최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.
산불은 다량의 온실가스를 대기 중으로 방출하는 자연재해로서, 이를 효율적으로 감시하기 위해서는 정지궤도 위성의 산불방사열에너지(fire radiative power, FRP)를 활용하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 2017년 5월 6일에 발생한 우리나라 삼척과 강릉 산불을 사례로, 히마와리 위성의 중적외 채널자료를 이용하여 FRP를 산출하였으며, 이를 통해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 제한적인 시간해상도로는 관측이 불가능한 10분 간격의 산불 피해강도의 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다. 또한 히마와리 FRP를 이용하여 강릉 산불의 배출가스를 계산하였으며, 에어코리아 실측치와 비교하였을 때 거리 차에 의한 1~3시간의 지연현상과 함께, 산불배출가스의 시계열 패턴이 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 선행연구에서 고해상도 영상분석을 통해 제시한 산불배출가스 추정량과 비교하였을 때, 100 ha당 배출량이 삼척은 약 12%, 강릉은 약 2%의 차이로 매우 유사한 결과를 나타냈다. 이는 산불 피해면적과 피해강도에 대한 직접적인 분석 없이도, 정지궤도 위성의 FRP만을 이용하여 산불배출가스의 정밀한 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구는 향후 발사될 우리나라 정지궤도 기상위성인 GK-2A(Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A)의 산불배출가스 추정 및 에어로솔 산출에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.
전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.
해양을 관측하는 작업 중에서 무인자율수상체계를 활용한 관측은 장거리 원거리 이동하여 해양재난, 재해 발생 해역 관측 및 악천우에서도 관측이 가능해졌다. 그리고 제한된 관측 영역 외 광역의 해역에서 발생한 현상을 연계하여 종합적으로 분석하는 융합기술들이 개발되고 있다. Wave Glider는 대표적인 무인자율수상체계 중 하나로, 파도에 의한 상하 움직임으로 전진하며 장거리 기동이 가능하고 위성통신을 통하여 자율적으로 이동하는 이동형 부이체계로 기존 관측의 한계를 극복하는 차세대 관측체계로 부각되고 있다. 본 연구에서는 2016년과 2017년 두 차례 중국 기원 저염분수 영향이 발생하는 하계에 제주를 포함하는 동중국해에서 관측을 수행하였다. 하계 동중국해 해역에서 발생한 고수온 현상과 저염분수와의 관계를 파악하기 위해서 광역(위성) 감시망과 국지적(Wave Glider) 감시망을 이용하여 관측을 수행했다. 그리고 동중국해에 영향을 준 태풍 또한 두 감시망에서 실시간 영향을 관측했다. 이것은 최근 개발되는 무인수상체계가 높은 내구성과 자율무인 체계로 인하여 다양한 해양환경에서 장기간 관측이 가능해지면서 다른 감시망과 연동하여 종합적이고 효율적인 관측체계를 구축하게 되었다.
기상조건은 농업에 영향을 미치는 주요 환경요인이며, 특히 이상기상의 발생은 작물의 성장 및 작황에 큰 영향을 미친다. 그러므로 이상기상으로 인한 농업적 피해를 줄이기 위해 관측을 바탕으로 한 이상기상의 발생 빈도 분석 및 통계자료가 필요하다. 본 연구에서는 30m 및 270m 해상도의 고해상도 소기후 모형을 통해 상세화된 3종의 주요 기상변수(기온, 강수, 일사량)를 이용해, 남한의 167개 시·군의 1981년부터 2019년 동안 발생한 이상기상 발생에 대한 통계자료를 소개하였다. 소기후 모형을 통해 추정된 167개 시·군 이상기상 현상 발생 특징은 기상청의 종관 기상 관측자료와 비교해 보았을 때 전국적인 분포 및 변화 경향을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기상청 종관 기상 관측 시스템에서 관측하지 못하는 지역의 기상까지 반영한 고해상도의 자료를 활용하였으므로 해당 시·군의 이상기상을 더욱 현실적으로 나타내었다. 본 연구에서 소개하는 시·군별 이상기상 통계자료는 농업 부문의 기상재해 취약성 평가 및 피해 저감을 위한 정책 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 파랑수치모형(SWAN)을 사용하여 우리나라 연안역에서의 장기 파랑을 후측모델링하고, 그 활용성에 대하여 논하였다. 파랑후측모델링을 위한 입력 바람자료(NCEP, ECMWF, JMA-MSM)를 검토한 결과, JMA-MSM의 예측정확도가 높게 나타났지만 상대적으로 자료제공기간이 짧아 자료제공기간이 긴 ECMWF 바람자료를 채택하였다. 파랑후측모델링은 파랑관측부이가 설치되어 검증이 가능한 2001년부터 2014년까지의 ECMWF 바람자료를 이용하여 수행하였으며, 생성된 모델 결과는 기상청, 국립해양조사원의 파랑관측 부이자료를 이용하여 검증하였다. 파랑후측모델링 검증결과 파랑관측 부이자료와 잘 일치하였으며, 특히 태풍과 같은 이벤트 기간의 해역 상황을 전반적으로 잘 재현하였다. 이를 통하여 현재 파랑관측부이 자료의 한계인 결측기간 동안의 파랑자료를 대체할 수 있음을 확인하였다. 하지만 일부 정점에서는 이벤트 기간 동안의 최대파고를 과소평가하는 것으로 나타났으며, 이러한 이유는 바람입력자료의 시간간격 및 해상도, 수심자료, 격자크기 등의 한계로 파악된다. 본 파랑후측모델링 결과는 연안역에서의 침식원인규명 특히, 이벤트 시기의 파랑특성과 연계한 분석이 가능하며, 원하는 연안지점에서의 파랑후측정보를 생산할 수 있어 연안재해취약성평가 등에 활용이 가능하다.
변화탐지 연구는 주로 토지이용/피복의 변화, 재난/재해 피해지역과 같은 토지의 변화, 수역, 식생과 같은 특정 넓게 분포하는 객체의 변화에 대한 연구가 진행되어 왔다. 한편, 위성영상의 공간/시간 해상도가 지속적으로 향상됨에 따라 위성영상으로부터 선박, 차량과 같은 면적이 작은 객체의 변화탐지의 가능성이 높아지고 있다. 이러한 가능성을 확인하기 위하여 본 논문에서는 위성영상으로부터 소형객체 변화탐지를 수행하기 위해 기존 화소기반 변화탐지기법의 성능을 분석하였다. 10일 이내의 짧은 시기에서 촬영된 Kompsat 3A 위성영상 및 Google Earth 영상을 이용하여 대표적인 화소기반 변화탐지기법인 차분, 주성분 분석, MAD 및 IR-MAD을 적용하였다. 영상에서 관측 가능한 소형 객체 주변으로 변화/비변화 참조자료를 정의하고 각 기법을 적용하여 얻어진 변화탐지 결과영상과 참조자료를 비교하여 성능을 분석하였다. 성능분석 결과 실험에 사용한 모든 영상에서 MAD, IR-MAD 기법이 상대적으로 우수한 성능을 제공하였다. LULC, 식생변화 등 대규모 지역의 변화탐지에 우수한 성능을 보인 MAD, IR-MAD 기법이 소형객체의 변화탐지에도 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 아울러 변화탐지 대상인 소형객체에 높은 반사율 특성을 가지는 분광밴드를 변화탐지를 위한 분석에 포함하는 것이 소형객체 변화탐지율을 높일 수 있었다.
가뭄감시는 기후변화로 인해 빈번히 발생하는 자연재해를 저감하기 위해 필요한 중요한 요소 중의 하나이다. 한반도 지역의 가뭄감시를 수행하기 위해서는 위성기반 강수량을 관측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 위성기반의 원시위성강우자료와 편의보정한 위성자료를 이용하여 위성기반 강수량의 정확도를 확인하였다. 서로 다른 공간/시간 해상도를 가지는 원시위성자료(TRMM TMPA, GPM IMERG)를 10 km로 재격자화 하고, 일단위로 변환하였다. 최종적으로 원시위성강우의 표준 시간대를 한반도 표준시(GMT+9)로 변환하여 데이터베이스를 구축하였다. 한반도를 대상지역으로 선정하여, 지상관측자료와 검증을 실시하였다. 편의보정 기법은 GRA-IDW 기법을 선정하여 수행하였다. 먼저 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면, 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔으며, TRMM TMPA, GPM IMERG 각각의 10 km 일강수량 상관계수값은 0.776, 0.753으로 크게 차이 나지 않았다. BIAS값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 편의보정한 위성자료를 검증한 결과를 살펴보면, 상관계수와 RMSE가 편의보정 전보다 개선된 값을 보여주고 있다. 본 연구에서 검증한 위성강우자료는 가뭄감시시스템의 기초자료로 충분히 활용할 수 있으며, 향후 미계측지역의 가뭄관리 의사결정을 위한 격자자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 국내의 ASOS 및 AWS와 AMOS 관측 값을 사용하여 1km 고해상도의 산악기상 격자 값을 추정하고 평가하였다. 해발고도 200m이상을 산악지역으로 정의하고 ASOS, AWS, AMOS 기상관측소를 산악기상이 반영된 기상데이터와 산악기상이 반영되지 않는 기상데이터로 나누었다. 2013년에서 2020년까지 산악기상 데이터를 적용하고 편의보정기법(bias correction method)방법을 통하여 산악기상 적용에 따른 보정계수를 산출하고 적용하여 보정계수 및 산악기상 데이터가 반영된 고해상도 산악기상기온 격자 데이터를 생성하였다. 추정된 산악기상기온 격자데이터는 검증지점의 기상 기온 실측 값과 비교하여 평가하였다. 산악기상 데이터 반영 및 보정계수가 반영된 산악기상 고해상도 격자 기온은 산악기상이 반영되지 않는 격자기온보다 RMSE가 34%(평균기온), 50%(최저기온), 31%(최고기온)가 감소하였다. 이는 산악기상 정보기반과 산악기상 보정계수를 적용이 국내 산악기상고해상도 격자 생성에 있어서 정확도를 크게 개선시킬 수 있음을 시사하였다. 이러한 1km 고해상도의 기온 격자데이터는 추후 기후변화에 대한 산림생태계 변화 및 산림재해 모델의 검증을 위한 데이터로 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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