• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.42-54
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• 2019

작물 생육모델이 요구하는 다양한 모수들 중 품종의 유전적 특성을 나타내기 위한 품종모수는 개별 품종별로 추정되어야 한다. 모수 추정을 위해 상당한 비용과 노력이 요구되는 고품질의 상세한 생육자료를 사용하여 하나, 자료의 가용성이 대체로 낮기 때문에, 품질이 낮더라도 쉽게 얻을 수 있는 자료를 이용하여 품종모수를 추정하는 방식의 가능성과 문제점을 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신품종개발 공동연구 보고서로부터 2005년부터 2016년까지 신동진 벼에 대한 자료들을 수집하고, 이를 사용하여 신동진 벼의 품종모수를 추정하였다. 또한, 추정된 모수를 사용한 생육모의 결과들을 활용하여 개별 항목에 대한 신뢰도를 평가하였다. 출수기에 대해서는 RMSE가 대부분 3일 이하로, 비교적 정확하게 모의할 수 있는 모수가 추정되었다. 수량에 대해서는 RMSE가 대부분 700 kg/ha 이하로 작게 나타났으나, 결정계수가 대부분 0.1 이하로 나타나, 신뢰도 높은 모수가 추정된 것으로 판단하기 어려웠다. 이러한 결과는 작물이 자라는 중간 단계의 생육 관측자료를 비교하지 못하였기 때문일 것으로 사료되었다. 따라서, 모수의 신뢰도를 높이기 위해 시기별 생육자료의 측정이 필요할 것이며, 이를 위한 시간과 비용을 절감하기 위한 기법이 개발되어야 할 것이다. 기상자료와 실제 기상과의 차이로 인한 오차를 줄이기 위해서는 방재기상자료와 같은 가까운 기상자료를 사용하거나, 공간내삽 등의 방법을 활용하여야 할 것이다. 또한, 자연재해와 같이 모델에서 고려할 수 없는 요인으로 인해 영향을 받은 자료는 제외하는 것이 모수의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시한 출수기와 수량 추정치의 오차가 작았던 모수들의 범위는 이후 연구에서 신동진과 유사한 품종의 모수를 추정할 때 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.681-692
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• 2021

식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.149-157
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• 2019

본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.361-370
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• 2020

매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.201-207
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• 2020

본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.135-143
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• 2021

항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.

• 한국습지학회지
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• 제24권4호
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• pp.268-287
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• 2022

본 연구에서는 서부 비무장지대-민간인 통제선 권역에서, 그동안 학계에 알려지지 않았던 산림습원 7곳을 발견, 정밀 조사하여 보전가치를 평가하였다. 최근 국립수목원에서 발표한 습지평가기준에 따라, 김포와 파주에 위치한 산림 습원 중 5곳은 묵논형, 2곳은 자연형으로 구분되었고, 양뿔사초(Carex capricornis Meinsh. ex Maxim.) 등 희귀식물 9종을 포함하여 식물 101과 283속 474종의 서식이 확인되었다. 국립수목원의 평가체계를 적용하여 식생 및 경관, 물질순환 및 수리·수문, 인문·사회경관, 교란정도 부문을 평가한 결과, A등급 산림습원 3개소, B등급 3개소, C등급 1개소로 분류되었다. 군사적 긴장이 지배하는 접경지역에 산재하는 산림습원을 모니터링하는 것이 쉽지는 않지만, 보전 가치가 높은 산림습원이 존재함이 확인된 만큼, 원격탐사 기법을 활용하고 유관기관과 협력하는 등의 방법을 통하여 지속적으로 생태계를 조사하고 연구할 필요가 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.253-265
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• 2020

최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.52-63
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• 2021

기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.