최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인 명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따 라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하 였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하 였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지 를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된 다.

이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신 속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보 다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보 였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에 서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.

소비자의 식품안전에 대한 관심 증가에 따라 시간과 비용이 많이 소요되는 기존 검사 방법을 대체할 수 있는 농식품 안전성 신속 검사 기술에 대한 연구가 증가하고 있다. 농식품의 품질 검사에 많이 활용되던 광학기술은 빠른 시간 내에 대량의 시료를 분석할 수 있는 장점 때문에 농식품 안전성 신속검사 분야에 활용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 광학기술의 하나인 초분광 영상기술을 이용하여 농식품 안전성을 저해하는 세균의 번식환경을 제공하는 유기잔류물의 검출 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 연구에서는 농식품 가공기계 설비로 많이 사용되는 재료 표면에 남아있는 육류 및 과채류 잔류물의 초분광 영상을 획득하고, 400~1000 nm 범위에서 이들 유기잔류물의 특성 파장을 구명하였다.

정부의 안전 농식품 안정 공급 정책에 따라 농식품 안전성 검사 수요가 증가하고 있으며, 현장에서 농식품의 안전성을 신속하게 검사할 수 있는 기술의 필요성이 커지고 있다. 대표적인 농식품 안전성 위해요소인 식중독균의 표준 검사 방법은 시간, 노력, 비용이 많이 소요되기 때문에 PCR이나 바이오센서와 같은 새로운 신속검사 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 많은 시료를 빠른 시간에 검사하는 광학기술은 농식품 품질 판정에 많이 활용되어 왔으나, 농식품 안전성을 검사하는 도구로서의 연구는 제한적으로 진행되어져 왔다. 본 연구는 초분광 영상기술을 이용하여 대표적인 식중독균인 살모넬라균의 분광특성을 조사하기 위하여 수행되었다. 연구에는 400~1000 nm 측정 파장대역을 지니는 초분광 영상시스템이 사용되었으며, 식품시료에서 살모넬라균 오염부위를 구분할 수 있는 특성 파장을 조사 및 선정하였다.

연구는 초분광 영상을 이용하여 오이 및 수박과 같은 박과 묘의 수분함량을 추정하기 위해 수행되었다. 오이와 수박 묘 샘플에 수분 스트레스를 가한 후 초분광 영상 취득 시스템을 이용하여 오이와 수박 묘 잎을 촬영하여 반사율을 계산하였고, 건조기를 이용하여 해당 모종의 수분함량을 측정하였다. 마지막으로 영상의 반사율과 수분함량을 이용하여 부분최소제곱회귀분석을 통해 수분함량 추정모델을 개발하였다. 오이 묘 수분함량 추 정모델은 R2 0.73, RMSE 1.45%, RE 1.58%의 성능을 보였으며, 수박 묘 수분함량 추정모델은 R2 0.66, RMSE 1.06%, RE 1.14%의 성능을 보였다. 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거하여 모델의 성능을 다시 분석한 결과, 오이 모델의 경우 R2 0.79, RMSE 1.10%, RE 1.20으로 상승하였다. 오이와 수박 묘를 함께 분석하여 모델을 제작한 결과, R2 0.67, RMSE 1.26, RE 1.36으 로 분석되었다. 오이 모델이 수박 모델보다 비교적 높은 성능을 보였는데, 이러한 원인은 오이의 수분함량 변이가 넓게 분포되어 있었기 때문이라고 판단된다. 또한 데이터셋에서 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거한 결과 오이 모델의 정확도 및 정밀도가 상승하였다. 결론적으로 오이 및 수박 묘 수분함량 추정모델들의 추정선의 기울기 차가 크지 않고, 서로 교차되기 때문에 두 모델 들은 모두 수분함량을 추정하는데 있어서 유의한 것으로 판단된다. 또한 샘플의 변수가 넓게 분포된 변이를 갖는다면 추정모델의 정확도와 정밀도는 분명 상승할 것이며, 개선된 모델을 이용하면 저가형 센서를 개발하는데 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.

한반도 주변 해상사고가 증가함에 따라 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 연구의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이 연구는 고해상도 광학영상에 의존하는 기존 선박탐지 분야에 수백 개 채널의 분광정보를 포함하는 초분광영상을 활용하여 새로운 선박탐지 알고리즘 제시하였다. 두 차례의 현장관측을 통해 측정한 선박 선체의 반사 스펙트럼과 AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) 초분광센서 영상의 선박 및 해수 반사 스펙트럼 간의 분광정합 기법을 적용하였다. 총 다섯 개의 탐지 알고리즘 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), spectral information divergence (SID)를 사용하였다. SDS는 선박 일부가 해수로 탐지되는 오차를 나타내었고, SAM은 선박과 해수 사이에 약 1.8배의 차이를 나타내어 명확한 분류 결과를 보여주었다. 이와 더불어 본 연구에서는 각 기법의 최적 임계값을 제시하여 초분광 영상에 포함되어 있는 선박을 분류하였으며 그 결과 SAM, SID가 다른 탐지 알고리즘에 비해 우수한 선박탐지 능력을 보여주었다.

수입 농산물의 증가함에 따라 국산 농산물보다 가격이 저렴한 수입 농산물의 원산지 표시 위반 사례들이 증가하고 있다. 공정한 유통질서를 확립하기 위하여 농축산물의 원산지 표시제를 시행하고 있다. 특히 쌀은 관세화 전환 의무에 따라 수입량이 증가하고 있으며, 수입산 쌀 중에서 중립종 및 단립종 품종은 국내산 쌀과 외관이 유사하여 육안 판별이 어렵다. 따라서 국내산과 수입산 쌀을 신속하게 판별할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 근적외선 초분광 영상 기술을 적용하여 국내산과 수입산 쌀 판별 기술을 개발하였다. 2014~2015년에 국내에서 생산된 중립종 쌀 100점과 중국에서 생산된 단립종 및 중립종 쌀 120점이 실험에 사용되었다. 990~1,700 nm 파장 영역에서 쌀의 근적외선 초분광 영상을 측정하였으며, 초분광 영상의 픽셀 스펙트럼의 평균값을 추출하여 데이터를 분석하였다. 쌀의 원산지 판별을 위해 주성분 선형판별 모델을 개발하였으며, 그 결과 국내산 쌀과 수입산 쌀 판별 정확도 99.9% 이상으로 원산지 판별이 가능하였다.

양상추는 신선편이 채소 중 가장 중요한 원료 중 하나이다. 양상추는 수확 및 저장 중에 발생한 갈변이나 물러짐 등 표면 결함 발생하기도 하며 또한 수확 중 애벌레나 민달팽이 등 이물질이 포함하기도 한다. 세척공정을 통해 이러 한 애벌레나 이물질을 제거하지만, 세척과정 중에 완벽하게 제거되지 않은 결함들은 작업자가 육안으로 판별하여 일 일이 수작업으로 제거하고 있다. 이러한 육안 선별은 노동력이 많이 소요되고 작업능률이 낮아 자동 선별 요구도가 높다. 본 연구에서는 초분광 영상 기술을 이용하여 신선편이 양상추의 결함 검출 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 가시광 및 근적외선 영역의 반사광 영상 측정부, 시료 이송부, 시료 반전부, 결제거부로 구성되어 신선편이 양상추의 앞면과 뒷면 모두의 결함을 동시에 검출한다. 이 시스템을 이용하여 애벌레 검출 알고리즘을 개발하였으며, 그 결과 신선편이 양상추의 이물질 결함이 가능하였다.