• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.447-459
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• 2022

본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1043-1060
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• 2023

최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권1호
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• pp.11-23
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• 2016

남해도 남측 해역의 연성기질 조하대 대형저서동물 군집구조 파악을 위해 2012년 7월부터 2013년 4월까지의 4계절 동안 정점당 2회씩의 grab(표면적 $0.1m^2$) 채집이 수행되었다. 조사결과 총 247종의 대형저서동물이 출현하였으며, 평균 밀도는 1,027개체/$m^2$, 평균 생체량은 $148.7g/m^2$이었다. 다모류가 출현종수 및 서식밀도에서 우점한 분류군이었으며, 각각 37%를 점유하였다. 반면 생체량 우점 분류군은 극피동물로서 전체 생물량의 44%를 점유하였다. 출현종수는 봄철에 가장 적었으며 겨울철에 가장 많았다. 서식밀도는 가을철이 가장 낮았으나 봄철에 가장 높았다. 육지에 인접한 정점들에서 상대적으로 높은 밀도를 보였으며 외해역으로 나가면서 밀도가 감소하는 양상을 보였다. 최우점종은 소형 옆새우류인 Eriopisella sechellensis였으며, 봄철에 네 번째 우점종으로 출현한 것을 제외하고 가장 밀도가 높았다. 이 종은 주로 남해도 앞 외해역에 높은 밀도로 출현하였으나 광양만 입구역이나 사량만 입구역에서는 출현하지 않았다. 이들 내만 해역의 입구에서는 이매패류인 Theora fragilis와 다모류인 Lumbrineris longifolia가 높은 밀도로 출현하여 우점종의 차이를 보였다. 반면에 시프린스호 유류사고 이후 광양만 입구부터 외측까지 높은 밀도로 출현한 Tharyx sp.는 이번 조사에서는 4계절 중 어느 계절에서도 해당 정점 주변에서 출현하지 않았다. Bio-Env 분석결과 저서동물의 분포에 영향을 미치는 환경요소는 퇴적물의 분급과 저층수온의 조합이었으며, 집괴분석 결과 내만해역, 외해역, 중간해역 등의 5개 정점군으로 구분되었다. SIMPER 분석 결과 각 정점군에는 유기오염 지표종인 T. fragilis가 공통적으로 기여하였으며, Magelona japonica, E. sechellensis, L. longifolia, Paraprionospio cordifolia 등의 기여도가 높게 나타났다. 저서오염지수(BPI) 값에 의한 저서군집 건강도 평가 결과 광양만 입구 및 사량만 인접 정점에서는 약간오염 상태였으나 남해도 외해역의 정점에서는 정상상태였다. 따라서 남해도 남측 해역은 유기물 오염영향을 다소 받는 연안역과 상대적으로 양호한 외해역으로 구분되며 지속적인 저서생태계 감시가 요구된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.101-117
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• 2004

GIS 데이터의 효율적인 활용을 위해서는 GIS 데이타에 대한 표준화가 필수적이라 할 수 있다. 국제표준화기구 산하 지리정보전문위윈회(ISO/TC211)에서 제정중인 ISO 19100 시리즈 표준들과 OpenGIS 컨소시엄에서 만들어내고 있는 각종 명세서(Specifications)는 표준화를 통한 지리정보의 상호운용성(Interoperability) 확보를 목표로 하고 있다. 해양GIS 분야의 표준화도 이런 맥락에서 시급한 과제중의 하나라고 할 수 있다. 다양한 해양GES 사업에서 구축되는 데이터에 대해 일관된 의미를 사용함으로써 각 사업간 연계를 원활히 하고 시스템 간 상호운용성을 확보할 수 있도록 하기 위해서는 해양지리성보에 대한 공통 피쳐 카탈로그(Feature Catalogue)가 필요하다. 본 논문에서는 피쳐 카탈로그의 전반석인 개념 및 구성방법에 대해 논의하고 국내외의 다양한 분야와 기관에서 공통적으로 사용되는 해양지리정보 피쳐들의 목록을 조사 분석하였다. 그리고 국가지리정보시스템(NGIS)에서 사용되고 있는 피쳐들의 목록을 조사.분석하여 해양지리정보시스템(Marine Geographic Information System)과 국가지리정보시스템에서 공통적으로 사용되는 피쳐들의 목록을 종합하여 분석하였다. 이런 분석을 토대로 해양 지리정보 공통 피쳐들을 도출하고 피쳐의 분류체계, 코드체계를 제시하였으며, 도출된 피쳐들을 공통피쳐 카탈로그로 작성하는 방식에 대해서 설명하였다. 또한 도출된 피쳐들을 표준 등록소에 등록할 수 있는 XML 스키마를 개발하였으며 XML 스키마를 토대로 피쳐들을 표준 등록소에 등록할 수 있는 등록 도구를 개발하였다.cm^3$로 가정했을 때, 경상분지의 화강암류의 압력평균값이 약 $0.73{\sim}3.16kbar$의 범위를 가졌고, 경상분지내 백악기 화강암류의 정치 깊이는 $2.6{\sim}11.4km$범위를 가졌다. 이는 경상분지 화강암류에 대해 유추된 기존의 정성적인 생각과 일치한다는 것을 알 수 있었고, 각섬석의 $Al^T$함량을 이용한 여러 경험적, 실험적인 압력계가 많은 제한점이 있지만 경상분지의 백악기 불국사화강암류에는 정성적으로 유효함을 알 수 있었다. 우리는 최종적으로 경상분지내 백악기 화강암류는 천부관입 암체이고 노출된 화강암류가 천부지각이라는 것을 알 수 있었다. 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고

• 대한환경공학회지
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• 제22권7호
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• pp.1331-1343
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• 2000

GIS와 USLE를 접목해서 토양유실량을 산정하는 방법론을 개발하여 동해안의 소규모 하천인 강릉 사천천에 적용하였다. GIS를 이용해서 유역의 수계도를 작성하고, 유로추적, 유역면적의 결정 등의 공간분석을 효과적으로 수행할 수 있었다. 토양도와 토지이용도를 이용해서 유역내 토양과 토지이용정보를 일정한 크기의 그리드별로 입력하였고, 공간분석 결과도 그리드별로 저장하였다. 이들 정보에 기초하여 USLE의 각종 인자에 대한 주제도를 생성하였고, 각각의 주제도를 중첩하여 토양유실량을 산출하였다. 이와 같이 GIS를 활용함으로서 지역별로 토지이용 형태별로 토양유실량의 정도를 효과적으로 평가할 수 있었다. 사천천 유역 전체의 평균 토양유실량은 약 1.36ton/ha/yr로 나타났으며, 임야지에서는 0.15ton/ha/yr, 밭에서는 27.04ton/ha/yr, 논에서는 0.78ton/ha/yr로 산출되었다. 밭은 전체유역면적의 약 4.4%인 $2.4km^2$를 차지하는데 밭에서의 총토양유실량은 약 6561ton/yr로 전체 유실량의 84.9%를 차지하고 있어서 면적에 비해 토양유실량이 많다. 산림지역의 토양침식량은 적은 편에 속하나, 밭에서는 경작지에 대한 토양유실 허용치 11.2ton/ha/yr와 비교하면 밭에서의 토양침식에 대한 대비가 필요함을 알 수 있다. 사천천 하류부에서 98년 7월 24일~28일, 98년 9월 29일~10월 1일 2회의 집중호우시에 유출량과 수질을 실측 조사한 결과, 유출량이 증가함에 따라 SS, TN, TP의 오염물질 농도가 높아지고, 유출오염부하량도 증가하는 경향을 보였다. 따라서 토양유실이 많은 홍수기에 인과 질소의 영양물질의 유출량이 큰 것으로 나타났다. 사천천 유역에서 년간 발생되는 오염부하량 중에서 SS는 21%, TN은 39%, TP는 약 19%가 본 연구에서 조사한 2회의 강우동안에 유출되었다. 따라서 우리 나라의 하천에서는 여름의 홍수기에 단기간에 많은 양의 오염물질이 집중적으로 유출되는 것을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.467-480
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• 2011

본 연구는 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)과 MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성관측을 바탕으로 산출된 남한지역의 장기간(1981-2006년) 순 일차생산량(Net Primary Production, NPP)의 시공간적 변화를 분석하고 그 변화에 영향을 미치는 기후요소와의 상관성을 분석하였다. 남한지역의 AVHRR과 MODIS에서는 연간순 열차생산량이 AVHRR의 경우 893-1068 $g{\cdot}C/m^2$ /yr과 MODIS의 경우 610-695 $g{\cdot}C/m^2$/yr로 나타나고 있으며 두 자료는 통계적으로 약 325 $g{\cdot}C/m^2$/yr 의 차이를 보이고 있다. 해상도 등의 차이가 있으나 지상 관측과 비교한 결과 MODIS 센서에 의한 관측이 보다 근접한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 위성관측자료 분석결과 NPP 값은 식생의 밀도가 높은 산림지역 및 연평균기온이 높은 지역에서 큰 것으로 나타났다. 두개의 위성센서로 산출된 순 열차생산량은 경년변화가 다소 크지만, 각각 장기간에 걸쳐 서서히 증가하고 있는 것으로 나타났으며 1981-2000년 동안 AVHRR에서 매년 평균 2.14 $g{\cdot}C/m^2$/yr, 2000-2006년 동안 MODIS에서 매년 평균 6.08 $g{\cdot}C/m^2$/yr 만큼 증가하였다. 특히 남서해안 지역은 두 위성관측결과 모두 순 일차생산량의 증가가 상대적으로 높았다. 토지피복 지도와 대조결과 그 이유는 논 밭 등의 관개와 비료시용에 의한 농작물의 생산성 증대와 관계가 있는 것으로 추정된다. NPP값은 월별 강수량 및 평균기온에 밀접한 관계가 있는 것으로 확인되었으며, 특히 남한지역의 여름몬순시기에서 강수량과 기온이 모두 가장 큰 상관관계를 보이고 있다. NPP 절대값의 차이 외에도 두 센서로 산출된 순 일차생산량과 기후요소와의 상관성 등의 차이는 두 자료의 토양호흡 등을 포함하는 등 위성자료 복원과정 및 관련 모텔의 차이에 의해 발생하는 것으로 사료된다. 또한 향후 보다 정확한 순 일차생산량을 계산하기 위해 복원과정에서 기상 실측자료 및 보다 현실적인 토지피복 등을 고려해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-305
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• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.81-99
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• 2015

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.