복합 환경 신도시의 시공간 고해상도 관측 자료 확보를 위해 오일러 방식과 라그랑주 방식의 종합 관측이 수행되었다. 라그랑주 방식인 두 라디오존데는 관측지점이 다르거나 관측 시각이 달라도 대체로 서로 일치하는 기압, 풍속, 풍향을 산출하였다. 온도 센서가 노출된 라디오존데는 낮 동안 고도가 높아지면서 태양 복사의 영향을 받아 상대적으로 높은 기온을 산출하였다. 오일러 방식의 윈드프로파일러와 라디오존데 비교에서 관측 시각의 차이에 따른 풍향과 풍속의 차이를 확인하였다. 수평적으로 균질장이 아닐 때, 두 관측방식의 자료를 비교하려면 이류 성분을 고려할 필요성을 의미하는 결과이다. 본 연구에서는 두 관측방식 자료의 효과적 비교를 위해 오일러 방식의 관측 주기에 따른 고도 구간별로 다른 시각의 관측 자료를 사용하는 방법을 제시하였다.
본 연구는 국내 100 MeV 양성자가속기와 우주부품시험센터 우주전문시험시설기반을 활용하여 우주부품의 우주 방사선환경 시험검증 기술을 개발하고자 한다. 우주개발의 진전에 따라 고도화된 위성의 임무는 위성의 핵심부품인 메모리 등에 고집적 회로를 필수적으로 사용하고, 태양전지, 광학센서 및 opto-electronics 등 부수 장치에 반도체 소자의 활용이 증가하고 있다. 특히, 전자부품을 우주에 적용하기 위해서는 우주환경 시험을 반드시 거쳐야 하며, 그 중 가장 중요한 것이 고 에너지 방사선환경에서의 우주부품시험이다. 따라서 이에 필요한 우주 방사선 환경 구현 시설을 갖추어 체계적인 시험절차를 수립할 필요가 있다. 한국산업기술시험원 우주부품시험센터는 메모리 부품에 대한 방사선 시험 장치를 제작하고 이를 이용한 메모리 방사선 영향 평가 시험을 수행하였다. 경주양성자가속기에서 100 MeV 양성자를 활용하여 한국에서 활용가능한 수준의 방사선 시험을 진행하였다. 이러한 시험을 통해 메모리 반도체에서 나타나는 single event upset을 관찰할 수 있었다. 향후 해당 시험을 체계화하여 우주산업화에 기반을 마련하고자 한다.
본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.
위성 탐사 지구 관측 자료, 특히 가시광선 영역의 자료는 태양광이 지구 대기계와 복잡 한 상호 작용을 거친후 위성센서에 의해서 감지되어 수집된 것이다. 따라서 가시광선 영역의 지 구 관측 위성 자료를 정량적으로 분석하기 위해서는 대기의 산란과 흡수에 의한 대기효과에 대한 정량적 보정이 필요하다. 본 연구에서는 대기효과에 대한 정량적 보정을 위해서 복사 전달 모델 의 활용 가능성을 조사하였다. 이를 위해 위성 원격탐사 응용 분야에 이용되고 있는 복사 전달 모델 중의 하나인 LOWTRAN7의 복사 전달 모의 결과 중 단파 자료를 복사 관측 자료인 CAGEX 자료와 비교하였다. CAGEX 관측 자료는 대기복사 모델의 검정을 위하여 NASA Langley Research Center에서 수집한 자료로써, 1)대기 sounding, aerosols, 구름의 특성 자료, 2) 지구복사계, 직달일사계, 차광전천일사계에 의해 측정된 ARM(Aerosol Radiation Measurement) 자료, 3)Fu-Luio 모델에 의해 모의된 장파, 단파 flux 등의 자료로 구성되어 있다. 대기복사 전달 모의를 위하여 에어로졸의 광학적 특성은 CAGEX의 column optical depth, Spinhime의 산란 계 수 수직 분포와 D' Almeida의 에어로졸 복사 특성 값으로부터 도출되었다. LOWTRAN7의 복사 모의는 완전히 맑은 날에 해당하는 31개의 경우에 대하여 수행되었으며, 이 모의 결과 중 단파영 역에서의 지표면에서의 상향복사와 지표면으로의 하향직달복사 및 하향 확산 복사 그리고 대기 상단에서의 상향 복사를 CAGEX 관측 자료와 각각 비교 하였다. 비교 결과 CAGEX 자료에 대한 LOWTRAN7 결과의 표준 오차는 지표면에서의 하향 확산 복사(6.9%)를 제외한 모든 복사 항목 들이 5%이내였다. 이 결과로 보아 하향 확산 복사항의 오차가 가장 크며 이 오차가 관련된 나머 지 항목의 오차를 일으키는 역할을 하는 것으로 추측할 수 있다. 결론적으로 지표면에서의 하향 확산 복사 항목은 에어로졸에 의해 생기는 항목이므로 향후 복사 모델을 고려할 때 에어로졸의 산란에 의한 부분이 더 고려 된다면 복사 전달 모델을 이용하여 정량적으로 대기 효과를 보정하 는데 오차를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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