선관측에 기초한 DOAS와 같은 광투과 분석방식의 계측능과 기상인자와의 관계를 평가하기 위해, 서울시의 반포지역을 중심으로 약 14개월(1999. 6${\sim}$2000. 8) 동안 확보된 3대 기준성 오염물질(SO$_2$, NO$_2$, O$_3$)과 주변 환경변수와의 관계를 여러 가지 통계적 방식으로 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, DOAS의 계측능은 오염물질간 또는 기상인자간에서도 비교적 뚜렷한 경향성을 갖는 것이 확인되었다. 그리고 이러한 경향성은 계절과 같은 시간적 요인에 따라복잡하게 변화할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 SO$_2$나 NO$_2$,와 같은 항목의 경우, 여러 가지 요인의 차이에도 불구하고 계측능이 일정한 수준을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 반면 O$_3$의 경우, 기상조건의 변화에 상대적으로 민감한 변화를 보였다. 기상인자들간의 관계를 비교한 결과, 풍향, 풍속, 일사량과 같은 요인들이 성능에 민감한 영향력을 행사할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 두 기기간의 농도차이를 조절하는 요인들을 상관분석을 통해 비교한 결과, 풍속, 일사량, 기온 등의 요인이 증가할수록 계측기간의 농도차가 줄어들었다. 반대로 오염물질의 농도가 증가하는 방향으로 흐를 경우, 계측기간의 오차는 상대적으로 증폭되는 방향으로 변화하였다. 따라서 DOAS로부터 계측된 자료를 해석하기 위해서는 기상인자를 포함하는 주변 환경인자의 변화에 대한 해석을 동시에 수행하는 것이 중요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 위성자료를 이용하여 2005년부터 2008년 사이에 활동하였던 Anatahan, La Cumbre, Sierra Negra, Piton 화산 플룸에 존재하는 고농도의 이산화황에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존 전량 값의 차이를 정량적으로 비교하였다. 화산 플룸에서 OMI 센서로 측정한 이산화황 농도($OMI-SO_2$)에 따른 두 오존 전량 값의 사이의 차이에서 상당히 높은 상관성($R{\geq}0.5$)과 두 오존 전량 값 사이의 차이가 최대 100 DU에 가깝게 나는 것을 확인 할 수 있었다. 이는 선행연구에서 밝혀진 바와 같이 OMI-TOMS 알고리즘에서 사용하는 파장영역에서 이산화황의 흡수신호가 강하기 때문에, 이산화황의 농도가 높은 환경에서 오존 산출 시 이산화황의 영향을 받은 것으로 보인다. 이외에도 정량적인 분석을 위하여, 이산화황의 농도에 따라 구간별로 나누어 이산화황의 농도에 따른 두 오존 전량 값의 차이 및 이산화황의 농도가 1.0 DU 증가함에 따른 두 오존 전량의 차이를 계산하였다. 이산화황의 농도가 7.0 DU 이상의 높은 조건에서는 두 오존 전량 값 차이의 평균 값이 32.9 DU (표준편차 = 13.5 DU)로 이산화황의 농도가 증가함에 따른 두 오존 전량의 상당한 차이를 확인 할 수 있었다. 또한 TRM (Middle troposphere; Center of mass altitude (CMA) = 7.5 km) 과 STL (Upper troposphere and Stratosphere; CMA= 17 km) 층에서 1.0 DU의 이산화황의 농도가 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 3.9 DU와 4.9 DU로 계산되었다.
본 연구에서는 2006년 여름철에 MAX-DOAS를 이용하여 동북아 지역의 주요 메가시티 중 하나인 북경에서 이산화질소의 고도별 분포를 산출하였다.또한 MAX-DOAS로 산출된 이산화질소 혼합비를 검증하기 위해 MAX-DOAS로 산출된 지표에서가장 가까운 0-1 km 공기층 내에서의 이산화질소 혼합비와 지점관측장비로 지표에서 측정된 이산화질소 혼합비를 상호 비교하였다. 관측기간 동안 몇 일을 제외하고는 대체적으로 지상에서의 이산화질소 혼합비가 매우 크며, 지상으로부터 3 km 정도에서는 그 혼합비가 매우 작아 지는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, MAX-DOAS로 산출된 0-1 km 공기층 내에서의 이산화질소 혼합비와 지점관측장비로 측정된 이산화질소 혼합비를 상호 비교했을 때 두 값들 사이의 상관관계(R)는 0.7로 계산되었으며, 두 값들 사이에 있어 차이가 발생하는 주요한 이유로서는 MAX-DOAS와 지점관측장비의 관측영역에서의 차이와 여름철 북경에서는 이산화질소의 혼합비가 고도에 따라 급격하게 감소하기 때문인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 이중 마이크로폰 배열을 이용하여 비음수 행렬분해(nonnegative matrix factorization, NMF) 기반으로 다중음원의 도래각을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 이중 마이크로폰 배열에 들어온 음향 신호들을 연속된 분석프레임으로 분할한 후, 각 프레임에 대해 조향응답파워 위상변환(steered-response power phase transform, SRP-PHAT) 빔형성기를 적용하여 스테레오 신호들을 시간-방향 영역으로 표현한다. 이러한 SRP-PHAT의 시간-방향 출력값들은 사전에 정의된 프레임 수만큼 누적하여 시간-방향 블록으로 정의한다. 다음으로, 잡음에 강건한 도래각 추정을 위하여, 각 시간-방향 블록을 블록차감 기법을 사용하여 매 프레임에 대해 정규화한다. 이후, 다중음원 환경에서 각 음원의 방향을 클러스터링하기 위해 정규화된 시간-방향 블록에 비지도(unsupervised) NMF를 적용한다. 구체적으로, 음원의 개수와 이들의 도래각을 추정하는데 각각 활성 및 기저 행렬들을 사용한다. 제안된 방법의 도래각 추정 성능을 평가하기 위해 이중 마이크로폰 배열로부터 입력된 [$-35{\circ}$, 5m], [$12{\circ}$, 4m], 그리고 [$38{\circ}$, 4.m]에 각각 위치한 세 가지 음원들에 대한 추정 오차의 절대 평균(mean absolute error, MAE) 및 오차의 표준편차를 측정하였다. 실험 결과. 제안된 방법은 기존의 SRP-PHAT 기반 도래각 추정방법에 비해 상대적으로 MAE를 56.83% 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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