이 연구에서는 Suomi-National Polar Partnership(Suomi-NPP) 위성에 탑재된 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day/Night Band(DNB)로부터 측정된 인공광원 복사휘도 정보를 이용하여 우리나라 소도시들에서 야간 에어로졸 광학두께를 추정하는 방법을 개발하였다. 개발된 알고리즘에서는 야간에 도시의 인공광원들로부터 방출되는 빛을 광원으로하여 Beer의 복사 감쇠법칙이 이용되었으며, VIIRS의 적외선 영역 M밴드 관측자료를 사용하여 구름화소를 제거함으로써 청천화소에 대하여 에어로졸 광학두께를 산출하였다. 본 연구에서 산출된 야간 에어로졸 광학두께 결과는 주간 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서로부터 산출된 자료와 비교 검증하였다. 검증 결과, 도시에 따라 0.6~0.7이상의 상관계수와 0.14~0.18 범위의 제곱근-평균-제곱 차이(Root-Mean-Square Difference; RMSD)를 보였다. 추가적으로 야간 에어로졸 광학두께에 영향을 미치는 인자들에 대한 민감도 실험을 수행하여 개발된 알고리즘의 산출 오차의 범위를 추정하였다. 본 연구를 통하여 우리나라에서 야간에 DNB채널 관측자료를 이용하여 에어로졸 광학두께를 추정할 수 있는 가능성을 확인 하였으며, 개발된 알고리즘의 지속적인 개발 및 개선이 이루어진다면 향후 국내에서 기존에 부족했던 야간 에어로졸 정보의 산출에 기여할 것으로 기대된다.
해색 센서인 SeaWIFS의 자료를 이용하여 황사의 광학적 성질과 황사가 해색 원격탐사에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 황사가 해색에 미치는 영향을 살펴보기 위해 황사현상이 나타났던 1998년 4월 18일과 맑은 날인 4월 25일의 자료를 선택하였다. NASA 표준 대기 보정 알고리즘은 황사의 영역을 복사휘도가 너무 크거나 또는 구름의 영역으로 간주하여 황사 지역에 대한 해색 정보를 생산하지 않고 있다. 4월 18일 동아시아 해양에 도착한 황사는 에어로졸의 광학적 두께의 관점에서 상대적으로 균질한 두 부류로 구성되어 있음을 보여주었다. 즉, 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의값을 갖는 강한 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였다. 즉 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의 값을 갖는 강항 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였으며, 이 값들은 지상의 관측 결과와 잘 일치하였다. 지상 일기도의 분석과 경로 역추적을 통해 얻은 황사의 이동은 약한 황사 영역이 먼지 폭풍의 가장자리로부터 기원하고 있음을 암시한다. 또한, 황사와 관련된 에어로졸 광학적 두께가 큰 영역은 dir 0.2 정도의 광학적 두께를 갖는 배경 에어로졸과 매우 다름을 알 수 있다. 이러한 에어로졸의 광학적 특성은 대기 보정 변수의 도입과 더불어 황사의 영역을 정량적으로 결정할 수있음을 가능케 하고 있다. 본 논문의 결과는 대기 보정 변수와 광학적 두께의 분산 그래프에 나타나는 특징을 황사 영역을 결정할 수 있음을 보여준다.
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다.
테이퍼 롤러 베어링은 중량이 큰 승합차, 화물차, 열차에 사용되며, 큰 부하하중에서도 안정적으로 차량을 지지할 수 있다. 테이퍼 롤러 베어링 부품 중 케이지는 롤러 간 간격을 유지해 주며, 이를 통해서 마찰 방지 및 마모, 발열의 억제 등의 역할을 한다. 공진으로 인해 케이지가 심하게 변형되면 롤러가 구름을 하지 못하거나, 케이지를 이탈하는 경우가 발생하게 된다. 케이지는 경량화 추세에 따라 금속소재에서 플라스틱소재로 변화하고 있다. 본 논문에서는 "화물열차와 고속열차에 사용되는 테이퍼 롤러 베어링의 부품 중 하나인 케이지를 대상으로 연구하였으며" 케이지 재료에 따른 동특성 해석과 열차가 최고속도로 주행한다는 가정 하에, 최고속도에 해당하는 주파수의 고조파를 계산하고 공진범위를 피하기 위해 케이지의 설계 변수 중 가변이 쉬운 두께를 다르게 하여, 최적의 두께를 선정하고자 비교해석을 진행하였다. 재료에 따른 동특성 해석과 비교해석은 Abaqus 6.16을 사용하였다.
White Etching Layer(WEL) is a phenomenon that occurs on the surface of rail due to wheel/rail interactions such as excessive braking and acceleration. Rolling Contact Fatigue(RCF) cracks on the surface of rail have been found to be associated with WEL. In this study, we have investigated RCF damages of white etching layer using twin disc testing and fatigue analysis. These tests consist of wheel flat tests and rolling contact fatigue tests. WEL has been simulated by wheel flat test. It has been founded that the WEL with a bright featureless contrast is formed on the surface of specimen by etching. Rolling contact fatigue test was conducted by using flat specimens with the WEL generated by the wheel flat test. It has been observed that two types of cracks occur within the specimen. The contact fatigue test was simulated in 2D elastic-plastic FE simulations. Based on loading cycles obtained from the finite element analysis, the fatigue life analysis according to the thickness variation of WEL was carried out. The longest fatigue life was observed from the thickness of 20um.
빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.
본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.
지표면에서 방출된 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 복사량은 대기 입자에 의해 선택적으로 산란되고 흡수된다. 에어로솔이 대기 중에 존재할 경우 지표면에서 방출되는 $11{\mu}m$의 복사량이 $12{\mu}m$보다 흡수를 많이 하므로 밝기 온도가 낮게 나타나고, 반대로 구름에 대해서는 $12{\mu}m$가 흡수를 많이 하여 $11{\mu}m$의 밝기 온도가 높게 나타난다. 그러므로 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 밝기 온도 차이(BTD)를 통해 구름과 에어로솔의 존재 유무를 판별할 수 있고, 에어로솔의 광학 두께를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 대기의 구성 물질과 연직 분포 상태, 지표면의 온도와 형태, 그리고 에어로솔의 구성성분에 따라 BTD 경계값과 민감도를 분석하였다. BTD 경계값은 이론적으로 $0^{\circ}K$라고 알려져 있으나 본 연구에서 US 표준 대기 상태일 때 $0.8^{\circ}K$의 경계값을 보인다. BTD 값은 태양 천정각, 에어로솔의 고도, 지표면 반사도, 그리고 대기의 연직적 온도 분포에 따라서는 영향을 적게 받았다. 그러나 위성 천정각, 지표면 온도와 방출율, 연직적 수증기 분포에 대해 영향이 크게 나타나며 에어로솔 탐지에 50%이상의 오차를 유발할 수도 있다. 그러므로 BTD 방법을 사용하는데 있어 주의가 요구되며, BTD값에 영향을 미치는 인자를 보정해 준다면 좀 더 정확한 에어로솔 탐지가 가능하리라 사료된다.
태양광발전은 독립전원으로써의 가치는 미미하나 도시전체의 탄소발생량 저감 및 화석연료 사용 저감을 위한 분산전원으로써 가치가 매우 높은 전력원이다. 하지만 태양광발전의 경우 기상조건에 따른 발전량 변동이 심하기에 분산전원으로써 효율적으로 사용하기 위해서는 큰 변동폭을 효과적으로 제어하기 위한 실시간 모니터링이 이루어져야 한다. 하지만 태양광발전량을 좌우하는 일사량은 예측치가 존재하지 않기에 이를 예측해야 하고 본 연구에서는 과거의 일사량을 직산분리 하여 구름의 짙은 정도나 두께 등을 유추할 수 있는 대기투과율을 일기예보에서 발표하는 날씨별로 대푯값을 산정하고 이를 일사량 예측식에 대입하여 일사량을 예측하였다. 그리고 실측 일사량 및 CRM(Cloud Cover Radiation Model)기법인 Kasten and Czeplak의 식을 통해 계산된 예측일사량과의 비교를 통해 검증하였다.
회전익기의 결빙운용능력이 요구될 경우 자연결빙 비행시험전 풍동시험과 인공결빙시험을 선행하면 개발기간을 단축시킬수 있다. 한국형기동헬기의 경우 인공결빙 시험을 수행하여 각 시험조건에서 방 제빙기능의 정상작동을 확인 후 자연결빙시험을 수행하였다. 인공결빙시험에서 시험조건인 액적량(LWC)과 액적 평균직경(MVD)을 확인하기 위해 정밀센서인 구름기상정보관측기(CCP)를 사용하는데 시험환경, 장비오차등의 이유로 측정치의 불확실성이 존재할 수 있어 시험조건 확인이 다방면으로 필요하다. 동체에 착빙된 얼음두께로부터 LWC를 계산하여 측정값과 비교한 결과, 시험조건을 간접적으로 검증해 볼 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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