측기의 드리프트는 시간의 경과, 환경변화, 마모, 충격, 진동, 전자기장 그리고 부적절한 사용 등에 의해 발생한다. 제한된 시험 기간에 출력값의 변화를 직접적으로 드리프트로 결정하는 것은 부적절하므로 측기 교정 방법에 시간에 따른 변화를 부여하여 제로 드리프트와 스팬 드리프트를 모두 반영하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 승온과 감온 과정의 아홉 단계 항온 환경에서 1분 간격으로 약 60분 동안 측정한 온도의 드리프트는 0.49%로 산출되었다.
최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR Channel 4 영상 data로부터 해수면온도(SST)를 산출하는 과정을 기상연구소의 위성수신 시스템에 맞도록 개발하였다. 위성의 Ascending node를 기준으로 영상좌표와 SST용 Mercator 지도 좌표변환용 Table 을 만 들고 10 km $\times$ 10 km의 Sample로 SST용 영상을 제작하였다. 또, 위성측기의 복사보 정 (Radiometric Calibration) 과정과 적외선 CH 4 인 10.5 ~ 11.5 $\mu\textrm{m}$의 복사를 온도로 변환 (Radiance-To-Temperature Conversion)하는 LUT(Look Up Table)의 작성 및 SST 출력과정을 제작하였다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 전세계에 5개의 50cm급 자동 망원경과 1개의 2m급 망원경을 설치하여 인공위성의 궤도 정보를 얻는 시스템이다. 이 시스템을 운영하게 될 소프트웨어는 크게 두 부분으로 나누어지는데, 해외 원격지에 설치되는 관측소의 50cm급 망원경의 마운트와 검출기, 돔, 기상 측기, 전원 제어 장치를 통합하여 무인으로 관측을 수행하고 그 결과를 본부에 보고하며, 각 시스템을 안전하게 보호하는 기능을 갖는 SOS(Site Operating System)와, 스케줄러에 의하여 각 관측소에 필요한 관측 일정을 작성하여 전달하고 관측소의 운영 현황을 모니터링 하는 NOS(Network Operating System)로 구성된다. OWL OS를 위하여, 시스템을 전반적으로 운영하는 운영 시나리오를 설계하였으며, 이 시나리오에는 기상조건 악화와 장비 오류 등의 경우에 시스템을 보호하고 상황을 즉시 보고하는 비상사태 대처 방안을 포함하였다. 이러한 운영의 모든 단계에서 주기적 또는 필요시 로그 기록이 남도록 하였으며, 이 로그 기록을 바탕으로 사용자가 원할 때에 본부에서 운영상황을 요약하여 보여주는 각종 통계 자료를 작성하여 확인할 수 있도록 하였다.
토양 호흡은 주요 육상 생태계의 탄소 순환을 이해하는데 중요한 성분 중 하나이다. 토양 호흡 관측에서 쳄버 방법은 가장 일반적인 방법이다. 다양한 토양 호흡쳄버 방법에 의해 이루어지는 관측 값들을 비교하기 위해서는, 측기의 특성에 따른 오차를 파악하는 것이 필요하다. 이를 위하여 온도 조절이 가능한 식물 환경 조절 시스템에서 네 개의 폐회로 역학 쳄버와 자동 개폐 쳄버를 비교하였다. 식물 환경 조절 시스템의 내부의 이산화탄소 농도의 변동과 토양 수분의 변동으로 어느 정도의 오차가 포함된 결과이지만, 실험을 통해 토양 온도와 이산화탄소 농도의 변화에 따른 대한 네 측기들의 반응 특성과 실내 비교 실험의 계획과 방법에 대한 중요한 교훈을 얻을 수 있었다.
윈드라이다와 윈드프로파일러는 연속적인 바람의 연직 분포를 고해상도의 자료로 산출하는 장비로써 최근 활용도가 높아지고 있다. 두 장비의 관측방식과 데이터 처리방식은 유사하지만, 기상 및 동작 설정에 따라 바람 탐지정확도의 차이가 발생할 수 있다. 두 장비의 특성과 바람 산출 방법을 소개하고 최신 장비 검증기준을 적용해 라디오존데로 관측한 바람과 비교하여 정확성을 평가한다. 이에 따라 장비도입에 따른 새로운 성능검증 방향과 추가로 필요한 보완점을 제시한다.
지금까지 자생지의 기상환경평가는 주로 월별 기상 자료와 연간 발생량을 토대로 하여 분석하였다. 또한, 기상자료도 발생 인근지역의 종관기상자료(기상청)를 주로 활용하였으므로, 기상요소와 버섯 발생량의 상관성을 명확히 구명하는 데 효과적이지 못했다. 따라서 본 연구에서는 강원도 양양의 자생지에 기상측기를 설치하고, 3년간($2003{\sim}2005$)년 자생지 주변의 기상환경과 버섯발생량을 측정 및 조사하여 이들의 상관관계를 분석하였다. 송이의 출현 개체수는 발생초일(9월상/중순)부터 발생종일(10월상/중순)까지 거의 매일 조사하여 기록하였다. 10월의 고온과 잦은 강우현상에 의해 발생종일이 늦추어진 2005년에 가장 많은 송이가 발생하였고, 9월의 적은 강우와 10월의 무 강우현상에 의해 발생종일이 앞당겨진 2004년에 송이가 가장 적게 발생하였다. 수분관련 기상요소(상대습도, 토양수분, 강우량)가 온도관련 기상요소(기온, 지온, 지중열류량, 일사량)보다 발생량과 상관성이 다소 높은 것으로 조사되었으나, 이들의 상관관계는 매우 낮았고($r=0.15{\sim}0.46$), 통계적으로도 유의하지 않았다. 상관관계가 낮은 이유로는 발생량에 관여하는 인자가 기상요소뿐만 아니라 송이의 생물적 특징, 소나무와의 공생관계, 토양, 주변식생 등 다양한 인자가 존재하기 때문으로 생각되었다. 연중 균사생장을 하는 이 버섯원기를 형성하기 위해서는 저온자극이 필요한데, 본 연구에서는 지하 0.05m 깊이의 3일 이동평균된 지온이 $19.5^{\circ}C$ 이하로 떨어지는 일시적인 저온충격이 필요하며 이로부터 16일 후에 버섯이 발생하는 것으로 조사되었고, 송이의 발생종일은 3일 이동평균된 지온이 $14^{\circ}C$ 이하로 떨어졌을 때 나타났다. 받아 흡수기능이 다소 억제되나 그 정도가 매우 경미하였으므로 BCG는 막창자꼬리점막 흡수세포의 기능에 큰 손상을 주지 않는다고 생각된다.PRAM 기록기를 사용할 때에는 in-situ 타원계를 사용할 때보다 1/10 정도의 크기를 보여주어 PRAM 기록기와 분광타원계를 사용하여 결정한 GST의 고온광학물성의 신뢰성을 확인하여 주었다.>, 여자 $179.1{\pm}37.2%$이었다. 평균필요량에 비해 가장 낮은 양을 섭취한 영양소는 엽산으로서 남자 $60.1{\pm}10.8%$, 여자 $54.6{\pm}9.9%$로 조사되었다. 칼슘의 섭취량은 평균필요량에 비해 전체 $74.9{\pm}31.9%$로 나타났다. 에너지 섭취량에 있어서 남자 노인들은 모두가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하고 있었고 여자 노인의 경우에도 97%가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하여 에너지 섭취량이 매우 낮았다 반면에 단백질 섭취량에 있어서는 남자 노인의 경우 100%가 평균필요량의 125%를 초과하였고, 여자 노인의 경우에는 91%가 평균필요량의 125%를 초과하여 대조적이었다. 비타민 A와 E는 각각 평균필요량과 충분섭취량의 125%를 초과하는 비율이 높게 나타난 반면에 비타민 $B_2$는 특히 남자 노인에서 평균필요량의 75%미만을 섭취한 비율이 높게 나타났다. 엽산 섭취량에 있어서는 평균필요량의 75% 미만을 섭취한 비율이 전체 96%로 나타나 심각한 부족상태로 조사되었다 반면에 철의 섭취량은 남녀 모두 100%가 평균필요량의 125%를 초과하여 섭취한 것으로 나타났다. 아연의 섭취량은 남자 17%,여자 15%가 평균필요량의 75% 미만을 섭취한 것으로 조사되었다. 에너지와 엽산은 모든 노인들에서 평균필요량에 미달되게 섭취한 것으로 나타났다.
전세계적으로 일사계 비교관측 기술은 급격히 발전하고 있지만 국내의 경우 일사 비교관측 표준지침을 준비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 기상 및 지리적 환경을 고려하여 전천일사계의 비교관측 절차를 정립하였다. 2017년 아시아 지역 복사센터에서는 국가표준 일사계들의 비교관측을 통해 일사계 보정이 이루어졌다. 이때 검교정된 기상청 기준기를 이용하여 기상청의 부기준기들과 강릉원주대의 전천일사계의 비교관측 및 검교정이 수행되었다. 비교관측 및 검교정은 2018년 10월 24일부터 10월 25일(2일)까지 수행되었으며 비교관측자료를 분석하여 오차분석 및 검교정을 수행하였다. 보정전 비교관측에 따르면, 전천일사계 부기준기들(B-J)은 기상청 전천일사계 기준기(A)를 기준으로 ${\pm}12.0W\;m^{-2}$2 이하의 편차가 나타났고 B와 I 전천일사계는 ${\pm}4.0W\;m^{-2}$ 미만의 작은 편차를 보였다. 태양 복사량이 $450W\;m^{-2}$ 이상인 자료들을 이용하여 감도정수의 보정값을 계산하였다. B와 I 일사계(오차 ${\pm}0.5W\;m^{-2}$ 이하)를 제외한 일사계들(오차 ${\pm}5W\;m^{-2}$ 이상)은 $0.08-0.16{\mu}V(W\;m^{-2})^{-1}$ 감도정수 변경이 적용되었다. C 일사계는 감도정수의 변화가 가장 컸으며 감도정수는 $-0.16{\mu}V(W\;m^{-2})^{-1}$으로 보정하였다. 비교관측에 참가한 9종의 기준기 및 부기준기들의 최종 관측오차는 $0.06W\;m^{-2}$ (0.08%) 이하였으며 허용범위인 ${\pm}1.00%$ (${\pm}4.50W\;m^{-2}$)로 검교정되었다.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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