'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.
천리안위성은 대한민국에서 개발한 최초의 정지궤도위성으로 궤도상 시험을 완료하고 통신, 해양, 기상임무에 대한 정상운영을 수행하고 있으며, 천리안위성의 기상탑재체는 지구 및 주변의 가시채널 및 적외채널 영상을 취득하고 있다. 본 논문에서는 천리안위성 가시채널 검출기의 성능 분석방법을 설명하고, 2년의 운영기간동안 성능 분석결과를 설명한다. 가시채널 검출기의 성능은 검출기에서 취득한 결과 및 ROLO 모델 기반의 결과를 이용해서 계산할 수 있으며, 분석을 통해서 검출기의 성능은 정상임을 확인하였다.
통신해양기상위성 자료처리시스템(CMDPS)은 기상 관측과 기상 예측을 지원하기 위해서 국가기상위성센터에 의해서 개발되었고, 16종 기상자료(Level 2)를 생성하고 있다. 현재 CMDPS는 후속 기상위성자료처리를 위한 시스템 확장이나 통합 S/W에 대한 효율성, 유지관리 관점에서 다소 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 확장성을 갖는 통신해양기상위성 기상자료처리를 위한 컴포넌트 기반 시스템 아키텍처를 제안하였다. 제안된 시스템은 확장 가능한 아키텍처를 갖는 컴포넌트 기반의 프레임워크를 채택하고 있으며, 신규 위성자료처리 알고리즘 개발과 시스템 유지관리를 위해 손쉬운 방법을 제공할 것으로 기대된다.
세계 최초의 정지궤도 해양관측위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imagers;GOCI)의 자료 품질을 유지하면서도 용량을 줄임으로써 자료 배포 서비스를 향상시키기 위한 방법을 검토하였다. 레벨-2 자료는 압축만으로도 약 92.9%의 용량 절약을 할 수 있지만, 레벨-1 자료는 압축으로 인한 용량 절약이 약 20.7%에 그치기 때문에 또 다른 접근 방식이 필요하였다. 이 연구에서는 위성 영상 자료의 양자화 비트 수(12비트)가 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수(32비트)보다 작게 설정되어 있다는 점에 착안하여, 레벨-1 자료에 대해 최적화된 픽셀 당 비트 수를 찾고자 하였다. $R^2$와 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF)를 이용한 실험 결과, 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄이더라도 위성 영상자료의 품질 저하가 없다는 것을 정량적으로 확인하였다. 또한, Ns2 (Network Simulator 2)를 이용한 네트워크 평가 결과, 레벨-1 자료의 경우 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄였을 때 배포시간을 약 57.7% 줄일 수 있었고, 레벨-2 자료의 경우 압축을 이용하여 92.9%까지 파일 크기를 줄였을 때 배포시간을 약 92.5% 줄일 수 있었다.
통신해양기상위성은 4개 정부부처 공동사업으로, 통신서비스, 해양기상 관측서비스를 7년간 제공하게 된다. 위성 스위칭 중계기와 다중빔 안테나로 구성된 Ka 통신탑재체 개발은 방송통신위원회 출연으로 ETRI 주관으로 개발하였으며, 통신탑재체 개발목적은 우주인증 기술확보와 차세대 멀티미디어 위성서비스 개발이다. 본 논문 목적은 통해기 통신탑재체 국산 개발사업의 전 과정을 통한, ETRI 의 Ka대역 통신탑재체 개발기술 연구이며, 또한 통신탑재체 응용 기술에 대해 다루고자 한다.
최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(Rrs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.
천리안위성은 기상탑재체, 해양탑재체 그리고 Ka-밴드 탑재체를 장착한 다목적 정지궤도 위성이다. 기상탑재체 가시채널의 품질을 향상 시기키 위하여 알베도(Albedo) 관측 정보를 주로 사용하며 경우에 따라서 달 영상을 보조수단으로 사용하는 것을 고려하고 있다. 그러나 궤도상 시험 이후 별도의 달 영상을 촬영하는 것은 권장되지 않는다. 별도의 관측을 수행할 경우 해당 기간 동안 기상 영상 획득이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서는 달이 지구 근처에 있을 때 전구촬영을 통해 달의 영상을 획득하는 방법을 고려하였다. 이 경우도 달 영상을 얻는 것이 쉽지 않은데 그 이유는 기상탑재체는 스캐닝 형태의 센서인 반면 달은 계속 이동하기 때문이다. 또한 기상탑재체의 관측영역 내에 있지 않거나 지구 뒤에 위치한 경우 이미지를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 전구촬영을 통해 달 영상을 얼마나 효과적으로 얻을 수 있는 지에 대한 분석을 수행하였다. 달 영상 획득시간을 예측하기 위한 방법론을 기술하고 시뮬레이션을 통해 얻어진 결과들을 정리하였다.
2010년 천리안위성의 성공적인 발사에 따라 인공위성의 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 천리안 해양관측위성(GOCI)이외에 아리랑 2호가 현재 운용중인 우리나라 위성들이다. 가까운 시기에 아리랑 5호(2011년 말), 아리랑 3호(2012년), 아리랑 3A호(2013년)가 발사될 예정이다. 즉, 해양적용을 위한 위성환경은 이제부터 준비되고 있다고 볼 수 있다. 대외적으로 보면, 인공위성 자원은 아주 많다. 문제는 이와 같은 자원을 어떻게 활용할 것인가 인데 이의 활용 기술 개발적 측면에서는 많이 소홀한 것이 사실이다. 전세계적으로 이 시스템 개발을 위한 치열한 경쟁이 진행 중에 있다. 이미 소말리아 주변 감시체계는 많은 부분을 위성에 의지하고 있다. 우리나라에서 최초로 위성활용 가능성을 보여준 사건이 허베이스피리트호 원유유출 사고이다. 이 사고는 2007년 12월7일 아침 7시6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 이와 같은 기름 유출 사고의 경우, 유출 범위를 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 거의 준비된 상태가 아님에도 불구하고 12월 8일 아침 최초로 유출된 기름을 모습을 보여주는 위성이미지(광학위성)가 얻어졌다. 하지만 이와 같은 자료가 관련 전문가가 이용할 수 있기까지 많은 시간이 소용되었고, 이 정보를 전달할 수 있는 방법도 없었다. 사실 단순한 이미지가 아니라 지리정보체계를 가진 오염정보를 제공할 방법도 준비도 되어 있지 못한 상황이었다. 본 발표를 통하여, 허베이스피리트호 사고뿐만 아니라, 2011년 6월부터 수개월간 지속된 발해만 오염사고 적용 등 다양한 사례 소개를 하고, 이를 기반으로 해양경찰청에서 업무활용을 위한 방안을 제시한다. 먼저, 해경청의 주요 임무인, 경비, 수색구조, 오염대응 분야별로 현황 분석을 수행하였다. 또한 국외사례에 대한 조사를 한 후, 최종 인공위성 원격탐사기술의 해경청 도입방안에 대한 설계를 실시하였다. 국제적으로 인공위성을 이용한 해양 경비, 수색구조, 오염 모니터링기술 개발이 이루어지고 있으며, 유럽 국가는 시범도입을 진행 중에 있다. 유럽해사안전국(EMSA)은 해양경비 및 수색구조를 위한 선박통항 및 보고 서비스와 오염대비대응(Pollution Preparedness and Response, PPR) 위성 서비스를 회원국에 제공하고 있다. 해양경찰청 임무 수행뿐만 아니라, 해양영토 관리적 측면에서 첨단 위성장비 활용, 선진국형 해상경비 패러다임의 전환 필요성이 크다고 할 수 있다.
태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2A호 RGB (Red-Green-Blue)영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.
천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 Rrs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, Rrs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, Rrs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 Rrs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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