본 논문에서는 실시간 On-board 궤도 결정 성능을 향상시키기 위해 고정밀 우주 섭동 모델을 구현하였고, 구현된 우주 섭동모델을 GNSS 수신기의 궤도 결정 로직에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 궤도 결정 로직은 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 구현되었고, 의사거리로 계산한 궤도(Standard Position Service)를 관측정보로 이용하였다. 궤도 결정 로직 성능 검증은 GPS 인공위성의 신호를 모사하는 GNSS 시뮬레이터를 이용하여 수행하였다. 고정밀 섭동모델의 궤도 결정 성능을 $J_2$ 항만 고려한 섭동모델의 궤도 결정 성능과 비교하여 분석한 결과, GPS 항행해의 위치 정밀도는 43.61 m($3{\sigma}$)에서 23.86 m($3{\sigma}$)로 46 % 개선되었으며 속도 정밀도는 0.159 m/s($3{\sigma}$)에서 0.044 m/s($3{\sigma}$)로 72 % 개선되어 정밀도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 1918년부터 1944년까지의 지자기관측 데이터와 전 지구 지자기장 모델을 분석하여 1918년부터 2000년까지의 지자기장의 변화에 대하여 설명한 것이다 1918년부터 1944년까지의 지자기 관측 데이터와 전지구 지자기장 모델(IGRF-95)는 전 세계 지자기데이터 센터에서 획득하였다. 본 연구결과로는 1918년부터 2000년까지의 편각의 변화량이 약 $1^\circ{50'}$으로 년 변화률은 1'20"/yr이며, 복각의 전체 변화량은 38'으로 년 변화률이 약 27"/yr로 추정되었다.yr로 추정되었다.
기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.
하구에서의 흐름은 하천의 담수와 바다에서부터 유입되는 염수, 조석, 파랑 등으로 인해 복잡한 흐름구조와 혼합 양상을 보인다. 특히 만 내에 하천이 있을 경우 만의 해류특성은 하구에서의 혼합과 이송에 지배적인 영향을 미치며, 하천에서부터 방류되는 입자들은 만의 해류특성 따라 만에서의 체류시간과 이송이 결정된다. 잔차류 특성에 의한 순 물질 플럭스의 방향과 조석비대칭에 따른 하구에서의 퇴적 형태들이 결정되며, 이로 인해 하구에서의 퇴적물 퇴적 및 물질의 집적 위치, 하구 인근과 만에서의 환경변화에 영향을 줄 수 있다. 따라서 만 내에서의 혼합과 입자의 이송확산, 하천 담수의 영향역 등과 같은 만과 하천의 흐름 특성을 이해하는 것은 연안 및 하구의 환경 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 영일만과 형산강을 대상으로 계절변화에 따른 영일만 내 흐름과 형산강 하구에서의 퇴적양상에 대해 수치모의를 통해 수행하였다. 수치모델로는 천수방정식으로 준 3차원 유동해석을 하는 Delft-3D Flow와 파랑모형인 SWAN 모델을 결합하여 형산강하구와 영일만의 유동을 해석하였다. 상류개방경계는 형산강하구 9 km, 하류개방경계는 영일만 외해 50 km로 설정하였고, 경계조건은 대상지역의 관측소 자료와 전지구 모형자료를 결합하여 구성하였다. 또한, 라그랑쥬 입자추적모델을 통해 형산강 상류에서 유입한 입자들의 영일만 내 체류시간과 집적 위치를 평가하였다.
현재 전리층 지연은 GNSS 측량의 가장 큰 오차이다. 단일 주파수 수신기 사용자는 전리층 지연을 모델링 하거나 보정하기 위하여 전리층 보정 알고리즘을 적용해야 한다. 실시간 보정이 가능한 전리층 모델로는 항법메시지로 제공되는 GPS의 Klobuchar 모델과 Galileo의 NeQuick 모델이 있다. 이 연구에서는 두 모델의 효용성을 계절과 위도에 따라 평가하였다. 첫 번째 검증으로, 각 계절별로 수원 GPS 상시관측소 상공의 연직방향 총전자수를 산출하였다. 두 번째 검증으로는 위도가 서로 다른 3개 상시관측소(철원, 수원, 제주)에서의 VTEC을 계산해 관측소 위도와의 상관성을 분석하였다. 산출된 총전자수는 전지구 전리층 모델인 GIM 모델과 IRI 모델에서 제공하는 총전자수와 비교하였다. 그리고 GIM 모델과 IRI 모델을 기준으로 Klobuchar 모델과 NeQuick 모델의 RMS 차이를 각각 산출하였다. 그 결과, 계절과 관측소 위도와 무관하게 NeQuick 모델의 RMS 차이가 Klobuchar 모델의 RMS 차이보다 약 0.01~3.50 TECU 낮게 나타났다.
기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.
2014년부터 기상청에서 현업으로 활용하고 있는 전지구 계절예측시스템 GloSea5의 최대 6개월 예측 강수량을 수자원 및 여러 응용분야에 활용하기 위해서는 예측모델이 가지는 관측자료와의 정량적인 편의를 보정할 필요가 있다. 본 연구에서는 GloSea5의 예측 강수량에서 나타나는 편의를 보정하기 위해 확률분포형을 활용한 편의보정기법, 매개변수 및 비매개변수적 편의보정기법 등 총 11개의 기법을 활용하여 계절예측모델의 적용성을 평가하고 최적의 편의보정기법을 선정하고자 하였다. 과거재현기간에 대한 편의보정 결과, 비매개변수적 편의보정기법이 다른 기법에 비해 가장 관측자료와 유사하게 보정하는 것으로 분석되었으나 예측기간에 대해서는 상대적으로 많은 이상치를 발생시켰다. 이와는 대조적으로 매개변수적 편의보정기법은 과거재현기간 및 예측기간 모두 안정된 결과를 보여주고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수자원운영 및 관리, 수력, 농업 등 계절예측모델을 활용한 여러 응용분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
인공위성 레이더고도 측정값으로부터 유도된 중력이상으로턱터 남극 드레이크해협의 해저지형을 계산하기 위해 Gravity-Geologic Method(GGM)를 적용하였다. 총 6548개의 음항측심자료 중 2/3는 control depth로, 나머지는 결과 검증을 위한 check point 자료로 이용하였다. 효과적인 계산을 위해 해수와 해저지형의 밀도차이는 check point를 이용, 9.0 gm/㎤로 가정하였다. Control depth로부터 광역중력이상을 계산하였고, 이를 Sandwell & Smith(1997)의 중력이상으로부터 제거하여 해저지형의 기복에 의한 중력 효과를 계산하였으며, 이로부터 해저지형을 복원하였다. Selective Merging 기법을 개발하여 복원된 해저지형과 고주파 측심자료를 효과적으로 합성하였다. 복원된 해저지형은 한국해양연구원의 측심자료, GEODAS 및 전지구 모델 ETOPO5 결과와 각각 0.91, 0.92, 0.85의 상관계수를 갖으며, Selective Merging을 이용한 최종 결과는 GEODAS 및 Smith Sandwell(1997)의 결과와 각각 0.948 및 0.954의 상관관계 및 449.8, 441.3 m의 RMS 오차를 갖는다. GGM을 이용하여 계산된 해저지형은 측심이 충분히 이루어지지 않은 지역의 경우 전지구모델(ETOPO5)이나 자료의 양이 불충분한 음항측심에 의한 결과보다 우수한 것으로 나타났다.
하구에서의 흐름은 하천의 담수와 바다에서부터 유입되는 염수, 조석, 파랑 등으로 인해 복잡한 흐름구조와 혼합 양상을 보인다. 특히 만 내에 하천이 있을 경우 만의 해류특성은 하구에서의 혼합과 이송에 지배적인 영향을 미치며, 하천에서부터 방류되는 입자들은 만의 해류특성 따라 만에서의 체류시간과 이송이 결정된다. 잔차류 특성에 의한 순 물질 플럭스의 방향과 조석비대칭에 따른 하구에서의 퇴적 형태들이 결정되며, 이로 인해 하구에서의 퇴적물 퇴적 및 물질의 집적 위치, 하구 인근과 만에서의 환경변화에 영향을 줄 수 있다. 따라서 만 내에서의 혼합과 입자의 이송확산, 하천 담수의 영향역 등과 같은 만과 하천의 흐름 특성을 이해하는 것은 연안 및 하구의 환경 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 영일만과 형산강을 대상으로 계절변화에 따른 영일만 내 흐름과 형산강 하구에서의 퇴적양상에 대해 수치모의를 통해 수행하였다. 수치모델로는 천수방정식으로 준 3차원 유동해석을 하는 Delft-3D Flow와 파랑모형인 SWAN 모델을 결합하여 형산강 하구와 영일만의 유동을 해석하였다. 상류개방경계는 형산강하구 9 km, 하류개방경계는 영일만 외해 50 km로 설정하였고, 경계조건은 대상지역의 관측소 자료와 전지구 모형자료를 결합하여 구성하였다. 또한, 라그랑쥬 입자추적모델을 통해 형산강 상류에서 유입한 입자들의 영일만 내 체류 시간과 집적 위치를 평가하였다.
Aviation turbulence, caused by atmospheric eddies, is a disruptive phenomenon that leads to abrupt aircraft movements during flight. To minimize the damages caused by such aviation turbulence, the Aviation Meteorological Office provides turbulence information through the Korea aviation Turbulence Guidance (KTG) and the Global-Korean aviation Turbulence Guidance (GKTG). In this study, we evaluated the performance of the KTG and GKTG models by comparing the in-situ EDR observation data and the generated aviation turbulence prediction data collected from the mid-level Korean Peninsula region from January 2019 to December 2021. Through objective validation, we confirmed the level of prediction performance and proposed improvement measures based on it. As a result of the improvements, the KTG model showed minimal difference in performance before and after the changes, while the GKTG model exhibited an increase of TSS after the improvements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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