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목차

원격탐사를 활용한 북한의 사회ㆍ경제 분석과 정책적 전망 / 이창욱 6

Ⅰ. 머리말 6

Ⅱ. 야간조도 위성으로 읽는 한반도의 현실 7

Ⅲ. 야간조도 위성을 활용한 평양직할시의 도시 개발 분석 9

Ⅳ. 야간조도 자료를 활용한 북한의 전력 생산 연구 12

Ⅴ. 위성 레이더(SAR)를 활용한 북한 무산 광산의 채광량 관측 14

Ⅵ. 평가와 전망 18

참고문헌 20

인공위성과 인공지능을 이용한 북한경제 연구 가능성 모색 / 염종민 23

Ⅰ. 들어가며 23

Ⅱ. 우리나라 인공위성 개발 및 데이터 25

Ⅲ. 인공지능 활용 기술 27

Ⅳ. 인공위성과 인공지능을 이용한 북한 농업 작황 예측 사례 28

Ⅴ/Ⅳ. 맺음말 32

참고문헌 33

위성 자료를 활용한 북한 무역 지표 개발과 시사점 / 김다울 35

Ⅰ. 배경 35

Ⅱ. 위성 기반 무역 지표의 개발 36

Ⅲ. 위성 기반 무역 지표 추세 및 특징 37

Ⅳ. 맺음말 43

참고문헌 45

위성 자료를 활용한 북한 도시 연구 가능성: 평양, 개성, 라선 사례 / 이시효 46

Ⅰ. 머리말 46

Ⅱ. 위성 자료 활용 북한 도시 연구 검토 47

Ⅲ. 위성 자료 활용 북한 도시 연구 사례 49

Ⅳ. 맺음말 57

참고문헌 58

위성영상 분석에 기반한 북한 산림복구 전투 9년 차 종합 평가 및 전망 / 정성학 61

Ⅰ. 요약 61

Ⅱ. 연구 배경 62

Ⅲ. 재료 및 방법 62

Ⅳ. 분석 결과 64

Ⅴ. 북한 산림녹화 성과 평가: 2014~23년 9년간 70

Ⅵ. 요약 및 결론 75

Ⅶ. 전망 및 차후 계획 76

참고문헌 78

[부록] 북한 산림복구 및 훼손 사례(구글어스 위성사진) 80

원격탐사를 활용한 북한의 사회ㆍ경제 분석과 정책적 전망 / 이창욱 8

〈표 1〉 DMSP 위성과 Suomi NPP 위성의 특징 8

〈표 2〉 북한의 연간 발전 전력량 13

〈표 3〉 Sentinel-1 위성영상의 특징 16

〈표 4〉 무산 광산의 채광량 산출을 위해 사용된 DEM 정보 17

〈표 5〉 무산 광산 지역의 시계열 지표 변위도를 기반으로 산출된 채굴량 변화 18

위성영상 분석에 기반한 북한 산림복구 전투 9년 차 종합 평가 및 전망 / 정성학 66

〈표 1〉 북한 연도별 산림 및 토지이용 면적 변화(2001~23년) 66

〈표 2〉 토지이용 면적 변화 68

〈표 3〉 토지이용 항목별 연도별 변화대조표(2014년 vs 2023년) 69

〈표 4〉 2014년 대비 2023년 산림 증가 내역 대조표 71

〈표 5〉 2014년 대비 2023년 관목지 증가 내역 대조표 71

〈표 6〉 2014년 대비 2023년 초지 증가 내역 대조표 72

〈표 7〉 2014년 산림의 9년 후 변화 내역(2023년 대비) 73

원격탐사를 활용한 북한의 사회ㆍ경제 분석과 정책적 전망 / 이창욱 9

[그림 1] (a) 1992년 DMSP 위성의 한반도 야간조도 영상(NOAA), (b) 2024년 12월 1일 Suomi NPP 위성의 한반도 야간조도 영상(NASA) 9

[그림 2] 2019~22년간 일별 및 연 평균 야간조도 결과 10

[그림 3] 평양직할시의 연간 야간조도 변화 자료 (a) 2019~20년 야간조도 변화 지도, (b) 2020~21년 야간조도 변화 지도, (c) 2021~22년 야간조도 변화 지도 11

[그림 4] Superdove 위성 및 Google Earth를 이용한 북한의 광학 영상 비교, Superdove 위성에 나타난 (a) 미림승마구락부(경기장 건설 전, 2019년 4월 24일),... 12

[그림 5] 북한의 연간 발전량과 야간조도 자료 비교 14

[그림 6] (좌) SAR 위성영상의 영역, (우) Superdove 위성 영상을 통해 획득한 무산 광산 광학 영상(2022년 9월 10일) 15

[그림 7] 시계열 지표변위 관측 기법을 통해 산출한 무산 광산 지역의 지표 변위도 (a) 인공지능 기법 적용 전 무산 광산 지역의 지표 변위도, (b) 인공지능 기법(CNN)으로... 16

[그림 8] 위성 레이더 영상을 활용한 무산 광산 지역의 시계열 지표변위도 (a) 2000~10년간 무산 광산 지역의 지표 변위도, (b) 2010~16년간 무산 광산 지역의 지표 변위도 18

인공위성과 인공지능을 이용한 북한경제 연구 가능성 모색 / 염종민 24

[그림 1] European Space Agency(ESA)에서 추진 중인 Digital Twin Earth의 상상도. 다양한 위성 정보를 이용하여 지구 정보를 디지털화하고 이를 통해 다양한 지구문제 해결에 기여 24

[그림 2] 우리나라 인공위성 개발 중장기 계획 26

[그림 3] 미국 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration: NASA)에서 진행중인 위성 자료와 딥러닝 융합을 통한 지구 관측 연구 수행 개념도 27

[그림 4] 2017년 남북한 위성 이미지를 활용한 RSCM과 딥러닝 모델 결합을 통한 벼 생산량 조기 예측 지도. (A) 픽셀단위 벼 생산량 지도. (B) 행정구역단위 벼 생산량 지도.... 29

[그림 5] 다목적실용위성 광학영상을 활용한 AI 학습용 도로 검출 데이터셋 샘플(이훈희ㆍ오한, 2022). 왼쪽 그림은 각 도로에 대한 Label 자료이며, 오른쪽은 Label 자료와... 31

위성 자료를 활용한 북한 무역 지표 개발과 시사점 / 김다울 37

[그림 1] 북중 육로 세관 물류와 무역 추세 37

[그림 2] 신의주세관 및 신의주청년역 물류 추세 39

[그림 3] 석탄 야적장 물류 추세 40

[그림 4] 남포항 물류 추세 41

[그림 5] 두만강역 물류 추세 43

위성 자료를 활용한 북한 도시 연구 가능성: 평양, 개성, 라선 사례 / 이시효 49

[그림 1] 위성 자료를 활용한 평양 혼합연구(MHSD) 진행 과정 49

[그림 2] 딥러닝 방식 평양 198개 동 주거 환경 분류 50

[그림 3] 라선시 라진(왼쪽)과 선봉(오른쪽) 도심 공간 격차 지도 52

[그림 4] 개성시 건축 밀도 현황(2020년, 좌)과 공간 격차 분석(우) 54

[그림 5] 개성시 지역별 야간조도 추이(2002~22년) 55

위성영상 분석에 기반한 북한 산림복구 전투 9년 차 종합 평가 및 전망 / 정성학 63

[그림 1] 북한 토지이용도 작성 절차: MODIS 토지이용 자료(MCD12Q1 IGBP) 모자이크 및 좌표보정(UTM WGS 84 N Zone), 북한지역 적출 및 항목 조정(17개 → 8개) 63

[그림 2] 2023년 북한 토지이용도 64

[그림 3] 북한 토지이용도 변화: 23년간(2001~23년) 65

[그림 4] 북한 연간 산림면적 변화 추세(2001~23년) 67

[그림 5] 북한 토지이용도 변화: 9년간(2014년 vs 2023년) 68

[그림 6] 토지이용별 연도별 면적 비교 68

[그림 7] 2014년 대비 2023년 산림 증가 내역 70

[그림 8] 북한 산림 증가 또는 감소 지역: 9년간 변화(2014년 vs 2023년) 74

부도목차

[부도 1] 평안남도 삼화동에서 산비탈지 뙈기밭에 나무를 심어서 황폐지를 복구했다 80

[부도 2] 평안남도 상차동 야산 공동묘지에 숲이 훼손돼서 맨땅과 바닥 흙이 그대로 넓게 드러났다 80