분포는 도시지역을 포함하고있는 대창천, 오목천 유역분지가 가장 높게 나타나고 있음이 본 연구에서 밝혀졌다.
고해상도 관측위성의 대용량 영상 데이터 송신용인 2축 짐벌식 X-밴드 안테나는 궤도 임무수행 중 안테나 구동에 따라 미소진동을 유발하며, 이는 관측위성의 영상 품질을 저하시키는 요인 중 하나이기 때문에 반드시 절연되어야 할 대상이다. 본 논문에서는 상기 X-밴드 안테나의 방위각 구동에 따른 미소진동절연과 동시에 기존에 제안된 티타늄 블레이드 기어가 소성변형에 취약한 문제점을 보완하기 위해 초탄성 형상기억합금 (SMA)을 활용한 메쉬 와셔 기어를 제안하였다. 상기 SMA 메쉬 와셔 기어의 기본 특성을 파악하기 위해 SMA 메쉬 와셔 두께방향 정하중 시험과 SMA 메쉬 와셔 기어 수준의 회전방향정하중 시험을 실시하였다. 아울러 안테나 조립체 수준의 미소진동 측정시험을 통해 제안된 SMA 메쉬와셔 기어의 진동절연이 효과적임을 입증하였다.
Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.
본 연구는 해상도 60cm의 정밀 위성인 퀵버드 영상을 이용하여 북한 서해안의 평남 온천군과 남포시 지역을 사례로 구릉지에서의 농지 개간에 따른 지표 침식의 패턴을 분석한 것이다. 북한에서는 1980년대 이후부터 경제적 어려움으로 인하여 대규모의 인력과 장비가 요구되는 간석지 개간은 거의 이루어지지 못했다. 그 대신 소규모 개인 작업이 가능한 완만한 구릉지의 사면에서 정상까지를 다락밭과 비탈밭 등의 농경지로 개간하여 왔다. 이들과 인접하여 과수원도 개발되고 있으며, 집단 거주지의 형태로 취락이 조성되어 있다. 또한 농지 개발에 따라 농수로가 개설, 연결되고, 경작지의 능선부에는 구덩이를 파서 만든 작물 임시집하장들을 조성하였다. 이러한 구릉지 사면의 농지 개발에 의해 지표 침식이 발생하고 있는데, 침식의 유형은 개간의 형태와 관리 상태에 따라 점 침식, 선형 침식, 두부 침식으로 구분되며, 릴과 우곡의 모습도 관찰된다. 또한 관리 부실로 인한 사면의 표토 유실, 수로의 붕괴와 사태, 매립, 웅덩이의 붕괴 등으로 농업 생산성이 저하되고 있다. 퀵버드 영상 자료 분석은 1차적으로 실질적인 지리적 자료를 제공하고, 또한 북한 농업 지원 및 통일 국토 계획에도 도움을 줄 것으로 기대한다.
KOMPSAT-3(또는 다목적 실용위성 3호)는 한국항공우주연구원의 고해상도 광학 관측임무를 가지고 2012년 5월 18일에 발사되었으며, 지상좌표 획득을 위해 RPC를 제공하고 있다. 그러나 제공 RPC는 내 외부표정요소 오차의 영향을 가지고 있으므로 이에 대한 조정이 필요하다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상 제공 RPC의 적합한 조정모델을 찾기 위하여 6가지 유형의 조정모델을 적용하였다. 그 결과, 조정계수 2개와 6개의 결과오차 차이가 0.1m 내외로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3 위성영상의 RPC 조정방법은 기준점 개수가 가장 적게 소요되는 2개 조정계수로 제안하였다. 이 방법으로 기준점 개수 증가에 따른 조정 RPC의 정확도 분석결과, 한 개 기준점만을 사용하더라도 최대오차 3m를 넘지 않았다. 결과적으로 본 연구에 사용된 KOMPSAT-3 입체영상의 제공 RPC는 2개 조정계수를 적용할 수 있을 것으로 판단한다.
차세대 지능형 교통시스템(C-ITS)은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정 정확도를 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 게 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서는 차로구분 성능의 동적환경에 대한 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행 될 필요가 있다. 또한 동적인 환경에서 교통 상황이나 도로 상황에 따라 변화하는 다양한 환경에 따라 성능이 변화하기 때문에, 다양한 환경에서의 성능 검증이 필요하다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반의 차로구분 정밀위치 결정 성능 평가를 위한 시스템과 교통, 도로와 같은 주행환경에 따른 성능 분석을 위한 기준에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하며 수집한 데이터를 바탕으로, 수치적 성능 평가를 진행 했으며, 실제 주행 궤적과 주행영상의 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하였고, 주행환경에 따른 성능을 분석 하였다.
APD (Antenna Pointing Driver)는 차세대 중형위성에 탑재되는 위성 데이터 전송용 2축 짐벌식 X-밴드 안테나를 구동하기 위한 전장품이다. 전장품에 탑재된 EEE (Electrical, Electronic and Electromechanical) 소자의 열소산은 소자의 효율과 수명, 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치게 되며, 종국에는 소자 자체의 파손으로 위성 전체 시스템의 실패를 초래할 수 있다. 임무기간동안 전장품의 신뢰성을 보장하기 위해 EEE 소자의 접합온도는 중요한 설계요소가 되며, 허용범위 내에서 확보되어야 한다. 따라서 사전에 소자의 감쇄비를 고려한 열해석이 반드시 수행되어야하며, 이를 위해 적절한 열해석모델을 구축하여야한다. 본 논문에서는 APD의 온도 요구조건 만족여부를 확인하기 위해 열설계 및 열해석을 수행하였으며, 이와 더불어 각 모델링 기법에 따른 열해석모델의 유효성을 비교, 분석하였다.
인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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