• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1477-1482
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• 2023

본 연구는 2012년부터 2021년까지 동북아시아 해역에서 발생한 해수고온현상을 Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS)/Meteorological Imager sensor (MI)와 GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A)/Advanced Meteorological Imager sensor (AMI) 정지궤도 위성 해수면온도 자료를 통해 탐지하였다. 특히 2018년 이후 및 2020년에 해수고온현상의 빈도와 강도가 눈에 띄게 증가하였음을 발견하였다. Optimal Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) 자료와 천리안위성 자료를 활용한 T-test 통계적 검증은 해수면 온도가 통계학적으로 유의미하게 상승했다는 것을 확인시켜 주었으며, 이는 기후 변화의 직접적 영향이라는 결론을 뒷받침한다. 이 연구 결과는 해수고온현상의 지속적인 모니터링과 정밀한 분석의 중요성을 강조한다. 복잡한 지형과 다양한 기후 조건을 가진 동북아시아에서 이루어진 연구는 글로벌 기후 변화가 지역 환경에 미치는 영향을 이해하는 데 있어 중요한 통찰을 제공한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.286-289
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• 2007

This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.25-31
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• 2006

기상, 해양 및, Ka-대역 통신 탑재체를 탑재하고 정지궤도에서 기상 및 해양 감시 임무 및 통신 서비스를 수행하는 통신해양기상위성은 기상 및 해양 탑재체에서 관측된 원시 데이터의 지상국 전송 및 지상국에서 처리된 기상 데이터의 최종 사용자국에게 중계 전송을 기상해양데이터통신 서브시스템이 있다. 기상해양데이터통신 서브시스템은 기상 및 해양 탑재체에서 수집된 원시 데이터를 받아 CCSDS 권고안에 준하여 포맷하고 증폭기를 거쳐 지상국에 전송하는 SD 채널과 지상국에서 처리된 기상 데이터를 CGMS 권고안에 따라 LRIT/HRIT 포맷팅된 신호를 최종 사용자국에 중계하는 기능을 제공하는 MPDR 채널로 구성된다. 본 논문은 관측 데이터 전송 및 중계를 위해 구성된 기상 해양데이터통신 서브시스템을 구성하고 서브시스템 예비 성능 해석을 통해 주요 요구 성능 파라미터의 만족 여부를 확인하는데 있다.

• 항공우주기술
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• 제9권2호
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• pp.44-50
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• 2010

천리안위성은 기상탑재체, 해양탑재체 그리고 Ka-밴드 탑재체를 장착한 다목적 정지궤도 위성이다. 기상탑재체 가시채널의 품질을 향상 시기키 위하여 알베도(Albedo) 관측 정보를 주로 사용하며 경우에 따라서 달 영상을 보조수단으로 사용하는 것을 고려하고 있다. 그러나 궤도상 시험 이후 별도의 달 영상을 촬영하는 것은 권장되지 않는다. 별도의 관측을 수행할 경우 해당 기간 동안 기상 영상 획득이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서는 달이 지구 근처에 있을 때 전구촬영을 통해 달의 영상을 획득하는 방법을 고려하였다. 이 경우도 달 영상을 얻는 것이 쉽지 않은데 그 이유는 기상탑재체는 스캐닝 형태의 센서인 반면 달은 계속 이동하기 때문이다. 또한 기상탑재체의 관측영역 내에 있지 않거나 지구 뒤에 위치한 경우 이미지를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 전구촬영을 통해 달 영상을 얼마나 효과적으로 얻을 수 있는 지에 대한 분석을 수행하였다. 달 영상 획득시간을 예측하기 위한 방법론을 기술하고 시뮬레이션을 통해 얻어진 결과들을 정리하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.64-66
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• 2006

DATS will connect with IMPS and LHGS to perform the reception of sensor data and the transmission of user's meteorological data, LRIT and HRIT. MODEM/BB will perform the de-commutation of received sensor data as MI and GOCI raw data according to VCID before sending them to MI and GOCI IMPS, respectively. Especially, MODEM/BB in SOC needs to be connected to six clients that consist of the primary and backup IMPS of MSC, KOSC and SOC. On the other hand, LRIT and HRIT delivered from LHGS are encoded as VITERBI and modulated by MODEM/BB. Considering sensor data transmitted from COMS, the assumed format and size of CADU are described in this paper. Finally, results related to the status of received LRIT and HRIT by frame synchronizer in user station are also described.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.587-598
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• 2017

화산재는 화산쇄설물 중 2 mm 이하의 크기를 가지는 작은 미세 암편으로 화산 분화 이후 낙하에 의해 여러 가지 피해를 가져온다. 화산재 피해는 운송업과 생산업 그리고 동 식물 및 인간의 호흡기 활동에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이러한 화산재의 피해를 예방하기 위해서는 화산재 확산 정보가 중요하며 광범위하게 확산되는 화산재 관측은 위성을 활용하는 것이 효과적이다. 본 연구에서는 일본 사쿠라지마 화산의 두 번의 분화 사례를 연구하였으며 정지궤도 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite: COMS)의 기상 탑재체(Meteorological Imager: MI) 영상과 극궤도 위성인 Landsat-8의 Operational Land Imager (OLI), Thermal InfraRed Sensor (TIRS) 영상을 활용하여 화산재 확산 정보를 산출하였다. COMSMI 영상으로부터 화산재 화소를 추출하여 화산재의 확산 방향과 속도를 분석하였으며, Landsat-8 영상에 대하여 그림자 측정법을 적용하여 화산재 높이를 산출하였다. 또한 본 연구에서 산출된 결과를 도쿄 화산재 주의보센터(Volcanic Ash Advisories center: VAAC)와 비교하였다. 비교 결과, 화산재 확산의 방향은 두 연구에서 모두 유사한 방향으로 산출되었으나 화산재 속도는 화산재주의보센터에서 제공되는 속도에 비해 약 4배 느리게 산출되었다. 또한, 화산재 높이는 화산재 주의보센터 정보에서는 단일 값으로 제공되지만 본 연구에서는 화산재 확산위치에 따라 다르게 관측됨을 확인하였다. VAAC의 경우 화산 분화의 빠른 대응을 위해 분화구 주변 지역에 대해 대략적 값을 산정하지만 본 연구에서는 화산재 확산이 중요하기 때문에 실제 화산재 확산이 관측된 다양한 영상으로부터 화산재가 확산된 전체 지역에 대한 정보를 산출하였기 때문에 차이가 발생하였을 것으로 판단된다. 대규모 분화가 발생할 경우 한반도에 미치는 영향을 확인하기 위해서는 화산재 확산 관측이 중요하다. 본 연구를 통해 서로 다른 특성을 지니는 위성영상을 활용하여 화산재가 확산된 전체 영역에 대해 다양한 정보를 산출하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.282-285
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• 2007

Satellite observed brightness temperature simulation using a radiative transfer model (here after, RTM) is useful for various fields, for example sensor design and channel selection by using theoretically calculated radiance data, development of satellite data processing algorithm and algorithm parameter determination before launch. This study is focused on elaborating the simulation procedure, and analyzing of difference between observed and modelled clear sky brightness temperatures. For the CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) development, the simulated clear sky brightness temperatures are used to determine whether the corresponding pixels are cloud-contaminated in cloud mask algorithm as a reference data. Also it provides important information for calibrating satellite observed radiances. Meanwhile, simulated brightness temperatures of COMS channels plan to be used for assessing the CMDPS performance test. For these applications, the RTM requires fast calculation and high accuracy. The simulated clear sky brightness temperatures are compared with those of MTSAT-1R observation to assess the model performance and the quality of the observation. The results show that there is good agreement in the ocean mostly, while in the land disagreement is partially found due to surface characteristics such as land surface temperature, surface vegetation, terrain effect, and so on.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.195-201
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• 2019

The Outgoing Longwave Radiation (OLR) is an important satellite-driven variable for understanding the Earth's energy budget balance. The geostationary OLR retrievals require angular and spectral integration using an empirical equation for irradiance flux-to-OLR from a regression analysis, which determines the accuracy of the narrowband satellite-based OLR. We selected homogeneous pixels which is satisfied less temporal-spatial variability of cloud, on three infrared channels (6.7, 10.8, $12.0{\mu}m$) of the first multipurpose geostationary satellite in Korea, namely the Communication, Ocean and Meteorological Satellite/Meteorological Imager (COMS/MI). Multiple regression analysis was performed to retrieve OLR with improved accuracy using selected parameters based on theoretical and physical significance. This algorithm yielded retrieval with higher accuracy than broadband-based OLR retrieval: RMSE of 10.54 to $3.81W\;m^{-2}$, and bias of -8.49 to $-0.07W\;m^{-2}$.

• Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
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• 제54권4호
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• pp.527-544
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• 2018

This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the $3.7{\mu}m$ and $10.8{\mu}m$ channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation-maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.193-203
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• 2009

적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 ($11{\mu}m\;-\;3.7{\mu}m$)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다.