• 한국지구과학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.173-191
• /
• 2024

태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2A호 RGB (Red-Green-Blue)영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.319-341
• /
• 2024

The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.

• 한국작물학회지
• /
• 제46권6호
• /
• pp.453-458
• /
• 2001

강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66％, 품종-환경간 상호작용변이가 21％, 지역간 변이가 13％였다. 21％의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92％) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120％

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.79-105
• /
• 2023

지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.283-292
• /
• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• 대기
• /
• 제23권3호
• /
• pp.283-291
• /
• 2013

대기-해양 상호작용의 과정에서 해양의 표층 수온이 대기 강제력에 의해 영향을 받는 상태인지 해양 강제력으로 작용하고 있는지를 파악하는 것은 매우 중요하다. Wu and Kirtmman(2007)은 대기-해양 상호작용을 이해하는 것이 대기 대순환 모형에서 표층수온이 강제력으로 작용하는 실험의 모의 결과에 중요한 역할을 할 수 있다고 제시 하였다. 즉 표층 수온이 해양 강제력으로 작용하는 경우 그와 같은 실험의 모의 결과가 관측과 유사하게 나타날 수 있는 반면 대기 강제력이 해양 표층 온도를 유도하는 경우 대기 대순환 모형의 모의 결과가 관측과는 전혀 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 따라서 최근 지구 온난화에 기인하여 표층 수온이 증가하고 있는 경향에서 이와 같은 대기-해양 상호작용의 특성을 분석하는 것은 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 1979년부터 2011년까지 33년간 남중국해 표층 수온과 주요 대기 변수들(강수량, 바람, 잠열속, 단복사량, 구름운량, 하층기압)과의 동시, 및 지연 상관성 분석을 통해 남중국해 대기-해양 상호작용의 특성 변화에 대하여 알아보았으며, 이와 같은 특성변화와 동아시아 여름철 강수량과의 상관성 변화를 확인하였다. 남중국해 지역의 여름철 해양 표층 수온과 강수량은 1990년대 후반을 경계로 그 상관성이 큰 차이를 보이고 있는 것으로 나타나 이 지역의 대기-해양 상호작용의 특성이 1990년대 후반 뚜렷한 변화가 있는 것으로 분석되었다(Fig. 7). 1990년대 후반 이전 시기에서는 남중국해에서 바람-증발 피드백 과정과 구름-복사 피드백 과정을 통해 하층기압의 감소가 동풍의 증가를 동반하면서 표층 풍속의 증가를 유도하고 그와 동시에 해양에서 대기로의 잠열속이 증가하는 상관성을 보였다. 또한 연직 상승운동의 증가는 구름운량의 증가와 함께 강수현상을 동반하면서 대기에서 해양으로 들어오는 단파복사의 양을 감소시키게 되고 이에 따라 해양의 표층 수온은 감소하게 된다. 즉 1990년대 후반 이전에는 이와 같은 일련의 대기-해양 상호작용 과정들을 통해 대기 변동성에 기인한 해양 변화의 특성이 강하게 나타났다고 볼 수 있다. 그에 반해 후반기의 경우에는 표층 수온의 변화에 따른 대기 변수들의 변화는 전반기와 큰 차이가 나타났다. 특히 지연 상관계수 분석은 남중국해 지역의 표층 수온의 증가는 시간 지연을 통해 잠열속량과 구름 운량 및 연직 속도의 증가와 상관성을 가지면서 단파 복사량의 감소와 함께 강수량의 증가의 상관성을 보였다. 비록 상관계수의 결과이지만 이와 같은 결과는 후반기 남중국해 표층 수온의 증가가 시간 지연을 두고 대기 변동성의 변화를 유도하고 있음을 보여주는 것이다. 나아가 대기 변수들 또한 상관성이 크지는 않지만 시간 지연을 두고 표층 수온의 변화와 어느 정도 상관성을 보여 1990년대 후반 이후에는 이전 시기에 비해 남중국해의 해양 강제력에 의한 대기 변동성이 뚜렷함과 동시에 시간 지연을 두고 해양과 대기의 상호작용이 일어났음을 추측할 수 있었다. 이와 같은 남중국해에서의 대기-해양 상호작용 특성 변화가 남중국해와 동북아시아 지역 강수량과의 상관성에 어떤 변화를 유도하는 지에 대해서도 살펴보았다. 후반기의 남중국해의 표층수온이 동북아시아 지역의 강수량 변동성과 음의 상관성을 보이고 나아가 남중국해의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성과 유의한 음의 상관성이 나타났다. 이와 같은 상관성의 변화는 남중국해 지역의 표층수온이 해양 강제력으로 작용함으로 이 지역에서의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성에 더욱 밀접한 상관성을 유도한 것으로 사료된다. 이와 같은 결과는 지구온난화 환경에서 남중국해 표층수온의 변화가 동아시아 몬순 특성에 민감한 강제력으로 작용할 수 있다고 제시된 기존 연구결과(Shin et al., 2011)와 어느 정도 일치하는 것이다. 향후 해양의 표층 수온이 강제력으로 작용할 때 동북아시아 강수량 변동성뿐만 아니라 다른 대기 변동 특성에 어떠한 변화를 보이는지 살펴보는 것은 이 지역에서의 기후 변동 특성을 이해하는데 중요할 것으로 사료된다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.43-56
• /
• 1998

본 연구는 한국에 있어서 춘계한발시 기후요소의 분포특성과 지상기압장 및 500hPa등압면의 종관기후학적 특성을 평년과 비교분석한 연구이다. 춘계한발시 한국에 있어서의 일최저기온편차의 지역적 분포는 양의 편차역과 음의 편차역이 혼재하고 있으나 3월은 음의 편차역이 넓게 분포하여 한반도 주변에 서고동저형의 기압배치의 출현빈도가 높음을 반영하고 있다. 일최고기온은 양의 편차를 나타내어 강수일과 운량 및 습도가 감소하여 일사량이 많고 따라서 증발량이 증대됨을 나타낸다. 춘계 한발시 지상기압장의 기압편차가 3월은 한반도를 경계로 동쪽은 음의 편차 서쪽은 양의 전차를 나타내어 서고동저형의 기압배치의 출현빈도가 높고 5월은 한반도와 그 주변은 대상의 정편차역에 속하여 이동성 고기압의 출현빈도가 높음을 반영하고 있다. 500hPa등압면의 고도편차에서 3월은 지상기압장과 유사하게 한반도를 경계로 동쪽은 음의 편차 서쪽은 양의 편차역이 분포하며 4월은 3월과 유사하지만 음의 편차역이 서쪽으로 확장되어 있다. 5월은 한반도와 그 주변이 대상의 양의 편차역에 속하며 캄차카반도 주변 오호츠크 해상에 발달한 저지고기압(blocking high)이 지상 고기압의 동진을 지연시켜 이동성 고기압이 한반도주변에 장기간 정체됨을 나타낸다. 따라서 한발시에는 동서지수는 저지수를 나타내어 동서류가 약한 반면 한반도는 북태평양서안에 형성된 trough의 서쪽에 위치하여 건조한 북서기류의 유입이 빈번함을 나타내고 3원의 한발시에는 3 4월과는 다르게 동서지수가 고지수를 나타내어 건조한 동서류가 강할 때 한발이 출현하여 조춘의 한발시와 만춘의 한발시의 메카니즘이 상이함을 밝혔다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.64-80
• /
• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.