• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1361-1371
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• 2021

스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1029-1042
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• 2021

차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O₃ 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.535-544
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• 2021

농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제50권4호
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• pp.104-121
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• 2017

본고는 "동궐도(東闕圖)"의 작도원리를 기반으로 러버쉬팅변환(Rubber Sheeting Transformation)을 통해 조선후기 창덕궁 금천교 주변의 평면도 제작을 시도하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, "동궐도(東闕圖)" 제작 당시부터 현존하는 주요 전각의 실제 크기와 그림에 묘사된 크기를 비교하여 전각의 정입면이 약 1/200으로 축소되어 작성되었음을 밝혀냈다. 그러나 측입면에서는 동일한 제작 비율이 확인되지 않았다. 다만, 측입면의 길이가 실제의 약 절반 정도로 그려지고, 사선 각도가 평균 $39^{\circ}$로 파악됨에 따라 캐비닛 투영(Cabinet Projection)과 유사한 방식으로 작도되었음을 확인하였다. 둘째, "동궐도(東闕圖)"의 작도 원리를 역추적하여 "사투영평면도"를 작성하고 러버쉬팅변환을 통해 "동궐도(東闕圖)"의 창덕궁금천교 주변 평면도를 제작하였다. 변환 시 투영변환(projective transformation)이 가장 적합한 것으로 확인되었고, 표준 오차는 2.1208m로 비교적 높은 정확도를 나타냄으로써 "동궐도(東闕圖)"의 평면도 제작이 유의미하였다. 이는 "동궐도(東闕圖)"뿐만 아니라 평행사선도법으로 작성된 각종 기록화의 평면도 제작 가능성을 시사한다. 셋째, 작성된 평면도가 제공하는 공간 정보의 정확성을 검토하기 위해 금천교의 위치, 금천교와 진선문의 배치, 금천의 석축 위치를 시기에 따라 비교하였다. 그 결과 작성된 평면도의 내용이 금천교 발굴조사결과와 그 맥락을 함께 함으로써 러버쉬팅변환이 "동궐도(東闕圖)" 제작 당시 모습을 이해하는데 유용한 도구로서의 활용 가능성이 검증되었다. 본 연구는 러버쉬팅변환을 적용하여 "동궐도(東闕圖)"에 수록된 공간정보를 2차원 평면도로 제작하기 위한 가능성을 모색하고, 이를 통해 조선후기 동궐의 모습을 이해하기 위한 새로운 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.175-190
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• 2018

본 연구는 최근 해양선진국에서 이슈화되고 있는 해양공간계획(Marine Spatial Planning ; MSP)의 도구인 한국형 GIS 시스템에 있어 해양공간정보 데이터베이스 구축 시 도출되는 여러 가지 현안을 분석하고 개선방향을 도출하였다. 본 연구과정에서 구축된 우리나라 해역의 250여건의 공간정보는 자료수집, GIS 변환, 자료분석 처리 및 데이터 그룹핑과 핵심공간 매핑의 순서로 가공되었으며 이 과정에서 공간정보가 부족하여 디지타이징 과정을 거치거나 기존 해양공간정보와의 중첩 수행 시 발견되는 좌표계 오류 등 그 밖의 여러 가지 문제점이 발생하였다. 또한 해양이용현황 분석을 위한 공간데이터 제작 시 개인정보 제외 자료처리 방안과 지적기반의 공간정보 생성 시 실제 공간정보와 이격 발생을 최소화 하는 등 방안을 제시하였다. 부족한 공간정보의 확보를 위하여 해양수산정보 및 해당 메타파일의 표준규격을 제시하였으며 해양공간정보의 정밀도 및 해석력 제고를 위해 해양 공간 평가 지표를 제시하였다. 아울러 한국형 해양공간계획체제 구축을 위한 해양공간정보의 품질관리에 있어서의 생산, 처리, 분석, 활용 단계의 표준관리 지침수립으로 생애전주기에 걸친 품질관리체계를 제시하여 해양공간정보 개방 확대 및 활용모델에 대한 방향을 도출하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.17-24
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• 2019

목 적: 본 연구는 정위적체부방사선치료(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT)용으로 개발된 선형가속기 VERO치료 시, 동중심점(Isocenter) 일치성과 점선량(Point dose)의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 2018년 6월부터 12월까지 본원에서 시행한 SBRT 중 무작위로 선정한 10건의 치료계획으로 분석하였다. 선형가속기의 출력 안정성을 평가하기 위해 출력검출기 PTW-LinaCheck로 출력균일성(Output constancy)을 측정하였다. Laser와 kV imaging, MV beam의 기하학적 Isocenter의 정확성을 Isocenter Phantom(Tofu Phantom, Brain Lab)을 이용해 측정하고 평가하였다. 계획선량과 치료선량의 정확성 평가는 아크릴 팬텀($30{\times}30{\times}20cm$), 이온챔버 CC-01(IBA Dosimetry)와 Electrometer(IBA Dosimetry)를 이용해 선량을 측정하여 비교 및 분석하였다. 결 과: VERO의 출력균일성을 측정한 결과 0.66 %로 계산되었다. 기하학적 Isocenter 정확성은 Phantom 내부 Ball Isocenter의 오차 값을 분석한 결과 X축 방향에서는 최대 0.4 mm, 최소 0.0 mm로 평균값 0.28 mm였고, Y축 방향에서는 최대 -0.4 mm, 최소 0.0 mm로 평균값 -0.24 mm의 결과값을 얻었다. 치료계획선량과 실제측정선량을 비교 및 분석한 결과 치료계획선량과 실제측정선량의 오차는 최대 0.97 %, 최소 0.08%로 측정되었다. 결 론: 장비의 출력선량 평균은 0.66 %로 권고기준 ${\pm}3%$에 충족하고 매우 균일하게 출력되었다. 기하학적 Isocenter 정확성 평가에서 권고기준 ${\pm}1mm$ 이내로 환자 자세의 재현성이 매우 우수하다고 생각된다. 치료계획선량과 실제측정선량의 차이는 평균 0.52 %로 권고기준 3 % 이내로 충족하여 예측한 선량을 얻을 수 있음을 확인하였다. 이 실험들을 통해 VERO장비가 SBRT에 적합하고 우수한 치료 효과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 광물과 암석
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• 제35권1호
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• pp.41-50
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• 2022

이온교환 용액내 Na⁺ 이온의 몰농도 증가에 따른 zeolite A의 Sr²⁺ 이온교환 특성을 연구하기 위하여, Sr²⁺ 및 Na⁺ 이온으로 교환된 4개의 zeolite A 단결정을 혼합 이온교환 용액을 이용하여 회분법으로 준비하였다. 이들 이온교환용액의 전체 몰농도는 0.05 M이며, Sr(NO₃)₂:NaNO₃ 몰비는 각각 1:1(crystal 1), 1:100(crystal 2), 1:250(crystal 3), and 1:500(crystal 4) 이다. 이들 단결정은 623 K와 1×10^-4 Pa의 진공하에서 2 일간 탈수 시켰다. 이들의 구조는 단결정 싱크로트론 X-선 회절법으로 입방공간군 Pm3-m을 사용하여 해석하였으며 crystals 1, 2, 3 및 4의 최종 오차 인자를 각각 0.047/0.146, 0.048/0.142, 0.036/0.128, and 0.040/0.156로 정밀화하였다. Crystal 1과 2에서는 6개의 Sr²⁺ 이온이 결정학적으로 서로 다른 3개의 위치에서 발견되었다. Crystal 3에서는 1개의 Sr²⁺ 이온과 10개의 Na⁺ 이온이 large cavity와 sodalite 내부에서 발견 되었다. Crystal 4 에서는 단지 12개의 Na⁺ 이온만이 3개의 서로 다른 결정학적 자리에 점유하고 있었다. Sr²⁺ 이온의 이온교환율은 초기 Na⁺ 이온의 농도가 증가하고 Sr²⁺ 이온의 농도가 감소함에 따라 100에서 16.7 및 0%로 급격하게 감소 하였다. 또한, Sr²⁺ 이온 교환률이 감소 함에 따라 제올라이트 골격의 단위 격자 상수 값이 갑소 하였다.