2008년 발사 예정인 통신해양기상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 성공적인 임무완성에 기여하기 위해 본 연구에서는 해양위성 관측자료 분석에 적용할, 위성의 위치 및 하루 또는 연중 태양의 위치에 따른 해수면 태양반사(Sunglint) 영역의 정확한 위치를 찾아주는 예측 알고리즘을 연구하였다. 정지궤도위성의 태양반사 영역의 정확한 위치 결정은 태양-위성-지구를 고려한 구면 천문학과 반사의 법칙으로부터 계산할 수 있는데 적절한 구면 좌표계에서 하루 또는 연중 태양의 위치와 위성의 위치를 통해 얻어진 비선형 방정식을 Newton-Raphson 수치 방법을 이용하여 태양반사 영역의 정확한 위치와 움직임을 계산하였다. 또한 정지궤도위성이 아닌 극궤도위성의 태양반사 영역의 위치 결정은 해당 위성의 TLE(Two Line Elements)을 이용한 궤도분석 프로그램인 ASAP(Artificial Satellite Analysis Program)을 이용해 시간에 따른 위성의 위치를 구하여 정지궤도위성에서의 위치 결정 알고리즘과 같은 방식으로 연구를 수행하였다. 본 논문에서 연구한 기본적인 알고리즘을 통해 다양한 이미지 센서를 가진 궤도 위성에서의 태양반사 영역 위치 결정과 그와 관련된 연구를 수행 할 수 있을 것으로 기대한다.
인간의 보다 질 높은 생활관을 추구하기 위하여 친 환경적인 산업개발 및 환경 복원 사업에 대한 노력이 최근 들어 끊임없이 지속되고 있다. 본 연구에서는 서울시 청계천을 대상으로 청계천 복원 전과 복원후의 지표 열 분포도를 작성하고 이를 기반으로 청계천 복원 전${\cdot}$후의 지표 열 변화를 분석하였다. 아울러 지표온도와 현지 관측 자료인 AWS 자료와의 비교 분석을 수행하여 지표온도와 대기온도 차를 도출하였다. ASTER 영상 열적외센서(TIR) 와 GIS 를 활용하여 도시 지표면의 온도를 추출하고, AWS 기 상관측자료와의 상관성 분석 함으로써 도심의 지역적 인 지표 열 패턴과 국지적인 기후연구에 활용가능성을 제시하고자 한다.
한국의 '국가우주개발 중장기계획'에 의거하여 2008년에 첫 번째 정지궤도 통신해양기상위성(COMeS)을 발사하기 위한 사업이 추진되고 있다. 이에, 기상청은 이 위성의 기상분야 임무와 이를 완수하기 위한 요구사항을 작성하고 있다. 좀더 현실적이고 실현 가능한 요구사항을 작성하기 위해 1차적으로 가장 이상적인 위성산출자료에 대한 요구(안)을 작성하여, 실제 센서를 제작할 수 있는 기관에 1차 요구사항에 대한 의견을 요청하였다. 이들 기관에서의 답변과 다른 고려 사항들을 종합하여 2008년 발사에 필요한 수정된 요구사항을 작성하였으며, 본 논문에서는 이 수정(안)에 대해서 간단히 소개한다. 수정된 안은 정지궤도위성의 가장 중요한 임무를 한반도 주변의 악기상 탐지 및 예측성 제고에 두고 있으며, 이를 위해 기존의 정지궤도위성에서 사용하고 있는 탐측기(Sounder)의 핵심 관측파장대를 성능이 향상된 영상기(Imager)에 수용하는 원칠을 두고 작성되었다. 이 경우, 원하는 대부분의 기상요소를 산출하기 위해서는 모두 16 개 정도의 파장대에서 관측이 필요하며, 최소 12개의 파장대 관측이 필요할 것으로 조사되었다. 12개의 최소 파장대는 기존 정지궤도 영상기에서 활용되고 있는 6개의 채널에 2개의 가시채널, 1개의 근적외 채널, 2개의 수증기 채널, 그리고 오존흡수밴드가 포함되어 있다. 이들 관측자료로부터 기존의 정지궤도위성의 산출물과 수증기, 안정도지수, 바람장, 특이기상분석자료(황사, 해무 등) 등의 2차 산출물을 생산하여 활용하고자 한다. 또한, 시간적으로 고해상도의 자료를 얻기 위해서 영상기는 기본적으로 15분 이내에 전구관측이 이루어져야 하며, 필요할 경우에는 제한된 지역을 집중 관측할 수 있는 능력이 확보되도록 요구하고 있다. 요구되는 수평해상도는 가시영역의 경우 1km, 적외영역의 경우에는 2km를 경계값으로 하고, 목표값은 각각 0.5km와 1km로 하였다.
정지궤도에서는 세계 최초의 해양관측위성으로 개발된 정지궤도 해양위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)은 통신해양기상위성(COMS, Communication, Ocean and Meterological Satellite)의 탑재체로서 2009년말 발사 예정이다. 정지궤도 해양위성의 복사보정은 센서의 전기적 특성에 의한 잡음을 제거하기 위한 암흑전류 교정(Dark Current Correction)을 먼저 수행한 다음, 주운영지상국인 해양위성센터(KOSC, Korea Ocean Satellite Center)에서 수신된 위성의 원시자료의 Digital Number(DN)를 실제 해양원격탐사에서 이용하는 물리량인 복사휘도(Radiance, $W/m^2/{\mu}m/sr$)로 변환하는 복사보정을 수행한다. 정확도 높은 복사보정을 수행하기 위해서는 기준광원의 복사휘도와 센서의 물리적 특성을 정확하게 알아야 한다. 정지궤도 해양위성 궤도상 복사보정(on-orbit radiometric calibration)에서는 태양이 기준광원이기 때문에, 기준 태양복사모델(Thuillier 2004 Solar Irradiance Model)에서 지구-태양간 거리 변화(1년 주기)를 보정한 태양의 방사도 (Irradiance)를 이용하고, 태양입사각에 대한 태양광 확산기의 감쇄 특성 변화를 고려하여 센서에 입력되는 복사휘도를 계산한다. 센서의 물리적 특성으로 인한 복사보정의 오차를 줄이기 위해 우주방사선 및 우주먼지(space debris)로 인해 위성 운용기간 중 그 특성이 저하되는 태양광 확산기(solar Diffuser)의 특성변화를 모니터링하기 위한 DAMD(Diffuser Aging Monitoring Device)를 이용한다. 정지궤도 해양위성 주관운영기관인 한국해양연구원의 해양위성센터에서는 정지궤도 해양위성 복사보정을 수행하기 위한 S/W를 통신해양기상위성 자료처리시스템 개발사업의 일환으로 개발하였으며, 관련 성능 시험을 수행하고 있다.
최근의 무인항공기는 정찰임무를 비롯하여 무인기에 미사일을 장착하여 지대공 공격 임무를 수행하기까지 군용으로 뿐만 아니라 기상 관측, 해상 관측 등의 목적으로 폭넓게 활용하고 있으며, 점차 필요성이 높아지고 있다. 이러한 무인기는 정밀한 자세제어를 위하여 자세정보를 제공하는 AHRS와 같은 센서를 장착하는데 비용이 500만원 정도에서 고급 센서는 수 천 만원에 이르고 있다. 최근 한국항공우주연구원에서는 이러한 고가의 센서 출력정보인 자세각 정보를 사용하지 않고 각속도 정보를 기반으로 저가형 자동비행시스템을 개발하여 소형표적기와 무인표적기 비행시험을 통하여 성능을 입증하였다. 본 논문에서는 무인항공기의 항법시스템 설계를 위하여 목표로 하는 신뢰성을 충족시키면 동시에 저가형인 GPS 센서를 선택하기 위하여 Hardware in the Loop Simulation(HILS)을 통하여 GPS 출력주파수에 따른 성능을 확인하였다. 마지막으로 무인표적기에 자동비행시스템과 항법시스템을 장착하여 비행시험을 수행하였으며, 설계된 항법시스템 성능을 비행시험 결과를 통하여 확인하였다.
원격탐사(remote sensing)란 관측 대상과의 접촉 없이 멀리서 정보를 얻어내는 기술을 말한다. 기상관측분야에는 이미 소다(SODAR) 장비가 폭넓게 사용되거 왔으나 최근 풍력자원평가(wind resource assessment)를 위한 풍황측정에 SODAR와 더불어 라이다(LIDAR)가 적극적으로 활용되기 시작하고 있다. 참고로 SODAR(SOnic Detection And Ranging)는 수직 및 동서 남북 방향으로 음파를 발생시키고 대기유동에 의해 산란 반사된 에코를 수신하여 진동수 변화와 반사에코 강도를 측정하여 각 방향의 에코자료를 벡터 합성함으로써 풍향 및 풍속을 산출하는 원리이다. 반면 LIDAR(Light Detection And Ranging)는 비교적 최근에 풍황측정 용도로 개발된 레이저 탐지에 바탕을 둔 원거리 센서로, 공기입자(먼지, 수증기, 구름, 안개, 오염물질 등)에 의해 산란된 레이저 발산의 도플러 쉬프트(Doppler shift)를 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하는 원격탐사 장비이다. 풍력자원평가 측면에서 라이다는 그 정확도가 IEC61400-12에 의거한 풍황탑(met-mast) 측정자료 다수와의 비교검증 실측평가(Albers et al., 2009)를 통하여 입증된 바 있다. 한편 한국에너지기술연구원에서 운용 중인 라이다 시스템은 그림 1의 우측 그림과 같이 1초에 $360^{\circ}$를 스캔하여 50지점에서 반사되는 레이저를 스펙트럼으로 측정하되 설정된 관측높이에서 풍속은 샘플링 부피(sampling volume)의 평균값으로 정의된다. 그런데 샘플링 부피는 설정된 관측높이로부터 상하 12.5m, 총 25m의 높이구간에서 관측한 스펙트럼의 평균값을 그 중앙지점에서의 풍속으로 환산하는 알고리듬(algorithm)을 채택하고 있다. 따라서 비선형적으로 변화하는 풍속연직분포 관측 시 풍속환산 알고리듬에 의한 측정오차가 개입될 가능성이 존재하는 것이다. 이에 본 연구에서는 라이다에 의한 풍속연직분포 측정 시 샘플링 부피의 구간 평균화 과정에서 발생하는 불확도(uncertainty)를 정량적으로 분석함으로써 라이다에 의한 풍속연직분포 관측의 불확도를 정량평가하고자 한다.
토양수분은 수문 및 기상 현상의 주요 요인으로 가뭄, 홍수 및 범람과 같은 자연 재해와 관련이 깊은 인자이다. 이러한 토양수분의 관측 기술 중 위성 데이터를 활용한 원격탐사 기술은 광범위한 지역의 관측이 용이하고 지점이 아닌 공간 데이터를 제공하는 장점을 지니고 있어 토양수분의 관측에 유리하다. 특히 높은 해상도의 위성기반 토양수분 데이터는 토양수분의 변동성이 큰 지역의 수문, 기상학적 현상을 보다 자세히 분석할 수 있게 해주며 가뭄 및 범람과 같은 수자원 관련 재해를 정확하게 분석하는데 요구된다. 이로 인해 최근 Sentinel-1 위성에서 운용중인 Synthetic Aperture Radar(SAR) 데이터를 이용한 매우 높은 공간해상도(10m~1km)를 지니고 있는 토양수분데이터 생산에 관한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 Sentinel-1 위성을 이용한 토양수분 데이터 복원에 관한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 파주 감악산 설마천 유역에서의 Sentinel-1 위성의 SAR 데이터를 이용한 고해상도 토양수분 데이터를 복원하고자 한다. 파주 설마천 유역은 감악산 일대로 경사가 심하고 식생이 두터운 산악지형이다. SAR를 이용하여 산지에서 신뢰성 있는 토양수분 자료를 복원하기 위해서는 가장 큰 오차의 원인으로 작용하는 경사와 식생을 고려하여야 한다. 먼저 표면 경사의 영향의 경우 SAR 센서의 레이더 입사각과 수치 표고 모델을 이용하여 고려하고자 한다. 다음 과정으로 표면 경사가 고려된 Sentinel-1 데이터의 후방산란계수와 Landsat-8 데이터 및 지점 토양수분 데이터를 이용하여 식생에 따른 후방산란계수의 거동을 Water Cloud Model을 이용하여 분석하였다. Water Cloud Model은 토양위의 식생의 수분이 후방산란계수에 혼동을 주는 구름과 같이 작용한다고 가정하고 식생수분을 후방산란계수와 레이더 입사각 및 식생지수를 통해 계산하는 모델이며 이를 이용하여 토양수분 복원에 있어 식생의 영향을 제거하고자 하였다. 이를 통해 식생과 표면 경사를 고려하여 복원된 토양수분 데이터를 설마천 유역의 지점 데이터와 비교 분석하고 다른 위성기반 토양수분 데이터 및 강우 데이터를 이용하여 평가하였다. 본 연구결과를 통해 한반도 산지에서의 SAR 데이터를 이용한 토양수분 복원 기술의 기초가 마련될 것이며 이를 통해 산지가 대부분인 한반도의 토양수분 거동을 이해하는데 유용한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구 이후에는 연구결과분석을 통한 산지에서의 고해상도 토양수분 복원 알고리즘을 분석, 보완하고 한반도에서의 SAR 기반 토양수분 데이터의 정확도를 높이는 연구가 진행되어야 할 것이다.
GPS 라디오존데는 정밀 기상 센서와 GPS 위성 네트워크에서 생성된 데이터를 사용하여 풍선이 터질 때까지 상승하면서 종관 규모의 연직 관측을 수행하도록 설계되었다. GPS 라디오존데는 정밀한 온도, 습도 및 기압 센서를 내장하고 있다. GPS 라디오존데를 사용하여 2016년 3월 9일 18시부터 2016년 3월 12일 06시까지 서해의 세 섬에서 대기경계층을 집중관측하였고, 야간 안정층이 억제되고 오히려 야간 혼합층이 발달되는 사례를 조사하였다. 야간 혼합층은 3월 9일에 지표 열플럭스에 의해 발달된 반면에 3월 10일 혼합층 높이가 가장 높았던 21시에는 시어 생성이 가장 높았다. 난류운동에너지를 생산하는 수평 바람의 연직 층밀림과 표면 열플럭스가 야간에도 혼합층을 성장시키는 데 중요한 역할을 하였다.
기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 기상자료를 이용한 분석에서는 시간적 혹은 공간적으로 원하는 자료의 제공이 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 원격탐사 자료는 가뭄분석을 위하여 기상자료에서 포착할 수 없는 이러한 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는NOAA 위성에 탑재되어 있는 AVHRR 센서로부터 얻어지는 자료를 이용하여 가뭄 파악을 위한 분석을 실시하였다. 특히 본 연구에서는 NOAA/AVHRR로부터 얻어진 식생지수(NDVI)와 이로부터 얻을 수 있는 식생상태지수(VCI)를 이용하여 가뭄 분석을 실시하였으며, 이들 지수는 가뭄으로부터 기인된 식생 스트레스를 파악하는데 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 가뭄에 대한 시간적, 공간적 특성을 파악하는데 위성자료가 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었으며, VCI를 통하여 가뭄 지역도 작성이 가능함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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