농림생태계에서의 물과 탄소의 순환을 연구하려면, 먼저 관측지의 공간적 특성을 정량적으로 이해해야 한다 특히, 우리나라와 같은 복잡한 경관에 관측지가 위치한 경우에는 공간 특성의 이해가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였다 지형의 공간 특성을 산출하기 위해 수치고도 모형 (DEM)에서 계산된 고도, 경사 및 사면 정보를 분석하였다. 식생과 토양 정보는 LANDSAT TM 영상으로부터 제작된 지표 피복 지도를 사용하였다. 계절 특성을 살펴보기 위해 1999년 6월 30일, 2000년 9월 4일, 2001년 9월 23일, 2002년 2월 14일의 네 위성 영상을 사용하였다. CO₂와 수증기의 플럭스 지수로서, 위성 영상으로부터 식생지수 NDVI를 세 격자 크기 (7km x 7km MODIS 격자, 3km x 3km 집중관측 격자, 1km x 1km 단위 격자)에 대해 각각 도출하였다. 반분산 분석에 근거해서 이 자료들을 사용하여 관측지의 비균질성의 공간 규모를 계산하였다. 예상한대로, 격자의 크기가 작아질수록 비균질성의 규모가 작아졌고, 식생의 계절 변화에 민감하였다. 40m 플럭스 타워가 위치한 두 단위 격자의 경우, 비균질성의 공간 규모는 200~1000m 이었고, 이러한 공간 규모는 모형에서 계산된 타워 플럭스 발자국의 기후도와 잘 일치하였다.
북극의 융빙호(melt pond)는 해빙 면적 감소 및 북극 빙권 변화에 중요한 역할을 하기 때문에 융빙호의 정확한 관측이 필요하다. 미국 NASA의 차세대 고도계 위성인 Ice, Cloud, and Land elevation Satellite-2 (ICESat-2)는 532 nm의 녹색 레이저를 발사한 뒤 반사되는 광자(photon)의 이동 시간을 계산하여 전 지구적으로 고해상도 고도 정보를 관측한다. ICESat-2는 현재 널리 쓰이고 있는 고도계인 CryoSat-2에 비해 세밀한 관측이 가능하기 때문에, Cryosat-2에서 관측할 수 없는 작은 규모의 융빙호를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다. ICESat-2의 기본적인 정보로는 표면 높이(surface height)와 반사되는 광자의 수(photon count)가 있다. 본 연구에서는 각 ICESat-2 지점을 중심으로 10 m 길이의 segment를 생성하여 segment 내의 높이 표준편차와 총 광자 수를 활용한 융빙호 탐지 알고리즘을 제시하였다. 융빙호는 표면이 해빙에 비해 매끄러워서 높이의 분산이 적으므로 높이의 표준편차를 활용하여 일차적으로 융빙호와 해빙을 분류하였다. 그 다음으로는 융빙호 중에서 표면이 물인 융빙호와 얼음 표면인 융빙호를 분류하였다. 표면이 물인 융빙호는 광자를 많이 흡수하기 때문에 단위 segment 내에서 반사되어 수집된 광자의 수가 적으며, 반대로 얼음으로 덮인 융빙호는 반사되는 광자의 수가 많다. 결과적으로 본 연구에서 제시하는 융빙호 탐지 방법을 통해 물과 얼음으로 덮인 융빙호를 구별하여 탐지할 수 있다. Sentinel-2 광학 영상을 활용하여 융빙호 탐지 결과의 정성적인 분석을 하였다. 그 결과 Sentinel-2 광학 영상으로 구분하기 어려운 표면이 물인 융빙호와 얼음인 융빙호를 ICESat-2를 활용해 효과적으로 분류하였다. 마지막으로 고도계 위성 및 광학 영상을 활용한 융빙호 탐지의 고찰을 서술하였다.
황해 군산분지 지역의 지구조를 해석하기 위하여 2006년 획득한 선상 자력 자료와 Scripps 해양연구소에서 제공하는 고도계위성중력 자료를 이용하였다. 중력자료에 대해 파워스펙트럼 분석과 심도역산이 수행되었고, 자력자료 분석을 위해 분석신호기법과 가중력변환 및 이에 대한 역산을 수행하였다. 중자력 자료 분석 결과 남 중소분지 중심부로 갈수록 기반암 심도가 증가하는 양상이 나타나며, 기반암의 심도는 깊은 곳에서 6-8km, 낮은 곳에서 약 2km로 해석되었다. 또한 남중소분지 중심부이서 기반암 심도와는 달리 중력이상과 자력이상이 높지 나타나는 것은 주변 기반암보다 밀도가 높은 화성암의 관입에 의한 효과로 해석되며, 이는 동일지역에서 수행된 정밀 탄성파 해석 결과와 잘 부합하고 있다.
위성영상을 이용한 새만금 지역의 DEM생성을 위하여 waterline method를 사용하였으며, 총 13개의 Landsat thematic mapper (TM) 위성영상 자료를 이용하여 1991년과 2000년 기준의 DEM을 생성하였다. 현장 수준측량 자료를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도 검증을 실시하였으며, 2002년 3월에 100m 간격으로 측정된 실측자료를 이용하였다. 해안선 추출은 density slicing 방법을 사용하였으며, 사용된 밴드는 육지의 경계를 구분하는데 많이 쓰이는 밴드 4번, 5번 및 6번 밴드를 선택적으로 사용하였다. 절대고도 값의 대입을 위하여 waterline 추출에 사용된 위성영상의 획득 시간에 대해 해양조사원의 10분 간격 실측 조위를 사용하였으며, 추출된 13개 waterline의 최저 조위는 58cm 이고 최고 조위는 537cm 이다. 추출된 해안선에 수준측량 자료를 이용하여 검증한 결과 RMS 오차 9.91 cm, 표준편차 9.78 cm의 정밀도를 갖는 2000년도 DEM을 생성하였다. 새만금 지역의 waterline 추출 과정에서 만경강과 동진강 하구 지역은 강에 의한 에너지의 유입, 유출로 인한 변화가 심하여 두 지역을 DEM 생성에서 제외하였다. 이렇게 생성된 과거(19991년도) DEM과 현재(2000년도) DEM을 이용한 지형변화 비교는 두DEM 차이로 9년간의 새만금 조간대 변화를 계산하였다. 군산공항지역의 지형변화는 거의 없는 것으로 나타났으며, 새만금 방조제가 건설된 이후 개화도 주변지역의 변화가 가장 두드러진 지형적 변화로서 방조제 입ㆍ출구 지역은 빠른 유속에 의해서 과거에 비해 침식이 우세하며, 방조제에서 육지로 갈수록 퇴적이 우세한 것으로 관측되었다.보체계의 구축사업의 시각이 행정정보화, 생활정보화, 산업정보화 등 다양한 분야와 결합하여 보다 큰 시너지 효과와 사용자 중심의 서비스 개선을 창출할 수 있는 기반을 제공할 것을 기대해 본다.. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model,
According to standard procedures as defined in the users handbook for sea level data processes, I was compared to Topex/poseidon sea level data from the first 350days of mission and Tide Gauge sea level data from the Amsterdam- Crozet- Kerguelen region in the South Indian Ocean. The comparison improves significantly when many factors for the corrections were removed, then only the aliased oceanic tidal energy is removed by oceanic tide model in this period. Making the corrections and smoothing the sea level data over 60km along-track segments and the Tide Gauge sea level data for the time series results in the digital correlation and RMS difference between the two data of c=-0.12 and rms=11.4cm, c=0.55 and rms=5.38cm, and c=0.83 and rms=2.83cm for the Amsterdam, Crozet and Kerguelen plateau, respectively. It was also found that the Kerguelen plateau has a comparisons due to propagating signals(the baroclinic Rossby wave with velocity of -3.9~-4.2cm/sec, period of 167days and amplitude of 10cm) that introduce temporal lags($\tau$=10~30days) between the altimeter and tide gauge time series. The conclusion is that on timescales longer than about 10days the RMS sea level errors are less than or of the order of several centimeters and are mainly due to the effects of currents rather than the effects of sterics(water temperature, density) and winds.
2000년대 초반까지 우리나라 지오이드 모델의 정밀도는 지상 중력 자료 및 GPS/Leveling 자료의 낮은 분포 및 정밀도로 인해 약 14cm 수준에 머물렀다. 그러나 2007년 이후 높은 정밀도와 고른 분포를 나타내는 새로운 지상 및 항공 중력 자료, GPS/Leveling 자료가 획득됨에 따라 지오이드 모델의 정밀도를 향상할 수 있는 기반이 마련되었으며, 2011년 초반에 발표된 중력 지오이드 모델의 정밀도는 약 5.29cm로 기존 모델에 비해 약 27% 향상되었다. 2010년 이후에도 많은 중력 자료가 통합기준점, 수준점 및 삼각점에서 획득되었고, 특히 2010년 통합기준점 구축 사업이 완료됨에 따라 우리나라 전역에서 약 10km의 간격을 나타내는 GPS/Leveling 자료가 구축되어 보다 정밀한 지오이드 모델의 구축 및 검증이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 2012년 현재 우리나라에서 가용한 지상, 항공, 위성고도계 중력 자료를 기반으로 하여 중력지오이드 모델을 구축하였다. 그 결과 우리나라 전역에서 중력 지오이드 모델은 18.05m부터 32.70m의 범위의 값을 나타내며, 정밀도는 약 5.76cm로 산출되었다. 또한, 중력 지오이드 모델과 GPS/Leveling 자료를 융합하여 구축한 합성 지오이드 모델의 적합도 및 정밀도는 각각 3.60cm와 4.06cm로 계산되었다. 마지막으로 건설현장 등에서 합성 지오이드 모델을 활용할 수 있는지 검증하기 위하여 15km 기선거리에 대한 상대 정밀도를 계산한 결과 약 3.35cm로 나타났다. 상대 정밀도가 낮게 나타나는 이유는 강원도 및 동해안, 서 남해안 등에서 우리나라 수직기준체계간의 불일치로 인해 지역적인 편이가 존재하며, 일부 내륙에서도 주변 성과와의 일관성 저하문제가 나타나는 점들이 있기 때문으로 향후 통합기준점 성과에 대한 신뢰도 검증이 필요한 것으로 사료된다.
1993년에서 1997년까지의 위성고도계 자료(Topex/Poseidon)를 이용하여 한반도 주변해역의 해면 변화와 표층흐름을 조사하였다. 해면변화를 보면, 동해에 비해서 서해와 남해는 항상 상대적으로 높았다. 전 조사 기간에 걸쳐서 서해는 북부와 남부 해역에서 각각20-30cm와 18-24cm의 변화범위를 보였으며, 남해는 제주도 북서부 해역에서는 15-20cm 그리고 쓰시마섬 남서부 해역에서는 10-15cm의 변화범위를 각각 나타내었다. 서해의 경우에 황해난류의 표층 유입류와 해저 지형류의 영향을 받아 높은 변화를 보였다. 남해의 경우는 변화가 일어나는 두 곳 모두가 근원적으로는 쿠로시오 해류의 흐름에서 분기된 지류들의 흐름(제주난류와 동한난류) 때문에 해면변화를 보였다. 표층 순환은 동해에서 북한한류, 동한난류와 쓰시마 난류와 관련한 세가지 와류운동이 두드러지게 나타났다. 와류운동은 기본적으로 표층 순환에서 해류의 영향을 받았다; 원산만 앞바다의 반시계방향(0.03 cm/sec)의 흐름은 북한한류, 울릉도 남서쪽 해역의 시계방향(0.06 cm/sec)의 흐름은 동한난류, 그리고 쓰시마섬 북서쪽 해역은 쓰시마 난류와 각각 관계되어있는 것으로 보인다.
Topex/Poseidon 위성의 레이더 고도계 관측값으로부터 동해의 해수면을 추출하여 울릉도, 포항과 속초/묵호의 조위계로부터 추출된 해수면과 비교하였다. 정확한 위성 해수면을 추출하기 위해 대류권, 전리층, 및 해양 조석값 등을 보정한 후, 한시간 간격의 조위계 자료를 위성자료에 맞추어 10일간격으로 리샘플링하여 두 해수면의 시계열 분석을 실시하였고 이들을 통계적으로 비교하였다. 보정에 사용된 조석값에 대한 주기특성을 조사한 결과 175.5일, 87.7일, 62.3일, 58.5일, 49.5일과 46.0일 주기에서 알리아싱이 나타났고, 이들에 의한 영향을 제거하기 위해 200일을 기준으로 저역통과필터링을 적용하였다. 또한 파동수대비법을 적용하여 다양한 주파수를 주기별로 분석하고 두 해수면 사이의 공통된 성분을 추출하여 위성 해수면과 조위계 해수면과의 상관계수를 크게 향상시켰다. 울릉도, 포항, 속초/묵호에서 두 해수면 사이의 초기 상관계수는 각각 0.46, 0.26과 0.15로 울릉도에서의 값이 가장 큰 이유는 울릉도가 해안선에서 멀리 떨어진 곳이기 때문에 위성 관측값의 오차가 가장 작기 때문인 것으로 사료된다. 200일 기준의 필터링을 적용했을 때의 상관계수는 0.59, 0.30과 0.30으로 각각 28, 15, 100% 증가되었고, 두 해수면의 성분 중 서로 양(+)으로 대비되지 않는 성분을 제거한 후 상관계수가 각 각 0.86, 0.85와 0.84로 87%, 227%과 460% 증가되었다. 이로써 필터링과 파동수대비법을 동시에 사용하는 것이 정확한 해수면 추출의 가장 효과적인 방법으로 나타났다.
본 연구는 2000년부터 2016년까지 두만강 압록강 지역의 현지답사 결과를 분석하여 북중 접경지역의 지형과 환경문제를 제시하고자 한 것이다. 북한의 특수성으로 인해 인공위성이나 통계를 활용한 자료 수집은 가능하나 직접적인 자료 수집에 한계가 있다. 연구는 북중 접경 지역 답사를 통해 지형과 환경문제에 대한 현지 자료를 수집하였다. 현지 조사에 앞서, 수치고도모델과 지질도 분석을 통해 북한 전역에 대한 지형 및 지질 분석을 실시하였다. 현지답사 결과 이용하여 두만강, 압록강 유역의 상류, 중류, 하류에서 나타나는 지형과 환경 문제를 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 북한에 대한 실증적 연구 및 통일 대비 북한의 자연자원의 합리적 관리를 위한 기초 연구 자료로 활용될 것으로 기대된다.
2020년부터 시작된 신기후체제와 관련하여 파리협정 장기온도 목표를 위해 국가결정기여와 격년투명 보고서 제출이 요구된다. 기후변화에 관한 정부간 협의체에서 정의하는 토지이용·토지이용변화 및 임업에서 습지생태계는 탄소흡수원이나 국내 온실가스 인벤토리(Inventory) 산정에서 침수지로 지목 통계하여 배출원으로 보고되었다. 본 연구는 C-band 레이더 영상을 활용한 내륙 습지 토지이용 유형 세분화 및 변화량 산정을 진행하여 온실가스 인벤토리 산정 고도화에 기여하고자 한다. 연구지역은 국내 내륙습지 보전지역과 람사르(Ramsar) 습지로 지정된 운곡 습지이다. 활용 자료는 풍수기와 갈수기를 포함하는 24시기 Sentinel-1 위성 영상, 항공정사영상, 내륙습지 공간정보, 드론 촬영 영상이다. 이를 활용하여 침수지역과 비침수지역 구분, 침수지의 시계열적 공간 변화 정량화, 침수 지역의 최대·최소 면적을 차분한 변화 면적을 확인하였다. 변화 면적이 크게 산정된 지역을 대상으로 풍수기와 갈수기 두 시기 드론 촬영을 실시하였다. 습지의 침수지역 면적산출 및 시계열적 정량화는 국가 온실가스 인벤토리 고도화의 기초자료로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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