장방형 평면의 한쪽 끝에 자리잡아 벽체와 천장 등의 1차 혹은 2차반사음을 많이 확보할 수 있는 슈박스 콘서트홀의 무대와는 달리, 객석으로 둘러싸인 무대의 빈야드 콘서트홀은 무대 위의 연주자들이 자신이나 다른 연주자들의 연주음 크기나 화음을 모니터링 할 수 있는 초기반사음이 절대 부족하다. 무대 주변벽에서의 반사음을 기대할 수 있지만 무대라이저와 그 위의 연주자들에 의해 상당부분 가려지기 때문에 그 효과는 극히 제한적이다. 무대반사판(ensemble reflector)은 무대의 상부에 설치하여 연주자들의 모니터링을 가능하게 함으로써 연주음의 앙상블을 향상시키는 데 기여할 수 있는 효과적인 수단이다. 2,000여석 규모의 커다란, 따라서 높은 천장으로 인해 유효한 초기 천장반사음을 확보하기 힘든 대형 빈야드 콘서트홀에서 적절한 위치와 형태와 면적을 갖는 효율적인 무대반사판을 설계하고 무대서포트에 관한 정량적 지표를 토대로 그 효과를 검증하였다.
원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.
지표 일사량 데이터는 신재생 에너지 자원지도 제작, 태양 에너지 관련 시설의 입지 선정 및 관련 정책의 기초 자료 및 농작물 생산량 예측 등의 매우 다양한 분야에 사용될 수 있는 중요한 데이터이며, 이에 최근 한국에서도 일사량 데이터 구축에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 COMS-MI(천리안 기상위성) 영상과 Heliosat-II 방법을 이용하여 국내 일사량을 추정하고자, Heliosat-II 방법을 국내 데이터에 적합하도록 수정하고, 이를 통하여 일사량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 먼저 COMS-MI 위성 영상 및 국내 기상 데이터 등을 확보하고 전처리를 수행하였다. 또한 Heliosat-II 방법의 입력 데이터이자 중간 결과물인 지표 반사도(ground albedo) 보정을 수행하고, 반사도 참조 지도(background albedo map)의 정확도를 높이고자 기존의 방법을 수정하였다. 그리고 이와 같이 수정된 Heliosat-II 방법을 통하여 추정 일사량을 도출하고, 이를 지상에서 관측된 일사량 실측치와의 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 실험 결과, 수정된 Heliosat-II 방법을 사용할 경우, 약 30.8%의 RMSE(%) 정확도를 나타내었으며, 기존 Heliosat-II 방법을 그대로 이용하였을 경우에 비하여 약 10% 수준의 향상된 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다.
중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM+영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.
International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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제21권1호
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pp.31-46
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1993
대기 가열율과 복사속의 연직 분포를 계산하기 위하여 two-stream/delta-Eddington 근사법을 이용한 복사전달모형이 개발되었다. 이 모형의 결과를 ICRCCM의 결과와 비교하므로써 모형의 완성도를 평가하였다. 이 모형은 정확성 뿐 아니라 경제적인 면에서도 태양복사를 계산하는데 적합한 것으로 증명되었다. 대기 꼭대기에서의 복사속과 지표에서의 복사속 간의 관계를 비교하므로써 자외선 B 영역(UV-B; 280-320nm)의 특징들이 검토되었다. 이 영역에서는 강한 오존 흡수가 있어 UV-B의 관계가 2차 함수로 나타난다. 또한, 성층권 오존 감소와 화산 폭발로 기인한 성층권 에어로졸 안개가 UV-B 복사에 미치는 영향을 다양한 태양의 천정각에서 조사했다. 태양의 천정각이 증가함에 따라 지표 UV-B도 증가하였다. 성층권 에어로졸은 후방 산란을 통해 행성 반사도를 증가시켰다. 행성 반사도는 에어로졸 효과로 인해 태양의 천정각이 증가함에 따라 증가한다. 그러나, 행성 반사도의 변화가 태양의 천정각 변화에 따라 민감하게 나타나지는 않는다. 이것은 태양의 천정각이 클 때 에어로졸의 산란 효과가 상대적으로 긴 복사 경로에서 포화되었기 때문일 것이다. 끝으로, 화산 폭발에서 비롯된 성층권 에어로졸이 지표 UV-B 복사 강도에 미치는 지역적 영향이 추정되었다. 고위도에서는 에어로졸의 광자 포획(photon trap)이나 일몰 효과로 복사 강도가 증가하는 반면 저위도에서는 감소한다. 고위도에서 에어로졸의 산란과 오존 흡수는 지표 UV-B 복사의 최대 증가는 봄 기간 중에 양 반구 모두 중위도에서 나타난다.
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
육상 원격탐사에서 정량적 활용이 확대됨에 따라 대기보정의 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 대기보정 처리의 난이도와 효과의 불확실성을 감안한다면, 대기보정은 필요한 활용 분야에 적용되어야 한다. 광학영상의 대기보정이 반드시 필요한 분야로 지표물의 생물리적 변수의 정량적 정보를 추출하는 경우와 시계열 자료 분석을 꼽을 수 있다. 지표물의 정확한 표면반사율을 도출하는 대기보정에서 가장 큰 영향을 미치는 요소는 시공간적으로 매우 가변적인 에어로졸 및 수증기량이다. 특히 고·중해상도의 다중분광영상 대기보정에서 시기와 공간해상도가 부합되는 에어로졸 및 수증기 자료를 얻는 데 어려움이 많다. 광학영상의 육상 대기보정에서는 대기자료의 획득 방법에 따른 적절한 기법의 적용이 필요하다. 육상 대기보정은 렘버시안 표면 가정으로 표면반사율이 산출되지만, 대부분의 지표면은 이방성 반사특성을 가지고 있기 때문에 BRDF보정이 추가적으로 적용되어야 하는 숙제를 가지고 있다. 육상지역의 광학영상 대기보정 방법은 지속적인 개선이 전망되며, 센서도 대기보정을 위한 추가적인 파장밴드 포함이 기대된다.
지반침하는 지난 3년간의 본 연구실의 중요한 연구 주제로 본 연구에서는 채굴적 붕괴로 육안상 지표침하는 뚜렷이 관측되지 않으나 그 하부 지반은 이미 교란되었다고 판단되는 영역을 천부 탄성파 반사법을 이용하여 고찰함으로써 향후 예상 침하영역을 정량적으로 도출하였다. 지반교란에 의한 탄성파 신호의 왜곡 및 감쇠를 최소화하고자 좁은 송수신 간격(0.3m) 및 가능한 짧은 오프셋(<30m)의 0.15m의 CMP간격을 가지는 측선배열로써 고주파수 천부 탄성파 자료를 획득하였다. 짧은 측선길이(43m)를 감안하여 고정된 지오폰에 대하여 송신원을 이동하는 배열법을 선택하였다. 침하에 의해 지반교란이 심한 조사지역의 탄성파 자료의 특성과 획득자료 대부분이 짧은거리 오프셋 탄성파 자료임을 고려하여 신중한 뮤팅과 잔여정보정 처리과정을 거쳐 탄성파 중합단면을 작성하였다. 지표 침하양상과 대비하여 중합단면을 해석, 정량적인 예상 침하영역을 분리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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