• 대한토목학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.535-546
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• 2020

환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.43-49
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• 2011

지구온난화의 주범인 이산화탄소가 국제적으로 문제가 되고 있는 가운데, 이산화탄소의 농도 증가를 억제시키기 위해 이산화탄소를 포집하여 장기간 안정적으로 저장시킬 수 있는 탄소 포집 및 저장(Carbon Capture and Storage: CCS) 기술의 개발이 요구되고 있다. CCS 기술은 이산화탄소 저감 방안 중 가장 직접적이고 현실적인 방안으로 각광을 받고 있으나, 이산화탄소 최적 저장지의 선정 및 이산화탄소 지중저장이 야기할 수 있는 부수적인 영향에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 경상분지를 대상으로 GIS 기법을 이용하여 CCS 설비를 위한 적지 분석을 수행하고, 현황분석 및 법적분석을 수행하였다. 적지분석에는 지질도, 수치표고모형, 경사도, 토지피복도를 이용한 경중률 분석이 사용되었으며, 현황분석에는 고해상도 위성영상을 활용하였다. 그 결과 연구대상지내 이산화탄소 저장시설 설치를 위한 최적후보지가 선정되었으며, 마지막으로 법적분석에서는 탄소 저장과 관련된 현행 규정 및 탄소 저장시설의 설비 시 문제가 될 수 있는 각종 법적 사항을 조사하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.401-410
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• 2020

최근 지구 온난화의 영향으로 변화하는 한반도 식물계절에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 지리적인 특성상 봄철 식물계절에 비해 실측이 어려운 가을철 식물계절의 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 가을철 식물계절인 단풍과 낙엽 등을 '마른 잎'으로 정의하고 Landsat-8 위성영상을 기반으로 마른 잎 탐지를 수행하였다. NDVI를 이용하여 마른 잎의 1차 경계 값을 산출하고, 건강한 잎과의 분광특성 차이 및 NDWI를 이용하여 마른 잎의 2차 경계 값을 산출하였다. 본 연구의 마른 잎 탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 POD, FAR 값을 이용하였으며, 검증 결과 POD는 98.619, FAR은 1.203으로 높은 정확성을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.41-50
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• 2002

RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.365-373
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• 2012

본 연구는 원주시를 대상으로 중해상도 위성영상을 이용하여 산림전용지의 추출 및 정확도 분석을 목적으로 수행하였다. 2000년부터 2008년까지 산림에서 비산림으로 전용된 면적은 467 ha로 연평균 약 52 ha가 전용되었으며, 전용형태는 주거지로의 전용이 약 72% 차지하였으며, 전체발생면적의 약 97%가 2 ha 미만이였다. 또한, 산림전용지는 도로로부터 500 m이내와 산림 비산림 경계로부터 100 m이내 지역에서 약 79%가 발생하였다. 한편, 행정정보상의 산림전용지(GIS전용지)와 위성영상에 의하여 구축된 지수별(NDVI,NBR,NDWI) 산림전용지(RS전용지)와 비교한 결과, 추출정확도는 $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 평균$({\mu})$-표준편차$({\sigma}){\times}1.5$ 구간에서 일치율 35.47%, K-지수 0.20로 가장 안정적인 정확도를 나타냈다. 정확도 오차의 원인으로는 산림전용지의 토지이용변화와 토지피복변화의 불일치로서, 행정정보상의 산림전용지의 실제 토지피복변화율은 약 32%에 지나지 않았다. 또한, RS전용지에 의하여 산림경영활동지역의 약 7.52%가 산림전용지로 오류 추출되었다. 토지이용 및 토지피복상 변화된 산림전용지(GIS전용지2)를 대상으로 지수별 RS전용지와 정확도를 비교한 결과, $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 ${\mu}-{\sigma}{\times}2$ 구간에서 일치율 61.23%, K-지수 0.23으로 향상되었다.

• 한국측량학회지
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• 제26권1호
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• pp.27-39
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• 2008

산사태로 인한 피해는 막대한 경제적 손실과 인명피해를 초래한다. 특히 우리나라는 국토의 대부분이 산악지형으로 이루어져 있고 경사가 심하며, 산업 및 도시의 발달로 인해 도로개설 및 대규모 주택단지가 개발되어 산사태로 인한 피해 규모가 날로 증가되고 있다. 또한 여름철 국지성 집중호우 및 태풍으로 인해 산사태가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 지금까지의 산사태에 대한 연구는 주로 산사태가 발생한 지역에 대한 원인 규명과 연구지역을 중심으로 강우조건을 고려하지 않은 산사태 취약성 분석이 대부분이었다. 이로 인해 산사태로 인한 인간생활의 직접적인 위험성에 대한 평가는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 인간 생활과 밀접한 농경지, 도로, 인공구조물 등의 직접적인 위험성을 평가하기 위해서 GIS를 이용하여 산사태 위험지역을 추출하고자 하였다. 이를 위해 강우조건을 고려한 산사태 가능성도를 제작하고, 위성영상과 수치지도를 이용하여 토지이용도를 작성하였으며, 두 자료를 이용하여 위험지역을 추출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.289-305
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• 2004

Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.223-231
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• 1998

해양생물학 연구를 위해 전세계 바다색 관측을 수행하게 될 아리랑 1호 위성(Korean Multi-Purpose SATellite. KOMPSAT)의 탑재체 Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI)를 개발하였다. OSMI는 관측폭 800km 이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖고 whisk-broom 주사 기법으로 해양표면의 영상을 얻는다. OSMI는 3년의 수명 동안 20%의 궤도 운영 duty cycle을 갖으며 궤도 운영 중 영상 자료의 gain/offset 조정이 가능하고 영상자료 저장 기능이 내장되도록 설계되었다. 궤도 운영 중 센서 보정을 위해 OSMI는 태양 보정과 암흑 보정을 수행한다. OSMI는 2차원 Charge Coupled Device(CCD) Focal Plane Array(FPA)를 사용하는 다중 분광 촬영기로서 400nm에서 900nm가지의 파장 대역에 대한 결상이 가능하다. 이 파장대역 중에서 궤도 운영 중 지상명령을 통해 선택되는 6개 분광 채널을 사용하여 해양표면이 관측된다. 센서 성능은 지상 특성 시험 단계에서 412, 443, 490, 510, 555, 670, 765 그리고 865nm의 8개 분광 대역에 대해 측정되었다. 이 지상 특성 시험 결과와 더불어 태양/암흑 보정이 궤도 분광 채널 선택 및 보정에 사용될 것이다. 운영중 분광 채널 선택 기능은 바다색 관측 및 해양생물학 연구에 큰 유연성을 줄 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.567-573
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• 2007

조간대의 조류로 발달은 조간대 퇴적물 종류, 입도, 조성 및 조류의 세기 등에 많은 영향을 받는다. 조류로의 발달 특성, 밀도, 형태 등은 조간대의 특징을 분석하는데 활용될 수 있다. 그러나 조류로에 대한 정량적 분석은 시도되지 못하고 있다. 따라서 이번 연구의 목적은 고해상도 위성 영상 자료를 이용하여 조류로에 대한 프랙털 차원 결과와 조류로 발달에 영향을 주는 지형(DEM : Digital Elevation Model)을 비교 분석하는 것이다. 이번 연구에서는 프랙털 분석 중에서 하천 해안 등 선형의 특징에 많은 적용을 하는 box counting 방법을 이용하였다. 연구 지역은 조차가 심한 강화도 남단의 조간대이다. 연구 방법은 IKONOS 영상으로부터 조류로를 추출한 뒤 프랙털 차원을 구하였다. 그 결과 프랙털 차원은 약 $1.0{\sim}1.35$ 정도의 결과 값을 얻었다. 지형이 낮으며 채널의 발달이 미비한 지역(강화도 남단 여차리 부근)에서는 프랙털 차원이 약 $1.0{\sim}1.2$ 정도의 낮은 값을 가지는 반면에 지형이 높고 채널 발달이 수지상으로 잘 발달된 지역(영종도 북단)의 프랙털 차원은 약 $1.20{\sim}1.35$ 정도의 높은 값을 가진다. 이 분석으로부터 프랙털 분석으로 인하여 조류로의 정량적 분류가 가능하며 지역의 지형에 따라서 조류로의 발달 형태가 달라 프랙털 차원 값이 다르다는 결론을 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.