Invasive species compete with native species and damage ecosystems. Due to their limited resources, island ecosystems are vulnerable to impacts of invasive species. In the Deokjeok archipelago, South Korea, invasive sika deer (Cervus nippon ssp. taiouanus) introduced for economic purposes are causing harm through severe browsing. This study aimed to evaluate long-term browsing impacts of invasive deer by tracking vegetation index changes from 1986 to 2020 with Landsat satellite imagery and the LandTrendr algorithm. We compared vegetation index trend using Sen’s slope and Disturbance/Recovery area ratio (D/R ratio) between Gureop-do, where these deer were introduced with rapid population increase, and Deokjeok-do, Baega-do, and Mungapdo where these deer have not been introduced yet. Results showed a decreasing trend of the vegetation index in Gureop-do, while other islands without those deer increased. The cumulative D/R ratio on Gureop-do was 212.44%, meaning that disturbance exceeded the recovery area more than two-fold. In contrast, the D/R ratios for other islands remained under 50%. Sen’s slope and t-test showed a significant decrease of NDVI in Gureop-do after deer introduction in 2000. By quantifying the browsing impact of invasive ungulates in island ecosystems using satellite imagery, time and costeffective strategies for invasive species monitoring are provided.

Following the implementation of the Act on the Prevention of Light Pollution Due to Artificial Lighting in 2013, local governments designated lighting environment management zones and conducted assessments of the impacts of light pollution on the environment to ensure compliance with acceptable light emission standards. In addition, according to the Act on the Prevention of Light Pollution Due to Artificial Lighting, local governments conduct and manage light pollution assessments every three years. However, measuring and analyzing during nighttime requires a significant amount of time and labor. Therefore, this research aims to improve the current light pollution environmental impact assessment method by utilizing aerial information from satellite data and establishing a database of light pollution assessment methods, thereby laying the foundation for light pollution management. In this study, a reference light source was installed on the ground, and the luminance measurements of the installed reference light source and the advertising light sources on-site were analyzed to derive brightness values for ground light sources using the optical band (R, G, B) values from aerial information derived from satellite images. The analysis produced predictive equations for light pollution from upward lighting and general advertising lighting. When these equations were applied to residential and commercial areas in the lighting environment management area, the results indicated that the predicted rooftop upward lighting prediction brightness exceeded the acceptable standard of light emission of 800 cd/m2 in residential areas, and the advertisement lighting prediction brightness exceeded the standard of 1,000 cd/m2 in commercial areas.

This study examined the spatiotemporal changes in Jilnal Wetland using satellite image-based time series data and field surveys. The analysis focused on changes in open water surface area and vegetation using the JRC Surface Water Monthly Water History dataset and Landsat imagery from 1984 to 2020. The impact of hydrological changes on vegetation was assessed through surveys conducted before and after the 2023 monsoon season. Results indicated a continuous decrease in open water surface area since the 1980s, with a sharp decline post-2003. NDVI analysis showed an inverse relationship between water area reduction and increased vegetation vigor and coverage. Field surveys revealed that hydrological changes directly affected vegetation structure, leading to new herbaceous communities and greater diversity post-monsoon. These findings highlight significant ecosystem changes driven by anthropogenic factors and natural succession, necessitating a comprehensive conservation strategy, including development control, hydrological management, terrestrialization prevention, and long-term monitoring.

지형적인 이질성이 심한 강원도, 경상북도에 집중되고 있는 대형 산불을 관리하기 위해서는 위성 영상을 활용하여 효율적이고 신속한 피해 평가를 통한 의사 결정 과정이 필수적이다. 이에 본 연구는 2022년 3월 5일에 강원도 강릉 및 동해에서 발화하여 3월 8일 19시경 진화된 대형 산불을 대상으로, dNBR을 활용한 산불 심각도 산정과 등급에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고자 하였다. 환경요인으로는 식생 또는 연료 유형을 대표하는 정규식생지수, 수종을 구분한 임상도, 수분함양을 나타내는 정규수분지수, 지형과 관련해서는 DEM 등을 수치화한 후 산불 심각도와의 상관 관계를 분석하였다. 산불 심각도는 산불 피해 없음(Unbured)이 52.4%로 가장 넓었고, 심각도 낮음 42.9%, 심각도 보통-낮음 4.3%, 심각도 보통-높음 0.4% 순이었다. 환경요인의 경우 dNDVI, dNDWI와는 음의 상관관계를, 경사도와 는 양의 상관관계를 나타내었다. 식생과 관련해서는 산불 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석된 dNDVI, dNDWI, 경사도 모두에서 침엽수, 활엽수, 기타의 집단간 차이가 p-value < 2.2e-16로 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 침엽수 와 활엽수의 차이가 명확하였는데, 강원도 지역에서 우점종인 소나무를 비롯하여 잣나무, 리기다소나무, 곰솔 등의 산불 심각도가 높아 침엽수가 활엽수에 비해 피해를 받는 것이 확인되었다.

This study aimed to quantify changes in forest cover and carbon storage of Korean Peninsular during the last two decades by integrating field measurement, satellite remote sensing, and modeling approaches. Our analysis based on 30-m Landsat data revealed that the forested area in Korean Peninsular had diminished significantly by 478,334 ha during the period of 2000-2019, with South Korea and North Korea contributing 51.3% (245,725 ha) and 48.6% (232,610 ha) of the total change, respectively. This comparable pattern of forest loss in both South Korea and North Korea was likely due to reduced forest deforestation and degradation in North Korea and active forest management activity in South Korea. Time series of above ground biomass (AGB) in the Korean Peninsula showed that South and North Korean forests increased their total AGB by 146.4 Tg C (AGB at 2020=357.9 Tg C) and 140.3 Tg C (AGB at 2020=417.4 Tg C), respectively, during the last two decades. This could be translated into net AGB increases in South and North Korean forests from 34.8 and 29.4 Mg C ha-1 C to 58.9(+24.1) and 44.2(+14.8) Mg C ha-1, respectively. It indicates that South Korean forests are more productive during the study period. Thus, they have sequestered more carbon. Our approaches and results can provide useful information for quantifying national scale forest cover and carbon dynamics. Our results can be utilized for supporting forest restoration planning in North Korea.

태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으 로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과 정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2 A호 RGB (Red-Green-Blue) 영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기 압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2 A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공 간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적 인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보 화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES : The aim of this study is to develop a road fog information system based on the geostationary meteorological satellite (GK2A) for road weather services on highways. METHODS : Three threshold values sensitive to fog intensity in the GK2A fog algorithm were optimized using multi-class receiver operating characteristic analysis to produce road fog information depending on day and night. The developed a GK2A road fog algorithm that can detect three levels of road fog based on the visibility distance criteria (1km, 500m, and 200m). Furthermore, the GK2A road fog product was not only substituted with visibility objective analysis data in unknown and cloud-covered areas of satellite data, but also integrated with visibility distance data obtained from visibility gauges and CCTV image analysis to improve the accuracy of road fog information. RESULTS : The developed road fog algorithm based on meteorological satellite data provides real-time road fog information categorized into three levels (attention, caution, and danger) based on the visibility distance, with a spatial resolution of 1km × 1km and temporal resolution of 5 minutes. The road fog algorithm successfully detected road fog in five out of seven fog-related traffic accidents reported by Korean media outlets from 2020 to 2022, resulting in a detection success rate of 71.4%. The Korea Meteorological Administration is currently in the process of installing additional visibility gauges on 26 highways until 2025, and the next high-resolution meteorological satellite (GK5) is planned to be launched in 2031. We look forward to significantly improving the accuracy of the road fog hazard information service in the near future. CONCLUSIONS : The road fog information test service was initiated on the middle inner highway on July 27, 2023, and this service is accessible to all T-map and Kakao-map users through car navigation systems free of charge. After 2025, all drivers on the 26 Korean highways will have access to real-time road fog information services through their navigation systems.

태풍은 지구 시스템 내 상호작용을 일으키는 대표적인 해양-대기 현상으로 최근 들어 기후변화로 인해 점점 더 강력해지는 추세이다. 2022 개정 과학과 교육과정은 미래 사회 시민으로서의 디지털 소양 함양을 위하여 첨단 과학기술을 활용한 교수-학습 활동의 중요성에 대해 강조하고 있다. 따라서 교과서 삽화의 시공간적 한계점을 해결하고 지 구과학 분야에서 다루는 전지구적 규모의 빅데이터를 활용한 효과적인 수업자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PDIE (준비, 개발, 실행, 평가) 모형의 절차에 따라 천리안 위성 2A호 영상 자료를 활용하여 태풍의 경로를 시각화하는 탐구활동 자료를 개발하였다. 준비 단계에서는 2015 및 2022 개정 교육과정과 현행 교과서의 탐구활동 내용을 분석하 였다. 개발 단계에서는 관측 데이터를 수집, 처리, 시각화, 분석할 수 있는 일련의 과정들로 탐구활동을 구성하였으며, 간단한 조작만으로도 결과를 도출할 수 있는 GUI (Graphic User Interface) 기반 시각화 프로그램을 제작하였다. 실행 및 평가 단계에서는 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며 코드를 활용한 수업과 GUI 프로그램 활용 수업을 각각 실시하여 각 활동의 특징을 비교하고 학교 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 수업자료는 전문 적인 프로그래밍 지식이 없어도 GUI 기반으로 실제 관측 데이터를 활용한 탐구활동에 활용될 수 있으며, 이를 통해 학 생들의 지구과학 분야의 이해도와 디지털 소양 함양에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

이 연구는 위성사진을 활용하여 건설지점의 기대풍속을 예측하기 위한 인공신경망 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 기존 의 엔지니어의 판단을 대체하여, Auto-Encoder를 사용해 지형적 특성을 정량화하고, 이를 바탕으로 대상지점과 유사한 지역의 관측소 풍속 데이터를 선형 조합해 기대 풍속을 예측한다. 또한, 머신러닝과 인공신경망을 활용한 종단간 풍속 예측 모델을 제안하고, 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 관측소의 풍속 데이터의 선형 조합보다는 종단간 모델을 구성하는 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 특히 Graph Neural Network (GNN)이 Multi-Layer Perceptron (MLP)에 비해 상당히 우수한 예측 성능을 나타내었다.

해수의 탁도는 수중의 부유 물질이나 생물에 의해 혼탁해지는 정도를 정량적으로 나타낸 변수로 연안 환경을 이해하는 데 중요한 해양 변수이다. 한반도의 서해안은 얕은 수심, 조류, 하천 유래 부유 퇴적물의 영향으로 광학적으로 강한 시공간 변동성을 가지고 있어서 인공위성 자료를 활용한 탁도 산출은 해양학적으로 다양한 활용 가능성을 가 진다. 본 연구에서는 경기만을 연구 해역으로 설정하고, 해수의 탁도 산출 알고리즘 개발을 위하여 2018년부터 2023년 7월까지 해양환경공단의 해양수질자동측정망 기반 현장 관측 탁도 자료와 Sentinel-2 인공위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) Level-2 자료를 사용하여 위성-현장 관측치 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 이전의 다양한 탁도 산출식을 조사하여 정확도를 상호 비교하였고 경기만 해역에서 최적 파장대를 조사하고 분석하였다. 그 결과 녹색 밴드 (560 nm)를 기반으로 한 탁도 산출식이 0.08 NTU의 상대적으로 작은 평균 제곱근 오차를 보였다. 인공위성 광학 자료 를 기반으로 산출된 탁도는 해수의 광학적 특성과 연안 환경의 변동성을 이해하고 다양한 해상 활동에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

빠르게 변화하는 연안지형과 연안침식의 동적변화 현상을 이해하기 위해서는 시·공간의 연속성이 포함된 짧은 주기 그리고 지 속적인 모니터링이 필요하다. 최근 영상 모니터링 분석기술 발전과 함께 원격감지를 활용한 연안 모니터링 연구가 다수 이루어지고 있다. 원격 감지는 일반적으로 항공기나 위성으로부터 거리를 두고 측정된 영상을 활용하여 객체나 지역에 관한 정보를 추출하는 기술로 연안 지형변화를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 장점이 있어 그 활용도가 점차 증가하는 추세이다. 원격 위성영상 기반 해안선 탐지는 위성 영상으로부터 측정가능한 해안선 정의, 해안선 탐지기술 적용을 통한 해안선 추출로 수행된다. 기존 문헌에서 조사된 다양한 자료로부터 위성 영상기반 해안선 정의, 원격 위성영상 현황, 기존 연구동향, 위성영상 기반 해안선 탐지 기술연구 동향을 분석하였으며, 분석 결과로 부터 최신 연구동향, 이상적인 해안선 추출 및 고도화된 디지털 모니터링과의 연계를 위한 실용적 기법을 검토을 위한 연구를 제언한다. 향후 한반도 전역의 변화 경향과 침식정도의 파악을 위해서는 국지적 모니터링에서 벗어나, 광역 위성 영상 등 디지털 모니터링을 활용 한 능동적인 모니터링 체계를 구축할 필요가 있으며 해안선 탐지 분야는 지속적인 연구와 분석 기술의 발전이 가속화 될 것으로 판단된 다.

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가 기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성 능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍 삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

This research introduced a command-filtered backstepping control of mirror system to maintain laser communication between satellite and ground station. This requires a 2 degree of freedom gimbal mirror system using DC motors for target acquisition, pointing, and tracking (APT) system. This APT system is used for laser communication between satellite and ground stations. To track these desired angles, we have to control DC motors using introduced command-filtered backstepping controller (CFBSC) with disturbance. Command filtered backstepping controller has second order filter instead differentiation for simple and fast calculation. Introduced command-filtered backstepping control gives a smooth control signal for intermediate states. Simulation results verify that CFBSC outperforms SMC in terms of tracking error and disturbance rejection.