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임광철, 임동호
2018 / Journal of Information and Communication Convergence Engineering
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본 연구는 위성자료의 시계열적 동적 특성을 다중주기 하모닉 모형으로 모형화하고 공간적 상관관계를 고려하여 적응적으로 자료를 복원하는 시스템을 제안합니다. 제안된 방법은 실시간 자료 복원이 가능하며, 시뮬레이션 자료 및 MODIS NDVI 자료를 통해 성능 평가 결과 고품질 자료 재구축 방법으로 유용함을 입증했습니다.
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (II)
위성영상과 공간해상도
Satellite-based applications on climate change
Point sources and multipoles in inverse scattering theory
Advances in remote sensing and GIS analysis
Satellite aerosol remote sensing over land
Quantitative remote sensing of land surfaces
갯벌, 인공지능과 드론으로 연구하다
Proceedings of the Second International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images : Multitemp 2003, Joint Research Centre, Ispra, Italy, 16-18 July 2003
Earth sciences in the age of the satellite
Synthetic aperture radar processing
Use of satellite and in-situ data to improve sustainability
Remote sensing digital image analysis : an introduction
Fundamentals of satellite remote sensing
Handbook of applied spatial analysis : software tools, methods and applications
Geodetic and geophysical observations in Antarctica : an overview in the IPY perspective
Integrated spatial databases : digital images and GIS : International Workshop ISD'99, Portland, ME, USA, June 14-16, 1999 : selected papers
Introduction to remote sensing
Scale space and variational methods in computer vision : first international conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007 : proceedings
대한원격탐사학회지
MyungProcedia Computer Science
Om Prakash Dubey; Sandeep Kumar Singla; Rahul Dev Garg; Anu BalaINTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION
Li, Shuang; Xu, Liang; Jing, Yinghong; Yin, Hang; Li, Xinghua; Guan, XiaobinInternational Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation
Yan, Yuchao; Liu, Xiaoping; Ou, Jinpei; Li, Xia; Wen, YouyueIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Yuan Yuan; Lei Lin; Qi Xin; Zeng-Guang Zhou; Qingshan Liu한국위성정보통신학회논문지
김민욱, 이종혁, 박연구, 송정현Computers and Electronics in Agriculture
Meng L.,Liu H.,Zhang X.,Ren C.,Ustin S.,Qiu Z.,Xu M.,Guo D.대한지리학회지
조원호; 박기호IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Zhonghua Hong; Peixin Yang; Haiyan Pan; Ruyan Zhou; Yun Zhang; Yanling Han; Jing Wang; Shuhu Yang한국위성정보통신학회논문지
김민욱; 이종혁; 박연구; 송정현International Journal of Digital Earth
Yao R.,Zhang Y.,Wang L.,Li J.,Yang Q.Spatial Information Research
Fahime Arabi Aliabad; Saeed Shojaei; Mohammad Zare; Hamidreza Ghafarian Malamiri대한원격탐사학회지
남윤지; 정성우; 김태정; 이수암Science of the Total Environment
Lin H.,Yu Q.,Wang Y.,Gao S.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Petitjean, F.; Weber, J.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Remote Sensing
Geng, L.; Ma, M.; Wang, H.Spatial Information Research
Aliabad, Fahime Arabi; Shojaei, Saeed; Zare, Mohammad; Malamiri, Hamidreza GhafarianRemote Sensing of Environment
Shu Q.,Zhu X.,Xu S.,Wang Y.,Liu D.대한원격탐사학회지
윤유정, 김서연, 정예민, 조수빈, 이양원IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Rui Ding; Nanshan Zheng; Georges Stienne; Jiaxing He; Hengyi Zhang; Xuexi Liu전선 / 학사
다양한 공간 분석 영역에 유용하게 활용될 수 있는 위성영상정보에 대한 개념과 원리를 익히고, 각 응용 분야에 위성정보영상이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보는 것을 목표로 한다. 강의의 전반부는 위성영상정보에 대한 개요, 원격탐사(remote sensing) 시스템의 구성 요소, 다중분광 이미지, 주요 위성 및 센서의 특성 등을 다룬다. 후반부는 위성영상정보 처리에 중점을 두며, 토지이용이나 환경모니터링, 도시 분석 등과 같은 응용 사례에 대해 살펴본다. 특히, 실습을 통해 Erdas Imagine과 같은 위성영상처리 소프트웨어의 활용 능력을 배양한다.전선 / 학사
위성관측의 발달은 기상학과 기후학 분야에서 괄목할 만한 활용의 증대를 가져왔다. 위성자료는 자료동화를 통해 수치예보의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소로 대두되었다. 또한 장기간 위성관측 자료는 대기물리과정, 기후/환경변화 감시, 기후모델의 검증과 이해 등 기후변화연구에서 필요불가결한 부분이 되고 있다. 이 강의에서는 인공위성 관측이 어떻게 이루어지며, 기상/기후분야에서 어떠한 활용이 이루어지고 있는지에 초점을 맞추어 진행한다.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
경관은 도시와 농촌의 지질, 토양, 수계, 식생, 야생동물과 토지이용의 시스템이다. 우리는 경관을 요소별로 나누어 이해할 수도 있고. 시공간에서 구조를 지니는 하나의 시스템으로서 상호관계의 측면에서도 연구할 수 있다. 경관은 생태계의 시스템으로 기능한다. 식생과 토양이나 물과 도시경관 사이에 관련성이 있기에 일관성을 인식하는 것은 공간을 인식하게 한다. 경관이 읽기 쉬울 때, 그것은 개인과 커뮤니티의 지속가능성에 기여한다. 그러므로 경관의 시스템적인 분석은 자연 생태 계획이나 사회적, 문화적, 심리적 건강성 향상을 계획할 때 필수적이다. 강의는 매주 진행되고 경관 체계 분석에 관한 주제를 연구하고 토론한다. 토론에 참여하기 위해서, 학생들은 정해진 주제에 관한 발표를 정기적으로 준비해야 한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전필 / 학사
지역시스템공학분야에서 지리정보시스템과 인공위성 영상은 농촌지역의 자연자원의 보존과 개발, 설계에 활용이 증가되고 있다. 이에 지역시스템공학도로서 지리정보시스템을 사용할 수 있고 인공위성 영상을 처리하여 업무에 활용할 수 있는 능력의 배양이 필요하다. 본 교과목에서는 지리정보시스템의 개요와 기능, 활용 방법 등에 대하여 강의하며 인공위성 영상의 획득과 처리, 활용 방법에 대하여 강의한다.전선 / 학사
"지구표면 및 지하 천부에서 일어나고 있는 다양한 지구의 물리, 화학적 현상을 인공위성으로부터 관측하기 위한 원격탐사의 기본 원리를 익힌다. 여기에는 광학, 열적외선, 마이크로파(SAR) 위성자료의 획득 및 처리뿐만 아니라 지구위치정보시스템(GPS)의 기본원리도 함께 다룬다. 이론과 더불어 실습을 통해 Landsat, Ikonos, RadarSAT, TerraSAR-X 등과 같은 인공위성을 통해 획득된 자료를 다룸으로써 원격탐사 자료의 처리에 익숙해지도록 한다.전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
인공위성의 발달과 더불어 대기 및 지상의 기상 및 기후요소의 관측은 일기예보와 기후분석에서 없어서는 안될 중요한 대기과학의 한 분야로 간주되고 있다. 이 과목에서는 대기복사 이론이 대기원격탐사에 어떻게 적용되어 일기 및 기후자료를 얻을 수 있는지에 대해 강의하며, 얻어진 자료가 물 및 에너지 수지, 대기물리과정의 이해, 자료동화, 기후분석 등에 어떻게 활용되는지 강의한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
최근 인공위성의 수가 많아져 지구를 관측한 원격탐사 (공간)자료의 양이 급격하게 증가하였다. 이러한 대용량 원격탐사자료들을 지구과학적 연구를 위해 효과적으로 처리하고 가시화하기위한 기법의 교육이 필요하다. 이 강의에서는 학생들이 다양한 원격탐사센서의 특징을 이해하고 이를 바탕으로 대용량 지구관측 공간자료를 처리할 수 있는 이론 및 접근방법을 학습한다.전선 / 학사
원격탐사의 원리 및 지하에 분포하고 있는 에너지원을 찾기 위해 응용되는 최신기술에 대해 배운다. 상업적으로 사용되는 소프트웨어를 이용한 위성영상의 분석 실습이 포함된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.