자기 구름은 자기 구조를 가지고 방출된 CME로 지구 자기장에 영향을 주는 중요한 원인 중 하나이다. 지구 자기장의 교란으로 발생하는 지자기 활동은 K 지수로 표현되는데 우주기상을 연구하는데 기본 자료로 활용된다. 따라서 자기 구름은 우주기상을 연구하는데 필요한 자료라 할 수 있다. 기존에 Lynch et al.(2005), Huttunen et al.(2005), Lepping et al.(2006), Feng et al.(2007) 등이 만든 자기 구름 리스트가 있지만 자기 구름에 적합하지 않는 이벤트가 적지 않게 포함되어 있어 이벤트를 지자기 활동 연구에 활용하기에 어려움이 있었다. 이 연구에서는 우리만의 자기 구름 기준을 정하고, 이 기준과 실린더 모델을 이용해 새로운 자기 구름 리스트를 완성하였다. 우리가 정한 자기 구름 기준은 (1)자기장의 벡터 성분이 천천히 회전하고 (2)자기장의 세기가 평균보다 세며 (3)자기 구름 지속시간이 7시간보다 짧은 이벤트도 모두 포함하는 것이다. ACE위성과 WIND 위성이 2000년에 관측한 행성간 자기장 자료에 우리의 자기 구름 기준을 적용하여 자기 구름 이벤트 후보를 선정하였고, 마루바시 박사가 만든 실린더 모델을 자기 구름 이벤트 후보에 적용하여 자기 구름 이벤트를 최종 선정하였다. 이렇게 선정된 2000년도 자기 구름 이벤트는 총 63개이고 이를 리스트로 작성하였다. 우리가 만든 자기 구름 이벤트 리스트는 CME와 K 지수 등 지자기 활동 연구에 활용되고 있다.
The genus Stereum is consisted of species having smooth, binucleate amyloid spores, pseudocystidia and dimitic basidiocarps without clamps. There are five recorded species of Stereum in Korea. Through the specimen examination of Seoul National University Fungal Collection, five more species of Stereum, S. subtomentosum, S. peculiare, S. sanguinolentum, S. striatum and S. complicatum, were confirmed as unrecorded species to Korea. They are registered here with Korean names as well as English descriptions and a key to Korean Stereum species is attached together.
Clouds are usually formed by adiabatic cooling through ascending currents, radiation cooling or a mixture of warm air and cold one. Ascending currents are caused by covection currents, or they are accompanied with fronts. Thus clouds are formed through various kinds of causes and procedures. So they are various in height and shape. Form of clouds was classified on the basis of the thecriteria that L. Howard proposed in 1803. He distinguished three simple, fundamental classes-Cirrus, Cumulus, Stratus-from which the others were derived by trasition or association. And they are subdivided into 10 genera according to their height and shape. Most of the clouds are subdivided into the detailed kinds to the characteristics such as appearance or intensity of convection current. Sometimes completly different shape of cloud can be developed out of the 'mother-cloud'. In korea, the stratocumulus, altostratus and cirrus clouds frequently appear. Generally we are likely to have rain or snow from the stratus cloud forms(As, St, Sc) and rain shower or hail from the cumulus forms(Ac, Cu, Cb).
구름의 몬순의 활동에 있어서 직접적으로나 간접적으로 영향을 준다. 본 연구에서는 이러한 구름이 몬순의 활동에 어떠한 영향을 주는지를 알아보기 위해 ISCCP 구름자료와 GAME 재분석 자료를 입력자료로한 장파 복사 모델을 수행하였다. 모델 수행의 결과로 얻어진 대기 상부에서의 플럭스는 CERES 관측치와 비교하였으며, 구름에 의한 가열율은 몬순활동을 해석하기 위해 사용하였다. 구름이 몬순에 끼치는 영향을 파악하기 위해 맑은 대기의 가열율과 구름을 포함한 평균 대기의 가열율의 차이를 구하였으며, 이를 수평과 연직분포의 관점에서 해석하였다. 가열율의 지리적 분포는 수평적으로는 인도양에서 장파 복사 가열율의 최대가 나타났으며, 가열의 최저 (냉각)은 티벳고원에 나타났다. 이러한 공간적 분포는 구름이 남북방향으로 차등가열을 유발시키고 있음을 보여주고 있어 구름의 분포가 열적인 몬순순환을 강화시켜주고 있음을 시사하고 있다. 이러한 차등가열의 강화는 동서방향으로도 나타나 구름이 동서방향 순환에도 영향을 줄 수 있음을 보여준다. 구름에 의한 복사 가열의 연직구조는 운정에 의한 냉각과 운저에 의한 가열이 일어날 수 있음을 보여주고 있으며, 이로 인해 대기의 불안정성이 높아져 연직 운동을 향상시킬 수 있는 역할을 하고 있음이 밝혀졌다. 즉 몬순순환에 의해 생성된 구름은 구름 생성의 원인이 되었던 순환을 더욱 강화시키고 있음을 보이고 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.261-263
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2009
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각 영상에 대해 R채널의 임계치를 적용하여 잡음을 제거하며, 잡음 영역이 제거된 각각의 근적외 영상과 가시 영상의 반사 특성 및 근적외 영상과 적외 영상의 방출 특성의 특징을 구한 후, 각각의 임계치를 적용하여 1차적으로 구름을 판별한다. 1차적으로 구름 판별에서 제외된 영역에 대해서는 가시 및 적외 영상의 R 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 2차적으로 구름의 종류를 판별한다. 1차적으로 판별된 구름 영역과 2차적으로 판별된 구름 영역을 합성하여 최종 구름 영역을 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 구름 분류 방법보다 제안된 방법이 구름 분류의 성능이 개선된 것을 확인하였다.
원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2000.04a
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pp.185-186
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2000
대기 중에 있는 에어로졸의 농도가 증가하면 직접·간접적으로 지구 복사 평형에 영향을 주어 기후 변화를 유도하게 된다 직접적 효과로는 에어로졸이 지구에 들어오는 태양빛을 산란 및 흡수에 의해 차단하여 지표에 도달하는 태양에너지를 감소시키게 된다. 간접적 효과로는 증가된 에어로졸의 일부가 구름 응결핵으로 작용하여 구름입자의 농도를 증가시키면 구름의 알베도 값이 증가되고 또한 구름의 수명에도 영향을 주어 구름의 량을 증가시키게 되고, 또한 구름의 수명에도 영향을 주어 구름의 량을 증가시키게 되고, 따라서 지구복사 뿐 아니라 물의 순환에도 영향을 미치게 된다. (중략)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.355-359
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2009
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.
In this study, 14 heavy snow events in Yeongdong area which are local phenomena are analyzed using MODIS cloud products provided from NASA/GSFC. The clouds of Yeongdong area at observed at specific time by MODIS are classified into A, B, C Types, based on the characteristic of cloud properties: cloud top temperature, cloud optical thickness, Effective Particle Radius, and Cloud Particle Phase. The analysis of relations between cloud properties and precipitation amount for each cloud type show that there are statistically significant correlations between Cloud Optical Thickness and precipitation amount for both A and B type and also significant correlation is found between Cloud Top Temperature and precipitation amount for A type. However, for C type there is not any significant correlations between cloud properties and precipitation amount. A-type clouds are mainly lower stratus clouds with small-size droplet, which may be formed under the low level cold advection derived synoptically in the East sea. B-type clouds are developed cumuliform clouds, which are closely related to the low pressure center developing over the East sea. On the other hand, C-type clouds are likely multi-layer clouds, which make satellite observation difficult due to covering of high clouds over low level clouds directly related with Yeongdong heavy snow. It is, therefore, concluded that MODIS cloud products may be useful except the multi-layer clouds for understanding the mechanism of heavy snow and estimating the precipitation amount from satellite data in the case of Yeongdong heavy snow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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