• 한국지구과학회지
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• 제33권4호
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• pp.309-319
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• 2012

연안 해상 바람 자원 평가에 적용되는 해상풍 위성자료 동화특성을 평가하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 사용된 위성자료는 미항공우주국의 QuikSCAT과 유럽우주국의 ASCAT이다. 해상풍 위성자료 동화과정은 연안지역 바람 자원 평가의 정확성을 향상시키는 주요한 요소의 하나이다. QuikSCAT의 관측 가능한 빔폭이 상대적으로 넓기 때문에 QuikSCAT 해상풍 자료를 동화하여 제시된 연안 바람장이 ASCAT를 사용한 바람장보다 약간 높은 정확도를 제시한다. 그러나 센서의 직하 부근의 바람장은 상대적으로 ASCAT의 예측 정확도가 높게 나타난다. 이러한 해상풍 위성자료의 동화효과는 6시간 정도 지속되기 때문에 정확한 연안지역 바람장을 평가하기 위해서는 센서의 공간해상도뿐 아니라 시간해상도가 높은 해상풍 위성자료 동화 과정이 필요하다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.263-272
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• 2018

The high-resolution ocean surface wind vector produced by scatterometer was assimilated within the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) in Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems (KIAPS). The Advanced Scatterometer (ASCAT) on Metop-A/B wind data was processed in the KIAPS Package for Observation Processing (KPOP), and a module capable of processing surface wind observation was implemented in the LETKF system. The LETKF data assimilation cycle for evaluating the performance improvement due to ASCAT observation was carried out for approximately 20 days from June through July 2017 when Typhoon Nepartak was present. As a result, we have found that the performance of ASCAT wind vector has a clear and beneficial effect on the data assimilation cycle. It has reduced analysis errors of wind, temperature, and humidity, as well as analysis errors of lower troposphere wind. Furthermore, by the assimilation of the ASCAT wind observation, the initial condition of the model described the typhoon structure more accurately and improved the typhoon track prediction skill. Therefore, we can expect the analysis field of LETKF will be improved if the Scatterometer wind observation is added.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.625-636
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• 2019

토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European SpaceAgency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및 불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해 AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서 확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다 ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.187-187
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• 2015

인공위성을 이용한 토양수분의 측정은, 범지구적인 물순환 분석에 있어서, 수문학적인 인자들의 시공간적인 변화를 예측, 분석하는데 있어 가장 효율적인 방법으로 제안되어왔다. 현재 국/내 외 적으로 사용하는 토양수분 위성은 Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS), Advanced SCATerometer (ASCAT)이 많이 사용되고 있으며, 더불어 일본에서 최근에 발사 된 Advanced Microwave Scanning Radiomter 2 (AMSR2) 센서를 통한 토양수분도 데이터도 적극 활용 되고 있다. 각 위성은 토양수분을 산출 하는 알고리즘, 파장대 그리고 위성 통과 시간 등이 각기 다르므로, 이러한 위성의 데이터를 사용하기 위해서는 지점 데이터와의 검증이 필수적으로 필요하게 된다. 이에따라 본 연구에서는 위성 데이터와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와의 비교를 통해 각 위성데이터의 동아시아 지역에서의 효용성을 평가하였다. 동아시아의 건조한 지역에서는 SMOS가 가장 좋은 토양수분 데이터 결과를 보여주었으며, 다른 많은 지역에서는 ASCAT이 우세한 결과를 보여주었다. 하지만 한반도 지역의 특정 지역에서는 AMSR2의 토양수분 값이 ASCAT을 뛰어넘는 좋은 결과를 보여주는 결과가 도출되었다. 추가적으로, SMOS의 경우 Radio Frequency Interference (RFI)의 영향으로 한반도지역 토양수분을 측정하는 것에는 많은 무리가 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.433-433
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• 2023

토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2016

수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제22권4호
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• pp.473-481
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• 2012

The objective methods estimating the radius of maximum wind (RMW) of tropical cyclones (TCs) are discussed using infraed (IR) imagery of geostationary satellite, and an alternative method is suggested that can estimate RMW in the TCs having eyes using IR imagery. The RMW-estimating methods are based on the characteristic structure of the eyewall of a tropical cyclone. RMW is dependent upon the radius of the eye and the distance from the center to the top of the most developed convective cloud. In order to test these methods, blackbody brightness temperature of Korean geostationary satellite, COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) IR imagery are utilized in this study. The estimated RMWs are compared with surface winds of ASCAT (Advanced Scatterometer) of a polar orbiting satellite.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.89-98
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• 2018

위성자료는 광범위한 지역의 변동성을 관측하기에 매우 유리하다는 특성 때문에 최근 기후변화로 인한 자연재해 등의 연구에서 각광받고 있다. 하지만 위성자료에도 여전히 시 공간적인 해상도의 한계가 있으며, 이를 극복하기 위해 다양한 센서의 융합이나 1차 산출물들을 조합하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 천리안 위성의 GOCI와 MI에서 관측되는 자료를 융합함으로써 500 m 공간 해상도의 지표면 온도 자료를 생산하였고, 정규 식생지수와 함께 사용하여 TVDI를 산정하였다. 산정된 TVDI를 통해 한반도의 토양수분 상태를 모니터링 하고자 하였으며, 이를 비교하기 위해 ASCAT 지표 토양수분 자료를 통해 산정된 SSMI와 비교하였다. 그 결과 천리안 TVDI와 SSMI가 대한민국 전역에서 비슷한 공간 분포를 나타냈으며, 천리안 위성을 활용하여 토양수분을 관측할 수 있는 가능성을 제시하였다. 따라서 본 연구에서 산정 된 한반도의 TVDI가 고해상도의 토양수분을 산정하는 기반이 될 수 있고, 이를 통해 천리안 위성의 활용 범위가 보다 확장되어 다양한 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.536-555
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• 2021

해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s^-1와 1.28 m s^-1, 편차는 0.44 m s^-1와 0.65 m s^-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.