본 연구는 2021년 3월 1일부터 2일까지 영동지역에 강설이 발생했던 사례의 종관적, 열역학적, 역학적 특성을 분석한 것이다. 분석에 사용한 자료는 AWS 관측자료, 지상일기도, ERA5 재분석 자료, 레윈존데, 천리안 2A 위성 자료, WISSDOM 자료 등이다. 사례 기간 영동지역 4개소에서 관측된 적설은 10 cm 이상으로 나타났으며, 북강릉(37.4 cm)에서는 가장 많은 적설을 보였다. 종관 분석결과, 동해상 및 영동지역 주변으로 중·상층 대기의 매우 차고 건조한 대기와 상대적으로 따뜻한 하층 대기의 온도 차이로 대류 불안정이 형성되어 북강릉 지역으로 대류운의 발달과 함께 강설이 나타났다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 한랭이류에 의한 대류 불안정이 영동지역의 강설 발생에 큰 역할을 한 것으로 판단된다. 이러한 결과는 레윈존데의 연직 분석에서도 확인할 수 있었다.
딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.
이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.
연안환경은 해수의 유기물질 및 미립자들과 육상의 입자들이 섞여있는 매우 복잡한 환경을 가진다. 특히 연안에서의 부유퇴적물 (suspended sediment, SS) 이동은 침식 및 퇴적 과정, 기초 생물량, 영양분의 이동, 미세 오염 등에 중요한 역할을 한다. 따라서 이 연구에서는 천리안 해양관측 위성 (Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 및 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상을 활용하여 경기만 지역에서의 부유퇴적물 농도 변화를 관측하였다. GOCI 영상을 활용하여 부유퇴적물 농도의 일변화를 관측한 결과 만조 이후에 부유퇴적물 농도가 낮게 나타났다. 부유퇴적물 농도와 유속 및 수위 자료와의 비교 결과, 만조 이전의 9시와 10시의 유속 세기는 각각 37.6, 28.65 $cm{\cdot}s^{-1}$이며, 수위는 각각 -1.23, -0.61 m이지만 만조 때 수위는 1.18 m로 점차 높아진다. 즉 수위 상승과 유속이 강하게 나타나면서 만조 이전에 높은 부유퇴적물 농도를 가지는 반면에 만조 이후에는 지속적으로 부유퇴적물 농도가 감소한다. 또한 Landsat ETM+ 영상으로부터 계절별 부유퇴적물 농도를 분석한 결과 겨울에 외해에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가지며 여름에는 한강 연안에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가진다. 이러한 이유는 겨울에는 북서계절풍의 영향으로 외해 부근에서 부유퇴적물 농도가 높게 나타났으며 여름에는 풍속보다는 유량의 영향이 크기 때문에 한강 연안에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가지는 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 최근 발생한 태풍들의 이동속도와 관련하여 대기 중 총가강수량의 변화를 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 미국기상위성연구소 및 기상청 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A)의 총가강수량 및 주야간 RGB 합성영상 자료뿐만 아니라 기상청의 기온, 강수량 및 풍속 등의 지상 관측 자료가 사용되었다. 기상청에서 제공하는 태풍 위치 및 이동속도를 활용하여, 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선과 2019년 태풍 타파, 그리고 2018년 태풍 콩레이의 이동속도를 위도별 태풍 평균속도 통계자료와 비교하였다. 그 결과, 타파와 콩레이는 태풍의 위도별 평균속도와 유사하게 나타났으나 바비와 마이삭은 위도 약 25°N-30°N 구간에서 이동속도가 크게 감소하여 나타났다. 이는 대기 중의 수증기 띠가 전선의 형태로 바비와 마이삭 두 태풍의 전방에 위치하여 이들 태풍의 이동에 방해를 주었기 때문이었다. 즉 이동하는 태풍의 전방에 하층제트로 인해 발생한 수증기 띠가 전선을 형성할 경우, 이 전선과 태풍 사이에 위치하는 고기압 역은 더욱 발달하면서 열대야와 함께 블로킹 효과로 작용하여 태풍의 이동속도가 느리게 나타났다. 결과적으로 대기 중의 수증기가 많았던 바비와 마이삭의 경우, 1차로 하층제트를 따라 수증기 띠가 전선을 형성함으로 인한 집중호우가, 2차로 전선과 태풍 사이에 고기압 역의 하강기류로 인한 열대야 현상이, 그리고 3차로 태풍 자체의 육지 상륙에 의한 강풍과 폭우가 연달아 발생하였다.
남해안에서 발생한 Cochlodinium polykrikoides 적조를 적조인 경우와 아닌 경우(satellite high chlorophyll water)로 부터 분류하기 위해서, 본 연구는 Son et al.(2011)의 spectral classification 방법을 세계 최초 해색위성인 GOCI 파장에 맞도록 개선했다. C. polykrikoides 적조인 경우와 아닌 경우는 네 가지 단계를 거쳐서 분리했다. 첫 번째 단계는 적조 발생 가능지역으로 555nm와 680nm (fluorescence peak)에서 피크를 보이는 지역을 선택했다. 두 번째 단계는 적조 발생 가능 지역 중에서 용존유기물/부유물질 함량이 높은 지역과 낮은 지역을 구분했다. 세 번째와 네 번째 단계는 blue-to-green 밴드비를 이용하여 적조 발생 지역과 아닌 지역을 구분했다. 네 가지 단계를 적용한 결과 적조의 스펙트럼은 증가된 식물성 플랑크톤과 용존유기물(부유물질)의 흡광 때문에 짧은 파장에서는 낮은 기울기를 보이고, 증가된 부유물질 때문에 긴 파장에서는 상대적으로 증가된 기울기를 나타냈다. GOCI를 위해 개선된 spectral classification 방법은 C. polykrikoides 적조인 경우와 적조가 아닌 경우에 대해서 높은 user accuracy를 보이고, 다양한 해양환경에서 신뢰성 있는 적조 탐지 가능성을 보이고 클로로필 농도를 이용한 방법이나 기존의 다른 적조 탐지 방법보다 좋은 결과를 보였다. 남해안 C. polykrikoides 적조는 2012년 7월 말에서 8월 초까지 나로도와 통영 부근 해상에서 탐지 되었고, 2012년 8월 중순에는 완도에서 거제도까지 남해안 전체에 걸쳐 발생했다.
일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
기존의 ITU-R 모델은 강우 환경이 다른 국내 측정치와 편차가 크고, 실효 경로 길이가 주파수와 무관함에도 주파수의 함수로 되어 있으며, 강우셀의 물리적 특성이 반영되지 않은 경험 모델이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 강우셀 개념을 이용한 실효 경로 길이 모델에 대한 이론 모델을 제안하고, 측정 데이터를 이용하여 제안 모델의 타당성을 검증하였다. 강우셀 파라미터의 통계적 특성 분석을 위하여 한국 기상청의 기상레이더 측정 데이터(CAPPI)를 분석하고, 한국전자통신연구원에서 측정한 천리안 비콘 수신 데이터를 이용하여 보정계수를 도입함으로써 측정치와 잘 일치하는 물리적 이론 모델을 도출하였다. 도출된 실효 경로 길이 모델의 검증을 위하여 국방과학연구소의 연구비 지원을 받아 충남대학교에서 측정한 무궁화 5호(Ka 대역) 위성 비콘신호 측정 데이터를 사용하여 비교하였으며, 제안한 실효 경로 길이 모델과 측정데이터가 잘 일치함을 확인하였다.
한가지 유형의 엔진 여러 개를 번들로 묶어서 발사체 제품군을 개발하는 전략은 SpaceX와 그들의 재사용 발사체 Falcon 9과 Falcon Heavy에 의해 입증되었다. 이 연구에서 우리는 35톤급 메탄 다단 연소 사이클 엔진을 이용한 잠재적인 발사체 제품군을 제시하였으며, 다양한 우주 임무에서 그것들의 유용성과 성능을 평가하였다. 예를 들어, Falcon 9의 한국형 버전은 소모성 모드에시 500 km SSO에 약 4.7톤의 탑재체를 투입할 수 있는 반면에, 해상에 착륙하는 모드에서는 약 2.16톤의 탑재량으로 줄어들게 된다. Falcon Heavy의 한국형 버전은 나로우주센터에서 발사되었을 때, 4.4톤을 GTO에 투입할 수 있으며, 이는 이 공통부스터코어 구성이 높은 경사각에도 불구하고 천리안 2호 위성을 투입할 수 있는 것으로 나타났다. 개발 후, 이 메탄 엔진이 소형위성 발사체에 추력공급 용도로도 사용도 가능하다.
천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)이 2010년 6월에 발사된 이후, 영상 자료의 보정과 검증을 위한 여러 차례의 현장 관측이 한반도 주변에서 수행되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center, KOSC)에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 분광 광도계 FieldSpec3나 TriOS사의 분광 광도계 RAMSES와 같은 현장관측장비의 특성 변화를 확인하기 위하여 미국국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 표준화 절차를 거친 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하였다. 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광 광도계의 상대적 복사 검교정 방법에 대해서 소개하고 있다. 광학 실험실은 98% 이상의 광원 균질성을 지니는 20인치 적분구(USS-2000S, LabSphere)와 360 nm 부터 1100 nm 까지 1.6 nm 파장 간격으로 측정이 가능한 표준 분광 광도계(MCPD9800, Photal), 그리고 ${\pm}0.1mm$의 편평도를 가지는 광학테이블($3600{\times}1500{\times}800mm^3$)을 기본으로 구성되어 있다. 실험실 내부는 정확한 검교정 실험을 위하여 일정한 온습도를 유지하고 있으며, 동일한 광원에 동일한 위치에서 표준과 현장관측용 분광 광도계를 동시에 측정하는 방법을 기본으로 한다. 해양위성센터가 보유하고 있는 ASD 를 측정한 결과, 현장관측용 분광광도계의 결과가 푸른 가시광 영역에서 미세한 차이가 측정 시 마다 나타나는 것을 확인하였고, 더불어 1년간의 상대 검교정 실험에 따르면 평균적으로 4.41% 정도의 파장별 광특성이 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 측정 정확도를 유지하고, GOCI 자료의 신뢰도를 확보하기 위하여 지속적인 검교정 실험을 수행해야 하는 이유를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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