성간 물질의 분광선 관측을 통해 측정된 분자들의 기둥 밀도 사이에 상관 관계가 존재하는 것이 알려져 있다. 가령 같은 시선 방향을 따라 측정된 H2, CO, CH 분자의 기둥 밀도가 서로 선형 상관 관계를 갖고 있음이 최근 밝혀졌다. 이러한 분자들의 상관 관계는 분자 구름의 물리, 화학적 기원 및 성질과 관련이 있을 것으로 추측되지만 아직까지 상관 관계를 설명하기 위한 연구는 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 성간 물질 혹은 구름 모형의 전산 모사를 통해 이러한 상관 관계를 재현함으로써 성간분자 구름의 물리적 특성, 화학적 조성, 그리고 환경 변수들을 영향을 이해하려고 한다. 성간 분자 구름의 화학적 조성이 시간에 따라 변화하는 것을 계산하기 위해 Astrochem을 이용하였다.
The characteristics of rapid development of the low pressure system over the East Sea from 06 to 08 Nov., 1995 has been analyzed in detail by the synoptic numerical products and satellite observations. The Low system was initially triggered the development of the baroclinic leaf cloud over the border of the northern part of Korea and China and moved eastward and then developed explosively com-ma or lambda type cloud system over the East Sea. To forecast well the general development and movement of the coastal winter cyclone over the East Sea popularly in a numerical simulation by several scientists, the large baroclinicity, continuous support of water vapor, and sequential cold outbreak over the warm sea surface have been more commonly concerned about. The cyclone which the central surface pressure was dropped 40hPa within 24 hours has often accompanied strong wind and heavy snow- or rain-fall in the winter season. In all successive observations with 12-hourly satellite imagery and analyzed meteorological variables in this period, the centers of the sea-level pressure and 500hPa geopotential height associated with this cyclone were typically illustrated by moving farther eastward using GMS combined enhanced IR images. The maxi-mum wind sustained by this system with the intensity and central pressure of tropical storm was about 60 knots with the center pressure drop of 44hPa/day similar to the North American cyclonic bomb and Atlantic storm.
MODIS (Moderate Resolution Image Spectrometer) is a core satellite sensor boarded on Terra and Aqua satellite of NASA Earth Observing System since 1999 and 2001, respectively. MODIS LAI, FPAR, and GPP provide useful means to monitor plant phonology and material cycles in terrestrial ecosystems. In this study, LAI, FPAR, and GPP in Korea were evaluated and errors associated with cloud contamination on MODIS pixels were eliminated for years $2001\sim2003$. Three-year means of cloud-corrected annual GPP were 1836, 1369, and 1460g C $m^{-2}y^{-1}$ for evergreen needleleaf forest, deciduous broadleaf forest, and mixed forest, respectively. The cloud-originated errors were 8.5%, 13.1%, and 8.4% for FPAR, LAI, and GPP, respectively. Summertime errors from June to September explained by 78% of the annual accumulative errors in GPP. This study indicates that cloud-originated errors should be mitigated for practical use of MODIS vegetation products to monitor seasonal and annual changes in plant phonology and vegetation production in Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.605-605
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2016
최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.
Since the information of $4^{th}$ Industrial Revolution is introduced in WEF (World Economic Forum) in 2016, IoT, AI, Big Data, 5G, Cloud Computing, 3D/4DPrinting, Robotics, Nano Technology, and Bio Engineering have been rapidly developed as business applications as well as technologies themselves. Among the diverse business applications for IoT, wearable devices are recognized as the leading application devices for final customers. This longitudinal study is compared to the results of the 1st study conducted to identify customer needs of activity trackers, and links the identified users' needs with the well-known marketing frame of marketing mix. For this longitudinal study, a survey was applied to university students in June, 2018, and ANOVA were applied for major variables on usable features. Further, potential customer needs were identified and visualized by Word Cloud Technique. According to the analysis results, different from other high tech IT devices, activity trackers have diverse and unique potential needs. The results of this longitudinal study contribute primarily to understand usable features and their changes according to product maturity. It would provide some valuable implications in dynamic manner to activity tracker designers as well as researchers in this arena.
Sea Surface Temperature (SST) is one of the most important oceanic variables to understand rapidly-changing climate, so that accurate and error-free SST images should be presented in school science textbooks. However, satelliteobserved SST images in the high-school textbooks presented some errors caused by various reasons. This study analyzed 36 satellite images for SST presented in 24 kinds of high-school textbooks (earth science I and II textbooks on the basis of the 7th National Curriculum) for 17 items. This study investigated errors in image processing such as cloud removal, land masking, color bar, geological and time information, and some erroneous expressions related to the fundamental information of satellites. Twenty five pre-service teachers filled out a survey about several problematic satellite images, and their responses were analyzed. As a result, most of the pre-service teachers did not recognize the errors associated with image processing and tended to comprehend the SST errors as real oceanographic phenomena such as sea ice, river outflow, or cold current. Therefore, satellite SST images in the textbooks should be accurately presented by including detailed items suggested in this study.
The estimations of the surface rain intensity and rain-related physical variables derived from two independent Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite sensors, TRMM Microwave Imager (TMI) and Precipitation Radar (PR), were compared over four different oceans. The precipitating clouds developed most frequently in the warmest sea surface temperature (SST) region of the west Pacific, which is 1.5 times more frequent than in the east Pacific and the tropical Atlantic oceans. However, the east Pacific exhibited the most intense rain intensity for the convective and mixed rain types while the tropical Atlantic showed the most intense rain intensity for all TMI rainy pixels. It was found that the deviation of TMI-derived rain rate yielded a big difference in region-to-region and rain type-to-type if the PR rain intensity value is assumed to be closer to the truth. Furthermore, the deviation by rain types showed opposite signs between convective and non-convective rain types. It was found that the region-to-region deviation differences reached more than 200% even though the selected tropical oceans have relatively similar geophysical environments. Therefore, the validation for the microwave rain estimation needs to be performed according to both rain types and climate regimes, and it also requires more sophisticated TMI algorithm which reflects the locality of rainfall characteristics.
This study analyzed rawinsonde soundings observed during the summer and early fall seasons (June, July, August and September) on the Korean peninsula to examine the utility of the Convective Available Potential Energy (CAPE) and Convective Inhibition (CIN) in predicting the occurrence of deep moist convection and precipitation. Rawinsonde soundings are categorized into two groups based on thermodynamic criteria: high CAPE and low CIN represent a high potential for deep moist convection; low CAPE and high CIN indicate conditions unfavorable for deep convection. A statistical hypothesis test is conducted to determine whether the two groups are significantly different in terms of 12-hour cumulative precipitation, 12-hour mean cloud base, and 12-hour mean mid-level cloud cover. The results, in the case of no-precipitation, reveal statistically significant differences between the two groups, except for the 12-hour mean cloud base during the 21:01-09:00 KST time period. This suggests that the group characterized by high CAPE and low CIN is more conducive to the occurrence of deep moist convection and precipitation than the group with low CAPE and high CIN.
In this study, the empirical models were established to estimate the concentrations of surface-level $PM_{2.5}$ over Seoul, Korea from 1 January 2012 to 31 December 2013. We used six different multiple linear regression models with aerosol optical thickness (AOT), ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponents (AE) data from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aboard Terra and Aqua satellites, meteorological data, and planetary boundary layer depth (PBLD) data. The results showed that $M_6$ was the best empirical model and AOT, AE, relative humidity (RH), wind speed, wind direction, PBLD, and air temperature data were used as input data. Statistical analysis showed that the result between the observed $PM_{2.5}$ and the estimated $PM_{2.5}$ concentrations using $M_6$ model were correlations (R=0.62) and root square mean error ($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$). In addition, our study show that the relation strongly depends on the seasons due to seasonal observation characteristics of AOT, with a relatively better correlation in spring (R=0.66) and autumntime (R=0.75) than summer and wintertime (R was about 0.38 and 0.56). These results were due to cloud contamination of summertime and the influence of snow/ice surface of wintertime, compared with those of other seasons. Therefore, the empirical multiple linear regression model used in this study showed that the AOT data retrieved from the satellite was important a dominant variable and we will need to use additional weather variables to improve the results of $PM_{2.5}$. Also, the result calculated for $PM_{2.5}$ using empirical multi linear regression model will be useful as a method to enable monitoring of atmospheric environment from satellite and ground meteorological data.
Kim, Hee-Young;Park, Kyung-Ae;Kwak, Byeong-Dae;Joo, Hui-Tae;Lee, Joon-Soo
Journal of the Korean earth science society
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v.43
no.5
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pp.604-617
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2022
Sea surface temperature (SST) is a key variable that can be used to understand ocean-atmosphere phenomena and predict climate change. Satellite microwave remote sensing enables the measurement of SST despite the presence of clouds and precipitation in the sensor path. Therefore, considering the high utilization of microwave SST, it is necessary to continuously verify its accuracy and analyze its error characteristics. In this study, the validation of the microwave global precision measurement (GPM)/GPM microwave imager (GMI) SST around the Northwest Pacific and Korean Peninsula was conducted using surface drifter temperature data for approximately eight years from March 2014 to December 2021. The GMI SST showed a bias of 0.09K and an average root mean square error of 0.97K compared to the actual SST, which was slightly higher than that observed in previous studies. In addition, the error characteristics of the GMI SST were related to environmental factors, such as latitude, distance from the coast, sea wind, and water vapor volume. Errors tended to increase in areas close to coastal areas within 300 km of land and in high-latitude areas. In addition, relatively high errors were found in the range of weak wind speeds (<6 m s-1) during the day and strong wind speeds (>10 m s-1) at night. Atmospheric water vapor contributed to high SST differences in very low ranges of <30 mm and in very high ranges of >60 mm. These errors are consistent with those observed in previous studies, in which GMI data were less accurate at low SST and were estimated to be due to differences in land and ocean radiation, wind-induced changes in sea surface roughness, and absorption of water vapor into the microwave atmosphere. These results suggest that the characteristics of the GMI SST differences should be clarified for more extensive use of microwave satellite SST calculations in the seas around the Korean Peninsula, including a part of the Northwest Pacific.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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