• Ocean and Polar Research
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• 제41권4호
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• pp.213-232
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• 2019

This study evaluates the accuracy of four satellite-composite (OSTIA, AVHRR, G1SST, FNMONC-S) and three model-reanalysis (HYCOM, JCOPE2, FNMOC-M) daily sea surface temperature (SST) data around the Korean Peninsula (KP) using ocean buoy data from 2011-2016. The results reveal that OSTIA has the lowest root mean square error (RMSE; 0.68℃) and FNMOC-S/M has the highest correction coefficients (r = 0.993) compared with observations, while G1SST, JCOPE2, and AVHRR have relatively larger RMSEs and smaller correlations. The large RMSEs were found in the western coastal regions of the KP where water depth is shallow and tides are strong, such as Chilbaldo and Deokjeokdo, while low RMSEs were found in the East Sea and open oceans where water depth is relatively deep such as Donghae, Ulleungdo, and Marado. We found that the main sources of the large RMSEs, sometimes reaching up to 5℃, in SST data around the KP, can be attributed to rapid SST changes during events of strong tidal mixing, upwelling, and typhoon-induced mixing. The errors in the background SST fields which are used in data assimilations and satellite composites and the missing in-situ observations are also potential sources of large SST errors. These results suggest that both satellite and reanalysis SST data, which are believed to be true observation-based data, sometimes, can have significant inherent errors in specific regions around the KP and thus the use of such SST products should proceed with caution particularly when the aforementioned events occur.

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.613-623
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• 2019

지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권3호
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• pp.275-285
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• 2017

국가기상위성센터(NMSC)는 2011년 4월부터 천리안 위성(COMS) 해수면온도자료를 생산해왔다. 본 연구에서는 천리안 해수면온도 알고리즘을 이용하여 북서태평양 지역에 최적화된 해수면온도 산출 알고리즘 및 정지궤도와 극궤도 위성의 해수면온도 자료 합성 알고리즘을 개발하였다. 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 천리안 위성 자료와 부이(Buoy) 해수면온도 자료를 이용하여 해당지역에 최적화된 회귀계수를 산출 하였으며, 정확도 향상을 위한 새로운 구름 및 기타 오염 화소 제거와 부이자료의 품질검사 과정을 수행하였다. 그리고 본 연구에서 산출한 북서태평양 지역에 최적화된 천리안 위성 해수면 온도와 극궤도 위성(NOAA-18/19 and GCOM-W1) 해수면온도 자료를 이용하여 합성해수면 온도를 산출하였다. 합성 방법은 국립기상과학원에서 개발한 합성해수면온도 알고리즘을 응용하여 적용하였다(NIMR, 2009). 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 2011년 4월부터 2012년 3월까지의 위성 및 부이 자료를 사용하였고, 합성 해수면온도를 산출하기 위해 2012년 7월부터 2013년 6월까지의 자료를 사용하였다. 합성 해수면온도와 부이 해수면온도 자료를 비교한 결과 $0.95^{\circ}C$의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타냈다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.632-645
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• 2021

위성 해수면온도 합성장은 수치예보모델의 입력 자료 및 지구온난화와 기후 변화 연구에 활용되는 중요한 자료이다. 본 연구에서는 2007년부터 2018년까지 6종류의 위성 해수면온도 합성장 자료를 수집하여 한반도 주변 해역에서 각 해수면온도 합성장 자료의 공간 분포 특성을 분석하였다. 기상청 해양기상부이 실측 수온 자료와 해수면온도 합성장 자료의 시계열을 비교하고 오차의 최대값 및 최대값이 나타나는 시기를 분석하였다. 황해 연안에 위치한 덕적도와 칠발도 부이에서 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 차는 1년주기 또는 반년주기의 높은 변동성을 보였다. 포항 부이에서는 강한 용승에 의해 냉수대가 발생한 2013년 여름철에 높은 수온 차가 나타났다. 해수면온도 자료의 시계열을 활용하여 스펙트럼 분석을 수행한 결과, 일별 위성 해수면온도 합성장은 약 1개월 이상의 주기에서는 실측 자료와 유사한 스펙트럼 에너지를 보였다. 반면 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 스펙트럼 에너지의 차는 시간 주파수가 증가할수록 증가하는 경향을 보였다. 이는 위성 해수면온도 합성장 자료가 연안 부근 수온의 시간적 변동성을 적절하게 표현하지 못하였을 가능성을 시사한다. 위성 해수면온도 영상의 해양 전선은 공간 구조와 강도의 측면에서 위성 해수면 온도 합성장 자료 간 차이점을 보였다. 해수면온도 합성장에서 표현되는 공간 규모 또한 공간 스펙트럼 분석을 통해 조사하였다. 그 결과 고해상도 해수면온도 합성 영상이 저해상도 해수면온도 영상보다 상대적으로 중규모 해양 현상의 공간 구조를 더 잘 표현하였다. 따라서 실제 중규모 해양 현상을 보다 구체적으로 표현할 수 있는 위성 해수면온도 합성장 생산을 위한 고도의 기술 개발이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.707-723
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• 2022

위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R²=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2018

Passive microwave sea surface temperatures (SST) were validated in the Northwest Pacific using a total of 102,294 collocated matchup data between Global Precipitation Measurement (GPM) / GPM Microwave Sensor(GMI) data and oceanic in-situ temperature measurements from March 2014 to December 2016. A root-mean-square (RMS) error and a bias error of the GMI SST measurements were evaluated to $0.93^{\circ}C$ and $0.05^{\circ}C$, respectively. The SST differences between GMI and in-situ measurements were caused by various factors such as wind speed, columnar atmospheric water vapor, land contamination near coastline or islands. The GMI SSTs were found to be higher than the in-situ temperature measurements at low wind speed (<6 m/s) during the daytime. As the wind speed increased at night, SST errors showed positive bias. In addition, other factors, coming from atmospheric water vapor, sensitivity degradation at a low temperature range, and land contamination, also contributed to the errors. One of remarkable characteristics of the errors was their latitudinal dependence with large errors at high latitudes above $30^{\circ}N$. Seasonal characteristics revealed that the errors were most frequently observed in winter with a significant positive deviation. This implies that SST errors tend to be large under conditions of high wind speeds and low SSTs. Understanding of microwave SST errors in this study is anticipated to compensate less temporal capability of Infrared SSTs and to contribute to increase a satellite observation rate with time, especially in SST composite process.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.992-997
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• 1987

This paper describes the design and fabrication of an integrated circuit that can separate the horizontal SYNC., vertical SYNC. and composite SYNC. signal included in a composite video signal. The circuit that is based on the comparator level samplign method can separate a stable SYNC. signal even from an external circuit with large variation. It has been fabrivated by the SST bipolar process. Its chip size is 1.5x1.5mm\ulcorner As a result, we succeeded in fabrication of IC which satisfied DC characteristics and SYNC. singal separator function.

• 한국지구과학회지
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• 제26권7호
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• pp.706-713
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• 2005

엘니뇨현상과 관련된 해양 아표층 변동성을 조사하기 위해 1980년부터 2004년까지의 적도 해역의 20도 등온선 깊이(Z20)와 난수질량(WWV) 자료를 분석하였다. 주성분 분석, 합성 분석 및 교차상관 분석 결과, 아표층 시계열 자료는 Nino3.4 SST와 유의미한 시간 지연을 가지고 강한 상관성을 보였다. 이 결과는 아표층 해양 변수가 엘니뇨현상에 유용한 예측 인자임을 시사한다. 분석된 결과를 근거로 1996년부터 2004년까지 Nino3.4 SST를 예측하기 위해 신경망 예측 모델을 구성하였다. 해상풍을 입력 자료로 사용하였을 경우 보다 WWV를 적용하였을 때 3개월 이하의 단기 예측을 제외하고 모든 예측 시간에서 더 우수한 예측력을 보였으며, 5-8개월의 예측에 있어서는 기존의 여러 통계 모델 결과보다 예측 성능이 우수함을 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.25-51
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• 2012

정보기술의 활용이 마케팅 전략의 중요한 부분으로 부각되는 시장 환경에서 본 논문에서는 패스트푸드 레스토랑에서 주문시 Self Service Technology(SST)를 사용 할 때 기술준비도와 소비자 준비도에 따른 사용동기, 태도, 사용의도의 차이를 검증하고자 하였다. Parasuraman이 TRI를 개발한 이후 SST와 TRI를 접목한 연구가 이루어져 왔지만 여전히 부족한 실정이다. 소비자 준비도 역시 SST사용에 대한 소비자의 동기와 태도 및 의도와 직접적인 영향을 미칠 수 있지만 이에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 패스트푸드 레스토랑에서 터치스크린 SST를 도입함에 있어 소비자의 기술준비도와 소비자 준비도가 Dabholkar & Bagozzi(1994)가 제안한 SST 핵심태도모델에 미치는 영향을 고찰하였다. 이때 모든 소비자와 상황적 요인에 따른 차이를 파악하고자 자아의식, 상호작용욕구, 기술에 대한 두려움 등의 소비자특성과 지각된 대기시간, 지각된 과밀 등의 상황적 요인에 따른 조절 효과를 검증하였다. AMOS 18.0프로그램을 사용하여 구조방정식 모델로 분석하였고 연구 결과 기술준비도 중 낙관성은 사용용이성과 재미 동기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성은 사용용이성과 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 역할의 명확성, 능력 및 자아 효능감으로 구성된 소비자준비도는 사용용이성, 성과와 재미 등 모든 SST사용동기 요소에 기술준비도보다 강하고 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 SST 핵심태도모델 내의 SST 사용 동기, 사용 태도 및 사용의도 간의 관계에서 소비자 특성과 상황적 요인의 조절효과를 검증한 결과 지각된 과밀을 제외한 모든 변수들이 조절효과를 지니는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 터치스크린 SST를 도입하려는 기업에 실무적 제언을 하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권2호
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• pp.223-233
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• 2009

AQUA/AMSR-E 인공위성 자료를 활용하여 3차원 최적내삽 해수면온도 합성장을 생산하였고 시간평균장과 비교하여 문제점과 한계점을 기술하였다. 3-D SST 합성장은 북태평양 중앙부에서 전체적으로 $0.05^{\circ}C$ 이하의 작은 오차를 보였으나, 위성 결측이 있는 연안에서는 $0.4^{\circ}C$ 이상의 비교적 큰 오차를 유발하였다. 강한 강수나 구름으로 인한 결측이 있는 부분에서는 $0.1-0.15^{\circ}C$에 달하는 오차를 보였다. 시간평균장과 비교한 결과, 구름 부근의 화소에서는 해수면온도를 낮게 계산하는 경향이 있었으며, 해수면온도의 공간적 구배를 감소시키는 평활화가 전체적으로 나타났다. 적도 부근 저위도에서 OI SST는 실제 해수면온도에는 없는 불연속성을 만드는 경향이 있었고, 이는 OI 과정에서 사용한 윈도우의 크기와 해양 현상의 수평 규모가 위도에 따라 변화하는데서 기인하였다. 현상의 공간 규모의 척도인 로스비 내부변형 반경은 북태평양에서 O(1) 정도로 위도에 따른 공간적 변화가 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 SST합성장 생산과정에 위도와 해수의 수직적 밀도 구조와 밀접한 관련이 있는 해양 현상의 수평적 규모의 시공간적 변동 특성을 고려해야 함을 제시한다.