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Korean Journal of Remote Sensing

  • : 대한원격탐사학회
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  • : KCI등재
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  • : 1225-6161
  • : 2287-9307
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수록정보
수록범위 : 1권1호(1985)~35권2호(2019) |수록논문 수 : 1,360
대한원격탐사학회지
35권2호(2019년) 수록논문
최근 권호 논문
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1드론 초분광 영상 활용을 위한 절대적 대기보정 방법의 비교 분석

저자 : 전의익 ( Eui-ik Jeon ) , 김경우 ( Kyeongwoo Kim ) , 조성빈 ( Seongbeen Cho ) , 김성학 ( Shunghak Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 203-215 (13 pages)

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드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.


As hyperspectral sensors that can be mounted on drones are developed, it is possible to acquire hyperspectral imagery with high spatial and spectral resolution. Although the importance of atmospheric correction has been reduced since imagery of drones were acquired at a low altitude, studies on the conversion process from raw data to spectral reflectance should be done for studies such as estimating the concentration of surface materials using hyperspectral imagery. In this study, a vicarious radiometric calibration and an atmospheric correction algorithm based on atmospheric radiation transfer model were applied to hyperspectral data of drone and the results were compared and analyzed. The vicarious calibration method was applied to an empirical line calibration using the spectral reflectance of a tarp made of uniform material. The atmospheric correction algorithm used ATCOR-4 based Modran- 5 that was widely used for the atmospheric correction of aerial hyperspectral imagery. As a result of analyzing the RMSE of the difference between the reference reflectance and the correction, the vicarious calibration using the tarp in a single period of hyperspectral image was the most accurate, but the atmospheric correction was possible according to the application purpose of using hyperspectral imagery. If the correction process of normalized spectral reflectance is carried out through the additional vicarious calibration for imagery from multiple periods in the future, accurate analysis using hyperspectral drone imagery will be possible.

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2GIS 기반 AHP를 이용한 지진 취약성 지도제작 및 평가: 경주시를 중심으로

저자 : 한지혜 ( Jihye Han ) , 김진수 ( Jinsoo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 217-228 (12 pages)

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본 연구에서는 9.12 경주지진이 발생한 경주시를 대상으로 AHP와 GIS를 사용하여 지진취약성지도를 작성하고 이를 평가하였다. 지질공학적, 물리적, 사회적, 구조적, 수용적 요인을 주요지표로 선정하였으며, 이와 관련된 18개의 하위지표를 선정하여 공간데이터베이스로 구축하였다. AHP를 사용하여 도출된 가중치는 18개 하위 지표에 적용되었으며, 이를 기반으로 5가지 주요지표의 취약성 지도를 생성하였다. 생성된 5개의 지도에 가중치를 부여한 후, 이를 중첩하여 최종 결과물인 지진취약성지도를 생성하였다. 취약성 지도는 5개의 범주(safe, low, moderate, high, very high)로 분류하였으며, 경주시 전체 면적 중 3%가 아주 높음(very high), 19%가 안전(safe) 지역으로 나타났다. 행정동 기준으로는 중부동, 황오동, 황성동, 성건동, 동천동이 위험지역으로, 보덕동, 강동면, 양북면, 양남면, 외동읍이 안전지역으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 지진취약성지도는 사전에 취약지역을 파악함으로써 지진 재해로 인한 피해를 최소화하고, 지진 재해 관련 정책 수립 시 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.


In this study, a seismic vulnerability map of Gyeongju city, where the 9.12 Gyeongju earthquake occurred, was produced and evaluated using analytic hierarchy process (AHP) and geographic information system (GIS). Geotechnical, physical, social, structural, and capacity factors were selected as the main indicators and 18 sub-indicators to construct a spatial database. Weights derived using the AHP were applied to the 18 sub-indicators, which generated a vulnerability map of the five main indicators. After weighting the five generated maps, we created seismic vulnerability maps by overlaying each of the five maps. The seismic vulnerability map was classified into five zones, i.e., very high, high, moderate, low, and safe. For seismic vulnerability, the results indicated that 3% of Gyeongju area is characterized as having very high vulnerability, while 19% was characterized as safe. Based on district standards, Jungbu-dong, Hwangoh-dong, Hwangseong-dong, Seonggeon-dong, and Dongcheon-dong were high-risk areas, and Bodeok-dong, Gangdong-myeon, Yangbuk-myeon, Yangnam-myeon, and Oedong-eup were characterized as safe areas. The seismic vulnerability map produced in this study could possibly be used to minimize damage caused by earthquakes and could be used as a reference when establishing policies.

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3머신러닝 기법을 이용한 산림의 층위구조 분류

저자 : 권수경 ( Soo-kyung Kwon ) , 이용석 ( Yong-suk Lee ) , 김대성 ( Dae-seong Kim ) , 정형섭 ( Hyung-sup Jung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 229-239 (11 pages)

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모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사 기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.


All vegetation colonies have layered structure. This layer is called 'forest vertical structure.' Nowadays it is considered as an important indicator to estimate forest's vital condition, diversity and environmental effect of forest. So forest vertical structure should be surveyed. However, vertical structure is a kind of inner structure, so forest surveys are generally conducted through field surveys, a traditional forest inventory method which costs plenty of time and budget. Therefore, in this study, we propose a useful method to classify the vertical structure of forests using remote sensing aerial photographs and machine learning capable of mass data mining in order to reduce time and budget for forest vertical structure investigation. We classified it as SVM (Support Vector Machine) using RGB airborne photos and LiDAR (Light Detection and Ranging) DSM (Digital Surface Model) DTM (Digital Terrain Model). Accuracy based on pixel count is 66.22% when compared to field survey results. It is concluded that classification accuracy of layer classification is relatively high for single-layer and multi-layer classification, but it was concluded that it is difficult in multi-layer classification. The results of this study are expected to further develop the field of machine learning research on vegetation structure by collecting various vegetation data and image data in the future.

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4미국의 상업적 원격탐사활동에 대한 규제개혁 정책

저자 : 권희석 ( Heeseok Kwon ) , 이진호 ( Jinho Lee ) , 이은정 ( Eunjung Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 241-250 (10 pages)

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미국의 현행 원격탐사에 관한 법은 1992년에 제정되어 현재의 기술수준에 맞지 않는다는 비판을 받아왔다. 이에 트럼프 대통령은 원격탐사분야를 포함해 상업적 우주활동에 대한 규제체제를 개혁함으로써 미국의 경쟁력을 제고하기 위해 2018년 5월 24일 Space Policy Directive (SPD) - 2를 발표하였다. 미 행정부의 규제개혁 노력은 국가안보와 경제적 번영을 동시에 추구하고자 하는 2017년 12월 17일 국가안보전략(National Security Strategy)의 틀에서 추진된다. 미 의회 또한 행정부의 규제개혁 노력에 발 맞춰 입법논의를 진행하고 있다. 상업원격탐사시스템의 운영허가에 관한 규제개혁은 허가절차에 관한 프로세스를 대폭 개선해서 신청인의 행정부담을 경감하고 또한 허가심사과정에서 국가안보 등에 미치는 영향이 명백한 경우에만 허가를 제한하는 내용을 골자로 한다. 그러나 개인 우주활동의 자유 확대는 국가간 상이한 규제체제로 인해 국제법상 분쟁이나 위반을 초래할 수 있기 때문에 국제적인 차원에서 미국의 규제개혁 노력에 관심을 갖고 우주기술 및 우주산업의 수준에 맞게 신축적으로 적용 가능한 국제적 규범을 발전시키기 위한 노력이 필요하다.


The current U.S. remote sensing act was made in 1992 and has been criticized for being outdated and inappropriate in view of the modern technological development. In order to enhance the American competitiveness and leadership in the world, President Trump announced Space Policy Directive (SPD) - 2 on May 24, which is designed to modernize the regulations related to commercial space activities including private remote sensing system operations. It should be noted that the regulatory reform efforts are made within broader terms of the National Security Strategy on Dec. 17, 2017, pursuing the enhancement of national security and economic prosperity as well. A legislative support in Congress has also been added to the Administration's efforts. The proposed regulatory reform on the licensing of commercial remote sensing system operations outlines the features of lessening administrative burden on applicants by simplifying the overall application process and of limiting the operations only when there is an impact upon the national security with clear and convincing evidence. But, due to a different regulatory system of each country, such a movement to expand an individual's freedom to explore and utilize outer space may result in an international dispute or a violation of international obligations, so there should be a merit in paying attention to the U.S. commercial remote sensing regulatory reform, and it is desirable to establish international norms as flexible and appropriate to the level of space technology and space industry.

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5Sen2Cor 대기보정 프로세서 평가를 위한 항공 초분광영상 기반 Sentinel-2 모의영상 생성 및 TOA와 BOA 반사율 자료와의 비교: 농업지역을 중심으로

저자 : 조강준 ( Kangjoon Cho ) , 김용일 ( Yongil Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 251-263 (13 pages)

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Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.


Sentinel-2 Multi Spectral Instrument(MSI) launched by the European Space Agency (ESA) offered high spatial resolution optical products, enhanced temporal revisit of five days, and 13 spectral bands in the visible, near infrared and shortwave infrared wavelengths similar to Landsat mission. Landsat satellite imagery has been applied to various previous studies, but Sentinel-2 optical satellite imagery has not been widely used. Currently, for global coverage, Sentinel-2 products are systematically processed and distributed to Level-1C (L1C) products which contain the Top-of-Atmosphere (TOA) reflectance. Furthermore, ESA plans a systematic global production of Level-2A(L2A) product including the atmospheric corrected Bottom-of-Atmosphere (BOA) reflectance considered the aerosol optical thickness and the water vapor content. Therefore, the Sentinel-2 L2A products are expected to enhance the reliability of image quality for overall coverage in the Sentinel-2 mission with enhanced spatial, spectral, and temporal resolution. The purpose of this work is a quantitative comparison Sentinel-2 L2A products and fully simulated image to evaluate the applicability of the Sentinel-2 dataset in cultivated land growing various kinds of crops in Korea. Reference image of Sentinel-2 L2A data was simulated by airborne hyperspectral data acquired from AISA Fenix sensor. The simulation imagery was compared with the reflectance of L1C TOA and that of L2A BOA data. The result of quantitative comparison shows that, for the atmospherically corrected L2A reflectance, the decrease in RMSE and the increase in correlation coefficient were found at the visible band and vegetation indices to be significant.

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6VIIRS DNB 영상의 달빛 영향 보정 및 변화 탐지

저자 : 이보람 ( Boram Lee ) , 이윤경 ( Yoon-kyung Lee ) , 김동한 ( Donghan Kim ) , 김상완 ( Sang-wan Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 265-278 (14 pages)

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Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ±30 라디언스이고, 산간지역은 ±1 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.


Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) data help to enable rapid emergency responses through detection of the artificial and natural disasters occurring at night. The DNB data without correction of lunar irradiance effect distributed by Korea Ocean Science Center (KOSC) has advantage for rapid change detection because of direct receiving. In this study, radiance differences according to the phase of the moon was analyzed for urban and mountain areas in Korean Peninsula using the DNB data directly receiving to KOSC. Lunar irradiance correction algorithm was proposed for the change detection. Relative correction was performed by regression analysis between the selected pixels considering the land cover classification in the reference DNB image during the new moon and the input DNB image. As a result of daily difference image analysis, the brightness value change in urban area and mountain area was ±30 radiance and below ±1 radiance respectively. The object based change detection was performed after the extraction of the main object of interest based on the average image of time series data in order to reduce the matching and geometric error between DNB images. The changes in brightness occurring in mountainous areas were effectively detected after the calibration of lunar irradiance effect, and it showed that the developed technology could be used for real time change detection.

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7딥러닝 기반의 영상분할을 이용한 토지피복분류

저자 : 이성혁 ( Seonghyeok Lee ) , 김진수 ( Jinsoo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 279-288 (10 pages)

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본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.


We evaluated the land cover classification performance of SegNet, which features semantic segmentation of aerial imagery. We selected four semantic classes, i.e., urban, farmland, forest, and water areas, and created 2,000 datasets using aerial images and land cover maps. The datasets were divided at a 8:2 ratio into training (1,600) and validation datasets (400); we evaluated validation accuracy after tuning the hyperparameters. SegNet performance was optimal at a batch size of five with 100,000 iterations. When 200 test datasets were subjected to semantic segmentation using the trained SegNet model, the accuracies were farmland 87.89%, forest 87.18%, water 83.66%, and urban regions 82.67%; the overall accuracy was 85.48%. Thus, deep learning-based semantic segmentation can be used to classify land cover.

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8지상관측 기반 태양 직달광 관측장비의 초분광 자외센서로부터 이산화황 연직칼럼농도의 불확실성 분석 연구

저자 : 강형우 ( Hyeongwoo Kang ) , 박준성 ( Junsung Park ) , 양지원 ( Jiwon Yang ) , 최원이 ( Wonei Choi ) , 김대원 ( Daewon Kim ) , 이한림 ( Hanlim Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 289-298 (10 pages)

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본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS)를 이용하여 지상관측 기반 태양 직달광 모의복사휘도를 활용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 분광분해능(Full Width Half Maximum, FWHM), 오존 연직칼럼농도(O3 Vertical Column Density, O3 VCD), 에어로졸 광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD), 태양천정각(Solar Zenith Angle, SZA)에 대한 이산화황 연직칼럼농도(SO2Vertical Column Density, SO2 VCD) 산출 불확실성을 조사하였다. 본 연구에서는 산란광 효과를 제외한 Beer-Lambert-Bouguer 법칙에 기반하여 모의복사휘도를 계산하였다. SNR이 650(1300)이며, FWHM = 0.6 nm, AOD = 0.2, O3 VCD = 300DU, SZA = 30° 동일 조건일 때 산출된 이산화황의 연직칼럼농도와 모의복사휘도 계산 시입력값으로 활용된 이산화황 연직칼럼농도의 참값을 비교하여 절대백분위오차(Absolute Percentage Difference, APD) 산출 결과 8.1×1015 molecules cm-2 농도에서 최대 80%(28%), 2.7×1016 molecules cm-2 농도에서 최소 16%(5%)로 나타났다. FWHM이 0.2 nm(1.0 nm)일 때, 이산화황의 연직칼럼농도가 2.7×1016 molecules cm-2과 동일하거나 그 이상에서 APD는 6.4%(29%) 에서 6.2%(10%)로 나타났다. FWHM, SZA, AOD, 오존 연직칼럼농도의 값이 증가할수록 APD가 증가하였다. 그와 반대로 SNR은 값이 증가할수록 APD가 감소하였다. 결과적으로 FWHM과 SZA이 오존 연직칼럼농도와 AOD 보다 이산화황 연직칼럼농도 산출에 크게 영향을 주었다. 이산화황의 연직칼럼농도 산출 불확실성의 증가에 대한 SZA의 효과는 2.7×1016 molecules cm-2보다 높은 이산화황 연직칼럼농도 조건에서 FWHM보다 큰 영향을 주었다.


In this present study, the effects of Signal to Noise Ratio (SNR), Full Width Half Maximum (FWHM), Aerosol Optical Depth (AOD), O3 Vertical Column Density (O3 VCD), and Solar Zenith Angle (SZA) on the accuracy of sulfur dioxide Vertical Column Density (SO2 VCD) retrieval have been quantified using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method with the groundbased direct-sun synthetic radiances. The synthetic radiances produced based on the Beer-Lambert- Bouguer law without consideration of the diffuse effect. In the SNR condition of 650 (1300) with FWHM = 0.6 nm, AOD = 0.2, O3 VCD = 300 DU, and SZA = 30°, the Absolute Percentage Difference (APD) between the true SO2 VCD values and those retrieved ranges from 80% (28%) to 16% (5%) for the SO2 VCD of 8.1 × 1015 and 2.7 × 1016 molecules cm-2, respectively. For an FWHM of 0.2 nm (1.0 nm) with the SO2VCD values equal to or greater than 2.7 × 1016molecules cm-2, the APD ranges from 6.4% (29%) to 6.2% (10%). Additionally, when FWHM, SZA, AOD, and O3 VCD values increase, APDs tend to be large. On the other hand, SNR values increase, APDs are found to decrease. Eventually, it is revealed that the effects of FWHM and SZA on SO2 VCD retrieval accuracy are larger than those of O3 VCD and AOD. The SZA effects on the reduction of SO2 VCD retrieval accuracy is found to be dominant over the that of FWHM for the condition of SO2 VCD larger than 2.7 × 1016 molecules cm-2.

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9Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구

저자 : 이사로 ( Saro Lee ) , 오현주 ( Hyun-joo Oh )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 299-316 (18 pages)

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본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.


The purpose of this study was to analyze landslide susceptibility in the Pyeongchang area using Weight of Evidence (WOE) and Evidential Belief Function (EBF) as probability models and Artificial Neural Networks (ANN) as a machine learning model in a geographic information system (GIS). This study examined the widespread shallow landslides triggered by heavy rainfall during Typhoon Ewiniar in 2006, which caused serious property damage and significant loss of life. For the landslide susceptibility mapping, 3,955 landslide occurrences were detected using aerial photographs, and environmental spatial data such as terrain, geology, soil, forest, and land use were collected and constructed in a spatial database. Seventeen factors that could affect landsliding were extracted from the spatial database. All landslides were randomly separated into two datasets, a training set (50%) and validation set (50%), to establish and validate the EBF, WOE, and ANN models. According to the validation results of the area under the curve (AUC) method, the accuracy was 74.73%, 75.03%, and 70.87% for WOE, EBF, and ANN, respectively. The EBF model had the highest accuracy. However, all models had predictive accuracy exceeding 70%, the level that is effective for landslide susceptibility mapping. These models can be applied to predict landslide susceptibility in an area where landslides have not occurred previously based on the relationships between landslide and environmental factors. This susceptibility map can help reduce landslide risk, provide guidance for policy and land use development, and save time and expense for landslide hazard prevention. In the future, more generalized models should be developed by applying landslide susceptibility mapping in various areas.

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10공간정보 기반의 환경영향평가 확대를 위한 인벤토리 작성 및 활용 방안 연구

저자 : 조남욱 ( Namwook Cho ) , 이명진 ( Moung Jin Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 35권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 317-326 (10 pages)

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개발사업 및 관련 환경영향은 공간 위에서 이루어지므로 환경영향평가 과정에서는 공간정보의 활용이 필수적이다. 본 연구에서는 환경영향평가의 공간정보 활용을 확대하기 위해 산재된 공간정보를 인벤토리로 구축, 환경영향평가 과정에서 활용할 수 있도록 제시하고자 한다. 이를 위해 환경영향평가 과정에서의 공간정보 이용 현황과 공공의 정보시스템에서 제공하는 환경 관련 공간정보 목록을 조사하였다. 그리고 선행연구 분석을 통해 도출한 인벤토리 구축 방법론을 적용, 환경영향평가 시 활용할 수 있는 공간정보 목록을 작성하였다. 그 결과 환경영향평가 업무에서 활용중인 공간정보는 64개 항목으로 조사되었으며, 자료 활용성 및 연계·갱신가능성을 토대로 환경영향평가에 활용 가능한 국토환경공간정보는 45개 항목으로 조사되었다. 최종적으로 중복 제거 및 항목 재구성을 통해 14개의 신규 항목을 포함한 총 49개 항목을 도출, 공간정보 인벤토리로 제시하여 공간정보 기반의 환경영향평가에 기여할 수 있도록 하였다.


Development projects and related environmental impacts take place in space. Therefore, it is important to use spatial information in the environmental impact assessment process. This study proposes to construct spatial information produced by various organizations as an inventory and suggests it to be utilized in environmental impact assessment process. For this purpose, investigate the use of spatial information in the environmental impact assessment process and list of environmental space information provided by public information systems. and applied the methodology derived from previous studies to build an inventory of spatial information using environmental impact assessment. The spatial information utilized in the environmental impact assessment work was 64 items. Based on the data availability, linkage and renewability, the spatial information of the Environment that can be used for the environmental impact assessment was 45 items. Finally 49 items, including 19 new items were presented as an inventory, contributing to the performance of environmental impact assessment based on spatial information.

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1연안해역에서 석유오염물질의 세균학적 분해에 관한 연구

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