원격탐사를 이용한 수질평가시의 인공신경망에 의한 분석과 기존의 회귀분석과의 비교

임정호 ( Jung Ho Im ),정종철 ( Jong Chul Jeong ) 大韓遠隔探査學會 1999 大韓遠隔探査學會誌 Vol.15 No.2

본 연구에서는 원격탐사를 이용하여 수질 파라미터들을 평가하는데 기존의 다중 회귀나 밴드비 회귀분석을 이용한 통계적인 방법과 신경망을 이용한 방법을 비교하였다. 사용된 영상은 1996년 3월 18일 대청호 유역의 Landsat TM 영상이며, 30개의 현장 실측치가 위성이 통과하는 시간대에 샘플링되었다. 적용된 신경망은 3개의 층으로 구성된 전향 신경망이며 훈련방법으로는 역전파를 사용하였다. 본 연구에서는 가용한 훈련 데이터 셀이 작으므로 cross-validation 방법이 적용되었다. 비록 기존의 희귀분석에 의한 결과도 어느 정도 유의하게 나왔지만, 신경망에 의한 결과가 훨씬 성공적인 수행을 보여주었다. 신경망을 이용한 수질평가는 신경망이 자료의 비선형적 속성을 잘 반영해주기 때문에 기존의 통계적 기법보다 훨씬 나은 결과를 제공한다고 판단된다. A comparison of a neural network approach with the conventional statistical methods, multiple regression and band ratio analyses, for the estimation of water quality parameters is presented in this paper. The Landsat TM image of Lake Daechung acquired on March 18, 1996 and the thirty in-situ sampling data sets measured during the satellite overpass were used for the comparison. We employed a three-layered and feedforward network trained by backpropagation algorithm. A cross validation was applied because of the small number of training pairs available for this study. The neural network showed much more successful performance than the conventional statistical analyses, although the results of the conventional statistical analyses were significant. The superiority of a neural network to statistical methods in estimating water quality parameters is strictly because the neural network modeled non-linear behaviors of data sets much better.

다시기 Landsat TM 영상과 기계학습을 이용한 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화 분석

이정희 ( Jung Hee Lee ),임정호 ( Jung Ho Im ),김경민 ( Kyoung Min Kim ),허준 ( Joon Heo ) 한국지리정보학회 2015 한국지리정보학회지 Vol.18 No.4

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991,1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도,밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 .7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. The acceleration of global warming has required better understanding of carbon cycles over local and regional areas such as the Korean peninsula. Since forests serve as a carbon sink, which stores a large amount of terrestrial carbon, there has been a demand to accurately estimate such forest carbon sequestration. In Korea, the National Forest Inventory(NFI) has been used to estimate the forest carbon stocks based on the amountof growing stocks per hectare measured at sampled location. However, as such data are based on point(i.e., plot) measurements, it is difficult to identify spatial distribution of forest carbon stocks. This study focuses on urban areas, which have limited number of NFI samples and have shown rapid land cover change, to estimate grid-based forest carbon stocks based on UNFCCC Approach 3 and Tier 3. Land cover change and forest carbon stocks were estimated using Landsat 5 TM data acquired in 1991, 1992, 2010, and 2011, high resolution airborne images, and the 3rd, 5th~6th NFI data. Machine learning techniques(i.e., random forest and support vector machines/regression) were used for land cover change classification and forest carbon stock estimation. Forest carbon stocks were estimated using reflectance, band ratios, vegetation indices, and topographical indices. Results showed that 33.23tonC/ha of carbon was sequestrated on the unchanged forest areas between 1991 and 2010, while 36.83 tonC/ha of carbon was sequestrated on the areas changed from other land-use types to forests. A total of 7.35 tonC/ha of carbon was released on the areas changed from forests to other land-use types. This study was a good chance to understand the quantitative forest carbon stock change according to the land cover change. Moreover the result of this study cancontribute to the effective forest management.

GIS 전문인력 양성실태 및 정책방향 연구

사공호상 ( Ho Sang Sakong ),임정호 ( Jung Ho Im ) 한국지리정보학회 2002 한국지리정보학회지 Vol.5 No.4

Although GIS technology has been developed rapidly, the education system for GIS technology and its utilization has not been well facilitated in our society. Consequently, the economic value in GIS application system is not estimated properly in the public sector. On the other hand, industries currently suffer lack of technocrats or researchers to develop GIS. In addition, the demand for GIS education on its concept and know-how has increased drastically as GIS analytic technology has come to be applied to more varified fields. Under these circumstances, this study researched and analyzed the current state of GIS education in the public, private and academic sectors in Korea. Furthermore, it recommended improving the educational environment for GIS experts training based on the results of the questionnaire used in the survey. Most of all, the national investment should be conducted systematically in order to improve quality of education in the public, private and academic sectors.

빙점 강하제를 첨가한 다진 홍고추가 김치 품질 특성에 미치는 영향

성정민 ( Jung Min Sung ),임정호 ( Jeong Ho Lim ),김순임 ( Sun Im Kim ),정진웅 ( Jin Woong Jeong ) 한국식품저장유통학회 ( 구 한국농산물저장유통학회 ) 2009 한국식품저장유통학회지 Vol.16 No.6

위성영상을 활용한 지상부 산림바이오매스 탄소량 추정 - k-Nearest Neighbor 및 Regression Tree Analysis 방법의 비교 분석 -

정재훈 ( Jae Hoon Jung ),우엔콩효 ( Hieu Cong Nguyen ),허준 ( Joon Heo ),김경민 ( Kyoung Min Kim ),임정호 ( Jung Ho Im ) 대한원격탐사학회 2014 大韓遠隔探査學會誌 Vol.30 No.5

최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교·분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다. Recently, the demands of accurate forest carbon stock estimation and mapping are increasing in Korea. This study investigates the feasibility of two methods, k-Nearest Neighbor (kNN) and Regression Tree Analysis (RTA), for carbon stock estimation of pilot areas, Gongju and Sejong cities. The 3rd and 5th ~ 6th NFI data were collected together with Landsat TM acquired in 1992, 2010 and Aster in 2009. Additionally, various vegetation indices and tasseled cap transformation were created for better estimation. Comparison between two methods was conducted by evaluating carbon statistics and visualizing carbon distributions on the map. The comparisons indicated clear strengths and weaknesses of two methods: kNN method has produced more consistent estimates regardless of types of satellite images, but its carbon maps were somewhat smooth to represent the dense carbon areas, particularly for Aster 2009 case. Meanwhile, RTA method has produced better performance on mean bias results and representation of dense carbon areas, but they were more subject to types of satellite images, representing high variability in spatial patterns of carbon maps. Finally, in order to identify the increases in carbon stock of study area, we created the difference maps by subtracting the 1992 carbon map from the 2009 and 2010 carbon maps. Consequently, it was found that the total carbon stock in Gongju and Sejong cities was drastically increased during that period.

다량의 Landsat 위성영상 처리를 통한 광역 토지피복분류

박성미 ( Sung Mi Park ),임정호 ( Jung Ho Im ),사고호상 ( Ho Sang Sakong ) 大韓遠隔探査學會 2001 大韓遠隔探査學會誌 Vol.17 No.3

원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정보를 신속하게 추출할 수 있다는 것이다. 이러한 장점은 광역지대의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하게 파악하고자 하는 수요에 부응할 수 있는 효과적인 수단이다. 이 연구에서는 다량의 위성영상을 이용하여 넓은 지역의 토지피복분류를 효율적으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 한반도를 대상으로 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상 23 scene을 이용하여 공간해상도 100m인 토지피복분류를 수행하였다. 기존의 정형화된 위성영상처리 및 분류기법을 적용하여 다량의 위성영상을 처리하고 광역 토지피복분류를 효율적으로 수행하였다. 이러한 방법은 국토계획이나 광역 지역계획 등에서 필요한 전반적인 자원현황을 신속하고 효과적으로 제공할 수 있는 수단이 될 것으로 판단된다. Generally, remote sensing is useful to obtain the quantitative and qualitative information of a wide area. For monitoring earth resources and environment, land cover classification of remotely sensed data are needed over increasingly larger area. The objective this study is to propose the process for land cover classification method over a wide area using multi-scene satellite data. Land cover of Korean peninsula was extracted from a Landsat TM and ETM+ mosaic created from 23 scenes at 100-meter resolution. Well-known techniques that used to general image processing and classification are applied to this wide area classification. It is expected that these process is very useful to promptly and efficiently grasp of small scale spatial information such as national territorial information.

단일 시기의 Landsat 7 ETM+ 영상을 이용한 산불피해지도 작성

원강영 ( Kang Yung Won ),임정호 ( Jung Ho Im ) 大韓遠隔探査學會 2001 大韓遠隔探査學會誌 Vol.17 No.1

인공위성영상(ETM+)을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 이 연구는 두 부분으로 나누어 수행되었는데, 그 첫 번째는 기하보정만 수행한 영상의 7, 4, 1밴드를 어용하여 IHS변환을 적용하여 단순 슬라이싱 기법으로 산불피해지역을 피해 정도별로 등급화 하는 것이 가능한가를 분석하였다. 그 결과 각 컴포넌트에서 클래스의 분광 특성이 서로 겹쳐서 단순 슬라이싱 기법으로는 적절한 분류가 이루어지지 않았다. 두 번째는 방사 및 지형보정을 한 영상을 각각 IHS와 KT변환기법으로 변환시킨 후 최대우도법을 이용해 분류하였다. 현장데이타가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류가 IHS기법에 의한 분류보다 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한 KT feature space와 IHS 컴포넌트의 분광분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 이 연구에서는 KT변환기법이 IHS변환가법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영함을 볼 수 있었다. The KT(Kauth-Thomas) and IHS(Intensity-Hue-Saturation) transformation techniques were introduced and compared to investigate fire-scarred areas with a single post-fire Landsat 7 ETM+ image. This study consists of two parts. First, using only geometrically corrected imagery, it was examined whether or not the different level of fire-damaged areas could be detected by simple slicing method within the image enhanced by the IHS transform. As a result, since the spectral distribution of each class on each IHS component was overlaid, the simple slicing method did not seem appropriate for the delineation of the areas of the different level of fire severity. Second, the image rectified by both radiometrically and topographically was enhanced by the KT transformation and the IHS transformation, respectively. Then, the images were classified by the maximum likelihood method. The cross-validation was performed for the compensation of relatively small set of ground truth data. The results showed that KT transformation produced better accuracy than IHS transformation. In addition, the KT feature spaces and the spectral distribution of IHS components were analyzed on the graph. This study has shown that, as for the detection of the different level of fire severity, the KT transformation reflects the ground physical conditions better than the IHS transformation.

미계측 유역의 수문학적 가뭄 평가 및 감시를 위한 원격탐사의 활용

이진영 ( Jin Young Rhee ),임정호 ( Jung Ho Im ),김종필 ( Jong Pil Kim ) 대한원격탐사학회 2014 大韓遠隔探査學會誌 Vol.30 No.4

본 연구에서는 주요 수문 변수인 유출량, 저수위, 유량 등의 관측 자료가 부재한 미계측 유역에 대한 수문학적 가뭄 평가 및 감시를 위해 원격 탐사 자료를 활용하는 방법론을 최근 심각한 가뭄 피해를 입은 지역인 남한강상류 유역에 적용하였다. 수문 변수의 관측 자료가 부재한 지역에 대해서는 원격 탐사를 이용하여 수문 변수보다 추정이 용이한 강수량, 증발산량 등 기상 변수의 추정을 통해 물 수지에 기초하여 가뭄 상태에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2002-2013년의 기간에 대하여 원격 탐사 자료를 이용하여 대기의 온도를 추정하고, 이로부터 증발산량을 도출하여 강수량과 증발산량 차의 백분위가 유량 백분위와 가지는 상관성을 분석하였다. Aqua위성에 탑재된 MODIS 센서의 1×1 km 공간 해상도의 지표면 온도와 5×5 km 공간해상도의 대기 연직 온도 자료를 이용하여 월별 최고 및 최저 대기 온도를 추정하였으며, Hargreaves 방법을 이용하여 증발산량을 추정하였다. 미국몬태나주립대학교에서 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정한 기존 자료(MOD16)의 잠재 증발산량과 비교한 결과 상대적으로 결정계수는 더 작았으나 상당히 작은 오차를 보였다. 남한강상류 유역에 대하여 TRMM 위성으로부터 도출한 강수량과 함께 1, 3, 6, 12개월 시간 척도의 P-PET(강수량·증발산량) 백분위를 구해 유량 백분위와의 상관관계를 분석하였다. 남한강상류 유역은 여름철(r = 0.89, tau = 0.71)과 가뭄 평가에 중요한 가을철(r = 0.63, tau = 0.47)에 1개월 P-PET 백분위가 유량 백분위와 95% 신뢰도로 통계적으로 유의한 높은 상관관계를 나타냈다. 이 유역은 강수의 영향이 특히 크게 나타나는 지역으로 일반적으로 건조한 지역과는 달리 증발산량이 유량과 양의 상관관계를 보였다. 연구 결과로부터 원격 탐사 자료가 미계측 유역에서 수문학적 가뭄 평가 및 감시에 유용하게 활용될 수 있음을 보였으며 특히 공간적으로 분포된 높은 해상도의 추정 자료는 지역별로 차별화된 가뭄 대책 수립에 기여할 수 있을 것이다. In this study, a method to assess and monitor hydrological drought using remote sensing was investigated for use in regions with limited observation data, and was applied to the Upper Namhan-gang basin in South Korea, which was seriously affected by the 2008-2009 drought. Drought information may be obtained more easily from meteorological data based on water balance than hydrological data that are hard to estimate. Air temperature data at 2 m above ground level (AGL) were estimated using remotely sensed data, evapotranspiration was estimated from the air temperature, and the correlations between precipitation minus evapotranspiration (P-PET) and streamflow percentiles were examined. Land Surface Temperature data with 1 × 1 km spatial resolution as well as Atmospheric Profile data with 5 × 5 km spatial resolution from MODIS sensor on board Aqua satellite were used to estimate monthly maximum and minimum air temperature in South Korea. Evapotranspiration was estimated from the maximum and minimum air temperature using the Hargreaves method and the estimates were compared to existing data of the University of Montana based on Penman-Monteith method showing smaller coefficient of determination values but smaller error values. Precipitation was obtained from TRMM monthly rainfall data, and the correlations of 1-, 3-, 6-, and 12-month P-PET percentiles with streamflow percentiles were analyzed for the Upper Namhan-gang basin in South Korea. The 1-month P-PET percentile during JJA (r = 0.89, tau = 0.71) and SON (r = 0.63, tau = 0.47) in the Upper Namhan-gang basin are highly correlated with the streamflow percentile with 95% confidence level. Since the effect of precipitation in the basin is especially high, the correlation between evapotranspiration percentile and streamflow percentile is positive. These results indicate that remote sensing-based P-PET estimates can be used for the assessment and monitoring of hydrological drought. The high spatial resolution estimates can be used in the decision-making process to minimize the adverse impacts of hydrological drought and to establish differentiated measures coping with drought.

호흡으로 인한 움직임이 큰 종양의 방사선치료 시 Abdomen and Chest Motion Control Device (ABCHES)의 유용성 평가

조윤진,전미진,신동봉,김종대,김세준,하진숙,임정호,이익재,Cho, Yoon-Jin,Jeon, Mi-Jin,Shin, Dong-Bong,Kim, Jong-Dae,Kim, Sei-Joon,Ha, Jin-Sook,Im, Jung-Ho,Lee, Ik-Jae 대한방사선치료학회 2012 대한방사선치료학회지 Vol.24 No.2

목 적: 호흡에 의한 장기의 움직임이 큰 흉부와 상복부에 위치한 종양의 토모테라피 치료 시 움직임을 최소화하기 위해 노력으로 호흡 조절 시스템을 적용하지만 여러 제약이 따라 이용이 제한적이었다. 이에 본 연구에서는 토모테라피 치료 시 효율적인 호흡 조절을 위한 ABCHES system의 적용 가능성 및 유용성을 평가해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 본원에서 흉부와 상복부에 위치한 폐와 간, 쓸개, 췌장에 토모테라피 치료를 받은 5명의 환자를 대상으로 하였다. 모든 환자에게 ABCHES를 사용하여 자유 호흡법과 얕은 호흡법을 각각 교육한 후 치료 계획용 4D-CT를 실시하여 총 10개의 4차원 단층촬영영상을 획득 하였다. 한명의 전공의는 각 영상의 최대 흡기, 최대 호기, 호흡의 중간 위상, Average CT이미지에서 육안적으로 보이는 종양과 주변 정상장기를 그렸으며 MIM에서 선량체적 히스토그램과 종양의 움직임에 대한 정량적 분석을 실시하였다. 자유 호흡과 얕은 호흡 상태에서 장기의 움직임은 총 여섯 방향에서 평가하였고 주변 장기에 조사된 방사선량을 비교하였다. 결 과: 5명의 환자 중 호흡 조절 장치인 ABCHES를 이용하여 자유 호흡과 얕은 호흡 상태에서 장기의 움직임이 5 mm 이상 움직인 호흡은 자유 호흡이 12번인 반면 얕은 호흡에서는 2번으로 감소되었다. 선량 체적 히스토그램을 통한 비교 분석 결과 두 호흡간 치료 체적과 종양조직 주변 정상 장기 2개의 평균 선량 값과 정상조직에 방사선이 조사되는 용적에서 ABCHES를 이용한 얕은 호흡이 자유 호흡에 비해 모두 낮은 치료 결과 값을 확인 할 수 있었다. 결 론: ABCHES를 사용하여 규칙적이고 정확한 얕은 호흡을 함으로써 토모테리피 치료 시 유용성과 호흡에 따른 종양의 움직임을 최소화 할 수 있음을 확인 하였고, 주변 정상조직에 불필요하게 조사되는 방사선을 감소시킬 수 있었다. Purpose: It is essential to minimize the respiratory-induced motion of involved organs in the Tomotherapy for tumor located in the chest and abdominal region. However, the application of breathing control system to Tomotherapy is limited. This study was aimed to investigate the possible application of the ABCHES system and its efficacy as a means of breathing control in the tomotherapy treatment. Materials and Methods: Five subjects who were treated with a Hi-Art Tomotherapy system for lung, liver, gallbladder and pancreatic tumors. All patients undertook trained on two breathing methodes using an ABCHES, free breathing methode and shallow breathing methode. When the patients could carry out the breathing control, 4D-CT scan was a total of 10 4D tomographic images were acquired. A radiologist resident manually drew the tumor region, including surrounding nomal organs, on each of CT images at the inhalation phase, the exhalation phase and the 40% phase (mid-inhalation) and average CT image. Those CT images were then exported to the Tomotherapy planning station. Data exported from the Tomotherapy planning station was analyzed to quantify characteristics of dose-volume histograms and motion of tumors. Organ motions under free breathing and shallow breathing were examined six directions, respectively. Radiation exposure to the surrounding organs were also measured and compared. Results: Organ motion is in the six directions with more than a 5 mm displacement. A total of 12 Organ motions occurred during free breathing while organ motions decreased to 2 times during shallow breathing under the use of Abches. Based on the quantitative analysis of the dose-volume histograms shallow breathing showed lower resulting values, compared to free breathing, in every measure. That is, treatment volume, the dose of radiation to the tumor and two surrounding normal organs (mean doses), the volume of healthy tissue exposed to radiation were lower at the shallow breathing state. Conclusion: This study proposes that the use of ABCHES is effective for the Tomotherapy treatment as it makes shortness of breathing easy for patients. Respiratory-induced tumor motion is minimized, and radiation exposure to surrounding normal tissues is also reduced as a result.

GK-2A 위성 영상과 기계 학습 기법을 이용한 실시간 산불 탐지

성태준(Taejun Sung),강유진(Yoojin Kang),임정호(Jung-Ho Im) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.6