본 연구에서는 국립공원 탐방 성수기와 비수기에 따른 빛공해 특성 차이 분석을 목적으로 하였다. 우리나라 21개 국립공원 중 북한산과 무등산국립공원을 제외한 19개 국립공원의 빛공해는 2012년 10월(성수기)과 2013년 1월(비수기)에 촬영된 VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 DNB(Day and Night Band) 영상 중 구름과 달빛이 없는 시기에 촬영된 영상을 이용하여 추정하였고, bootstrapping 회귀 분석을 이용하여 각 시기별로 어떠한 사회경제적, 정책적 요인이 국립공원 빛공해 수준에 영향을 미치는지 분석하였다. 국립공원 빛공해 특성은 탐방 성수기와 비수기에 따라 다르게 나타났다. 탐방 성수기에는 국립공원 내부의 야간 조명보다 공원 인근 조명이 국립공원 내부의 빛공해 수준에 더 큰 영향을 주었고 비수기에는 공원 인근보다 공원 내부에 의한 영향이 더 큰 것으로 분석되었다. 탐방 성수기에 국립공원 인근 야간 조명 영향이 더 크게 나타난 원인은 공원 인근의 숙박 및 레크리에이션 시설의 야간 조명이 대기 중에서 산란되어 국립공원 내부로 침입하는 스카이글로우현상(sky glow effect)으로 판단된다. 이 결과는 국립공원 빛공해의 피해를 줄이기 위해서는 국립공원 내부 뿐 아니라 특별히 탐방 성수기 동안 인근 지역의 야간 조명을 규제하여야 한다는 것을 시사해준다.

본 연구의 목적은 지리정보시스템과 원격탐사 기법을 이용하여 묘향산의 산림과 훼손 지역의 토지피복을 파악하기 위함이다. Arc/Info와 ArcView, 그리고 ENVI 프로그램을 이용하여 묘향산의 산림과 토지피복과 경관 변화를 분석하였다. 2009년에 쵤영된 4장의 IKONOS 영상과 ENVI 영상처리 프로그램을 이용하여 토지와 산림피복 분석을 실시하였다. 산림식생분석이외에 훼손된 산림을 관리하고 모니터링 할 수 있는 데이터 베이스의 구축과 더불어 사용자 메뉴가 개발되었다. 식생과 토지피복 데이타베이스는 Arc/Info를 이용하여 구축되었고 주제도는 ArtcView를 통해 만들어졌다. 무감독 분류기법 을 통해 산림 훼손 지역, 개발지역, 양호 식생 지역, 그리고 기타등 4개 지역으로 구분하여 토지피목 분석을 진행하였다. 묘향산의 전체 면적은 약 4,210ha로 산출되었으며, 양호 식생지역은 2,273ha로 계산 되었다. 장기적으로 북한의 산림과 토지이용 변화특성과 경관분석을 이해하기에는 지리정보시스템과 위성영상을 이용한 원격탐사 기법을 적용한 토지 피복분석이 유용함을 나타내었다 .

본 연구는 빛공해의 유형인 야간 천명현상의 변화를 분석하고 결과를 제시하는 것을 주된 목적으로 한다. 이를 위해 1992년과 2012년 지표에서 방출된 야외 인공조명을 촬영한 Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS) 영상과 읍·면·동 행정경계 지도를 활용하였다. 본 연구에 따르면 지난 20여 년 동안 전체 국토의 약 82% 지역에서 야간 천명현상 수준이 증가했고, 약 10% 지역에서 야외 인공조명도가 감소한 것으로 밝혀졌다. DMSP OLS 영상의 최대 화소값으로 대표되는 심각한 수준의 빛공해를 경험하는 것으로 추정된 읍·면·동은 1992년에 전체의 약 6%에 불과했으나, 2012년에는 약 38%로 증가했다. 이와 같이 야간 천명현상의 증가로 인해 발생할 수 있는 부정적 영향을 최소화하기 위해 빛공해 저감대책마련이 시급하고, 이와 함께 공간역학 측면에서 인간 질병 또는 건강과의 상관성에 관한 연구도 필요할 것이다. 이러한 연구를 위해 DMSP OLS와 같은 인공위성 영상은 지역 또는 국가 전체의 야간 천명현상 수준으로 대변되는 빛공해 수준에 대한 기초자료로서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

위성 영상을 이용하여 지역을 분류하는 것은 토지피복(이용)을 파악할 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 하지만 위성 영상 분류 방법 중 가장 널리 사용되는 감독분류방법은 훈련지역의 선정 및 분류자(classifier)에 따라 그 결과가 상이하고 통계적인 전제조건 또한 고려하여야 한다. 한편, 식생의 활력도 등을 파악하기 위해 사용되는 식생 지수는 20여 종에 이르는 다양한 식이 존재하며 이 중에는 도시화지역, 식생지역, 수계지역을 추출하기 적합한 NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 등이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이런 식생지수를 이용하여 Landsat TM 위성영상을 도시화지역, 식생지역, 수계지역이 잘 나타나는 3개의 지수 영상으로 재구성하고 이에 대한 무감독 분류를 실시하여 위성영상을 3가지 지역으로 구분하였다. 연구결과 식생지수 결합방법은 감독분류 방법에 비해 훈련지역의 선정과정이 없으므로 훨씬 수월하게 지역을 부분할 수 있었다. 또한 기준 데이터를 사용한 정확도 평가에 있어서도 두 방법 간 정확도 차가 ±2% 내에 지나지 않았다. 본 연구에서 제시한 방법은 분류에 비해 훈련지역의 표본 분포나 분류항목 간 분리도 등에 대한 통계적인 지식을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 방법적으로도 간편하여 효과적으로 도시지역 추출에 사용될 수 있으리라 생각된다.

해수면온도는 급변하는 기후를 이해하는 가장 중요한 해양 변수 중의 하나이므로 과학 교과서에는 정확하고 오류없는 해수면온도 영상이 제시되어야 한다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 해수면온도 영상들은 다양한 원인에서 비롯된 많은 오류들을 가지고 있었다. 본 연구는 제 7차 교육과정에 근거한 24종의 고등학교 과학 교과서, 지구과학 I, 지구과학 II 교과서의 36개의 인공위성 해수면온도 영상을 17개 항목에 대하여 분석하였다. 해수면온도 영상 처리 과정에서 생긴 구름 제거, 육지 마스킹, 색상표, 위치 정보, 시간 표시와 관련된 오류와 인공위성에 대한 기본적인 표현 오류를 조사하였다. 예비교사 25명에게 문제가 있는 대표적인 인공위성 영상들을 제시하고 설문을 실시하고 반응을 분석하였다. 그 결과 대부분의 예비교사들은 해수면온도 영상 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대하여 인지하지 못하였으며, 해빙, 강수 유입, 한류와 같은 실제 해양현상과 연관지어 해수면온도를 이해하려는 경향을 보였다. 따라서 교과서 해수면온도 영상은 본 연구에서 제시한 세부 항목들을 고려하여 정확하게 처리되어야 한다.

주기적이고 지속적으로 자료를 얻을 수 있는 위성영상은 지표면의 변화를 모니터링 하기 위한 매우 효과적인 자료이다. 위성영상을 이용한 기존의 변화탐지 연구는 두 시점의 지표 특성을 각각 분석해 서로 비교하여 변화를 밝혀내는 연구를 주로 해왔다. 그러나 최근에는 연속성을 갖는 다중 시기 위성영상으로부터 전체적인 경향이나 단기적인 변화를 찾아내는 연구에 관심이 높아지고 있다. 이 연구에서는 다중 시기 위성영상을 분석하기 위해 3차원 웨이블릿 변환 기반의 기법을 제안하고 테스트해보았다. 3차원 웨이블릿 변환을 이용하면 자료의 중요한 특성은 보존하면서 차원을 줄이는 것이 가능하다. 또한 다중 시기의 자료로부터 주요 패턴을 간추려 내고 공간, 시간적으로 인접한 주변 화소와의 관계를 파악할 수 있다. 연구 결과, 3차원 웨이블릿 변환 기법은 전체적인 경향성이나 특별한 변화 특성을 빠른 시간내에 밝혀내는 데 유용할 뿐만 아니라 분해 방향에 따라 각기 다른 정보를 제공해 주는 하위 밴드를 통해 새로운 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

웨이브렛 변환을 이용한 인공위성 영상의 압축을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 필터의 조합을 살펴보았다. 압축정도를 표현하는 방법으로 encoding ratio를 이용하였고, 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값과 encoding ratio값이 변하는 양상을 보았다. 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값은 대략 13.2-21.6% 정도의 차이를 보였고 encoding ratio는 16.8-45.5%까지의 차이를 보였다. SAR 영상의 경우 encoding ratio는 16%20% 변동이 있지만, 일반영상의 경우는 웨이브렛의 선택에 따라 40% 이상 변화였다. 영상 압축시 웨이브렛의 선택효과는 인공위성 영상보다 일반영상에서 큰 영향을 미쳤다. PSNR, encoding ratio의 지수에서 인공위성 영상은 웨이브렛 선택에 영향을 덜 받는다. 인공위성 영상의 압축에 대한 웨이브렛 선택효과를 보여주기 위하여 새로운 지수인 ECR을 제안하였다. ECR은 일반영상보다 인공위성영상에서 웨이브렛의 종류에 따른 영향이 더 적게 나타났다. 그러나 인공위성 영상 압축시 3개의 지수에서 웨이브렛의 선택효과는 최소한 10% 이상으로 선택의 중요성은 무시될 수 없을 것이다.

미국의 한국전 참전용사를 위한 인터넷 사이트에 게시 중인 242매의 1:50,000 축척의 지도를 분석하였다. 미육군지도창에서 발간된 지도에 대하여 지도제작을 위한 데이터 수집방법과 제작연도 및 지명표기를 위해 사용된 언어를 중심으로 난외주기를 읽어서 정리하였다. 분석에 이용된 240개 지도가운데 91개 도엽의 지도는 1910년대와 1930년대에 발간된 일본이 제작한 지도를 그대로 복제한 것이며, 24개 지역의 지도는 일본이 제작한 지도를 기반으로 재제도한 것이다. 가장 많은 수인 125개 도엽은 일제 강점기의 지도에 제2차 세계대전과 한국전 전후로 미군이 수집한 항공촬영정보를 보완하여 편집한 지도이다. 일본식 지명은 복제된 지도와 대부분의 편집된 지도에 그대로 나타나며, 이들이 미국의 국가지리정보국에서 운영 중인 지명 데이터베이스에 수록되게 되고 현재까지도 이칭의 형태로 남아 구글 어스 지도와 같은 인터넷 매체에 발견되는 오류의 근원이 되고 있다.

조감도는 건축분야에서 준공을 위한 필수 서류 중의 하나이다. 이와는 전혀 별개로 생각되어왔던 수치지형도와 수치정사영상을 이용한 3차원 조감도가 디지털 시대에 중요한 공간인식의 도구로 자리를 잡아오고 있다. 본고는 조감도의 분류체계를 잡아보고 지도학적 애니메이션을 포함한 국내외의 영상정보 조감도 활용사례를 살펴보았다. 실제로 건설사와 지자체를 상대로한 조감도 및 위성영상활용사례에 대한 설문조사와 함께, 일반지도 성과심사의 대상 내용을 분석하여 조감도로서의 위성영상지도의 검수대사여부에 대한 문제점을 살펴보았다.

We present the sensitivity calculation results for observing the Cosmic Infrared Background (CIRB) by the Multi-purpose IR Imaging System (MIRIS), which will be launched in 2010 as a main payload of the Science and Technology Satellite 3 (STSAT-3). MIRIS will observe in I ( 0.9∼1.2um) and H (1.2∼2.0um) band with a 4×4 degree field of view to obtain the large scale structure ( ∼3 degree) of the CIRB. With the given specifications of the MIRIS, our sensitivity calculation results show that the MIRIS has a detection limit of ∼9nWm−2sr−1 (I band) and ∼6nWm−2sr−1 (H band), which is appropriate to observe the large scale structure of CIRB.

인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속장도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 동일한 시간에 동일한 해역에서 해수유동을 관측하고, 관측된 해수유동 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증하였다. 위성영상 추출 해수유동정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유동 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유동 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.

호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

본 연구의 목적은 1991년 위성 데이터와 2002년의 위성 데이터의 비교 분석을 통한 전남 완도의 난대림 식생 변화추이를 밝히는데 있다. 이를 위해 1991년 Landsat TM영상과 2002년 Landsat ETM 영상이 이용되었으며, 이미지 프로세싱은 ENVI를 이용하였다. GIS를 이용한 난대림 관리 시스템 개발은 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 영상 데이터의 촬영시기 차이와 TM 영상의 해상도(Resolution)가 정밀하지 못해 복잡한 지형특성을 지닌 곳에서는 정확한 변화추이를 파악하기는 불가능하였으나, 2002년 영상을 이용하여 분석된 완도의 상록활엽수림 면적은 약 2,027ha로 산출되었다. 상록활엽수림과 상록침엽수림은 11년 전에 비해 소폭으로 증가하였으나 낙엽활엽수림은 큰 폭으로 감소하였다. 식생분류를 위한 기준은 상록활엽수림, 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 기타로 구분하였으며 감독분류기법을 통해 식생이 분류되었다. 완도의 공간 데이터는 녹지자연도, 현존식생도, 산림토양도, 훼손유형도, 지형도, 토지소유현황도로 분류되었고, 이에 대한 속성 데이터 베이스는 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 데이터를 관리하고 필요한 정보를 색인 분석하는 사용자 GUI(Graphic User Interface)는 Avenue를 이용하여 개발되었다.

Global warming affects forests and their ecology. Diversity in the forest is a buffer that reduces the damage due to global warming. Mixed forests are ecologically more valuable as versatile habitats and are effective in preventing landslides. In Korea, most forests were created by simple afforestation with trees of evergreen species. Typically, evergreen trees are shallow-rooted, and deciduous trees are deep-rooted. Mixed forest tree roots grip the soil effectively, which reduces the occurrence of landslides. Therefore, improving the distribution of tree types is essential to reduce damage due to global warming. For this improvement, the investigation of tree types of the forest is needed. However, determining the tree type distribution of forests that are spread over wide areas is labor-intensive and time-consuming. This study suggests effective methods for determining the distribution of tree types in a forest that is spread across a relatively wide area. Using normalized difference vegetation index and RGB images from unmanned aerial vehicles, each evergreen and deciduous tree, and grassland area can be distinguished. The distinguished image determines the distribution of tree type. This method is effective compared to directly determining the tree type distribution in the forest by the use of manpower. The data from these methods could be applied to plan a mixed forest or to prepare for future damage due to global warming.