• 한국기후변화학회지
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• 제1권1호
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• pp.31-50
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• 2010

제2차 고기후 모델링 비교 프로그램(Paleoclimate Modelling Intercomparison Program phase II, PMIP2)의 대기-해양-해빙 접합모형을 통해 얻어진 시뮬레이션 자료를 이용하여 마지막 최대빙하기(Last Glacial Maximum)의 북극 기후변화를 연구하였다. 연구에 이용된 모형은 미국 해양대기청의 CCSM, 독일 막스플랑크 연구소의 ECHAM3-MPIOM, 영국 기상청의 HadCM3M2, 프랑스 라플라스 연구소의 IPSL-CM4, 프랑스 기상연구소의 CNRM-CM3, 일본 동경대 기후연구소의 MIROC3.2, 그리고 중국 대기물리연구소의 FGOALS을 포함해 총 7개로 구성된다. 7개 모형들에 의해 재현된 현재 기후를 관측에 기초로 한 재분석 자료와 비교해 본 결과, 모든 모형에서 관측에 나타나는 북극기후의 특징들이 비교적 잘 재현되었다. 모든 기후 모형들에 마지막 최대빙하기의 대기 이산화탄소 농도를 포함한 온실기체, 지구공전궤도함수, 그리고 빙상 및 지형의 경계 조건이 적용되었다. 빙하기 경계 조건에 대하여 대륙빙하가 발달했던 북미와 북유럽에서 $24^{\circ}C$ 이상의 온도 감소가 나타나는데, 이는 빙하의 발달에 따른 표층의 알베도 증가와 고도의 증가에 기인하는 것으로 여겨진다. 또한 빙하의 발달에 기인하여 북극해에서도 $10^{\circ}C$ 이상의 온도 감소가 나타난다. 여름철에 비해 겨울철 온도 감소가 대체로 더 크게 나타나며, 북극 주변에서 평균 약 $14^{\circ}C$ 정도의 연평균 온도 감소를 보이고 있다. 저위도에 비해 북극 지역의 온도 감소가 모든 계절, 특히 겨울철에 더 크게 나타나는데, 이는 최근 지구 온난화의 정도가 극 지역에서 저위도나 중위도에 비해 더 크게 나타나고 있는 것과도 잘 대비된다. 본 연구결과와 최근의 온난화가 서로 대비되게 일어나기 때문에, 마지막 최대빙하기의 연구를 통해 미래 지구온난화 하에서 나타날 수 있는 기후변화를 간접적으로 이해할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1299-1310
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• 2018

본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1509-1521
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• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.445-456
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• 2005

지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권3호
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• pp.375-388
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• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.117-122
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• 2008

콘크리트포장은 시공초기의 품질관리수준에 따라 전체수명이 결정될 정도로 시공초기의 품질관리가 매우 중요하다. 이러한 초기 품질관리는 콘크리트포장의 초기거동을 잘 파악하여 초기거동을 조절할 수 있는 방안을 도출하는 것이 중요하다. 콘크리트포장의 초기거동에 영향을 주는 요소는 크게 두 가지가 있다. 첫째는 콘크리트의 건조수축이고, 두 번째는 수화열 및 대기온도 변화에 따른 포장체의 온도변화이다. 따라서, 콘크리트의 열팽창계수와 건조수축은 콘크리트의 초기거동에 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 지금까지의 열팽창계수는 완전히 양생된 콘크리트에 대해 실험하는 것이 일반적이었기 때문에 시공초기에 열팽창계수를 얻는데 한계가 있어 왔다. 또 건조수축도 시간방법의 한계로 초기 건조수축을 측정하는데 어려움이 있어 왔다. 본 연구에서는 콘크리트포장의 초기 거동을 조절할 수 있는 방안을 도출하기 위하여, 콘크리트의 초기 건조수축과 열팽창계수를 측정하고 이를 통해 콘크리트포장의 초기 거동 예측프로그램의 입력변수들과 적용 모델들에 대한 자료제공 및 검증을 위 한 기초자료를 제공하는데 그 목적을 두었다. 본 연구에서 얻은 결론은 현장에서 초기 콘크리트의 열팽창계수 값을 측정한 결과 $8.9{\sim}10.8{\times}10^{-6}/^{\circ}C$ 값을 나타내었으며, 콘크리트의 건조수축에 있어서 깊이별 effect와 size effect가 존재하는 것으로 분석되었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권4호
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• pp.2461-2476
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• 2013

To assess environmental contamination with carcinogens, carbonaceous compounds, water-soluble ionic species and trace gaseous species were identified and quantified every three hours for three days st three different atmospheric layer at the heart of chiang-Mai, bangkok and hat-Yai from December 2006 to February 2007. A DRI model 2001 Themal/Optical Carbon Analyzer with the IMPROVE thermal/optical reflectance (TOR) protocol was used to quantify the organic carbon(OC) and elemental carbon content in $PM_{10}$. Diurnal and vertical variability was also carefully investigated. In general, OC and EC contenttration shoeed the highest values at the monitoring period o 21.00-00.00 as consequences of human activities at night bazaar coupled with reduction of mixing layer, decreased wind speed and termination of photolysis nighttime. Morning peaks of carboaceous compounds were observed during the sampling period of 06:00 -09:00, emphasizing the main contribution of traffic emission in the three cities. The estimation of incremental lifetime partculate matter exposure (ILPE) raises concern of high risk of carbonaceous accumulation over workers and residents living close to the observatory sites. The average values of incremental lifrtime particulate matter exposure (ILPE) of total carbon at Baiyoke Suit Hotel and Baiyoke Sky Hotel are approsimately ten time shigher then those air sample collected at prince of songkla University Hat-Yai campus corpse incinerator and fish-can maufacturing factory but only slightly higher than those of rice straw burnig in Songkla province. This indicates a high risk of developing lung cancer and other respiratory diseases across workers and residents living in high buildings located in Pratunam area. Using knowledge of carbonaceous fractions in $PM_{10}$, one can estimate the gas-particle partitioning of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Dachs-Eisenreich model highlights the crucial role of adsorption in gas-particle partitioning of low molecular weight PAHs, whereas both absorption and adsorption tend to account for gas-particle partitioning of high molecular weight PAHs in urban residential zones of Thailand. Interestingly, the absorption mode alone plays a minor role in gas-partcle partitiining of PAHs in Chiang-Mai, Bangkok and hat-Yai.

• 한국지구과학회지
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• 제25권6호
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• pp.418-427
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• 2004

최근 도시기후를 고려한 도시계획이 많은 나라에서 실용화되고 있다. 도시기후의 고려는 주로 도시의 바람 길 조성이라는 개념으로 구체화되고 있다. 도시의 바람 길 조성은 주로 하계에 도시지역의 열적 쾌적성을 개선하는 것을 목표로 한다. 아울러, 과학적 조사에 근거하여 도시의 단지계획을 합리적으로 함으로써 청정한 냉기류의 도심유입을 원활히 하여 도심의 대기오염을 저감하고자 하는 것도 목적으로 한다. 이 연구에서는, 수치실험을 통하여 전형적인 난후기일을 대상으로 대구지역의 국지순환풍이 지나는 바람의 길을 조사하였다. 그리고 이 바람에 의한 대기오염의 수송도 조사하였다. 수치실험에 사용한 모형은 RAMS(지역규모 대기모델)이다. 수치실험의 관심지역은 대구광역시 일대(약900$km^2$)이다. 수평규모는 약 30km이다. 수치실험은 일반풍이 약하고 쾌청한 일기조건을 갖는 늦봄의 기상조건 하에서 수행되었다. 수치실험의 결과 다음과 같은 3가지 결과를 얻었다: (1) 대구의 대표적 산지인 팔공산과 앞산에서 야간에 산정에서 복사냉각으로 생성된 국지풍이 지나는 길을 발견할 수 있었다. 그 바람은 대구의 동쪽 지역에서 중력류의 형태로 계곡을 따라서 흘러내렸다. (2) 평지에서는, 그 바람이 대구의 중심지를 지나 서쪽으로 흘러갔다. (3) 그 결과로, 대기오염물질은 야간에 국지풍에 의해 서쪽지역으로 수송되어졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.443-459
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• 2013

자바 섭입대 위에 존재하는 인도네시아 메라피 화산은 1~5년의 주기를 가지는 화산활동이 활발한 성층화산이다. 대체적으로 화산폭발지수가 1-3정도의 규모로 나타나는데 비해 최근 2010년 분화는 화산폭발지수가 4까지 올라가 386명을 사망자를 유발했다. 본 연구에서는 40년간 지구를 관측해온 Landsat 영상을 이용하여 18년 동안 메라피 화산의 지표변화를 관측하였다. 연구를 위해 1994년 7월 6일부터 2012년 9월 1일까지 총 55장의 Landsat-5,7 영상을 수집하였으며, 밴드조합영상을 통해 화산쇄설류의 흐름이 시간에 따라 이동함을 확인하였다. 화산쇄설류가 덮고 있는 지역을 추출하기 위해서, COST model을 이용한 대기보정 후 감독분류를 수행하였으며, 그 결과 CVP 보고서에 기재된 화산쇄설류의 분화 방향과 추출된 화산쇄설류 영역의 변화가 거의 일치했다. NASA에서 제공하는 Landsat-5,7 위성의 열적외선 밴드를 이용한 온도 추출 기법을 적용하여 분화구 지역의 평균 지표온도를 산출한 결과, 분화 전 지표 온도가 급격히 상승하고, 분화 후 온도가 하강하는 양상을 반복적으로 나타냈다. 비록 기상조건에 따른 영상획득에 제약이 있지만, 장기간 발생된 메라피 화산의 지표변화를 확인하는데 있어서 Landsat 위성 영상이 매우 유용한 도구임을 확인했다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.738-748
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• 2010

도심지 빌딩에 의한 그림자가 대기경계층에 미치는 영향을 파악하기위하여 위성자료 분석과 수치실험을 실시하였다. 연구에 사용된 위성은 한국다목적위성(KOMSAT-2)의 가시자료이며, 수치모형은 다중반사도 계산을 위한 반사도 계산모형과 지표면 열수지를 계산하기 위한 오레건주립대학교 경계층 모형의 2가지이다. 위성자료 분석에서 고층빌딩이 밀집한 지역은 그렇지 못한 지역에 비하여 반사도가 최대 17% 낮게 산정되었다. 이는 건물의 그림자가 원인으로 작용한다. 그리고 반사도의 일변화는 태양고도에 따라 다르며, 정오에 가장 작은 값을 나타낸다. 건물 밀도가 높은 경우 지표면 온도가 $43.5^{\circ}C$까지 상승하는데 비하여 건물 밀도가 낮은 지역의 경우 지표면 온도는 $37.4^{\circ}C$까지 상승한다. 그러나 높은 빌딩에 따른 기계적 난류에 의하여 반사도에 의한 온도상승이 직접적으로 대기온도상승과 연결되지는 않는다.