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연구 논문 : 일본 온타케 화산분화에 따른 화산재 확산 피해범위 예측

Articles : Predicting the hazard area of the volcanic ash caused by Mt. Ontake Eruption

이슬기 ( Seul Ki Lee ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 30권6호
  • : 연속간행물
  • : 2014년 12월
  • : 777-786(10pages)
대한원격탐사학회지

DOI


목차

1. 서 론
2. 연구 지역
3. 자료처리
4. 결 과
5. 결론 및 토의
사 사
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일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예 고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험 을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81% 가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있 는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험 은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
Mt. Ontake is the second highest volcano in Japan. On 02:52 Universal Time Coordinated(UTC), 27th September 2014, Ontake volcano began on the large eruption without notice. Due to the recent eruption, 55 people were killed and around 70 people injured. Therefore, This paper performed numerical experiment to analyse damage effect of volcanic ash corresponding to Ontake volcano erupt. The forecast is based on the outputs of the HYSPLIT Model for volcanic ash. This model, which is based on the UM numerical weather prediction data. Also, a quantitative analysis of the ash dispersion area, it has been detected using satellite images from optical Communication, Ocean and Meterological Satellite-Geostationary Ocean Color Imager (COMS-GOCI) images. Then, the GOCI detected area and simulated ash dispersion area were compared and verified. As the result, the similarity showed the satisfactory result between the detected and simulated area. The concordance ratio between the numerical simulation results and the GOCI images was 38.72 % and 13.57 %, Also, the concordance ratio between the JMA results and the GOCI images was 9.05 % and 11.81 %. When the volcano eruptions, volcanic ash range of damages are wide more than other volcanic materials. Therefore, predicting ash dispersion studies are one of main way to reduce damages.

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I410-ECN-0102-2015-400-002190673

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38권3호(2022년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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1Landsat영상을 이용한 토지피복 변화에 따른 행정중심복합도시의 표면 열섬현상 변화분석

저자 : 이경일 ( Kyungil Lee ) , 임철희 ( Chul-hee Lim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 225-236 (12 pages)

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도시의 인구 증가와 이에 따른 개발로 인한 도시화는 도시 내 열섬현상과 같은 다양한 환경문제를 유발할 수 있다. 특히 계획적으로 구축되는 신도시의 경우 짧은 기간에 진행되는 급격한 도시화로 인한 도시 기후의 변화를 분석하기에 적절한 연구대상지로 여겨진다. 본 연구에서는 Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) 위성영상을 활용하여 세종특별자치시 내 행정중심복합도시의 2013년부터 2020년 개발계획에 의한 토지피복 변화와 이에 따른 표면 열섬현상의 변화를 분석하였다. 이를 위해 위성영상에서 제공하는 열적외선 밴드값과 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하고, 이를 기반으로 표면 열섬현상 강도와 Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI)의 변화분석을 수행하였다. 개발이 진행됨에 따른 토지피복 변화 및 피복별 열섬현상 강도의 차이 확인을 위해 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복지도를 활용하였다. 분석 결과, 연구지역의 시가화 면적은 15% 증가하였고 자연식생은 28% 이상 줄어든 것이 확인되었다. 또한 이에 따른 열섬현상의 확장 및 강도 증가가 관측되었고, 열섬현상이 발생된 지역의 생태적 수준은 매우 낮은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 급격한 도시화에 따른 열 환경의 정량적 변화 및 생태적 수준을 확인하고, 주거환경의 열 환경 개선을 위한 추가적인 정책의 필요성이 제시될 수 있다.


Urbanization due to population growth and regional development can cause various environmental problems, such as the urban heat island phenomenon. A planned city is considered an appropriate study site to analyze changes in urban climate caused by rapid urbanization in a short-term period. In this study, changes in land cover and surface heat island phenomenon were analyzed according to the development plan in Sejong City from 2013 to 2020 using Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) satellite imagery. The surface temperature was calculated in consideration of the thermal infrared band value provided by the satellite image and the emissivity, and based on this the surface heat island effect intensity and Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI) change analysis were performed. The level-2 land cover map provided by the Ministry of Environment was used to confirm the change in land cover as the development progressed and the difference in the surface heat island intensity by each land cover. As a result of the analysis, it was confirmed that the urbanized area increased by 15% and the vegetation decreased by more than 28%. Expansion and intensification of the heat island phenomenon due to urban development were observed, and it was confirmed that the ecological level of the area where the heat island phenomenon occurred was very low. Therefore, It can suggest the need for a policy to improve the residential environment according to the quantitative change of the thermal environment due to rapid urbanization.

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2딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용한 조식성 무척추동물 현존량 추정 기법 연구

저자 : 박수호 ( Suho Bak ) , 김흥민 ( Heung-min Kim ) , 이희원 ( Heeone Lee ) , 한정익 ( Jeong-ik Han ) , 김탁영 ( Tak-young Kim ) , 임재영 ( Jae-young Lim ) , 장선웅 ( Seon Woong Jang )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 237-250 (14 pages)

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본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.


In this study, we propose a method to estimate the biomass of invertebrate grazers from the videos with underwater drones by using a multi-object tracking model based on deep learning. In order to detect invertebrate grazers by classes, we used YOLOv5 (You Only Look Once version 5). For biomass estimation we used DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking). The performance of each model was evaluated on a workstation with a GPU accelerator. YOLOv5 averaged 0.9 or more mean Average Precision (mAP), and we confirmed it shows about 59 fps at 4 k resolution when using YOLOv5s model and DeepSORT algorithm. Applying the proposed method in the field, there was a tendency to be overestimated by about 28%, but it was confirmed that the level of error was low compared to the biomass estimation using object detection model only. A follow-up study is needed to improve the accuracy for the cases where frame images go out of focus continuously or underwater drones turn rapidly. However, should these issues be improved, it can be utilized in the production of decision support data in the field of invertebrate grazers control and monitoring in the future.

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3Azimuth Stitching 없는 ScanSAR 영상화: 시간영역 교차상관

저자 : 원중선 ( Joong-sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 251-263 (13 pages)

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이 논문은 ScanSAR 영상화에 대한 새로운 아이디어를 소개한다. 버스트(Burst) 모드로 신호를 획득하는 ScanSAR의 전통적인 영상화는 버스트 간 영상을 연결하는 Azimuth stitching이 필요하여, 이 과정은 방사왜곡 및 위상왜곡을 유발한다. 전통적인 SPECAN 방법 대신 이 논문에서는 시간영역 교차상관을 이용하여 Azimuth stitching 과정 없이 영상화가 가능한 새로운 방법을 소개한다. 이 방법의 핵심 아이디어는 기준함수 밴드폭을 적절히 확장하여 시간영역 교차상관을 수행하면 Azimuth stitching 없이도 영상화가 가능하다는 점이다. 이 방법을 실제 위성 원시신호에 적용하여 영상 전 구간에서 영상품질과 방사왜곡 관점에서 우수한 성능을 검증하였다. 버스트 모드를 기반으로 하는 ScanSAR는 영상품질(3 dB 해상도, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), 압축률, Speckle 잡음 등)은 모든 품질지표에서 도플러 주파수 전 영역 신호를 이용하는 Stripmap에 비해 낮을 수밖에 없다. 그러나, 각 활용분야 및 기술에 따라 선정된 특정 영상 품질지표 만을 개선할 수 있는 방법은 다양하다. 따라서 ScanSAR 영상화는 모든 활용분야에 획일적인 방법에 의한 영상화보다는, 각 활용에 따라 요구되는 품질지표 우선순위에 따라 최적화할 수 있는 영상화 방법을 적용하는 차별화 전략이 요구된다.


This paper presents an idea of ScanSAR image formation. For image formation of ScanSAR that utilizes the burst mode for raw signal acquisition, most conventional single burst methods essentially require a step of azimuth stitching which contributes to radiometric and phase distortions to some extent. Time-domain cross correlation could replace SPECAN which is most popularly used for ScanSAR processing. The core idea of the proposed method is that it is possible to relieve the necessity of azimuth stitching by an extension of Doppler bandwidth of the reference function to the burst cycle period. Performance of the proposed method was evaluated by applying it to the raw signals acquired by a spaceborne SAR system, and results satisfied all image quality requirements including 3 dB width, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), compression ratio, speckle noise, etc. Image quality of ScanSAR is inferior to that of Stripmap in all aspects. However, it is also possible to improve the quality of ScanSAR image competitive to that of Stripmap if focused on a certain parameter while reduced qualities of other parameters. Thus, it is necessary for a ScanSAR processor to offer a great degree of flexibility complying with different requirements for different applications and techniques.

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4LSTM을 이용한 한반도 근해 이상수온 예측모델

저자 : 최혜민 ( Hey Min Choi ) , 김민규 ( Min-kyu Kim ) , 양현 ( Hyun Yang )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 265-282 (18 pages)

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해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R2), 평균 제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R2=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R2=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소 추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소 추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.


Sea surface temperature (SST) is a factor that greatly influences ocean circulation and ecosystems in the Earth system. As global warming causes changes in the SST near the Korean Peninsula, abnormal water temperature phenomena (high water temperature, low water temperature) occurs, causing continuous damage to the marine ecosystem and the fishery industry. Therefore, this study proposes a methodology to predict the SST near the Korean Peninsula and prevent damage by predicting abnormal water temperature phenomena. The study area was set near the Korean Peninsula, and ERA5 data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) was used to utilize SST data at the same time period. As a research method, Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm specialized for time series data prediction among deep learning models was used in consideration of the time series characteristics of SST data. The prediction model predicts the SST near the Korean Peninsula after 1- to 7-days and predicts the high water temperature or low water temperature phenomenon. To evaluate the accuracy of SST prediction, Coefficient of determination (R2), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) indicators were used. The summer (JAS) 1-day prediction result of the prediction model, R2=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% and the winter (JFM) 1-day prediction result is R2=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646%. Using the predicted SST, the accuracy of abnormal sea surface temperature prediction was evaluated with an F1 Score (F1 Score=0.98 for high water temperature prediction in summer (2021/08/05), F1 Score=1.0 for low water temperature prediction in winter (2021/02/19)). As the prediction period increased, the prediction model showed a tendency to underestimate the SST, which also reduced the accuracy of the abnormal water temperature prediction. Therefore, it is judged that it is necessary to analyze the cause of underestimation of the predictive model in the future and study to improve the prediction accuracy.

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5표적 SAR 시뮬레이션 영상을 이용한 식별 성능 분석

저자 : 이수미 ( Sumi Lee ) , 이윤경 ( Yun-kyung Lee ) , 김상완 ( Sang-wan Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 283-298 (16 pages)

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Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SARATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준 환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.


As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.

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6해양관측부위 자료 기반 딥러닝 기술을 활용한 해양 혼합층 수온 예측

저자 : 고관섭 ( Kwan-seob Ko ) , 변성현 ( Seong-hyeon Byeon ) , 김영원 ( Young-won Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 299-309 (11 pages)

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최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.


Recently, The sea water temperature around Korean Peninsula is steadily increasing. Water temperature changes not only affect the fishing ecosystem, but also are closely related to military operations in the sea. The purpose of this study is to suggest which model is more suitable for the field of water temperature prediction by attempting short-term water temperature prediction through various prediction models based on deep learning technology. The data used for prediction are water temperature data from the East Sea (Goseong, Yangyang, Gangneung, and Yeongdeok) from 2016 to 2020, which were observed through marine observation by the National Fisheries Research Institute. In addition, we use Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM, and Gated Recurrent Unit (GRU) techniques that show excellent performance in predicting time series data as models for prediction. While the previous study used only LSTM, in this study, the prediction accuracy of each technique and the performance time were compared by applying various techniques in addition to LSTM. As a result of the study, it was confirmed that Bidirectional LSTM and GRU techniques had the least error between actual and predicted values at all observation points based on 1 hour prediction, and GRU was the fastest in learning time. Through this, it was confirmed that a method using Bidirectional LSTM wasrequired for water temperature prediction to improve accuracy while reducing prediction errors. In areas that require real-time prediction in addition to accuracy, such as anti-submarine operations, it is judged that the method of using the GRU technique will be more appropriate.

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7농림위성 산림분야 식생지수 검보정 사이트 설계

저자 : 임중빈 ( Joongbin Lim ) , 차성은 ( Sungeun Cha ) , 원명수 ( Myoungsoo Won ) , 김준 ( Joon Kim ) , 박주한 ( Juhan Park ) , 류영렬 ( Youngryel Ryu ) , 이우균 ( Woo-kyun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 311-326 (16 pages)

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우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.


The Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is under development to efficiently manage and monitor forests in Korea and is scheduled to launch in 2025. The National Institute of Forest Science is developing 36 types of forestry applications to utilize the CAS500-4 efficiently. The products derived using the remote sensing method require validation with ground reference data, and the quality monitoring results for the products must be continuously reported. Due to it being the first time developing the national forestry satellite, there is no official calibration and validation site for forestry products in Korea. Accordingly, the author designed a calibration and validation site for the forestry products following international standards. In addition, to install calibration and validation sites nationwide, the authors selected appropriate sensors and evaluated the applicability of the sensors. As a result, the difference between the ground observation data and the Sentinel-2 image was observed to be within ±5%, confirming that the sensor could be used for nationwide expansion.

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1연구 논문 : 지상 MAX-DOAS를 이용한 중국 베이징에서의 이산화질소 연직분포 산출 및 지상자료와 비교를 통한 검증연구

저자 : 류재용 ( Jae Yong Ryu )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 703-708 (6 pages)

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본 연구에서는 2006년 여름철에 MAX-DOAS를 이용하여 동북아 지역의 주요 메가시티 중 하나인 북경에서 이산화질소의 고도별 분포를 산출하였다.또한 MAX-DOAS로 산출된 이산화질소 혼합비를 검증 하기 위해 MAX-DOAS로 산출된 지표에서가장 가까운 0-1 km 공기층 내에서의 이산화질소 혼합비와 지 점관측장비로 지표에서 측정된 이산화질소 혼합비를 상호 비교하였다. 관측기간 동안 몇 일을 제외하고는 대체적으로 지상에서의 이산화질소 혼합비가 매우 크며, 지상으로부터 3 km 정도에서는 그 혼합비가 매우 작아 지는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, MAX-DOAS로 산출된 0-1 km 공기층 내에서의 이산화질소 혼합비와 지점관측장비로 측정된 이산화질소 혼합비를 상호 비교했을 때 두 값들 사이의 상관관계(R)는 0.7로 계산되었으며, 두 값들 사이에 있어 차이가 발생하는 주요한 이유로서는 MAX-DOAS와 지점관측장비의 관 측영역에서의 차이와 여름철 북경에서는 이산화질소의 혼합비가 고도에 따라 급격하게 감소하기 때문인 것으로 판단된다.

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2연구 논문 : 건물벽면 영상내 코너점의 대응관계 구성을 위한 사영변환행렬의 적용성

저자 : 서수영 ( Su Young Seo )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 709-717 (9 pages)

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본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구 되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산 자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸 다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분 의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포 를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.

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3연구 논문 : DInSAR 멀티 트랙 시계열 기법을 이용한 알라스카 시구암 화산의 2차원 지표변위 관측

저자 : 이슬기 ( Seul Ki Lee ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 719-730 (12 pages)

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Small BAseline Subset (SBAS) 기법은 기선 거리가 짧은 다중시기의 간섭도를 이용하므로 화산 과 같은 산악지역을 관측하는데 효과적이다. 본 연구에서는 SBAS기법을 이용하여 알라스카 알류산 열도에 위치한 시구암 화산의 지표 변위에 대해 2차원으로 분석을 수행하였다. 본 연구를 위해 1992년부터 2008년 까지 201트랙과 473 트랙의 ERS-1/2 위성자료를 수집하였으며, 각각의 자료에 대하여 차분 간섭기법 (Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar, DInSAR)과 SBAS 알고리즘을 적용하였고, 지 표 변위에 대한 시계열 분석을 수행하였다. 또한, LOS 방향의 지표 변위도를 이용하여 수평 방향과 수직 방 향의 지표 변위를 계산하였다. 그 결과, Pyre peak 주변에서 LOS 방향으로는 연간 -1~2 cm의 침하가 나 타났으나, 수직 방향으로 계산한 결과는 연간 -2~3 cm의 침하가 나타났고, 수평 방향으로는 수축과 팽창이 반복되었다. 수직 방향과 수평 방향에서의 관측은 화산 활동에 대한 영향을 잘 설명할 수 있기 때문에, 마그마원의 움직임을 감시 할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

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4연구 논문 : GIS 자료사용을 위한 건물 구축 알고리즘 개선 및 건물 주변 흐름과 확산 분석

저자 : 권아름 ( A Rum Kwon ) , 김재진 ( Jae Jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 731-742 (12 pages)

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본 연구에서는 건물 꼭지점의 위·경도 좌표를 제공하는 GIS로부터 수치 모델의 건물 정보를 구축 할수 있는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위·경도 좌표를 지나는 선분을 순차 적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, Lee et al. (2009) 에서 개발한 알고리즘의 한계를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다. 본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있 는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규 모를 과소 모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배 출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.

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5연구 논문 : OMI 이산화황자료와 HYSPLIT 역궤적 계산을 이용한 동북아지역의 장거리 수송되는 이산화황 유입량 산출

저자 : 박준성 ( Jun Sung Park ) , 홍현기 ( Hyun Kee Hong ) , 최원이 ( Wo Nei Choi ) , 이한림 ( Han Lim Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 743-754 (12 pages)

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본 연구에서는 2005년부터 2008년 사이 한반도에서 고농도 SO2가 관측된 날에 대하여 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 이산화황자료 및 역궤적 계산을 통해서 중국으로부터 한반도로 장거리 수 송되는 이산화황 flux의 계산 방법을 처음으로 소개하였다. 지표공기에서 측정된 이산화황 농도값과 OMI 센서에서 측정된 이산화황 층적분농도값을 이용하여 장거리 수송된 지표공기에서의 이산화황 flux와 지표 부터 특정고도 사이 공기층 내에서의 평균 이산화황 flux를 각각 계산하였다. 위성관측을 이용하여 산출된 평균 flux값은 0.81 이고 최대 2.11 g·m-2·h-1 까지 산출되었고, 지점관측을 통한 지표공기로 유입되는 이  산화황의 flux값은 평균 0.50 이고 최대 1.18 g·m-2·h-1 까지 산출 되었다. OMI센서와 지점관측 자료를바탕으로 산출된 각각의 flux를 상호 비교하였으며 대부분의 경우 수용지역의 지표공기로 유입되는 이산화황 flux 값들이 지표부터 최대 1.5 km 사이의 장거리 수송되어 유입된 공기층 내의 평균 이산화황 flux 값들보다 높은 것으로 계산되었다. 발생원 지역에서 강한 저기압이 발견되는 경우를 포함하여 중국 발생원 지 역으로부터 장거기 수송된 공기덩어리가 수용지역의 1.0에서 1.5 km 고도로 빠르게 유입되는 경우 지표부 터 최대 1.5 km 사이 공기층 내의 평균 이산화황 flux 는 지표공기에서 산출된 flux 보다 높게 산출되는 경 향을 보였다. 추가적으로 산출된 SO2 flux값의 오차를 계산하고 오차값에 영향을 주는 인자들에 대해서 논 의 하였다.

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6연구 논문 : 벡터 형식의 GIS 자료와 CFD 모델을 이용한 도시 지역 상세 대기 흐름 연구

저자 : 권아름 ( A Rum Kwon ) , 김재진 ( Jae Jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 755-767 (13 pages)

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본 연구에서는 LARIAC2 GIS 자료와 전산 유체 역학(CFD) 모델을 이용하여 미국 캘리포니아 주 Los Angeles의 두 지역(Wilshire blvd. & Carondelet and Broadway & 7th St.)을 대상으로 수치 실험을수행하였다. 두 지역의 상세 도시 대기 흐름의 특성을 조사하기 위해 건물 자료 구축 알고리즘을 통해 벡터 형식으로 제공되는 LARIAC2 GIS 자료로부터 건물 도메인 자료를 추출하였다. 추출한 자료를 CFD 모델 입 력 자료로 사용하여, 각 지역의 오전과 오후의 주 풍향과 풍속에 대해 수치 실험을 수행하였다. 도시 지역 내 에서는 건물에 의해 국소적인 2차 흐름이 발생하면서 유입류와 비교하였을 때, 풍향과 풍속의 차이가 두드 러졌다. 유입류와 평행한 방향으로 형성된 도시 협곡에서는 채널링 효과가 나타나면서 풍속이 국지적으로 증가하였고, 수직인 방향으로 형성된 도시 협곡에서는 연직 방향으로 잘 발달한 소용돌이가 형성되었다. 도 시 협곡을 이루지 않은 건물의 풍상측에서는 말편자 소용돌이가 지면 근처에서 형성되었고, 풍하측에서는 재순환 영역이 형성되었다. 이와 같은 2차 순환(도시 협곡 소용돌이, 말편자 소용돌이, 재순환 영역)이 형성 된 구역에서는 지면 근처의 풍속이 크게 증가하였다. 평균 풍속과 풍향 변화율을 조사한 결과, 대체적으로 풍속 증가율이 높은 곳에서 풍향 변화율이 비교적 낮았고 풍속 감소율이 높은 곳에서는 풍향 변화율이 높게 나타났다.

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7연구 논문 : 그레디언트 행렬 고유치의 기하 평균을 이용한 특징점 검출

저자 : 예철수 ( Chul Soo Ye )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 769-776 (8 pages)

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동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대 적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하 였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.

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8연구 논문 : 일본 온타케 화산분화에 따른 화산재 확산 피해범위 예측

저자 : 이슬기 ( Seul Ki Lee ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 777-786 (10 pages)

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일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예 고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험 을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81% 가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있 는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험 은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.

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9연구 논문 : 이상치 제거와 삼각망 기반의 지역 변환을 이용한 영상 등록

저자 : 예철수 ( Chul Soo Ye )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 787-795 (9 pages)

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본 논문에서는 정합된 특징점 가운데 과대 오차를 포함한 정합점을 제거한 후에 삼각망 기반 지역 변환(Triangulation-based Local Transformation, TLT)을 이용한 영상 등록 방법을 제안한다. 기하 평균 기반의 코너 검출기를 통해 검출된 코너점에 대해 Pearson's correlation coefficient를 이용한 코너 정합을 수행하고 임계값 이상의 유사도를 가지는 코너 가운데 좌우 일관성 검사(Left-Right Consistency, LRC) 를 통과한 코너를 1차 정합쌍으로 선정한다. 1차 정합쌍 가운데 RANSAC 기반 글로벌 변환(RANSACbased Global Transformation, RGT) 오차가 이상치 임계값보다 작은 정합쌍을 최종 정합쌍으로 결정한 다. 최종 정합쌍 코너를 이용해서 기준 영상과 관측 영상에서 Delaunay Triangulated Irregular Networks (TINs)을 각각 구성한 후에 서로 대응되는 각 삼각형마다 어파인 변환을 수행하고 각 삼각형 내부의 모든 화소들을 기준 영상 좌표로 변환한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 RANSAC 기반 글 로벌 변환보다 우수한 영상 등록 성능을 보임을 확인하였다.

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10연구 논문 : 지상용 열적외선 센서의 항공기 탑재를 통한 연안 해수표층온도 추출

저자 : 강기묵 ( Ki Mook Kang ) , 김덕진 ( Duk Jin Kim ) , 김승희 ( Seung Hee Kim ) , 조양기 ( Yang Ki Cho ) , 이상호 ( Sang Ho Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 797-807 (11 pages)

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해수표층온도(sea surface temperature; SST)는 해양환경 변화와 해양생물의 생태활동의 특성을 파악하는데 매우 중요한 환경요소 중 하나이다. 인공위성 열적외선 영상으로는 전 세계의 해수표층온도 변화를 파악하는 데는 유용하지만, 섬들이 많고, 해안선이 복잡한 한반도 연안 해역에서는 고해상도의 해수표 층온도 자료를 획득하기에는 어려운 실정이다. 하지만 인간생활에 밀접한 영향을 주고받으며 대부분의 양 식장이 분포하고 있는 곳이 연안 해역이므로 상세한 해수표층온도의 변화를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 본 연구는 저비용의 지상용 열적외선카메라(FLIR)를 항공기용으로 구축하여 연안 표층수온 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 2012년 5월 23일부터 2013년 12월 7일까지 최소 8회 이상 서해 연안에 대하여 항공기 관측실험을 실시하였으며, 이때 구축된 열적외선 센서를 탑재하여 해수표층온도 추출 연구 를 수행하였다. 항공기에 탑재된 열적외선 센서로부터 획득된 자료는 대기모델 및 온/습도계 센서를 이용 하여 방사보정(radiometric correction)을 수행하였고, Global Positioning System (GPS) 및 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서를 이용하여 기하보정(geometric correction)을 자동으로 수행한 후 해수 표층온도 자료를 추출하였다. 그 중 2013년 6월 25일에 관측된 항공기 해수표층온도에 대해 인공위성 및 선 박 열적외선 센서를 통해 획득된 해수표층온도 자료와 비교하였으며, 선박 현장 관측 자료와는 1℃ 이내 오 차 범위의 해수표층온도를 획득하였다.

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자료제공: 네이버학술정보
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