본 논문은 산악지역이나 지역적으로 급작한 기후 변화를 일으키는 곳을 모니터링할 수 있는 시스템을 통하여 재난피해를 최소화시키기 위한 국지적 기상모니터링 시스템 개발을 위한 기초연구이다. 우선 우리나라의 재해재난 관련 모니터링 시스템에 관한 연구 현황을 수집 및 분석하였으며, 이러한 국지 기상모니터링 시스템의 실현가능성과 장점에 대해 조사하였다. 또한, 외국의 사례들을 참조하여 무선센서네트워크와 CDMA망의 통합을 바탕으로 한 효율적인 국지 기상모니터링 시스템의 구축을 위한 방향을 제시하였으며, 이러한 시스템을 위해 필요한 각종 센서와 센서노드의 형태, 100~500m 정도의 가까운 거리 마다 설치될 센서노드의 형태와 센서인터페이스, 전력공급장치 등에 대하여 조사하였다. 본 연구의 결과는 앞으로의 모니터링 시스템 관련 연구과제의 도출과 통합된 정보가 기상관측소, 방송국, 지역 재난경보시스템과 연결되어서 급작스런 기후변화나 또는 홍수 등의 위험 경보를 그 지역에 있는 관광객 또는 거주자에게 휴대폰 또는 방송으로 알려주는 서비스를 통해 많은 연구 분야에서 활용될 수 있으리라 판단된다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.1-1
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2000
아리랑위성 1호는 1999년 12월 21일 미국 캘리포니아 반덴버그 공군기지에서 성공적으로 발사되어 초기 고도 702.5km, 궤도경사각 98.26도의 궤도 진입에 성공하였다. 발사 후 2 개월간의 초기 운용기간 (Launch Early Operation Phase) 동안 위성체의 점검 및 기본 기능시험이 완료되었고 현재 위성은 정상 임무궤도에서 운용되고 있다. 초기 운용기간에 위성에 탑재된 관측센서의 기능분석 및 시험 영상 촬영도 이루어졌다. 본 발표에서는 초기 운용기간에 전자광학카메라 (EOC)와 해석관측센서 (OSMI)로부터 획득한 영상자료의 일부를 공개한다. 이를 통해 향후 국토이용관리, 해양 및 기상 등 다 방면에 활용될 EOC 및 OSMI 자료의 현재 수신상황을 설명하고 영상자료에 대한 이해를 도모하고자 한다.
본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.
4차 산업혁명에서 AI(Artificial Intelligence)와 IoT(Internet of Things) 기술은 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되고 있으며, 특히 자산 관리, 재해 관리, 기상 관측 분야에서의 성장세가 돋보인다. 이러한 분야에서는 실시간으로 대상의 위치와 상태를 정확히 파악하고, 기존 센서로 감지하기 어려운 상황에서도 다양한 데이터를 수집할 필요가 있다. 이를 위해 위성항법시스템 기술의 활용이 필수적이며, 이 기술을 통해 자산의 효율적인 관리, 재해 예방 및 대응, 정확한 기상 상황 예측 등이 가능하다. 본 논문은 AI 또는 IoT를 접목한 다양한 분야 중 자산관리, 재난 관리, 기상 관측 분야에서 위성항법시스템 기술이 적용된 최신 동향을 조사한 결과를 제시하고 분석한다.
적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.
북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.
현재 개발 중인 통신해양기상위성은 남쪽면에만 태양전지판이 장착되어 있기 때문에 태양복사압에 의하여 누적되는 모멘텀을 줄이기 위해 휠오포로딩을 정기적으로 수행해야 한다. 일반적으로 정지궤도 위성은 경도와 이심률을 보정하기 위해서 2번의 위치유지 기동을 매 주기마다 수행하는데, 본 논문에서는 기상센서와 해양센서의 충분한 관측시간을 확보하기 위해서 2번의 동서위치보정 기동 중 1번의 기동을 휠오포로딩과 동시에 수행될 수 있다. 선형 궤도기동 방정식을 적용하여 기동시각과 기동크기를 얻었다. 이렇게 구한 기동을 적용하여 수치적분으로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 이를 휠오프로딩과 동시에 수행하지 않는 일반적 방법과 비교 검토 하였다.
3차원 초음파풍속계는 PC와 RS232C(:Recommended Standard 232C) 인터페이스로 연결하여 관측 자료를 전송한다. 관측 장소에 따라 PC와 센서를 연결하는 케이블 연장이 필요한 경우가 종종 발생한다. 항공기상청 항공기상관측장비 테스트베드에서 PC를 두는 콘테이너와 장비 설치하는 곳까지 거리가 30 m 이상 되어 본래의 AWM2919(:Appliance Wiring Material 2919) 케이블로의 연장이 필요했다. 문제 해결을 위해서 AWM2919 케이블 연장, PC와의 인터페이스를 RS232C에서 RS485로 개조, RS485 검사 등의 조치를 하였다. 연장된 케이블로 장비를 설치한 후에 원격으로 자료를 수집하고 분석하여 성공적인 케이블 연장을 확인하였다.
국내 기술진이 참여하는 첫 정지궤도 위성인 통신해양기상위성은 통신 탑재체와 관측
탑재체를 동시에 장착하는 복합위성이다. 각 합재체 장착을 위한 고유한 특성 때문에 장비
및 센서들과 이들의 운용을 위한 전자박스들의 배치는 성공적인 임무 수행을 위해 필수적
이다. 본 논문에서는 기본설계 단계에서 수행된 기계 시스템 설계의 전반에 관한 내용을
기술하고, 최적화된 성과를 얻기 위해 고려된 설계 요건들에 대해 설명한다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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