SEASAT 위성 고도계 자료의 세 지상궤도자료에 대한 자세한 검토로서 동지나해의 등포텐셜면을 구하기 위한 초기노력이 서술되었다. 참조타원상 해수위로 제시된 고도계자료의 총갱정은 해양조석, 해남, body tide 및 전도해면기압의 영향갱정의 화로서 구성된다. 수행된 갱정 결과는 GEM l0B 중력지오이드모델과 SS3 평균해수면모델과 정성적인 일치를 보이고 있어 고도계 자료의 광범위하고도 철저한 분석이 이 해역의 등포텐셜면의 결정에 크게 기여할 것으로 추정된다.
큰 너울은 먼 해역에서 발생한 후 우리나라 해안에 전파하여 피해를 입히는 경우가 많다. 이를 방지하기 위해서는 우리나라 인근 해역에서 뿐만 아니라 외해역에서도 파랑 관측이 이루어져야 하지만 현장 관측의 경우 많은 비용 및 장비 망실 위험 때문에 어려움이 따른다. 위성의 고도계를 활용할 경우 우리나라 동해 중앙 해역이나 외해 그리고 타 국가의 해역과 같이 접근이 어려운 해양에서 파랑을 관측하는 일이 가능하다. 그러나 이에 앞서서 고도계 파랑 자료의 정확도를 검증하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 ENVISAT 위성의 고도계 파고 자료와 이어도 기지에서 관측한 파랑 자료를 비교 분석 한 후 그 활용성을 검토한다.
이 논문에서는 스테레오 위성자료의 효율적 활용을 위한 위성 기하요소간 상관성 분석결과를 제시한다. 정밀한 위치 정보 취득을 위해서는 스테레오 자료가 적정 범위의 수렴각과 이등분선고도각을 형성해야 하며, 이러한 기하요소는 개별 센서의 방위각과 고도각에 의해 큰 영향을 받는다. 논문에서는 스테레오를 구성하는 두 센서의 고도각과 센서간 방위각 차이에 따른 수렴각과 이등분선고도각 변이를 추정하였다. 이러한 분석을 통해 복잡한 에피폴라 기하구조 분석이나 수식적용 없이 두 센서의 방위각 및 고도각 정보 확인만으로 스테레오 기하요소를 추정할 수 있는 근거를 제시하였다. 실험 결과 수렴각과 이등분선고도각이 적정 범위 내로 형성되기 위해서는 두 센서의 고도각이 50° 일 때는 방위각 차이가 150° 이상, 60° 일 때는 방위각 차이가 130° 이상, 고도각이 70° 일 때는 100° 이상이어야 함을 각각 보여주었다. 실험결과는 향후 스테레오 위성자료를 이용한 다양한 분야에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
부산, 목포 지점의 평균해수면(MSL)과 고극조위, 저극조위 자료의 이상자료 시계열 모델링을 수행하였다. 시계열 모델은 계절성분을 포함하는 SARIMA 모형이며, 일시적인 변화에 해당하는 이상자료(Additive Outlier, AO)와 영구적인 변화를 의미하는 기준고도 변화(Level Shift, LS)를 모델에 포함하였으며, AIC 기준에 의거하여 최적 모델을 선정하였다. 이상자료 모형의 매개변수 추정은 R 프로그램 'tsoutliers' 패키지('tso' 함수)를 이용하였다. 선정 모형을 이용하여 이상자료와 기준고도 변화 진단에 적용한 결과, 부산의 월 단위 고극조위 자료에서 2003, 2012년 발생한 태풍 매미(MAEMI), 산바(SANBA)에 의한 일시적인 수위상승을 65.5, 29.5 cm 정도로 추정하였으며, 목포의 월 단위 평균해수면 자료에서는 1983년의 영산강 하굿둑 건설 사업에 의한 기준고도 변화를 21.2 cm 정도로 추정하였다. 한편 본 연구에서 구성한 모형은 모형의 편향을 유발하는 이상자료의 영향을 포함하며, 모형에 의한 RMS 오차는 연간 자료를 사용한 경우, 부산은 MSL 1.95 cm, 고극조위, 저극조위 각각 5.11 cm, 6.50 cm이며, 목포의 경우에는 큰 조차의 영향으로 MSL 2.01 cm, 고극조위, 저극조위 각각 11.80 cm, 9.14 cm로 부산보다 다소 높게 나타났다.
레이더 전파고도계는 레이더 신호를 지표면으로 송신하여 반사되어 돌아오는 신호로 항공기에서 지표면까지의 거리를 측정하는 센서이다. 이러한 레이더 전파고도계의 특성 분석을 위하여 비행 시험을 통해 레이더 전파고도계와 LiDAR를 동시에 획득하여 LiDAR DSM을 레이더 전파고도계 분석을 위한 참조자료로 사용하였다. LiDAR로 획득한 지표면의 점 자료들은 격자로 보간하여 DSM을 제작하였다. 비행 시험은 2012년 6월에 수행하였으며, 레이더 전파고도계 자료에 대하여 레이더 방정식에서 거리(range) 및 RCS와 관련된 반사되는 지표면의 면적에 따른 특성 측면에서 해석하였다. 결과적으로 빔폭이 넓은 항공기용 레이더 전파고도계는 가까운 거리에 있는 최근점의 영향보다는 RCS와 관련이 있는 지표면의 면적이나 반사도에 더 많은 영향을 받고 있다는 것을 알 수 있다.
남극 드레이크해협(45$^{\circ}$~75$^{\circ}$W 55$^{\circ}$~66$^{\circ}$S)의 해빙분포를 연구하기 위해 인공위성 레이더 고도계, 복사계, 및 산란계 자료글 이용하였다. 레이더 고도계 자료는 Topex/poseidon MGDR을 사용하였고, Geo_bad_1 flag를 이용하여 1992년부터 1999년 동안 연구지역내 해빙면적을 계산하여 월별 분포를 구하였다. DMSP의 SSM/I 인공위성 복사계 자료를 이용하여 1993년부터 1996년 사이 연구지역의 해빙의 면적비(ice concentration)를 추출하였다. 0에서 100% 로 나타나는 해빙 면적비를 고도계로부터 관측된 해빙의 면적과 대비함으로써 해빙의 유무를 결정할 수 있는 해빙 면적비를 20%로 결정하였고, 이를 이용하여 복사계로부터 추출된 해빙 분포를 인공위성 고도계 및 ERS-1/2 인공위성 산란계의 자료와 통합하였다. 추출된 해빙 분포를 간접적으로 검증하기 위해 지난 20년 동안의 연구지역내 해빙 면적비를 인접한 Esperanza 관측지점의 월평균 기온 자료와 대비하여 검증하였다. 그 결과 두 자료는 0.86의 높은 상관관계를 보였다 이로부터 해빙 분포와 온도 변화가 매우 밀접한 관계를 가지며 변화한다는 사실을 알 수 있고, 해빙 의 증감과 기온의 밀접한 관계를 감안할 때 본 연구 결과를 간접적으로 입증한다. 본 연구의 결과로부터 인공위성 복사계 자료로부터 해빙의 유무를 직접 판단 할 수 있는 근거를 마련하였고, 인공위성 고도계, 복사계 및 산란계의 자료를 통합함으로써 보다 상세한 해빙의 시간적 공간적 분포변화를 관측할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.
본 연구는 유역강우량을 산출을 위한 공간보간기법이 격자형 강우자료 생성에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 우리나라에서 규모가 가장 큰 유역인 한강유역(26,018km2)을 선정하였다. 유역강우량 산출에 이용한 강우자료는 기상청에서 제공하는 2000~2010 년까지 11년간 AWS(Automatic Weather Station) 108개소의 관측자료를 제공받아 사용하였으며, 강우이벤트로 2004년~2009년까지 재산피해를 입힌 총 11개의 호우, 태풍 사상을 선정하였다. 공간 보간기법으로는 Thiessen법과 IDW(Inverse Distance Weight)법의 2가지 기법을 선정하였다. 대상 지역에 대하여 AWS의 자료를 기반으로 보간을 실시하여 미관측지역에 대한 격자분포자료를 구축하였다. 이때, 격자분포자료는 국토해양부에서 분류한 19개 중권역을 기준으로 각 권역별 평균 강우량을 산출하였다. 2가지 공간보간기법을 이용한 한강유역전체 강우량 산출 결과 고도를 고려한 공간보간의 경우 그렇지 않은 경우에 비해 한강유역의 유역평균강우량은 IDW법은 -1.81~8.1%, Thiessen법은 6.6~9.6%의 차이를 나타내었으며, 연도별 편차가 증가하고 있었다.
강수량은 물순환의 시작이라고 할 수 있으며 이를 계측하는 것은 수문조사의 기본이라고 할 수 있다. 특히 강우-유출 모형은 기본적으로 강수량이 정확해야 그 결과인 유출량이 정확하다는 것은 널리 알려진 사실이다. 일반적으로 강수량은 고도(Elevation)에 따라 차이를 보이며 고도가 상승할수록 강수량이 증가하는 것으로 알려져 있다. 이러한 현상을 고려하여 유역의 강수량 관측계획을 수립할 때 유역고도를 고려하여 설계하기도 하며, 평균강수량 산정 시 유역의 고도를 고려하기도 한다. 우리나라는 국토의 70% 이상이 산지지형으로 한 유역내에서도 고도변화가 크다고 할 수 있다. 이러한 유역의 고도를 반영하여 평균강수량을 산정하려면 기본적으로 유역 고도에 따라 고르게 강수량관측소가 분포하여야 한다. 그러나 고도가 높은 고지대는 설치공사가 어렵고, 설치가 가능하다 하더라도 접근이 어려워 유지관리가 쉽지 않다는 문제가 있다. 따라서 대부분의 강수량관측소가 접근이 용이한 낮은 고도에 위치하고 있는 실정이다. 이렇게 유역의 낮은 고도에 편중되어 설치된 강수량관측소에서 산정된 평균강수량은 실제강수량보다 작게 산정될 가능성이 있다. 따라서 유역의 강수량산정에 미치는 영향에 대해 실측자료를 이용하여 정량적으로 분석하고 이를 보완할 필요성이 방안을 마련하는 것이 필요한 것으로 판단된다. 이번 연구에서는 특정 유역내에서 평면적 위치 차이는 있지만 고도에 따른 강수량의 차이를 검토하고 이에 대한 상관성을 분석하고자 하였다. 또한 저평수기와 홍수기에 고도별 강우 특성을 분석하고 고도에 따른 강수량 관측의 문제점을 도출하고자 하였다.
해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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