최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.
증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.
대기중의 꽃가루는 생물학적으로 발생하는 자연현상이며, 꽃가루 입자 자체는 태양복사전달과정에 영향을 미치며, 시정을 악화시키는 등 대기환경을 저해하고, 건강문제에 부정적인 영향을 주기도 한다. 꽃가루에 대한 연구는 주로 꽃가루의 이동과 확산, 그리고 건강에 미치는 영향에 대해 이루어져 왔으나 대기 에어러솔로서 광학적 특성 및 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 연구의 목적은 대기 중에서 꽃가루의 시간적 및 수직적 분포를 분석하는 것과 꽃가루의 증가로 인한 대기 에어러솔 광학적 특성변화를 분석하는 것으로서, 광주지역에서 고농도의 꽃가루 현상이 발생한 2009년 5월 5일부터 5월 7일 까지 라이다(Lidar)와 Cimel 선포토미터(sunphotometer)를 이용한 집중 관측을 수행하였다. 꽃가루는 주로 일출 후 대기 중에서 관측되기 시작하여 정오경에 대기경계층 고도 이하 (<약 1.5 km)까지 분포하다 일몰 후 사라지는 일변화를 보였으며, 꽃가루의 일평균 광학적 두께는 5, 6, 그리고 7일에 각각 0.036, 0.021, 그리고 0.019로 전체 대기 에어러솔에서 꽃가루가 차지하는 비율은 1 - 16 %로 정오경에 가장 높은 비율을 보였다. 이러한 연구결과를 살펴볼 때, 봄 철의 높은 꽃가루 농도는 대기 에어러솔의 주요한 요소로 작용할 수 있으며, 위성, 선포토미터 등의 원격 탐사 장비를 이용한 대기 에어러솔 관측 시 영향을 고려해야 할 요소임을 증명하였다.
STP78-1 위성이 관측한 낮대기광 중에서 $OII\;834{\AA},\;OI\;989{\AA},\;OI\;1027{\AA},\;NII\;1085{\AA},\;NI\;1134{\AA},\;NI\;1200{\AA},\;OI\;1304{\AA},\;OI\;1356{\AA}$ 대기광을 사용하여 AURIC 모델의 EUV/FUV 대기광 계산을 검증하였다. 관측값과 모델 계산값을 비교한 결과, $OII\;834{\AA},\;OI\;1027{\AA},\;NI\;1200{\AA},\;OI\;1304{\AA}$ 대기광은 약 20% 이내로 일치하였다. 그러나 $OI\;989{\AA},\;NII\;1085{\AA},\;NI\;1134{\AA}$ 대기광은 각각 관측치의 42%, 74%,45%에 그쳐, 심각한 차이를 보였다. 그 원인으로 AURIC 모델이 $OI\;989{\AA}$ 대기광의 경우 복사 전달 효과를 제대로 계산하지 못한 것으로, $NI\;1134{\AA}$ 대기광은 원천 과정이 실제 대기의 상태를 반영하지 못한 것으로 판단되었다. $NII\;1085{\AA}$ 대기광에 대해서는 AURIC 모델 자체의 결함보다는 입력된 태양 극자외선 플럭스의 변화에 기인하는 것으로 추정된다. 또한 STP78-1 위성의 위방향 대기광 관측값과 비교했을 때 AURIC 모델값이 전반적으로 작게 계산되는데, 이는 위성 고도 아래에서 입사하는 대기광의 기여를 .AURIC 모델이 포함시키지 않았기 때문으로 판단된다. 이런 효과는 특히 $OI\;989{\AA},\;NI\;1134{\AA},\;NI\;1200{\AA}$ 대기광에 크게 나타났다. 한편 STP78-1 위성이 관측한 위도별 $OII\;834{\AA}$ 대기광과 비교했을 때 , AURIC 모델의 계산 값은 관측된 위도별 변화와 특히 중위도 지역에서 상당한 차이를 보였다. 이는 AURIC 모델 계산 시 사용되는 중성대기 모델 MSISE-90이 관측 당시에 진행된 오로라 폭풍에 의해 변화된 산소원자 밀도를 제대로 반영하지 못한 것으로 추정된다. 이 논문에서 밝혀진 AURIC 모델의 EUV/FUV 대기광 계산의 문제점들은 향후 AURIC 모델의 개선에 반영되어야 할 것이다.
이 연구에서는 고위도 하부 열권 역학을 좌우하는 물리적 과정을 이해하기 위하여, 상이한 행성간 자기장(Interplanetary Magnetic Field, IMF)에 따른 남반구 고위도 하부 열권에서의 소용돌이도(vorticity)와 발산(divergence)을 분석하였다. 이 연구를 위하여 미국립대기연구소(National Center for Atmospheric Research, NCAR)의 열권-이온권 전기역학적 대순환 모델(Thermo sphere-Ionosphere Electrodynamic General Circulation Model, TIEGCM)을 이용하였다. 소용돌이도와 발산 분석은 전체 수평 바람장을 최종적으로 결정하는 운동량원(momentum source)을 밝히는데 도움을 주는 근원적인 흐름을 파악할 수 있게 해주며, 운동량원들의 상대적인 강도를 분석해내는데 좋은 도구가 된다. 고위도 하부 열권의 평균 바람장은 태양 복사와 쥴가열에 의해 유발되는 발산운동 보다는 이온대류에 의해 유발되는 회전운동에 의해 주로 지배된다는 것이 확인되었다. $IMF{\neq}0$와 IMF=0인 경우의 고위도 열권 하부에서의 소용돌이도 차이(difference vorticity)가 모든 IMF 조건에서 발산장 차이(difference divergence)에 비해 훨씬 더 크게 나타났다. 이는 IMF가 발산적인 흐름보다 회전적인 흐름에 더 강하게 영향을 끼치며, 나아가 IMF가 발산운동을 유발하는 에너지 유입보다는 회전운동을 유발하는 운동량 유입에 더 강하게 영향을 끼침을 의미한다. IMF의 방향에 따라 고위도 하부 열권에서의 소용돌이도 차이의 양상이 매우 달랐다 $B_y$가 음일 때는 지자기 위도 $-70^{\circ}$ 이상의 고위도에서 극을 중심으로 양의 소용돌이도 차이가 나타나고 $B_y$가 양일 때는 음의 소용돌이도 차이가 나타났다. $B_z$가 음인 경우 소용돌이도 차이가 저녁 영역에는 양이고 새벽 영역에는 음이며, $B_z$가 양인 경우에는 반대의 분포를 보였다. $B_z$가 음일 때가 양일 때보다 소용돌이도 차이가 더 큰 것으로 확인되었는데, 이는 IMF $B_z$가 남쪽으로 향할 때가 북쪽으로 향할 때보다 고위도 이온권의 이온대류를 더 강화시켜 열권 중성대기의 회전적인 흐름을 더 강하게 유발시킴을 의미한다.
돈사의 피상부(皮上部) 환경개선을 위한 본 연구에서는 경기도 용인군에 위치한 형제농장의 비육돈사를 실험축사로 선정하여, 외부환경에 따른 돈사환경의 변화, 실내 공기유동을 위한 팬의 유무 등이 실내환경에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 외기온이 $25.7^{\circ}C$인 실험 1의 경우 측벽 윈치커튼을 통하여 유입된 공기는 용마루(ridge)의 윈치커튼를 통하여 배출되었으며, 중앙단연의 속도가 바닥부근 유속의 2~3 배에 이르는 것은 열부력(thermal buoyancy) 때문에 공기유동이 에너지를 얻어 유속이 가속되었으며, 측벽 윈칙커튼으로 유입된 공기유동은 급격히 확산되어 소산(消散)(disssipation)되었다. 그러므로 윈치커튼 돈사의 경우, 외부 바람의 속도가 거의 없거나 있어도 속도가 적다면, 돈사내 공기유동의 형태는 주로 열부력에 의하여 결정됨을 알 수 있다. 2. 실험 1에서는 비교적 균일한 온도분포를 보이고 있으나 실내온도가 외부에 비하여 전반적으로 외기온 보다 높게 나타났으며, 이는 돼지의 현열 및 배출분뇨에 의한 바닥층의 부숙열이 피상부(皮上部) 공간의 현열접적을 환기로 적절히 제거시키지 못한 결과로 판단된다. 따라서 실내에서 발생되는 열을 효과적으로 제거하기 위하여서는 강제환기 시설 또는 측벽 및 용마루 윈치커튼의 개폐정도 등을 포함한 관리논리를 개발할 필요하다. 3. 실험 2는 실험 1과 같이 외기온이 $25.7^{\circ}C$로 비슷하나 복사열의 영향여부를 실험 1과 비교검정하기 위하여 흐린 날을 선택하고 돈사내 강제환기를 위한 팬을 작동시킨 상태에서 중앙단면에서의 유속을 측정한 결과 실험 1에 비해 속도가 대체로 크나, 편차 또한 크게 나타났으며, 팬 작동시 공기유동의 정체지역(dead region)이 발생한 것을 알 수 있었다. 따라서 강제환기시에는 보다 정확한 환기율을 결정하고 설계 시공이 필요할 것으로 판단된다. 또한 바람이 없고 외기온이 매우 높은 여름철에는 열집적을 효과적으로 희석시키기 위해서 연속적인 강제환기가 필요할 것으로 판단된다. 4. 실험 2에서의 유해기체의 농도를 실험 1과 비교해 보면 전체적으로는 편차가 적게 나타났으며, 외부기상의 차이로 인해 암모니아의 농도는 실험 1에 비해서 매우 높게 나타났다. 이는 외부기상에 따른 실내공기 유동의 효율저하, 상대습도의 변화 등으로 판단되며, 외기상의 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 환기시스템의 개발도 고려해볼 필요가 있다. 5. 실험 2에서의 온도분포는 거의 편차가 없이 균일하게 나타난 것을 볼 수 있었으며, 비로 인하여 지붕이 받는 부가적인 태양복사열이 없었으며, 실험 1과는 달리 열부력에 의한 상고하저(上高下低)의 전형적인 수직분포가 나타나지 않고, 오히려 지붕을 냉각시키는 효과를 가져와 상저하고(上低下高)의 분포를 나타냈으며, 수평온도분포도 팬에 의한 강제환기에 의해 실내공기를 균일하게 분포시켜 거의 편차가 없음을 알 수 있었다. 그러므로 지붕의 단열이 축사환경제어에 중요한 변수로 작용한다는 것을 알았으며, 이를 위해서 지붕의 단열 및 높이 등의 설계가 매우 중요하다.
Airborne MSS 자료는 수질오염을 효과적으로 감시하고 분석할 수 있는 자료이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성(KOMPSAT)에 탑재될 저해상도카메라(LRC)의 다중분광 영상자료를 수질오염 분석에 활용할 목적으로 수질인자의 분광반사도를 측정하였으며, 고해상도 원격탐사 자료인 Airborne MSS 자료를 이용하여 수역에서의 수질인자 추출 가능성을 조사하였다. 특히 부영양화와 관련된 환경인자 추출을 시도하였다. 수질인자는 클로로필-a, 부유물질, 탁도 등을 선정하여 분광반사 특성 및 처리기법을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다 첫째, 수면에 도달하는 태양광 스펙트럼은 가시광 영역인 0.4~0.7$\mu\textrm{m}$에서 전체 복사량의 50% 정도가 반사되며, 0.50$\mu\textrm{m}$ 부근에서 가장 높다. 둘째, 클로로필-a는 녹색 파장대인 0.52$\mu\textrm{m}$, 부유물질의 반사도는 0.8$\mu\textrm{m}$, 탁도는 0.57$\mu\textrm{m}$에서 높은 반사율을 보였다. 셋째, Airborne MSS자료를 이용하여 수질인자 분석결과, 클로로필-a는 Band 3과 Band 7을 비연산처리를 하여 분포도를 작성하였다. 부유물질은 Band 7에서 분포도를 작성할 수 있었으며, PCA를 수행하였을 때 PC 1에서 유용함을 알 수 있었다. 탁도는 PCA 분석시 PC 4에서 현장자료와 유사한 분포패턴을 나타내었다. 이상의 결과들은 계절적, 시간적 변화에 따라 파장대역이 달라질 수 있으므로, LRC 자료를 이용하여 보다 정확한 수질환경 인자를 분석하기 위해서는 현장실측 자료 및 수역의 분광반사 특성 등을 지속적으로 조사할 필요가 있다. 추후 본 연구에서는 저해상도 위성영상 및 현장 분광반사도 측정을 통한 수역의 분광반사 특성을 지속적으로 분석하고, 수역의 수질분석자료 확보 및 수질오염 유형을 분석 할 것이다.
무등산국립공원의 과거(1966년)와 현재(2017년) 항공사진으로 암설사면 분포면적을 분석했고, 암설사면과 그 일대의 식생을 조사하여 암설사면의 면적 변화에 영향을 주는 식생의 특성을 알아보았다. 무등산에 외관상 보이는 암설사면의 면적은 과거보다 1/4수준까지 줄어들었다. 이곳의 암설사면은 51년 동안 식생 피복에 의해 연평균 2.3ha씩 감소했다. 특히, 저지대 완경사지에 소면적의 암설사면은 식생 피복이 활발하여 대부분이 사라졌다. 하지만 서향, 남서향, 남향 그리고 대면적의 암설사면이 남아 있었는데 이는 태양의 복사열이 암괴의 표면온도를 급속도로 상승시켜, 수분 건조에 따른 수목 생육이 불리해졌기 때문이다. 이런 입지특성 때문에 가장 넓은 덕산너덜 중간부의 소규모 식생은 인접한 산림지역과 다른 특성을 보였다. 덕산너덜에는 양지바른 곳이나 내건조성이 뛰어난 수종이 흔하게 출현했다. 하지만, 토양조건이 양호한 계곡부에 잘 자라는 호습성 수종 또한 세력이 우세했다. 이곳 일부에는 암괴 틈사이로 세립물질과 유기물 축적으로 토양층이 발달해 이런 수종이 정착해 자라는 것으로 보인다. 한편, 무등산 정상부에는 산림이 암설사면을 덮었는데 고지대에 전형적으로 자라는 신갈나무·철쭉이 우세했다. 이곳은 덕산너덜처럼 암괴 밀도가 높지 않고 토양이 드러나, 식생 발달에 유리했다고 본다. 또한 이곳에는 계곡부에 출현하는 물푸레나무와 당단풍나무의 세력이 강했다. 이는 일부 지역에 암괴들이 떨어져 아래에 쌓이면서 원지형을 오목한 형태의 함몰지형으로 만들어, 빗물 집수로 인해 토양수분이 높아졌기 때문이다. 결론적으로 암괴사면의 면적, 암괴밀도, 분포유형이 암설지형에서의 식생발달과 종조성에 지대한 영향을 미쳤다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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