최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.6 pt.2, 2018년, pp.1155 - 1163
김현철 (극지연구소 북극해빙예측사업단) , 홍상훈 (부산대학교 지질환경과학과) , 박상은 (세종대학교 에너지자원공학과) , 이훈열 (강원대학교 지구물리학과)
Recently, much attention has been focused on the change and role of the Arctic region due to climate change. Studies using various platforms are being conducted in the polar regions. Among them, monitoring of Arctic cryosphere information using remote sensing is the most important observational role...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
위성탐사·빙권정보 센터의 주요 기능은 무엇인가? | “위성탐사·빙권정보 센터”는 다음과 같은 주요 기능을 가지고 있다. 1) 북극권 종합 위성 정보망 구축을 위해 북극권 개발 및 활용을 위한 위성 자료 확보와 국제협력을 통한 해외 위성 자료 수집, 그리고 고품질의 위성정보 고속 처리 및 서비스, 2) 변화하는 극지 빙권 상시 모니터링을 수행하며, 북극항로 개발 및 활용을 위한 해빙정보 생산과 해수면 변화 파악을 위한 극지 빙권 변동 상시 모니터링 수행, 3) 극지 연구를 수행하는 연구자의 안전한 연구 수행 지원을 위해 쇄빙 연구선이 극지해역에서 현장조사를 수행 할 때 주변 해빙 등에 대한 정보 준 실시간 제공 및 기상 정보를 제공하고, 극지 과학기지 주변에서 수행되는 연구 지원 및 연구자 안전을 위한 위성 정보 제공, 4) 온난화에 의한 기후변화의 현주소를 일반 국민에게 전달하기 위해 극지 위성 관측 자료를 이용하여 빙권 변화 정보를 가시 화하여 전달하는 대국민 홍보, 그리고 5) 범부처 협력 융 복합 연구 수행을 위한 중심 역할을 수행하여 한국항공 우주연구원에서 운용 중인 한국의 아리랑위성들을 이 용한 해빙 정보 생산과 국내외 다학제간 융합 협동 연구 개발 및 지원을 수행하고 있다. | |
한국해양과학기술원 부설 극지연구소에서 수행하고 있는 “북극해빙 위성관측을 위한 분석 기술 개발” 사업에 대해 설명하시오. | 이러한 노력의 일환으로 해양수산부 한국해양과학기술원 부설 극지연구소에서는 “북극해빙 위성관측을 위한 분석 기술 개발”이라는 사업을 수행하고 있다. 이 연구는 인공위성을 이용하여 북극 해빙을 관측하기 위한 분석 기술을 개발한다는 목표로 2017년부터 극지연구소의 기관고유 연구사업으로 시작되었다. 2019년까지 3년이 1단계 연구사업 기간에 해당되며, 다양한 위성을 이용한 국제협력과 이를 통한 북극권 관측 기술 개발을 목표로 하고 있다. 광역의 북극해를 관측하기 위해서는 세계 각국에서 운용하고 있는 다양한 인공위성 자료를 수집 관리해야 하고, 수집된 자료를 이용하여 북극해 해빙과 빙권정보 추출이 가능한 과학적 기술이 개발되어야 한다. | |
극지 원격탐사에서 제약을 많이 받는 광학 영상의 시계열 자료를 활용하는 이유는 무엇인가? | 극지 원격탐사에서 구름이 많이 끼는 극지 기상과 장시간 해가 뜨지 않는 극야로 인해 활용 면에서 제약을 많이 받는 광학 영상의 시계열 자료를 이용하여 “고해상도 시계열 광학 위성 영상과 특징점 추적 기법을 이용한 북극해 해빙 이동 탐지(Hyun and Kim, 2018)” 연구를 수행하였다. 또한 “광학영상에서의 해빙 종류 분류 연구(Chi and Kim, 2018)”를 소개하여 극지에서 해빙의 형태 분류가 직관적으로 가능한 광학 영상 기반 연구 결과를 제시하여 광학 영상의 활용도를 높였다. |
Baek, W.-K., H.-S. Jung, S.-H. Chae, and W.-J. Lee, 2018. Two-dimensional Velocity Measurements of Uversbreen Glacier in Svalbard Using Terra SARX Offset Tracking Approach, Korean Journal of Remote Sensing, 34(3): 495-506 (in Korean with English abstract).
Chi, J. and H.-C. Kim, 2017. A fully data-driven method for predicting Antarctic sea ice concentrations using temporal mixture analysis and an autoregressive model, Remote Sensing Letters, 8(2): 106-115.
Chi, J. and H.-C. Kim, 2018. Sea Ice Type Classification with Optical Remote Sensing Data, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1239-1249 (in Korean with English abstract).
Chi, J., H.-C. Kim, and S.-H. Kang, 2016. Machine learning-based temporal mixture analysis of hypertemporal Antarctic sea ice data, Remote Sensing Letters, 7(2): 190-199.
Han, D., J. Im, Y.J. Kim, S. Lee, Y. Lee, and H.-C. Kim, 2018a. The Estimation of Arctic Air Temperature in Summer Based on Machine Learning Approaches Using IABP Buoy and AMSR2 Satellite Data, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1261-1272 (in Korean with English abstract).
Han, H., S.-H. Hong, H.-C. Kim, T.-B. Chae, and H.-J. Choi, 2017. A study of the feasibility of using KOMPSAT-5 SAR data to map sea ice in the Chukchi Sea in late summer, Remote Sensing Letters, 8(5): 468-477.
Han, H. and H.-C. Kim, 2018. Evaluation of summer passive microwave sea ice concentrations in the Chukchi Sea based on KOMPSAT-5 SAR and numerical weather prediction data, Remote Sensing of Environment, 209: 343-362.
Han, H. and C.-K. Lee, 2018. Analysis of Ice Velocity Variations of Nansen Ice Shelf, East Antarctica, from 2000 to 2017 Using Landsat Multispectral Image Matching, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1165-1178 (in Korean with English abstract).
Han, H. and H. Lee, 2007. Comparative Study of KOMPSAT-1 EOC Images and SSM/I NASA Team Sea Ice Concentration of the Arctic, Korean Journal of Remote Sensing, 23(6): 507-520 (in Korean with English abstract).
Hyun, C.-U. and H.-C. Kim, 2017. A Feasibility Study of Sea Ice Motion and Deformation Measurements Using Multi-Sensor High-Resolution Optical Satellite Images, Remote Sensing, 9(9): 930.
Hyun, C.-U. and H.-C. Kim, 2018. Arctic Sea Ice Motion Measurement Using Time-Series High-Resolution Optical Satellite Images and Feature Tracking Techniques, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1215-1227 (in Korean with English abstract).
Jin, D., K.-S. Lee, S. Choi, M. Seo, D. Lee, C. Kwon, H. Kim, E. Lee, and K.-S. Han, 2017. Determination of dynamic threshold for sea-ice detection through relationship between 11 ${\mu}m$ brightness temperature and 11-12 ${\mu}m$ brightness temperature difference, Korean Journal of Remote Sensing, 33(2): 243-248 (in Korean with English abstract).
Kim, H., J. Park, H.-C. Kim, and Y.B. Son, 2017. Climatological Variability of Multisatellite-derived Sea Surface Temperature, Sea Ice Concentration, Chlorophyll-a in the Arctic Ocean, Korean Journal of Remote Sensing, 33(6-1): 901-915 (in Korean with English abstract).
Kim, H.-C., H. Han, C.-U. Hyun, J. Chi, Y.-S. Son, and S. Lee, 2018a. Research on Analytical Technique for Satellite Observstion of the Arctic Sea Ice, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1283-1298 (in Korean with English abstract).
Kim, J.-I. and H.-C. Kim, 2018. Performance Comparison of Matching Cost Functions for High-Quality Sea-Ice Surface Model Generation, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1251-1260 (in Korean with English abstract).
Kim, S.H., D.-J. Kim, and H.-C. Kim, 2018b. Progressive Degradation of an Ice Rumple in the Thwaites Ice Shelf, Antarctica, as Observed from High-Resolution Digital Elevation Models, Remote Sensing, 10(8): 1236.
Kim, S.H., D.-J. Kim, and H.-C. Kim, 2018c. Grounding Line of Campbell Glacier in Ross Sea Derived from High-Resolution Digital Elevation Model, Korean Journal of Remote Sensing, 34(3): 545-552 (in Korean with English abstract).
Kim, Y., 1987. 4 to 18 GHz Radar Backscatter Model of First-Year Sea Ice, Korean Journal of Remote Sensing, 3(2): 89-102.
Kim, Y., D.-J. Kim, U. Kwon, and H.-C. Kim, 2018c. A Study on the Radiometric Correction of Sentinel-1 HV Data for Arctic Sea Ice Detection, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1273-1282 (in Korean with English abstract).
Kim, Y.-O., 2012. Recent Trends and Implications of Arctic Sea Issues, KIEP Regional Economic Focus, 6(40): 1-14.
Lee, E., M. Seo, K.-S. Lee, S. Choi, D. Lee, D. Jin, C. Kwon, H. Kim, M. Huh, and K.-S. Han, 2017. Quality Consistence Analysis of Satellite-based Sea Ice Concentration Products, Korean Journal of Remote Sensing, 33(3): 333-338 (in Korean with English abstract).
Lee, S., J. Im, J. Kim, M. Kim, M. Shin, H.-C. Kim, and L. Quackenbush, 2016. Arctic Sea Ice Thickness Estimation from CryoSat-2 Satellite Data Using Machine Learning-Based Lead Detection, Remote Sensing, 8(9): 698.
Lee, S. and H.-C. Kim, 2018. HyperSAS Data for Polar Ocean Environments Observation and Ocean Color Validation, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1203-1213 (in Korean with English abstract).
Lee, S., H.-C. Kim, and J. Im, 2018. Arctic lead detection using a waveform mixture algorithm from CryoSat-2 data, The Cryosphere, 2018: 1665-1679.
Oh, M. and H.-C. Kim, 2018. Coupling detection in sea ice of Bering Sea and Chukchi Sea: Information entropy approach, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1229-1238 (in Korean with English abstract).
Park, G., H.-C. Kim, T. Lee, and Y.B. Son, 2018a. Tracing the Drift Ice Using the Particle Tracking Method in the Arctic Ocean, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1299-1310 (in Korean with English abstract).
Park, J., H.-C. Kim, J. Hwang, D. Bae, and Y.-H. Jo, 2018b. An Approach for the Antarctic Polar Front Detection and an Analysis for its Variability, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1179-1192 (in Korean with English abstract).
Park, J.-W., H.-C. Kim, S.-H. Hong, S.-H. Kang, H.C. Graber, B. Hwang, and C.M. Craig, 2016. Radar backscattering changes in Arctic sea ice from late summer to early autumn observed by space-borne X-band HH-polarization SAR, Remote Sensing Letters, 7(6): 551-560.
Seo, M., H.-C. Kim, M. Huh, J.-M. Yeom, C. Lee, K.-S. Lee, S. Choi, and H.-S. Han, 2016. Long-Term Variability of Surface Albedo and Its Correlation with Climatic Variables over Antarctica, Remote Sensing, 8(12): 981.
Seo, M., E. Lee, K.-S. Lee, S. Choi. D. Jin, N.-H. Seong, H.-G. Han, H.-C. Kim, and K.-S. Han., 2018. Comparative Analysis of Radiative Flux Based on Satellite over Arctic, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1193-1202 (in Korean with English abstract).
Son, Y.-S. and H.-C. Kim, 2018. Empirical ocean color algorithms and bio-optical properties of the western coastal waters of Svalbard, Arctic, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 139: 272-283.
Son, Y.-S., H.-C. Kim, and S. Lee, 2018. ASTER-Derived High-Resolution Ice Surface Temperature for the Arctic Coast, Remote Sensing, 10(5): 662.
Yang, C.-S. and J.-H. Na, 2009. Seasonal and Inter-annual Variations of Sea Ice Distribution in the Arctic Using AMSR-E Data: July 2002 to May 2009, Korean Journal of Remote Sensing, 25(5): 423-434 (in Korean with English abstract).
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
오픈액세스 학술지에 출판된 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.