• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1245-1254
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• 2020

본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.677-692
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• 2011

Suspended sediment is an important oceanic variable for monitoring changes in coastal environment related to physical and biogeochemical processes. In order to estimate suspended sediment concentration (SSC) from satellite data, we derived SSC coefficients by fitting satellite remote sensing reflectances to in-situ suspended sediment measurements. To collect in-situ suspended sediment, we conducted ship cruises at 16 different locations three times for the periods of Sep.-November 2009 and Jul. 2010 at the passing time of Landsat $ETM_+$. Satellite data and in-situ data measured by spectroradiometers were converted to remote sensing reflectances ($R_{rs}$). Statistical approaches proved that the exponential formula using a single band of $R_{rs}$(565) was the most appropriate equation for the estimation of SSC in this study. Satellite suspended sediment using the newly-derived coefficients showed a good agreement with insitu suspended sediment with an Root Mean Square (RMS) error of 1-3 g/$m^3$. Satellite-observed SSCs tended to be overestimated at shallow depths due to bottom reflection presumably. This implies that the satellite-based SSCs should be carefully understood at the shallow coastal regions. Nevertheless, the satellite-derived SSCs based on the derived SSC coefficients, for the most cases, reasonably coincided with the pattern of in-situ suspended sediment measurements in the study region.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.409-414
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• 1998

To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1155-1163
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• 2018

최근 기후변화에 의한 극지의 변화 및 역할에 대해 많은 관심이 집중되고 있으며, 다양한 플랫폼을 이용한 연구들이 극지에서 진행되고 있다. 그 중 원격탐사를 이용한 북극 빙권 정보 모니터링은 여러 과학적 활동 중 가장 중요한 관측 역할을 수행하고 있다. 본 특별호는 극지연구소에서 수행 중인 극지 환경 변화 원격탐사 모니터링에 대한 여러 연구를 소개한다. 극지 원격탐사연구에 대한 대외적인 환경변화와 국내 극지 원격탐사의 현 주소 파악과 함께 극지원격탐사의 역할에 대한 정보 공유에 본 특별호가 기여하길 기대한다. 더불어 지속적인 극지원격탐사 분야 발굴 및 국가적인 지원을 이끌어 내기 위해 국내 원격탐사 전문가들의 노력을 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권3호
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• pp.12-19
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• 2000

관심있는 농작물의 반사 특성에 대한 지식은 우리에게 농업 분야에서의 원격탐사 활용에 대한 가능성을 제공한다. 본 연구에서는 일품벼의 이앙기에서 수확기까지의 성장 단계에 따른 반사 특성을 측정 및 분석하였다. 벼는 1999년 5월 20일에 경기도 수원시 서둔동 수원기상대($37^{\circ}$16' N, $126^{\circ}$59' E, 39m Alt.) 뒤에 위치한 3개의 실험 포장에 이앙되었다. 반사 특성 측정은 구름과 바람이 없는 맑은 날을 선택하여 300nm에서 1100nm까지 관측할 수 있는 휴대용 스펙트로레디오메터(Portable spectroradiometer, Li-1800, 미국 Li Cor Inc.)를 사용하였고 관측 시간은 태양 고도 변화에 따른 반사율의 변화를 최소화하기 위하여 태양 고도 변화가 가장 적은 오전 11시에서 오후 1시까지 수행하였다. 관측 높이는 벼 군락으로부터 30cm였고 측정 회수는 1일 3개 포장에 대해 수직 방향으로 각각 3회 관측하였다. 결과적으로, 벼의 경우 가시 영역의 평균 반사율이 청색 영역(400nm~498nm)에서 약 2.34%~2.55%, 녹색 영역(500nm~598nm)에서 약 5.05%~6.01% 그리고 적색 영역(600nm~698nm)에서 약 4.21%~5.24%이며, 벼의 성장 단계에 따라 가시 영역의 경우는 반사율이 감소함을 알 수 있었다. 또한 근적외 영역의 경우는 관측 결과에 따라 두 가지 경우로 나누어 분석을 하였는데, 첫 번째는 700nm~800nm까지 파장의 증가에 따라 반사율이 급격히 증가하는 영역과 800nm~1100nm까지 파장에 따라 반사율이 거의 일정한 영역이다. 이 영역들의 평균 반사율은 700nm~800nm에서 약 22.3%~23.0%, 800nm~1100nm에서는 약 29.4%~33.1%이다. 특히 이 영역은 8월 23일까지 벼의 성장에 따라 반사율이 증가하였으며, 그 이후에는 감소하는 경향을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.309-312
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• 2008

The advent of high resolution products of surface wind and temperature derived by satellite data has permitted us to investigate ocean and atmosphere interaction studies in detail. Especially the Kuroshio extension region of the western North Pacific is considered to be a key area for such studies. We have constructed gridded products of surface wind/wind stress over the world ocean using satellite scatterometer (Qscat/SeaWinds), available as the Japanese Ocean Flux data sets with Use of Remote sensing Observation (J-OFURO). Using new data based on improved algorithm which have been recently delivered, we are reconstructing gridded product with higher spatial resolution. Intercomparison of this product with the previous one reveals that there are some discrepancies between them in short-period and high wind-speed ranges especially in the westerly wind region. The products are validated by not only comparisons with in-situ measurement data by mooring buoys such as TAO/TRITON in the tropical Pacific and the Kuroshio Extension Observation (KEO) buoys, but also intercomparison with numerical weather prediction model (NWPM) products (the NRA-1 and 2). Our products have much smaller mean difference in the study areas than the NWPM ones, meaning higher reliability compared with the NWPM products. Using the high resolution products together with sea surface temperature (SST) data, we examine a new type of relationship between the lower atmosphere and upper ocean in the Kuroshio Extension region. It is suggested that the spatial relation between the wind speed and SST depends upon, more or less, the surrounding oceanic condition.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.421-433
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• 2011

도시 정보시스템 및 위치기반 서비스와 같은 공간정보 분야의 빠른 성장으로 인해 도심지 도로정보 취득 및 갱신에 대한 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 도로 정보를 추출하기 위하여 최근 화소기반분석의 대안으로 주목을 받고 있는 객체기반 접근법을 이용한 자동 도로추출 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 MSRG(Modified Seeded Region Growing)기법을 이용하여 공간객체를 생성한 후, 객체의 형상 특정정보와 인접성을 기반으로 핵심 도로 객체를 자동으로 추출하였다. 또한 추출된 핵심도로 객체와 인접한 객체들과의 공간적 상관성을 이용하여 일부 누락된 도로객체를 추적하였다. 최종적으로 도로의 기하학적인 특성을 이용한 단절된 도로 구간 연결 및 도로 변형 개선 과정을 통하여 최종도로영역을 추출하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위한 정량적 평가 결과, 도로영역에 대해 높은 탐지정확도를 보임을 확인하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 도로추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 센서학회지
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• 제29권3호
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• pp.172-179
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• 2020

We studied an integrated-optic biosensor configuration that operates at a wavelength of 0.63 ㎛ based on the evanescent-wave and two horizontal mode power coupling of Si₃N₄ rib-optical waveguides formed on a Si/SiO₂/Si₃N₄/SiO₂ multilayer thin films. The sensor consists of a single-mode input waveguide, followed by a two-mode section which acts as the sensing region, and a Y-branch output for separating the two output waveguides. The coupling between the two propagating modes in the sensing region produces a periodically repeated optical power exchanges along the propagation. A light power was steered from one output channel to the other due to the change in the cladding layer (bio-material) refractive index, which affected the effective refractive index (phase-shift) of two modes through evanescent-wave. Waveguide analyses based on the rib optical waveguide dimensions were performed using various numerical computational software. Sensitivity values of 12~23 and 65~165 au/RIU, respectively for the width and length of 4 ㎛, and 3841.46 and 26250 ㎛ of the two-mode region corresponding to the refractive index range 1.36~1.43 and 1.398~1.41, respectively, were obtained.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권5호
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• pp.132-141
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• 2014

In an ordinary CT scan, a large number of projections with full field-of-view (FFOV) are necessary to reconstruct high resolution images. However, excessive x-ray dosage is a great concern in FFOV scan. Region-of-interest (ROI) CT or sparse-view CT is considered to be a solution to reduce x-ray dosage in CT scanning, but it suffers from bright-band artifacts or streak artifacts giving contrast anomaly in the reconstructed image. In this study, we propose an image reconstruction method to eliminate the bright-band artifacts and the streak artifacts simultaneously. In addition to the ROI scan for the interior projection data with relatively high sampling rate in the view direction, we get sparse-view exterior projection data with much lower sampling rate. Then, we reconstruct images by solving a constrained total variation (TV) minimization problem for the interior projection data, which is assisted by the exterior projection data in the compressed sensing (CS) framework. For the interior image reconstruction assisted by the exterior projection data, we implemented the proposed method which enforces dual data fidelity terms and a TV term. The proposed method has effectively suppressed the bright-band artifacts around the ROI boundary and the streak artifacts in the ROI image. We expect the proposed method can be used for low-dose CT scans based on limited x-ray exposure to a small ROI in the human body.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.