본 연구의 목적은 딥러닝의 전이학습 모델을 이용하여 항공사진과 토지이용현황도 간의 비교를 통해 토지이용현황의 변화를 탐지하는 방안을 마련하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 딥러닝의 이미지 예측모델과 라스터와 벡터 자료를 비교하는 공간분석 기능을 이용하였다. 학습모델 구축을 통해 토지이용현황도의 상업지, 농지, 임지 및 수계에 대한 예측결과를 이용하여 토지이용의 변화를 탐지하는 방안을 제시하였다. 이러한 분석 방안은 라스터 형태의 최신 정보와 벡터 형태의 기존 자료와의 비교를 통해서 자료의 변화를 확인하는 방안으로 활용이 가능하다.

With the enhancement of the spatial resolution of satellite imagery (1 m or less), the satellite image analysis has been considered as the indispensable means for remote sensing of nuclear proliferation activities in the restricted access areas such as North Korea. Notably, in the case of an open-pit uranium mine, e.g. the Pyongsan uranium mine, the mining activity can be presumed if detecting the location and extent uranium tailing piles near shafts within temporal images. Several studies have researched on the target detection for minerals of interest such as limestone and coal to evaluate the economic activities by utilizing similarity measures, e.g., a spectral angle mapper and a spectral information divergence (SID). Thus, this paper presented a systematic change detection methodology for monitoring the uranium mining activity in the Pyongsan uranium mine with a similarity measure of SID. The proposed methodology using the target detection results consists of the following five steps. The first step is to acquire stereo images of areas of interest for change detection. The second step is to preprocess the stereo images as following measures: (i) the QUick Atmospheric Correction and the image-to-image registration with ENVI and (ii) the Gram-Schmidt pansharpening. The third step is to extract spectral information for minerals of interest, i.e., uranium tailing piles, by sampling pixels within the reference image. It is based on the satellite analysis report for the Pyongsan uranium mine by CSIS, which specified the location of the uranium tailing piles. As the fourth step, the target detection for uranium tailing piles was performed through the similarity measure of SID between the extracted spectral information and the spectral reflectance of the image. In the fifth step, the change detection was processed using the multivariate alteration detection algorithm, which compares the target detection results by canonical correlation analysis. Furthermore, this paper evaluated the performance of the proposed methodology with the change detection accuracy assessment index, i.e., the area under a receiver operating characteristic curve. In conclusion, this paper suggests the systematic change detection methodology utilizing time series analysis of target detection for uranium tailing piles, which can save time and cost for humans to interpret large amounts of satellite information at the restricted access areas. As future works, the feasibility of the proposed methodology would be investigated by analyzing distribution of minerals of interest regarding nuclear proliferation at Yongbyon, which has the historical events of suspicious nuclear activities.

In online game, Game-bot is a kind of AI based software which performs laborious tasks for a game-player to accumulate resources such as experience, in-game items. The game-bot causes serious problems of balancing and other game-players’ play in the game. So, detecting and avoiding game-bot’s behaviors in online game is one of the important issues in live game management. This paper proposes a study on a player reaction in MMORPG environment focused on two games of 「TERA」 and 「Knight Online」. We first characterize core game-elements to affect a player’s reaction in game environment change and finally propose a template of a player’s reaction in the game environment change. The paper will contribute to detect a behavior of a game-bot in online-game, effectively.

본 연구는 시야에 발생하는 현저한 시각적 변화에 대한 탐지 경험과 양안경합이 초래한 감각적 상충에 대한 탐지 경험을 상호 비교함으로써 변화탐지 경험의 감각적 특성에 대한 이해를 시도하였다. 이를 위해, 실험 1에서는 2, 4, 6개의 항목을 단기파지 한 후 뒤이어 제시되는 검사항목과의 비교를 요구하는 변화탐지 과제가 사용되었다. 전체 변화탐지 시행 중 시각적 변화가 발생한 일부 시행에서는 검사항목 중 변화를 야기하는 한 항목에 양쪽 단안 분리 입력을 통해 서로 다른 항목이 제시되는 양안경합을 처치하였다. 실험 결과, 양안 경합이 처치되지 않은 경우 항목 개수 증가에 따른 변화탐지 정확도의 분명한 감소가 관찰된 반면 양안 경합이 처치된 경우 이러한 항목 개수 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 항목 개수를 4, 8, 16개로 달리하는 탐색 배열 중 양안경합이 초래하는 감각적 상충을 보유한 표적 항목에 대한 탐색 효율성을 측정한 결과, 양안경합 처치 유무에 관계없이 탐색이 매우 효율적인 것이 관찰되었다. 실험 1과 2의 결과는 시야의 현저한 변화에 대한 탐지 경험은 기억부담의 증감에 따라 경우에 따라서는 양안경합 자극이 초래하는 감각적 상충에 대한 탐지 경험과 유사할 가능성을 시사한다.

전 세계적으로 기후변화로 인한 이상기후에 대한 관심이 높아지고 있으며 이로 인한 부정적 영향에 대한 우려가 증가되고 있다. 우리나라도 기후변화로 연평균 강수량이 1910년대 1,155mm에서 2000년대 1,375mm로 약 19% 증가했으며 21세기말에는 약 17%가 증가할 것으로 전망하고 있다. 특히, 최근 10년간 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 1.7배나 증가하는 등 기후변화로 인해 극한기상의 변화가 심해지는 것으로 보고되고 있다. 강원지방의 경우 대부분 지역이 산악으로 구성되어 있어 다른 어느 지역보다 기후변화로 인한 영향을 크게 받을 것으로 예상되며, 높은 태백산맥으로 인해 영서 및 영동으로 구분되어 산악 및 해양성기후를 모두 가지고 있는 특이한 지역이라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 강원지방의 기후가 최근 어떤 특성변화가 있는지 ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 지수를 이용하여 정량화하고자 한다.

The western coast of South Korea is famous for its large and broad tidal lands. Nevertheless, land reclamation, which has been conducted on a large scale, such as Sihwa embankment construction project has accelerated coastal environmental changes in the embankment inland. For monitoring of environmental change, vegetation change detecting of the embankment inland were carried out and field survey data compared with Landsat TM, ETM+, IKONOS, and EOC satellite remotely sensed data. In order to utilize multi-temporal remotely sensed images effectively, all data set with pixel size were analyzed by same geometric correction method. To detect the tidal land vegetation change, the spectral characteristics and spatial resolution of Landsat TM and ETM+ images were analyzed by SMA(spectral mixture analysis). We obtained the 78.96% classification accuracy and Kappa index 0.2376 using March 2000 Landsat data. The SMA(spectral mixture analysis) results were considered with comparing of vegetation seasonal change detection method.