• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.25 no.1
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• pp.1-7
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• 2014

Multiple scattering effects in cloud are important error sources of the Mie scattering Lidar inversion method, which should be measured to correct the Lidar equation in single wavelength Mie Lidar. We have calculated the multiple scattering effects in liquid water clouds by using a Monte Carlo method, and we have applied these multiple scattering effects in measuring water cloud effective size and LWC (Liquid Water Content). When cloud effective size is less than $2.5{\mu}m$, we can easily extract cloud effective size and LWC by using two wavelength Lidar such as extinction coefficients measured at 355nm and 1064nm. For a larger size cloud, we can find that saturated degree of linear polarization is strongly correlated with cloud effective size, LWC, and extinction coefficients. From these correlations we know that we can measure LWC and cloud effective size if we use single wavelength Rotational Raman Lidar and Mie scattering polarization Lidar.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.5
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• pp.504-513
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• 2021

Different physical processes, according to the atmospheric boundary layer types, were used in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) of the Unified Model (UM) used by the Korea Meteorological Administration (KMA). Therefore, it is important to verify the atmospheric boundary layer types in the numerical model to improve the accuracy of the models performance. In this study, the atmospheric boundary layer types were verified using observational data. To classify the atmospheric boundary layer types, summer intensive observation data from radiosonde, flux observation instruments, Doppler wind Light Detection and Ranging(LIDAR) and ceilometer were used. A total number of 201 observation data points were analyzed over the course 61 days from June 18 to August 17, 2019. The most frequent types of differences between LDAPS and observed data were type 1 in LDAPS and type 2 in observed(each 53 times). And type 3 difference was observed in LDAPS and type 5 and 6 were observed 24 and 15 times, respectively. It was because of the simulation performance of the Cloud Physics such as that associated with the simulation of decoupled stratocumulus and cumulus cloud. Therefore, to improve the numerical model, cloud physics aspects should be considered in the atmospheric boundary layer type classification.

• Water for future
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• v.28 no.6
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• pp.229-236
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• 1995

The physically based heavy rainfall model developed by Ceon(1994) for storm events is modified in this study. The main parts of this paper are composed of modeling saturation vapor pressure, cloud thickness, cloud top pressure. In a different way from the previous model, cloud top temperature and albedo measured by satellite are used as input data to the model. In this paper, the defect of saturation vapor pressure equation in the previous model was improved. Furthermore, the parameters for temperature and pressure on cloud top are eliminated as well as the time of calculation in the model is decreased. Also, the results show that there are very small gab between the hourly calculated.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.141-142
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• 2000

대기 중 입자상 물질은 대기오염물질 중의 하나로 대기질을 평가하는데 매우 중요한 변수로 작용하며 다양한 특성을 가지고 있다. 이 중 미세입자(2.5 $\mu\textrm{m}$이하)는 태양광을 산란, 흡수시켜 시정감소의 주요 원인물질로 작용하고, 구름속에 혼입되어 구름의 반사율을 변화시키며, 호흡을 통하여 인체의 기관지 및 폐내에 흡입되어 천식과 폐암을 유발시키기도 한다. 또한 장거리 이동하면서 물리.화학적 반응을 하고 광역적 시정감소, 산성비와 같은 대기오염현상을 일으킬 뿐만 아니라 인체 각종 질환을 야기할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.277-278
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• 2001

대기 중 에어로졸은 지구표면에 도달하는 태양복사에너지를 흡수 또는 산란시키는 직접 효과 및 대기물리작용에 의한 구름의 형성 및 구름 수명에 영향을 미치는 간접 효과를 통해 지구복사 평형에 불균형을 초래함으로써 전지구적인 기후변화에 영향을 미친다. 이들 에어로졸은 온실기체와는 달리 -0.4~-3.0 W/$m^2$의 지구 평균 복사강제력을 나타내면서(IPCC, 1995) 대기 중에 냉각 효과(white- house effort)를 일으킨다(Schwartz, 1996). (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.439-440
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• 2001

대기 중의 에어러솔 입자들은 직접적으로는 빛의 산란, 흡수 등 복사 평형에 영향을 미치며, 간접적으로는 구름 응결핵(CCN)으로 작용함으로써 알베도와 구름의 수명에 영향을 미치게 된다. 자연적인 에어러솔은 인위적 활동에 따른 황 화합물, 질소 화합물, 유기물. 매연 그리고 토양 먼지의 증가에 의해 사실상 교란되어 왔다. 인위적인 에어러솔에 의한 복사 강제력(radiative forcing)은 현재 전 지구적 평균이 -0.3~-3.5Wm$^{-2}$ 정도로 추정되며, 이것은 온실 기체에 의한 강제력인 +2.0~+2.8Wm$^{-2}$ 와 비교될 만 하다(IPCC, 1995). (중략)

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.45 no.1
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• pp.63.3-64
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• 2020

수소 라이먼 알파선은 관측이 어려운 외부은하의 성간 물질이나 성운 주위의 물질의 운동학적, 기하학적 상태를 알려주는 지표이다. 특히 라이먼 알파 방출 스펙트럼의 두 최고점에서 측정한 선속도 차이는 물질의 수축, 팽창 여부에 영향을 받기 때문에 은하의 역학적 특성을 연구하는 데에 있어 새로운 도구로서 각광받고 있다. 관측에서 얻어지는 은하들의 선속도 차이는 100km/s에서 800km/s까지 넓은 영역에서 존재한다. 선행 분자구름 규모의 연구에서 얻어진 선속도 차이는 상대적으로 작은 선속도 차이(148.54km/s)를 가진다. 그래서 이 연구에서는 더 큰 규모인 은하에서 라이먼 알파 선속도 차이를 확인하고 은하내 물리량의 영향을 알아보았다. 이 연구에서는 복사유체역학 시뮬레이션 코드 RAMSES-RT를 활용한, 각각 다른 물리량을 가진 은하 시뮬레이션 결과를 활용하였다. 은하 내 가스의 비율, 금속함량비를 다르게 하였으며, 각 시뮬레이션들은 몬테- 카를로 공진선 복사전달 코드 RASCAS를 이용하여 라이먼 알파선의 복사 과정을 계산하였다. 첫 번째로 기준 은하 시뮬레이션과 분자구름 시뮬레이션(Kimm+19)의 결과를 비교한 결과 148.54km/s에서 221.76km/s로 선속도 차이의 평균 값이 상승한 것을 확인하였다. 이는 성간 물질의 존재 유무의 차이로 인한 것이다. 은하 내 가스의 금속함량비를 증가시킨 경우, 은하 내 먼지량과 젊은 별들이 별 생성 구름에 머무는 시간이 증가하기 때문에 기준 은하와 비교하여 선속도 차이가 작아졌다.(206.9km/s) 반면 은하의 가스량을 증가시켯을 때는 산란 횟수 증가로 인한 상대적으로 큰 선속도 차이(298.51km/s)를 확인할 수 있었다. 또한 기준은하에 대해, 난류의 효과를 포함하여 선속도 차이를 비교한 결과, 선속도 차이는 (308.8km/s)상승하였다. 이를 통해 성간 물질의 물리량 차이만으로는 400km/s 이상의 큰 선속도 차이를 만드는 것은 어렵다. 관측에서 보이는 400km/s 이상의 몇몇 큰 선속도 차이의 은하를 위해서는 이 시뮬레이션에 포함되지 않은 성운 주위의 물질과 같은 부분이나, 은하 합병과 같은 극한의 상황이 필요할 것이다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.2 no.4
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• pp.253-267
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• 2011

This study summarizes some important results from the studies on clouds and aerosols, and their effects on climate in the northeast Asia that were made mainly by Korean scientists and some other scientists from around the world. Clouds and aerosols are recognized as one of the most important factors that contributes to uncertainties in climate predictions and therefore become the subject of active research in the western developed countries in recent years. However, the researches on clouds and aerosols are very weakly done in Korea except ground based measurements of aerosol physical, chemical and optical properties. These measurements indicate that aerosol loadings in the northeast Asia are generally much higher than other parts of the world. On the other hand, researches on clouds are few in Korea. Satellite and ground remote sensing, numerical modeling and aircraft in-situ measurements of clouds are highly needed for better assessment of the role of clouds on climate in the northeast Asia.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_1
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• pp.511-521
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• 2022

Cloud detection and removal from satellite images is an essential process for topographic observation and analysis. Threshold-based cloud detection techniques show stable performance because they detect using the physical characteristics of clouds, but they have the disadvantage of requiring all channels' images and long computational time. Cloud detection techniques using deep learning, which have been studied recently, show short computational time and excellent performance even using only four or less channel (RGB, NIR) images. In this paper, we confirm the performance dependence of the deep learning network according to the heterogeneous learning dataset with different resolutions. The DeepLabV3+ network was improved so that channel features of cloud detection were extracted and learned with two published heterogeneous datasets and mixed data respectively. As a result of the experiment, clouds' Jaccard index was low in a network that learned with different kind of images from test images. However, clouds' Jaccard index was high in a network learned with mixed data that added some of the same kind of test data. Clouds are not structured in a shape, so reflecting channel features in learning is more effective in cloud detection than spatial features. It is necessary to learn channel features of each satellite sensors for cloud detection. Therefore, cloud detection of heterogeneous sensors with different resolutions is very dependent on the learning dataset.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.267-270
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• 2007

눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.