유럽연합(European Union: EU)이 2012년 6월 유엔의 우주의평화적이용위원회(COPUOS) 제 55차 회기에서 공식 제기한 우주활동의 국제 행동규범안(Draft International Code of Conduct for Outer Space Activities)은 그간 우주에서의 국가 활동 규범에 대한 미비한 요소들을 제시한 내용으로서 국제사회의 관심을 끌기에 충분한 내용이다. 현재 우주에서의 미비한 질서는 군비경쟁 금지, 우주쓰레기 경감 등을 통한 우주의 안전과 안보를 위한 지침, 그리고 우주활동의 정보를 참여 국가 간 교환하는 것이라고 할 수 있는 바, EU의 상기 제안은 여사한 문제들에 대한 행동 강령을 정한 것으로서 주목되는 내용이다. 2008년 말부터 시작된 EU의 제안 활동은 그간 일부 우주활동 국가들, 특히 미국과의 비공식 접촉을 통하여 접촉대상국들의 의견도 반영한 가운데 2013년 채택을 목표로 하는 자발적 이행 규범으로서 강제력을 가지고 있지는 않지만 미국은 우주에서의 군축 관련 규범 제정의 필요성에 탄력을 제공하는 계기가 될 가능성에 우려하는 가운데 현재는 방관하고 있는 입장으로 보인다. 이러한 미국의 입장은 우주에서 전략적 우위를 점하고 있다는 자국의 이익이 군축에 관한 규범의 제정으로 손상될 수 있다는 판단을 근거로 하고 있다. 이에 따라 미국은 유엔 총회에서 우주에서의 군비경쟁 방지(PAROS)에 관한 결의에 반대하고 군축회의(Conference on Disarmament: CD)에서 오랫동안 논의되어 왔던 우주에서의 군축을 촉구하는 논의의 장을 마련하는 것에 반대하여 왔다. 중국과 러시아는 2008년 우주에서의 군축에 관한 PPWT (Treaty on Prevention of the Placement of Weapons in Outer Space and of the Threat or Use of Force against Outer Space Objects)채택을 제안하였는 바, EU의 제안은 자신들이 제안한 PPWT의 추력을 저상시키는 내용이 되기 때문에 불편한 심정으로서 역시 소극적인 입장이다. 한편, 미국이 상기 입장의 연장선 상에서 PPWT에 반대 입장을 취하는 것은 이해하기 어렵지 않다. EU의 행동규범안은 주요 우주대국의 군사전략적 측면에서의 이해관계 때문에 그 장래가 명확치 않으나 우주쓰레기의 경감을 위하여 노력하고 우주활동의 정보를 상호교환하면서 우주에서의 안전과 안보를 보장을 통하여 가능한 우주의 평화적 이용과 탐사라는 기본 명제를 극대화 시키는 효과를 가져오는 것으로서 매우 바람직한 조치로 간주된다. 단, 동 규범안은 참여 국가들간의 협조와 연락업무를 수행하기 위하여 상설기구를 설치하도록 되어있지만 이는 기존 조직인 유엔외기권사무소(UN Office for Outer Space Affairs)가 담당하도록 할 경우 효율과 경제를 도모할 수 있을 것이다. 동 규범안에 대한 추후 구체 협상 시 여사한 내용도 논의될 것으로 보지만 EU의 우주활동의 안전과 안보에 관한 조치는 환경문제에서와 같이 국제사회를 이끌어가는 또 하나의 의미있는 기여로 평가받아야 한다.
위성 SAR 영상을 이용한 선박 모니터링은 선박탐지, 선박변별, 선박식별의 세 단계로 분류할 수 있다. 이 중 선박탐지 및 변별에 대해서는 세계적으로 많은 연구가 이루어졌으나, 선박식별에 대해서는 소수의 연구들만이 존재한다. 따라서 향후 고성능의 선박 모니터링 시스템을 구축하기 위해서는 많은 선박식별 연구가 필요한 상황이다. 선박식별 연구를 수행하기 위해서는 먼저 여러 기종의 선박에 대한 위성 SAR 영상과 이에 대응하는 선박 기종 정보를 모두 획득하여 데이터베이스(database: DB)를 구축하는 것이 중요하다. 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별의 경우, 지상표적에 대한 미국 moving and stationary target acquisition and recognition(MSTAR) DB를 이용하여 많은 연구들이 수행되었지만, SAR 위성을 이용한 선박식별의 경우, 아직까지 공개적으로 이용 가능한 DB가 없었다. 이에 최근 중국 Shanghai Key Laboratory에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 운용하는 Sentinel-1 영상과 자동인식시스템(automatic identification system: AIS)으로부터 획득한 선박정보를 결합하여 선박식별 연구용 DB인 OpenSARShip DB를 구축하였다. 이에 먼저 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 위성 SAR DB에 적용하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사해볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 항공 SAR 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 OpenSARShip DB에 적용하여 선박식별을 수행한 후, 그 성능을 분석하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사한다.
본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.
본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.
본 연구에서는 하천구역에 대해 SAR 영상 분석에 의한 수면적 범위를 이용한 DEM을 개선하는 방법을 제안하고, 북한과 같은 비접근 지역에 적용 가능한 위성 기반의 3차원 하천 공간정보 구축 방법을 제시함을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 접근 가능한 남한의 낙동강 지류인 남강 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 위성영상은 유럽항공우주국에서 제공하고 있는 Sentinel-1A/B 자료에 대해 2021년 1년간의 SAR 위성영상 자료를 수집하여 각 시기별의 수체면적을 추출하였다. 지상관측 수위는 WAMIS의 1시간 간격의 자료를 수집하였다. SAR영상 분석에 의해 추출한 수체면의 최저면적부터 최고면적까지 자료에 대해 지상의 계측 수위를 조합하여 수체면 변화에 따른 하천내 고도를 분석하여 DEM을 개선하였다. DEM 개선 후 하천구역내 고도가 매우 다양한 값을 나타내고 있어 기존의 DEM보다 비교적 자연스러운 형태의 하천 DEM을 구성하고 있는 것으로 판단된다. 개선된 DEM에 대한 정확도 검증을 위해 현장에서 측정한 지형 고도자료가 필요하나 자료의 부재로 인해 정확도 검증은 수행하지 못하였다. 다만 본 연구에서는 기존의 DEM과 SAR 영상 분석에 의해 분석된 수체면의 수위를 이용하여 DEM을 개선하는 방법을 제시하였다. 향후 정확도 검증에 대한 추가 연구를 수행한 후 다른 지역에 대한 적용성 검토 및 북한과 같은 미계측/비접근 지역에 적용할 수 있는 방법론을 추가로 제시하는 연구를 진행할 계획이다.
1982년 UN해양법협약 제86조에 의하면 공해는 영해와 내수는 물론이고 접속수역, 배타적 경제수역이 아닌 수역을 의미하므로 기존의 공해였던 부분이 상당히 연안국관할권 하에 놓이게 되었다. 이와 같은 공해의 상공비행과 관련된 국제법에 관한 사항으로 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. 첫째, 항공기의 국적에 관하여 1944년 시카고협약 제17조에 의하면 항공기는 등록한 국가의 국적을 갖는다. 여기서 항공법이 해양법과 구별되는 측면이 있는데, 선박에는 통용되는 '편의치적'(便宜置籍 또는 편의기국, flags of convenience)이 항공기에는 적용되지 않기 때문에 항공기에 대한 실질적 소유와 효과적 통제가 유지된다. 둘째, UN해양법협약 제95조는 공해상 군함의 면제권에 대하여 설명하고 있는데, 공해에 있는 군함은 기국외의 어떠한 국가의 관할권으로부터도 완전히 면제된다고 규정하고 있다. 따라서 군용항공기(또는 군용기)의 경우도 이에 준하는 면책권을 향유한다고 해석할 수 있다. 셋째, UN해양법협약은 해적에 관한 정의를 제101조에 명시하고 있는데, 해적행위가 공해상의 선박에 대하여 행해 질 경우, 공해상의 선박뿐만 아니라 항공기에 의해서도 행해질 수 있음을 분명히 하고 있다. 넷째, UN해양법협약 제111조는 추적권에 관하여 상세하게 규정하고 있는데 이러한 추적권은 군함이나 군용항공기 또는 기타 정부역무에 종사함이 명백히 표시되고 식별되며 이에 대한 권한이 부여된 선박이나 항공기에 의해서만 행사되어질수 있음을 명시하여 선박 뿐 아니라 항공기에 의해서 추적이 행사될 수 있음을 규정하고 있다. 다섯째, UN해양법협약 제110조는 임검권(right of approach)에 관하여 설명하고 있는데, 외국선박을 공해에서 만난 군함은 일정 혐의를 가지고 있다는 합리적 근거가 있는 한 그 선박을 임검하는 것은 정당화되는데, 이러한 규정은 군용항공기에도 준용되고, 이러한 규정은 또한 정부 업무에 사용 중인 것으로 명백히 표시되어 식별이 가능하며 정당하게 권한이 부여된 그 밖의 모든 선박이나 항공기에도 적용된다. 여섯째, 1982년 UN해양법협약은 해양오염과 항공기의 관계를 규정하고 있는데, 제212조는 대기에 의한 또는 대기를 통한 오염을 규정하고, 제222조는 대기에 의한 또는 대기를 통한 오염관련 법령집행을 규정하고 있고, UN해양법협약은 제1항에서 '투기'(dumping)에 의한 오염을 규정하고 있는데 각 조항은 자국기를 게양하고 있는 선박 또는 자국에 등록된 선박뿐만 아니라 항공기에도 적용되는 법령을 채택한다고 규정하고 있다. 일곱 번째, 공해상공에서 발생한 범죄에 관하여 국제민간항공기구(ICAO)의 주관하에 1963년 도쿄에서 개최된 회의에서 이러한 문제를 종합적으로 해결한 협약인 도쿄협약이 제정되었다. 또한 ICAO의 주관 하에 하이재킹문제를 해결하기 위하여 1970년 12월 16일 헤이그협약이 체결되었으며, 사보타지문제를 해결하기 위하여 ICAO에 의해서 1971년 9월 23일 몬트리올협약이 체결되었다. 도쿄협약, 헤이그협약, 몬트리올협약 모두 공해상에서 발생한 범죄에 대하여 항공기의 기국관할권(flag State jurisdiction)을 인정하고 있다. 여덟 번째, 공해상에서 연안국의 영토에 진입하지 않고 실시하는 정찰행위는 국제법 위반행위가 아니다. 이는 관련항공기의 공해상 정찰행위는 연안국 영토를 침범하지 않고 행해지는 것으로 공해상공비행의 자유가 우선적으로 적용되기 때문이다. 아홉 번째, 연안국에 의한 공해상 설치된 '방공식별구역'(또는 방공확인구역, Air Defence Identification Zone: ADIZ)이 국제법상 합법적인가 하는 문제가 있는데, 이에 관하여 합의된 결론은 없고, 실제로 실행국가의 국내법에 따라 규율되고 있다. 마지막으로 북극해는 얼어있는 바다가 대부분이므로 북극해의 상공비행은 공해의 상공비행과 유사하다. 20세기후반부터 아시아, 북아메리카, 유럽을 잇는 항공로가 북극을 경유하도록 고안되었는데, 매우 추운 지방임에도 불구하고 지금까지 북극 항공노선에서 사고가 발생한 경우는 없다. 그러나 최근 기후온난화로 얼음이 녹기시작하면서 북극을 이용한 선박의 해로가 개발되면서 북극에 대한 자원개방을 둘러싼 연안국가들의 관할권주장이 열기를 띠고 있으므로 배타적 경제수역(EEZ)과 같은 연안국들의 해역선포는 북극해 비행에 지대한 영향을 미칠 수 있을 것이다.
한반도 주변해역에서 의 해면 열속과 응력의 분포를 김과 강(1994)의 지표층 flux 모델을 사용하여 구하였고 이들의 계절변화를 조사하였다. 모델의 입력자료는 유럽중 기기상예보소 (ECMWF)의 1000mb 온도, 비습, 지오포텐샬고도와 미국기상청(NMC)의 해 수면온도 자료를 사용하였다. 자료의 공간해상도는 위도, 경도 2도이며 기간은 1984년 부터 87년까지의 3년이다. 한편, 해면의 단파복사량은 미국항공우주국 (NASA)의 인공 위성 자료를 사용하였고 잔파복사량은 경험식을 사용하여 구하였다. 모든 열속을 합한 순열속을 한반도 주변해역에서 보면, 1월과 10월에 각각 200∼400 Wm/SUP -2/와 100 Wm/SUP -2/로 해양이 냉각되고 4월과 7월에는 약 100 Wm/SUP -2/로 가열되고 있음을 알 수 있다. 한편, 연평균 순열속은 황해 북부를 제외한 전해역에서 음의 값이 나타나 고 있다. 가장 큰 냉각이 일어나는 해역은 쿠로시오 해역으로 이 지역의 연평균 값은 약 120 Wm/SUP -2/이다. 동해에서는 북부와 남부해역에서 60∼80 Wm/SUP -2/의 냉각이 일어나며 중부해역에서는 비교적 적은 30 Wm/SUP -2/ 정도의 냉각이 일어나고 있다. 한편, 1월의 응력 크기는 다른 달에 대하여 3∼5배 정도 크게 나타나고 이에 따라 연 평균응력의 분포는 1월의 형태와 유사하다. 연평균 응력컬은 동지나해와 남해에서 음 의 값이 나타나지만 황해 북부에서는 양의 값을 보인다. 동해의 응력컬은 북부와 남동 해역에서 양의 값이 그리고 북서해역에서는 음의 값이 나타나고 있다.
지역에 최적화된 스레피안 구면함수(spherical Slepian function)를 활용하여 남극을 중심으로 반경 $20^{\circ}$ 범위의 지역에 지각 자기이상의 3개의 방향 성분과 6개의 구배성분들을 표현하였다. 2013년 11월 유럽 항공 우주국이 발사한 3개의 자력 위성인 Swarm은 궤도 전개를 통해 동서 방향의 구배값은 물론 남북 및 수직방향의 구배값을 얻을 수 있도록 계획하였다. 이미 발사된 여러 중력위성들(i.e., GRACE and GOCE) 역시 이러한 구배값을 활용하여 보다 정확한 중력 이상값 및 지표에서의 시간에 따른 중력변화 연구등을 수행해 왔으나 자력 위성자료를 통해서는 많은 연구들이 이루어지고 있지 않는 상태이다. 한편 지역화 모델링은 관심 지역 또는 자료 분포의 제한인 지역인 경우에 활용될 수 있다. 또한 전지구 모델보다 효율적인 연산이 가능하여 위성자료로부터 고해상도의 지각 자기이상값을 표현할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 또한 기존의 전지구 구면조화함수의 선형 결합으로 이루어진 기저함수들은 서로 직교성(orthogonality)이 유지되므로 스레피안 구면함수의 계수를 전지구 구면조화함수의 계수로 변환이 가능하여 스펙트럼 분석에 활용할 수 있다. 따라서 Swarm 위성자료의 구배 성분을 이용한 지역화 모델링 방법은 앞으로 많은 활용이 기대되며 여기서는 Swarm 위성자료로부터 얻어진 지각 자기이상값의 전지구 조화함수 계수 모델을 사용하여 자기이상의 방향성분과 구배성분을 유도하고 이를 스레피안 구면 조화함수에 적용하여 관심지역인 남극지역의 방향 성분과 구배 성분을 표현하고 이에 대한 결과를 토의 하고자 한다.
하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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