고해상도 다중시기 위성영상을 이용한 밭작물 분류: 마늘/양파 재배지 사례연구

유희영,이경도,나상일,박찬원,박노욱,Yoo, Hee Young,Lee, Kyung-Do,Na, Sang-Il,Park, Chan-Won,Park, No-Wook 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.5

이 논문에서는 고해상도 다중시기 위성영상을 이용한 밭작물 재배지 분류 가능성을 확인하기 위해 마늘과 양파 주산지를 대상으로 분류를 수행하였다. 마늘과 양파의 생육주기에 맞춰 영상을 수집하고 단일시기와 다양한 다중시기 자료의 조합으로 분류를 시도하였다. 단일시기 자료의 경우 파종이 모두 끝난 시기인 12월과 작물이 활발히 자라기 시작하는 3월 영상을 이용하였을 때 높은 분류 정확도를 보였다. 한편, 단일시기 자료 보다는 다중시기 자료를 이용하였을 때 더 높은 분류 정확도를 보였는데 자료의 수가 많은 것이 무조건 높은 분류 정확도를 반영하지는 않았다. 오히려 파종 시기 또는 파종 직후의 영상은 분류 정확도를 떨어뜨리는 역할을 하였고 마늘과 양파의 성장기인 3, 4, 5월 영상을 동시에 이용하여 분류하였을 때 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 따라서, 다중시기 위성영상을 이용하여 마늘과 양파를 분류하기 위해서는 작물 주요 성장기의 영상 확보가 매우 중요하다는 것을 확인할 수 있었다. In this paper, a study on classification targeting a main production area of garlic and onion was carried out in order to figure out the applicability of multi-temporal high-resolution satellite imagery for field crop classification. After collecting satellite imagery in accordance with the growth cycle of garlic and onion, classifications using each sing date imagery and various combinations of multi-temporal dataset were conducted. In the case of single date imagery, high classification accuracy was obtained in December when the planting was completed and March when garlic and onion started to grow vigorously. Meanwhile, higher classification accuracy was obtained when using multi-temporal dataset rather than single date imagery. However, more images did not guarantee higher classification accuracy. Rather, the imagery at the planting season or right after planting reduced classification accuracy. The highest classification accuracy was obtained when using the combination of March, April and May data corresponding the growth season of garlic and onion. Therefore, it is recommended to secure imagery at main growth season in order to classify garlic and onion field using multi-temporal satellite imagery.

Ti underlayer를 갖는 Al - 1%Si 박막배선에서의 일렉트로마이그레이션 현상에 관한 연구

유희영(Hee-young Yoo),김진영(Jinyoung Kim) 한국진공학회(ASCT) 1999 Applied Science and Convergence Technology Vol.8 No.1

본 연구에서는 반도체 소자에서 일렉트로마이그레이션에 기인하는 Al-1%Si 박막배선의 길이 변화에 따른 수명시간 의존도를 조사하였다. 사용된 Al-1%Si 박막배선은 표준 사진식각 공정(standard photolithography process)을 사용하여 제작된 직선형 패턴이다. 직선형 패턴은 100에서 1600 ㎛ 범위의 길이 변화를 갖도록 제작하였다. Ti underlayer가 없는 시편보다 Ti underlayer가 있는 시편에서 Al-1%Si 박막배선의 수명시간이 더 길게 나타났다. Ti underlayer를 갖는 시편에서 electromigration에 대한 저항성을 향상시키는 것으로 사료되어진다. Al-1%Si/Ti 박막배선의 길이에 의존하는 수명시간은 800 ㎛ 이하에서 포화되는 경향을 나타내었다. In this paper, the lifetime dependence as a function of the line length of Al-1%Si thin film interconnections due to electromigration in semiconductor devices was studied. Al-1%Si thin film interconnections with a pattern of straight type were formed by using a standard photolithography process. The test patterns manufactured have line lengths in the range of 100 to 1600 ㎛. Al-1%Si thin film interconnections with Ti underlayers showed longer lifetime than those without Ti underlayers. Ti underlayers are believed to improve electromigration resistance resulting in a longer lifetime in Al-1%Si thin film interconnections. The dependence of lifetime on the line length in Al-1%Si/Ti thin film interconnections shows a saturation tendency near 800 ㎛ line length.

마틴파의 사진을 통해서 본 욕망의 소비사회의 관한 연구

유희영(Yoo Hee Young),양종훈(Yang Jong Hoon) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.8

마틴 파 사진은 욕망의 소비사회를 통찰하는 문화사회학적 보고서이다. 그의 사진은 현대사회가 펼치는 상상극의 무대를 비추고 현대인이 펼치는 삶의 허구성을 비춘다. 사진의 재현성을 통해서 재현된 사회, 재현된 이미지들을 보여준다. 마틴 파의 사진이 말하듯이 사진은 현실 그 자체가 아니다. 현실의 이미지이다. 실재가 아니라 실재처럼 보이는 실재의 시뮬라크르이다. 이 재현의 코드 망이 우리가 살고 있는 재현된 ‘소비사회’를 직시한다. 소비사회는 상품사회이다. 또 욕망의 사회이다. 현대성이란 삶의 현재적 조건이다. 결론적으로 본 연구에서는 소비사회의 욕망과 물신성을 통해서 자본주의 시장경제체제의 전면과 이면을 투사하려 했다. 상품들이 욕망을 충족시켜주는 삶, 유혹의 현대 소비사회 속에서 상품은 과연 무엇을 재현하며, 왜 그토록 현대인들이 상품에 집착하는지, 소비사회의 감춰진 이면을 통해서 자본주의 사회의 욕망의 코드를 살피는 데 있다. 그 결과, 후기모더니즘 사회에서 욕망하는 사회야말로 현대인들이 현대를 살아가기 위해 재현의 문화사회학이라는 사실을 마틴 파의 사진을 통해서 논증하고자 했다. This research tried to project hidden and overall side of market economy system of capitalism through desire and fetishism of consumer society. The objective of this research lies in examining desire code of capitalism society through hidden side of consumer society and the reason why modern people are crazy about products, the meaning of product re-creation in tempting modern consumer society, life where all desire is satisfied by products. As a result, we intended to demonstrate that post-industrial society is the one triggered by desire and that society desired in post-industrial society is the very cultural, social study realized to enable modern people to survive in modern society through Martin Parrs pictures.

공간정보 오픈소스 활용 설문조사에 따른 현황 분석

유희영 ( Hee Young Yoo ),이기원 ( Ki Won Lee ),이광재 ( Kwang Jae Lee ),김용승 ( Yong Seung Kim ) 한국지리정보학회 2013 한국지리정보학회지 Vol.16 No.4

오픈소스는 비용을 절감하고 다양한 분야에 빠르게 적용가능하다는 장점 때문에 현재 많은 나라에서 활발하게 기술을 도입하고 있다. 그러나 우리나라에서는 유사한 인프라 환경을 갖춘 다른 국가들에 비해 아직 공간정보 분야에서의 오픈소스 이용이 활발하지 않은 상태이다. 이 연구는 공간정보 분야 전문 학회 회원을 대상으로 설문조사를 수행하고, 이를 바탕으로 공간정보 분야에서의 오픈소스에 대한 인식과 활용 현황, 발전 가능성과 방향을 분석하고자 하였다. 설문 결과를 요약하면, 다수의 사람들이 오픈소스를 사용해본 경험은 있으나 라이선스나 규정에 대한 이해가 부족하고 전문적인 교육을 받은 경우는 거의 없었다. 한편 오픈소스 활용을 저해하는 주요 요인은 참고자료의 부족, 유지보수의 어려움, 지원의 부족, 기술에 대한 신뢰도가 떨어진다는 것이었다. 현재국내에서는 일부 분야에서 몇몇 오픈소스 소프트웨어나 라이브러리만 사용되고 있는 실정이지만, 많은 공간정보 연구자들이 앞으로 빠른 시일 내에 오픈소스를 사용할 계획이 있고 오픈소스의 발전 가능성이 높은 것으로 기대하고 있었다. 앞으로 사용 편의성, 참고자료를 보완하고 기술 신뢰성과 정책적 지원이 확보된다면 앞으로 공간정보를 다루는 오픈소스 분야가 크게 발전 할 수 있을 것이다. As open source can reduce costs and apply to various fields rapidly, many countries have actively adopted open source. However, geo-spatial open source in Korea is not actively promoted yet comparing to other countries having similar infra environments. In this study, we analyzed the perception of geo-spatial open source, utilization status, the development possibility and future direction using questionnaire survey completed by experts dealing with spatial information. The survey result shows that many experts have experiences of using geo-spatial open source but they got a lack of understanding about open source license or regulations and only a few people got professional training. Insufficient references, the difficulty of maintenance, lack of support and low technical reliability have hindered the adoption of geo-spatial open source. Only some part of geo-spatial open source software or libraries in some field have been used in the country. However, many researchers rate highly development potential and plan to use geo-spatial open source soon. If user`s convenience, reference materials, technical trust and policy support are improved, open source field for spatial information will be developed greatly in the future.

3차원 웨이블렛 변환을 이용한 다중시기 SAR 영상의 특징 추출 및 분류

유희영 ( Hee Young Yoo ),박노욱 ( No Wook Park ),홍석영 ( Suk Young Hong ),이경도 ( Kyung Do Lee ),김이현 ( Yi Hyun Kim ) 대한원격탐사학회 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.5

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다. In this study, land-cover classification was implemented using features extracted from multi-temporal SAR data through 3D wavelet transform and the applicability of the 3D wavelet transform as a feature extraction approach was evaluated. The feature extraction stage based on 3D wavelet transform was first carried out before the classification and the extracted features were used as input for land-cover classification. For a comparison purpose, original image data without the feature extraction stage and Principal Component Analysis (PCA) based features were also classified. Multi-temporal Radarsat-1 data acquired at Dangjin, Korea was used for this experiment and five land-cover classes including paddy fields, dry fields, forest, water, and built up areas were considered for classification. According to the discrimination capability analysis, the characteristics of dry field and forest were similar, so it was very difficult to distinguish these two classes. When using wavelet-based features, classification accuracy was generally improved except built-up class. Especially the improvement of accuracy for dry field and forest classes was achieved. This improvement may be attributed to the wavelet transform procedure decomposing multi-temporal data not only temporally but also spatially. This experiment result shows that 3D wavelet transform would be an effective tool for feature extraction from multi-temporal data although this procedure should be tested to other sensors or other areas through extensive experiments.

능동 학습과 시간 문맥 정보를 이용한 작물 재배지역 분류

김예슬 ( Ye Seul Kim ),유희영 ( Hee Young Yoo ),박노욱 ( No Wook Park ),이경도 ( Kyung Do Lee ) 한국지리정보학회 2015 한국지리정보학회지 Vol.18 No.3

이 논문에서는 작물 재배지의 분류를 목적으로 능동 학습과 과거 토지 피복도 기반의 시간 문맥정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위하여 능동 학습기반 반복 분류를 적용하였으며, 과거 토지 피복도의 작물 재배 규칙을 시간 문맥 정보로 정량화하여 능동 학습 기법의 적용시 훈련 자료의 할당과 작물 간 분광학적 혼재 효과 완화에 이용하였다. 제안 분류 방법론의 적용 가능성을 평가하기 위해 미국 Illinois 주의 옥수수와 콩 재배지역의 구분을 목적으로 MODIS 시계열 식생지수 자료와 과거 cropland data layer(CDL) 자료를 이용한 사례연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 초기 감독 분류 결과에서 나타났던 옥수수와 콩의 오분류와 기타 작물과 비작물의 오분류 양상이 능동 학습 기반 반복 분류를 통해 완화되었다. 그리고 CDL 자료로부터 추출한 시간 문맥 정보를 추가적으로 결합함으로써 주요 작물에서 나타나는 과추정 양상이 완화되어 가장 우수한 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법이 양질의 훈련 자료의 확보가 쉽지 않은 작물 재배지의 분류에 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다. This paper presents a classification method based on the combination of active learning with temporal contextual information extracted from past land-cover maps for the classification of crop cultivation areas. Iterative classification based on active learning is designed to extract reliable training data and cultivation rules from past land-cover maps are quantified as temporal contextual information to be used for not only assignment of training data but also relaxation of spectral ambiguity. To evaluate the applicability of the classification method proposed in this paper, a case study with MODIS time-series vegetation index data sets and past cropland data layers(CDLs) is carried out for the classification of corn and soybean in Illinois state, USA. Iterative classification based on active learning could reduce misclassification both between corn and soybean and between other crops and non crops. The combination of temporal contextual information also reduced the over-estimation results in major crops and led to the best classification accuracy. Thus, these case study results confirm that the proposed classification method can be effectively applied for crop cultivation areas where it is not easy to collect the sufficient number of reliable training data.

훈련 자료의 임의 선택과 다중 분류자를 이용한 원격탐사 자료의 분류

박노욱 ( No Wook Park ),유희영 ( Hee Young Yoo ),김이현 ( Yi Hyun Kim ),홍석영 ( Suk Young Hong ) 대한원격탐사학회 2012 大韓遠隔探査學會誌 Vol.28 No.5

이 논문에서는 원격탐사 자료의 분류를 목적으로 서로 다른 훈련 집단들과 분류자들로부터 생성된 분류 결과들을 결합하는 분류 틀을 제안하였다. 제안 분류 틀의 핵심 부분은 서로 다른 훈련 집단과 분류자들을 이용함으로써 분류 결과 사이의 다양성을 증가시켜서 결과적으로 분류 정확도를 향상시키는데 있다. 제안 분류 틀에서는 우선 서로 다른 샘플링 밀도를 가지는 서로 다른 훈련 집단들을 생성한 후에, 이들을 서로 다른 구분 능력을 나타내는 분류자들의 입력 훈련 자료로 사용한다. 그리고 초기 분류 결과들에 다수결규칙을 적용하여 최종 분류 결과를 얻게 된다. 다중 시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류사례 연구를 통해 제안 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구에서 3개의 훈련 집단과 최대우도 분류자, 다층 퍼셉트론 분류자, support vector machine 등과 같은 3개의 분류자를 이용한 9개의 분류 결과를 결합하였다. 사례 연구 결과, 제안 분류 틀 안에서 토지 피복 구분에 관한 상호 보완적인 정보의 이용이 가능해져서 가장 높은 분류 정확도를 나타내었다. 서로 다른 결합들을 비교하였을 때, 다양성이 크지 않은 분류 결과들을 결합한 경우에는 분류 정확도의 향상이 나타나지 않았다. 따라서 다중 분류 시스템의 설계시 분류자들의 다양성을 확보하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다. In this paper, a classifier ensemble framework for remote sensing data classification is presented that combines classification results generated from both different training sets and different classifiers. A core part of the presented framework is to increase a diversity between classification results by using both different training sets and classifiers to improve classification accuracy, First, different training sets that have different sampling densities are generated and used as inputs for supervised classification using different classifiers that show different discrimination capabilities. Then several preliminary classification results are combined via a majority voting scheme to generate a final classification result. A case study of land-cover classification using multi-temporal ENVISAT ASAR data sets is carried out to illustrate the potential of the presented classification framework. In the case study, nine classification results were combined that were generated by using three different training sets and three different classifiers including maximum likelihood classifier, multi-layer perceptron classifier, and support vector machine. The case study results showed that complementary information on the discrimination of land-cover classes of interest would be extracted within the proposed framework and the best classification accuracy was obtained. When comparing different combinations, to combine any classification results where the diversity of the classifiers is not great didn`t show an improvement of classification accuracy. Thus, it is recommended to ensure the greater diversity between classifiers in the design of multiple classifier systems.

자료 변환 기반 특징 선택과 국소적 자기상관 지수를 이용한 초분광 영상의 이상값 탐지

박노욱 ( No Wook Park ),유희영 ( Hee Young Yoo ),신정일 ( Jung Il Shin ),이규성 ( Kyu Sung Lee ) 대한원격탐사학회 2012 大韓遠隔探査學會誌 Vol.28 No.4

이 논문에서는 초분광 영상으로부터 이상값을 탐지하기 위해 자료 변환 기반 특징 추출과 선정 및 국소적 자기상관지수를 이용하는 2단계 방법론을 제안한다. 초분광 영상이 제공하는 중복된 분광 정보들의 축약을 위해 우선적으로 주성분 변환과 3차원 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그리고 축약된 자료 변환 기반특징을 대상으로 왜도와 국소적 왜도 비율을 함께 고려하여 이상값 탐지를 위한 유효 특징을 선정하였다. 최종적으로 기존 분광 정보만을 이용하는 이상값 탐지 방법론들에 공간 자기상관성을 함께 고려할 수 있도록국소적 자기상관지수(LISA)를 이상값 탐지 방법론으로 적용하였다. 제안 방법론의 적용성 평가를 위해 항공 CASI 자료를 대상으로한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 기존 분광 정보만을 고려하는 RX detector나고유값 기반 주요 주성분만을 이용하는 경우에 비해 유효 특징 선정과 연계된 LISA 통계값이 높은 탐지 능력을 나타내었다. 또한 3차원 웨이브렛 변환 기반 저주파와 고주파 특징들을 결합한 경우가 유효 주성분을 사용하는 경우에 비해 가장 높은 탐지 성능을 나타냈다. This paper presents a two-stage methodology for anomaly detection from hyperspectral imagery that consists of transform-based feature extraction and selection, and computation of a local spatial auto-correlation statistic. First, principal component transform and 3D wavelet transform are applied to reduce redundant spectral information from hyperspectral imagery. Then feature selection based on global skewness and the portion of highly skewed sub-areas is followed to find optimal features for anomaly detection. Finally, a local indicator of spatial association (LISA) statistic is computed to account for both spectral and spatial information unlike traditional anomaly detection methodology based only on spectral information. An experiment using airborne CASI imagery is carried out to illustrate the applicability of the proposed anomaly detection methodology. From the experiments, anomaly detection based on the LISA statistic linked with the selection of optimal features outperformed both the traditional RX detector which uses only spectral information, and the case using major principal components with large eigen-values. The combination of low- and high-frequency components by 3D wavelet transform showed the best detection capability, compared with the case using optimal features selected from principal components.

시계열 식생지수와 과거 작물 재배 패턴을 이용한대규모 작물 분류도의 조기 제작- 미국 아이오와 주 사례연구 -

김예슬 ( Ye Seul Kim ),박노욱 ( No Wook Park ),홍석영 ( Suk Young Hong ),이경도 ( Kyung Do Lee ),유희영 ( Hee Young Yoo ) 대한원격탐사학회 2014 大韓遠隔探査學會誌 Vol.30 No.4

이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다. A hierarchical classification scheme, which can reduce the spectral ambiguity and also reflect crop cultivation patterns from past land-cover maps, is presented for the purpose of the early production of crop classification maps in large-scale crop areas. Specifically, the effects of mixed pixels are minimized not only by applying a hierarchical classification approach based on different spectral characteristics from crop growth cycles, but also by considering temporal contextual information derived from past crop cultivation patterns. The applicability of the presented classification scheme was evaluated by a case study of Iowa State in USA with time-series MODIS 250 m Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) data sets and past Cropland Data Layers(CDLs). Corn and soybean, which are major crop types in the study area and also display spectral similarity, could be properly classified by applying different classification stages and accounting for past crop cultivation patterns. The classification result by the presented scheme showed increases of minimum 7.68%p and maximum 20.96%p in overall accuracy, compared with one based on purely spectral information. In addition, the combination of temporal contextual information during classification was less affected by the number of NDVI data sets and the best overall accuracy of 86.63% was achieved. Thus, it is expected that this classification scheme can be effectively used for the early production of large-area crop classification maps in major feed-grain importing countries.

지구통계학적 시뮬레이션을 이용한 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 분석 및 확률론적 침수 취약성 추정

김예슬 ( Ye Seul Kim ),박노욱 ( No Wook Park ),장동호 ( Dong Ho Jang ),유희영 ( Hee Young Yoo ) 한국지형학회 2013 한국지형학회지 Vol.20 No.4

이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다. The objective of this paper is to analyze the spatial distribution of errors in the DEM generated using waterlines from multi-temporal remote sensing data and to assess flood vulnerability. Unlike conventional research in which only global statistics of errors have been generated, this paper tries to quantitatively analyze the spatial distribution of errors from a probabilistic viewpoint using geostatistical simulation. The initial DEM in Baramarae tidal flats was generated by corrected tidal level values and waterlines extracted from multi-temporal Landsat data in 2010s. When compared with the ground measurement height data, overall the waterline-based DEM underestimated the actual heights and local variations of the errors were observed. By applying sequential Gaussian simulation based on spatial autocorrelation of DEM errors, multiple alternative error distributions were generated. After correcting errors in the initial DEM with simulated error distributions, probabilities for flood vulnerability were estimated under the sea level rise scenarios of IPCC SERS. The error analysis methodology based on geostatistical simulation could model both uncertainties of the error assessment and error propagation problems in a probabilistic framework. Therefore, it is expected that the error analysis methodology applied in this paper will be effectively used for the probabilistic assessment of errors included in various thematic maps as well as the error assessment of waterline-based DEMs in tidal flats.