• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.511-521
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• 2022

위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.19-27
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• 2012

RUSLE는 강우침식, 토양침식, 지형적 특징, 경작관리 등과 같은 유역 토양유실량 산정에 널리 사용되어 왔다. RUSLE 관련 매개변수 중 강우침식인자는 가장 민감도가 큰 요소로 그 신뢰성을 높이는 것은 정확한 유역 토양유식량 산정을 위한 필수조건이다. 국내에서는 유역의 토양침식을 조절하고 토양유실량 산정을 위한 강우침식인자 산정에 대한 명확한 기준이 마련되어 있지 않고 연평균 강우량과 침식인자의 관계식을 이용하거나 TRB에서 제안한 방법을 이용하고 있다. 본 연구에서는 빈도분석을 이용하여 강우침식인자를 산정하는 절차를 제안하였다. 다양한 재현빈도와 지속기간에 대해 계산된 강우침식인자는 지속시간에 따라 정규분포 형태로 나타났기 때문에 확률분포함수를 이용해서 강우침식인자를 산정할 수 있도록 적합분포함수를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통하여 유역의 토양유식을 효과적으로 조절하고 구조물에 대한 설계토양유실량을 계산하기 위한 최적의 강우침식인자를 산정할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.159-176
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• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.525-533
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• 2019

무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.115-125
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• 2013

계절 및 지형 등 다양한 환경요인으로 인하여 하천관리 전반에 대한 체계적인 관리가 어려워지고 있으며, 특히 여름철 집중호우와 하천개발사업 등 자연적 인위적인 요소에 의해 하천지형이 급격히 변화하는 특성을 보이고 있다. 이렇듯 변화하는 조건에서 효율적이고 능동적인 하천유지관리를 위해서는 하천지형 조사를 통한 데이터의 주기적인 획득과 조사 자료의 지속적인 관리업무지원을 위한 선진 하천유지관리체계 구축이 필요하다. 따라서 국가하천의 통합적인 정보제공 기반인 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)의 기능개선 및 고도화를 통한 효율적인 체계구축의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 신규 하천지형 조사 자료의 체계적인 관리와 하천동적변화 관련 데이터의 효율적인 활용을 위하여 데이터베이스 및 시스템을 설계하여 하상변동 자료관리 프로그램을 개발하였다. 하천의 다양한 동적변화를 관리 및 분석하는 기능을 제공하고 있으며, 주요기능으로 하천조사자료 구축현황 조회, 하천 종 횡단면 모니터링, 하상변동 자료 분석 기능을 제공하여 하천 유지관리업무에 활용할 수 있도록 기반 아키텍처를 구성하였다. 하천동적변화와 관련된 유지관리업무에 본 프로그램을 활용함으로써 하천지형 조사 자료를 체계적으로 관리하고 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제30권4호
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• pp.684-693
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• 2016

낙동강과 금호강 합류부에 인접한 대명유수지는 멸종위기종인 맹꽁이의 집단 산란처로 생물서식공간의 보전 필요성이 높아지고 있으나, 맹꽁이 개체군에 대한 과학적인 조사가 미흡하다. 이에 본 연구에서는 포획-재포획방법에 의해 대명유수지에 서식하는 맹꽁이 개체수를 추정하며, 미지형과 식생분포를 토대로 분류한 서식처별 방형구 배치를 통해 맹꽁이의 공간분포 특성을 살펴보았다. 2013년부터 2년간 진행된 조사에서 맹꽁이는 5월초 출현하여 7월과 8월에 활동이 증가하고, 10월말에 동면에 들어가는 것으로 나타났다. 개체군 크기 추정을 위해 실시된 2014년 1차 조사에 98개체를 포획하여 표식 후 방사하였으며, 2차 조사에서는 표지된 5개체를 포함한 68개체를 재포획하여 대명유수지에 서식하는 맹꽁이는 대략 535-2,131개체로 추정하였다. 또한 대명유수지의 맹꽁이 개체군 공간분포를 파악하기 위해 평지 식생군락, 사면부, 저습지 등의 서식처에 57개 함정트랩을 배치하여, 맹꽁이의 이동이 활발한 장마철 전후를 대상으로 현지조사를 실시한 결과, 맹꽁이는 대명천과 인접한 사면부에서 출현밀도가 높고, 저지대는 출현밀도가 낮은 것으로 나타났다. 저지대의 맹꽁이 출현밀도는 산란철에 상대적으로 높으나 산란 이후에는 급격히 감소하였는데, 이는 산란 이후 은신처, 월동지로 이동하는 맹꽁이의 행동습성과 더불어 저지대가 지하수위 상승으로 대부분 침수되면서 서식환경이 악화되어 주변 경사지와 평지 식생군락으로 이동하기 때문으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제17권4호
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• pp.225-242
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• 2012

이 연구는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료를 이용하여 동해 표층해류를 생산하고, 동해 전체 영역에 대하여 동시성 있는 표층해류 분포를 동해 해류 정보 사용자에게 제공하기 위한 최초의 시도이다. 동해 전 영역에서 인공위성 고도계와 연안 조위관측소의 해수면 높이 자료를 동시에 얻을 수 있으므로 준실시간으로 넓은 해역에 대하여 동시성 있는 표층 지형류의 산출이 가능하다. 산출된 동해 표층 지형류로부터 주요 해류의 위치와 세기 그리고 중규모 이상의 소용돌이 발달 양상을 살펴볼 수 있다. 따라서 이들 해류의 이름과 평균적인 위치를 알 수 있도록 동해 해양지명에 대한 명칭과 위치를 기술하고, 개념적인 해류도를 제시하였다. 동해 해류정보가 실제 실용화될 수 있도록 인공위성 고도계 자료를 이용하여 산출한 지형류의 월 계절 연도별 해류 분포 예를 들고, 각 해류 분포를 설명하였다. 또한 시 공간적으로 변화하는 동해 표층해류 분포 형태를 객관적으로 분류하기 위하여 16년(1993~2008년)간의 표층해류 자료를 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 이용하여 분석하였다. EOF분석 제1모드(mode)는 주로 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르는 동한난류와 야마도분지 남서부 시계방향 순환의 강화 또는 약화를 나타냈다. 제2모드는 동한난류가 동해 남부를 가로지르며 사행하는 정도를 나타냈으며, 해류 사행의 파장은 약 300 km이었다. 제1모드와 제2모드가 모두 해류의 연간 변동성을 나타냈으며, 제1모드와 제2모드의 시간계수에 따라 동해 표층해류 분포를 관성 경계류 패턴(pattern), 대마난류 패턴, 사행 패턴, 외해분지류 패턴으로 분류할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권5호
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• pp.445-454
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• 2009

최근 기후변화로 인해 국지적 기습 폭우와 집중 호우로 피해가속출하며, 인제 지역과 같은 산간 지방의 경우 폭우로 인한 산사태의 탐지와 예측에 어려움을 두고 있다. 본 연구는 인제 지역의 산사태 탐지와 예측을 위한 특성을 분석하고자 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 산사태 발생 후 촬영된 위성영상을 이용하였고, GIS 분석을 위해 위성영상(SPOT5)을 육안 판독하여 발달부, 유하부, 퇴적부로 디지타이징 하였다. 공간적 특성 분석을 위해 수치지도, 3 4차 임상도, 정밀토양도를 육안판독한 산사태 지역과 그리드 중첩 분석 하였다. 그 결과 인제 지역의 지형적 특성은 경사도 평균 $26.34^{\circ}$에서 발생하고, 경사 방향은 남향 남동 남서향이며 고도는 평균 627m에서 발생하였다. 수문학적 분석 결과 유하지, 퇴적지로 갈수록 유하 면적이 급격히 퍼짐을 나타내었고, 임상학적 분석결과 소나무림의 발생률이 크며 경급속성에 따라 흉고직경 6~16cm의 임목 수관정유 비율이 50% 이상인 소경목 에서 산사태가 발생함을 알 수 있었다. 토망통 분석 결과 사양질 이고 배수능력이 뛰어난 OdF(오대) 37.85%, SmF(삼각) 37.35% 로 나타났다. 본 연구를 통해 인제 지역 일대의 산사태 특성을 알 수 있었고, 2.5m 급의 SPOT5 영상의 활용이 가능했다. 하지만 고해상도 영상에 비해 시가지와 인접한 유하부 판단에 어려움이 있었다.

• 자원환경지질
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• 제38권4호
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• pp.435-450
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• 2005

본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 수리지화학적 특성을 분석하고, 주성분 분석을 통해 얻어진 변수를 설명하는 수리지화학적 과정에 대한 해석, 그리고 각 성분과 주성분을 이용한 공간정보에 대하여 지구통계기법을 적용하여 연구지역 지하수의 유동 및 순환 과정을 해석하고자 하였다. 제주도 지하수의 수질에 가장 많이 영향을 미치는 성분은 Cl과 $NO_3$이었으며, 특히 농업활동에 의해 증가되는 $NO_3$는 지하수 성분 중 가장 큰 변동을 보여주었다. 다변량 통계분석법인 주성분 분석(PCA)에 의한 수리지화학적 특성 분석 결과, 초기 3개의 주성분은 전체 분산의 $73.9\%$를 설명하였다. 주성분 1은 용존 이온의 증가를 나타내며, 주성분 2는 탄산염 광물의 용해와 질산염 오염의 영향, 주성분 3은 양이온 교환반응과 규산염광물의 용해과정을 지시한다. 실험적 반베리오그램 유형 분석 견과 지하수 성분은 크게 두 그룹으로 분류되며 각각의 그룹에는 EC, Cl, Na, $NO_3$와 $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, Sr이 속한다 지하수 성분의 공간분포 특징을 조사한 결과, 전기전도도(EC), Cl, Na는 해수의 영향을 받는 해안가로 갈수록 증가하는 경향을 보여주며, $NO_3$는 농경지의 분포와 밀접한 상관관계를 가진다. 이들 성분은 또한 지형과도 상관성을 가지며 이는 지하수 함양과의 관련성을 나타낸다. 요인 크리깅 수행 결과 PCI은 Cl, Na, EC의 공간분포와는 다른 양상을 보여주는데 이는 pH, Ca, Sr, $HCO_3$가 PCI에 미치는 영향 때문인 것으로 분석되었다 서부지역에서는 PC2의 이상대가 길게 나타나며 이는 탄산염 광물의 용해와 관련이 있는 것으로 사료된다. 이상의 결과로부터 연구지역 지하수에 대한 다변량 통계분석 및 지구통계 분석 기법의 적용은 수질에 대한 복합적 정보의 정량화와 공간 특성을 해석하는데 사용될 수 있다.