정지궤도 상에서 기상 관측 임무를 수행하고 있는 주요 기상위성의 관측 데이터의 전송 및 분배 시스템의 구성 현황 및 주요 전송 파라미터를 분석하고 현재 개발되고 있는 통신해양기상위성의 관측 데이터 전송 시스템 구성 및 채널별 주요 전송 파라미터를 제시한다. 제한된 기상 주파수 전송 대역에 대해 갈수록 고성능화 되어가는 기상 센서에 따른 대용량 기상관측 데이터 전송 및 분배를 위한 전송 방법 및 주파수 대역의 변경, 지상망 및 상업용 위성 통신망의 활용방안을 살펴본다.
국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 대기 오염에 관한 분야의 관심이 높아지고 있다. 현재 정부는 최근 IT 융합 기술의 발전에 따라 빅데이터, 클라우드, 등 사물인터넷 기반 장치의 확산 및 고도화를 위한 기술 접목에 많은 지원과 관심을 보이며 기상청을 통해서는 국내 대기 오염으로 인한 사회적 비용을 낮추기 위해 공공 데이터(Application Program Interface, API)를 활용 다양한 정보 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기상청에서 제공하는 정보 서비스에는 한계가 있다. 특히 기상청에서 운영되고 있는 장비들은 고가의 장비로써 비용 및 공간적 설치 제약이 따르며, 약 15km 범위를 한 개소로 담당하여 기상 데이터에 대한 신뢰도에 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 오픈 하드웨어 기반 소형 기상관측 장비를 활용한 기상지수 및 미세먼지 측정 데이터 제공 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기상 계측이 필요한 지역의 작은 공간을 활용, 기상관측 장비를 통해 관측된 데이터와 기상청에서 제공하는 생활 기상지수 알고리즘을 토대로 해당 지역에 맞는 맞춤형 정보를 제공하여 사회적 비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
목포, 진도, 인천, 대산 및 여수권역에 설치된 해양기상신호표지시스템은 지속적이고 안정적인 데이터 확보와 데이터 Quality 유지가 중요하며 상시적인 현장점검 및 유지관리가 수반되어야 한다. 정기적이고 체계적인 유지관리를 통하여 주변 환경으로부터 장비를 보호하고 관측정보의 신뢰성을 높이고 장비 장애 및 오류를 사전에 방지할 수 있다. 관측자료의 효율적인 활용을 위하여 홈페이지, ARS/FAX, SMS 등의 서비스를 통합관리하고, 통합품질관리 기술개발 및 서비스 체계 표준화를 통하여 범국가적인 해양기상관측서비스 체계 구축이 필요하다.
우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 간이기상관측기구를 사용하여 수집되는 데이터를 모니터링 할 수 있도록 시스템구축을 목표로 데이터를 유 무선으로 수집하고, 얻어진 데이터는 일정 시간 간격으로 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안한다. 이런 시스템을 이용하여 수집된 기상데이터는 홈페이지를 통하여 분석과 모니터링이 가능하며, 제어하고자 하는 기기와 연결시킴으로 기상관련 자동화 시스템을 운영할 수 있다.
본 논문에서는 통신해양기상위성(COMS)의 기상 및 해양 과학 관측 센서 데이터 서비스를 제공하는 지상 지구국 채널 시스템의 설계 요소를 해석하고, 소형 사용자 단말 장비의 적합한 설계를 위한 채 널 설계 파라미터를 제안한다. 통신해양기상위성의 해양 관측 데이터는 S/L-band를 사용하여 지상으로 전송되며, 기상 관측 데이터는 지상으로 전송되고, 전송된 데이터는 지상국에서 수신 처리되어 COMS 위성을 통하여 사용자에게 제공된다. 디지털 방식으로 전송되는 센서 데이터는 양방향 소형 단말기의 채널을 통하여 수신되므로 센서 데이 터 전송 방식에 대한 요소 기술적 분석과 전송 채널 모델링을 통한 채널 열화 요소를 분석하여 최적의 센서 데이터 송수신 채널 시스템을 해석하고 설계한다.
기상, 해양 및, Ka-대역 통신 탑재체를 탑재하고 정지궤도에서 기상 및 해양 감시 임무 및 통신 서비스를 수행하는 통신해양기상위성은 기상 및 해양 탑재체에서 관측된 원시 데이터의 지상국 전송 및 지상국에서 처리된 기상 데이터의 최종 사용자국에게 중계 전송을 기상해양데이터통신 서브시스템이 있다. 기상해양데이터통신 서브시스템은 기상 및 해양 탑재체에서 수집된 원시 데이터를 받아 CCSDS 권고안에 준하여 포맷하고 증폭기를 거쳐 지상국에 전송하는 SD 채널과 지상국에서 처리된 기상 데이터를 CGMS 권고안에 따라 LRIT/HRIT 포맷팅된 신호를 최종 사용자국에 중계하는 기능을 제공하는 MPDR 채널로 구성된다. 본 논문은 관측 데이터 전송 및 중계를 위해 구성된 기상 해양데이터통신 서브시스템을 구성하고 서브시스템 예비 성능 해석을 통해 주요 요구 성능 파라미터의 만족 여부를 확인하는데 있다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
증발산량은 수표면이나 토양면에서 수증기의 형태로, 대기중으로 방출되는 증발량과 식물의 엽면을 통해 지중의 물이 대기 중으로 방출되는 증산량의 합으로, 기상학과 수문학에 사용되는 중요한 농업기상 매개 변수이다. 증발산량을 관측하는 방법으로는 라이시미터 (Lysimeter)와 같은 관측장비를 통해 실제 증발산량을 측정하는 방법과, FAO-56 Penman-Monteith (PM)과 같은 증발산량 추정 알고리즘을 이용하여 산출하는 방법이 있다. 국내의 경우 기상관측소에서 수집한 데이터를 이용하여 증발산량 추정공식을 통해 증발산량을 산정하는 연구가 이루어졌으며, 위성영상에 기반하여 증발산을 추정하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 추진하는 위성을 이용한 지구 전역의 장기관측 계획 EOS (Earth Observing System)에 의해 발사된 지구 관측 위성인 MODIS Terra 위성에서 제공되는 MOD16A2 위성영상을 사용하였다. MOD16A2 위성영상은 2001년부터 현재까지 500m의 픽셀 단위로 제공되는 8일 간격의 전지구 규모의 위성영상으로, 본 연구에서는 우리나라 관측소에서 관측된 기상인자를 PM 공식에 입력하여 산정된 증발산량 값과 MOD16A2 위성영상 데이터를 비교하여 우리나라 MOD16A2 위성영상 적용성 및 밭작물 가뭄분석에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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