미국 군사기상위성 프로그램의 SSM/I 센서에서 관측한 마이크로파 복사자료를 이용하여 대기수문변수 (수증기량, 구름수적량, 강수율)를 추정하였으며, 이 자료를 동아시아 하계 몬순의 특징을 파악하기 위해 활용하였다 한반도를 포함한 중국 북동부, 일본 지역에 가뭄현상이 나타났던 1994년과 정상적인 몬순활동을 보였던 1795년의 6, 7, 8월을 사례로 선택하였으며 분석영역은 (0$^{\circ}$-60$^{\circ}$N, 45$^{\circ}$-180$^{\circ}$E)의 아시아몬순 지역이다. 분석 결과 북위 20-30$^{\circ}$위도대에서 날짜변경선 부근으로부터 동아시아 몬순지역으로 건조한 영역 (적은 수증기 영역)의 서쪽이동이 약 20-30일 주기로 나타나고 있다. 건조지역의 서쪽 이동은 북태평양고기압의 동아시아몬순 지역으로의 확장을 의미하며, 결과적으로 동아시아 몬순지역에 수증기의 공급 등 대류활동을 증진시키는 요인을 제공하여 북태평양 고기압의 세력확장은 몬순의 진행에 영향을 주는 중요한 요인의 하나로 파악된다.
원격탐사 기법을 이용하여 산출된 태양 유도 엽록소 형광(Sun-Induced Fluorescence, SIF)을 통해 식생의 광합성 효율 및 스트레스 상태를 이해하기 위한 노력이 세계적으로 진행되고 있다. 최근 SIF 관측을 위한 광학 기기 개발과 SIF 산출 방법론이 정립되고 있으나 아직 국내에서는 SIF 관측이 드물며 관측 자료의 수도 적다. 본고에서는 나주에서 2020년 6월 10일부터 2020년 10월 5일까지 벼 생육기간 동안 광학 기기를 이용하여 관측된 SIF 자료를 공개하였다. SFM 방법과 iFLD 방법으로 O2A과 O2B 흡수 대역의 SIF를 산출하였으며, 광합성 유효 복사량에 대한 정보도 제공하였다. 또한, 태양천정각, 센서의 광 포화상태, 관측 순간의 태양광의 급격한 변화, 태양광 정반사 영향 등을 고려하여 품질이 낮은 SIF 자료를 필터링하였다. 본 자료를 통해 연구자들이 SIF에 대한 이해를 높이고, 제안된 SIF 자료 필터링 방법으로 SIF 산출물 품질관리에 도움이 될 것으로 기대한다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
적조는 1994년 이전에는 남해에서 산발적으로 발생했으나, 1995년 이후로는 주기적으로 발생하고 있으며, 발생지역 또한 남해와 동해 전역으로 넓게 퍼지고 있다. 이에 따라 적조의 연구 분야도 다양한 변화를 격고 있으며, 적조를 모니터링하기 위해 원격지 센싱, GIS, 퍼지 모델 시스템 등의 다양한 기술들이 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조와 해양 생물학적 인자 데이터를 수집하는 적조 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현시키기 위한 핵심 기술로 알려져 있으며 다른 지역의 센서들로부터 기상관측과 환경 탐색을 위한 데이터를 수집하는데 사용된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조 데이터 베이스를 효율적으로 설계함으로써 적조 모니터링 소프트웨어와 웹서비스를 제공하는 것에 관한 것이다.
제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.
대규모의 화산이 분출하면 화산재는 수 킬로미터 이상 퍼져 나갈 수 있고 도시 지역과 교통수단에 피해를 줄 수 있다. 이러한 화산 재해에 대응하기 위해서는 화산재의 확산 면적을 효율적으로 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2016년 10월 7일 16시 40분(UTC) 일본의 아소산 분화의 관측 자료와 위성 영상의 분석 결과를 비교하였다. 정지궤도 천리안 위성 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서의 근적외선(Near-Infrared) 채널로 주성분 분석과 임계값 설정 방법 및 일련의 형태학적 필터링(Eroded, Opening, Dilation, Closing)을 각각 적용하였다. 또한, 2016년 아소산 분화에 관한 일본 기상청(JMA)의 보고서에 명시된 현장 관측 자료를 비교하였다. 그 결과, 약 $380km^2$의 화산재 퇴적 지역을 위성영상으로 탐지하였다. 전통적인 방법에서의 화산재 퇴적 지역 탐지는 직접 측정 및 소문 증거와 같은 인간 활동에 의해 추정되었지만 이는 비효율적이며 시간소모적이다. 하지만 이 연구를 통해 분연주 높이가 높거나 분화지수가 큰 화산 분화의 피해 지역을 신속하게 추출할 수 있으며 지표 변화 분포도를 작성하여 화산 활동으로 인한 피해 정책 수립 등 다양한 방면으로 활용 가능하다.
We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.
본 연구에서는 도로기상정보체계에서 습득할 수 있는 노면온도자료를 활용하여 신경망 이론을 통해 노면온도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위해 수집된 노면온도자료(노면온도, 대기온도, 대기습도)를 가지고 1시간, 2시간, 그리고 3시간 후의 노면온도를 예측할 수 있는 신경망을 설계하였다. 청원-상주간 고속도로를 대상으로 모형을 수행한 결과, 예측치와 관측치에 대한 편차의 표준편차가 1시간 예측인 경우 $0.55^{\circ}C$, 2시간 예측인 경우 $1.27^{\circ}C$, 3시간 예측인 경우 $1.43^{\circ}C$를 나타났다. 또한 예측된 노면온도를 실제 관측한 자료와 비교한 결과 R2 값이 각각 0.985, 0.923, 0.903으로 나타나 모형의 설명력이 높은 것으로 판단된다.
GPS의 SA 해제 이후, 상대적으로 비중이 작았던 대기층지연, 다중경로(Multipath) 등 모델링 연구를 통하여 측위 정확도를 보다 향상시킬 수 있는 오차요인의 보정에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 Goad&Goodman, A&K, Hopfield 및 Sasstamoinen 보정모델에 의한 대류층 지연량의 예측은 물론 천정방향의 지연량에 Niell, Chao 및 Marini 맵핑 함수를 적용한 조합 프로그램을 작성하여 기상센서가 운용되는 특정 관측소의 기상자료를 적용하고 GPS 위성의 고도 변화에 따른 대류층 신호 지연량의 변화와 보정모델 및 맵핑 함수의 조합에 따른 지연량의 변화 양상을 비교.고찰한 것으로 특히, 고도각이 $10^{\circ}$ 이하인 저고도 GPS관측자료의 대류층 지연보정시, 천정방향 보정모델과 맵핑 함수의 조합 및 맵핑 함수의 특성 등을 고려하여 보정함이 타당할 것으로 사료되었다.
현재 전 지구적으로 일어나고 있는 극단적 기후현상과 이로 인한 자연재해의 원인은 복합적이다. 기후변화로 인한 영향과 동시에 도시화 또한 하나의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 영향을 완화하기 위한 방안으로 도시의 그린인프라와 저영향개발은 최근 지속가능한 발전을 위해 꼭 필요한 요소로 자리잡고 있다. 그린인프라 유형 중 하나인 옥상녹화는 많은 이점을 제공한다. 도시에 위치한 건물의 상층부, 내부 및 주변 온도을 낮춤으로써 얻을 수 있는 에너지절감 효과와 강우 시 상당량의 빗물을 저류함으로써 기대되는 우수유출 저감효과, 그리고 도시 공간 내 식물의 적극적인 도입으로 인한 이산화탄소 배출 저감 효과 등을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 도시지역의 열섬현상완화와 유출저감의 방안 중 하나인 옥상녹화(Green roof)의 효과를 정량적으로 평가하기 위해 콘크리트로 이루어진 동일한 제원의 실험동을 구축하고, 실험동 내외부의 연직방향 온도, 습도, 강우, 풍속, 일사량 등의 기상자료를 측정할 수 있는 센서를 설치하였다. 각 실험동에서 측정된 기상자료를 Flux Profile Method를 적용하여 무강우기간과 강우발생기간 동안의 연직 방향의 현열속, 잠열속, 토양열속(H, LE, G) 을 산정하였다. 에너지 평형에 따라 산정된 각 실험동의 열속과 지표면 복사량 관측자료을 정량적으로 비교하여 적용성을 평가하였다. 실험의 대조군인 일반 코팅재로 마감된 콘크리트 지붕의 무강우 기간 중 최대 현열속 693.82 W/m2 잠열속은 330.15 W/m2 으로 나타났으며, 실험군인 옥상녹화가 조성된 지붕의 최대 현열속 436.27 W/m2, 잠열속 949.20 W/m2 으로 나타났으며, 산정치와 관측치 시계열의 NSE는 0.81 으로 Flux Profile Method를 통해 산정된 열속의 정확도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 방법으로 옥상녹화의 정량적 평가가 가능해짐으로써 향후 기후변화 대응방안 및 전략 수립 시 옥상녹화의 온도저감효과 분석에 적극 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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