• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1523-1528
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• 2023

Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)는 2020년 2월 성공적으로 발사된 이후 본격적인 검보정 활동을 통해, 산출물 정확도 향상을 위한 다양한 연구들이 진행 중이다. 본 특별호는 GOCI-II 자료의 검보정 및 알고리즘 개선 연구가 시작된 지 2년이 되어가는 현재 시점에서의 GOCI-II 자료 품질 관리 알고리즘을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 진행 사항과 관련 연구결과를 소개한다. GOCI-II 영상 자료의 지속적인 검보정 활동을 통해 정확도 높은 자료가 제공되고 활용되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1281-1293
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• 2021

최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(R_rs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.263-275
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• 2010

정지궤도 해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)의 주관 운영기관인 해양위성센터 (KOSC, Korea Ocean Satellite Center)는 한국해양연구원에 기반시설을 구축하였다. 또한, 해양위성센터는 수신시스템(GDAS), 전처리시스템(IMPS), 처리시스템(GDPS), 배포시스템(GDDS), 자료교환시스템(DMS), 기관간 자료교환시스템(EDES), 통합감시제어시스템(TMC) 등 GOCI 데이터의 서비스를 위한 준비를 완료하였다. 해양위성센 터에서는 매일 8번 관측되는 GOCI 데이터를 수신하고, 처리하여 배포정책에 따라 Level 1B 이후의 데이터를 사용자에게 배포하게 된다. 여기서는 해양위성센터의 시스템과 배포정책에 대한 개요를 설명하고, 사용자가 해양위성센터의 홈페이지에서 GOCI 데이터를 검색 요청하고 다운로드할 수 있는 방법을 소개한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.189-207
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• 2010

GOCI(정지궤도 해색센서) 해수환경분석 알고리즘들은 해양 광 특성 현장관측 자료들을 이용하여 개발되었다. 사용된 자료는 1998년부터 2009년까지 한반도 주변 해역에서 총 1348개 정점에서 얻어진 엽록소 농도(Chl-a), 부유물 농도(SS), 용존유기물의 흡광계수($a_{dom}$), 원격반사도($R_{rs}$) 현장자료들이다. GOCI 엽록소 농도 산출 알고리즘(GOCI Chl-a)은 부유물과 용존유기물의 영향을 모두 고려하고 네 개의 원격반사도 밴드비를 이용하여 개발하였다. GOCI Chl-a 알고리즘은 다른 알고리즘들보다 현장관측자료에 근사한 엽록소 농도 값을 산출하였다. SeaWiFS 영상자료에서 GOCI Chl-a 알고리즘은 SeaWiFS 표준 엽록소 산출 알고리즘들보다 평균 46 % 정도 보정된 엽록소 농도 값을 산출하였다. GOCI 부유물 농도 산출 알고리즘(GOCI SS)은 보편적인 두 개의 원격반사도 밴드비를 사용하지 않고, Ahn et al.(2001)의 원격반사도 단일밴드 방법을 사용하여 개발하였다. GOCI 용존유기물 산출 알고리즘(GOCI $a_{dom}$)은 원격반사도 밴드비 $R_{rs}(412)/R_{rs}(555)$와 $a_{dom}(\lambda)$)의 상관관계를 이용하여 개발하였다. GOCI 엽록소 형광 알고리즘과 GOCI 적조분석 알고리즘은 Ahn and Shanmugam(2007)와 Ahn and Shanmugam(2006)의 연구들에 의해 각각 개발되었다. 2010년 6월경에 GOCI의 성공적인 발사가 이루어지면 추후 GOCI 자료의 검보정 연구를 통해 개발된 알고리즘들의 문제점을 분석하고, 한반도 주변 해역의 해양 광 특성 현장자료의 지속적인 업데이트를 통한 알고리즘들의 개선작업이 이루어질 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; R_rc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 R_rc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 R_rc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1229-1234
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• 2021

GOCI의 임무를 승계한 GOCI-II가 2020년 2월 성공적으로 발사되어 운영 중에 있다. GOCI-II는 향상된 공간해상도 및 분광해상도, 늘어난 관측시간과 전구 관측 모드 추가 등을 통해 연안 해수환경의 미세한 변화를 포함하여 폭 넓은 분야에서 활용성이 클 것으로 기대된다. 본 특별호는 발사 및 자료공개 후 1년이 지난 현재의 GOCI-II 자료 품질을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 방안 관련 연구결과를 소개한다. 이를 통해 GOCI-II 자료가 해양은 물론 육상, 기상의 다양한 분야에서 활발히 활용되는 계기가 되기를 기대한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.171-176
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• 2017

최근, 효율적인 위성자료처리시스템의 개발을 위해 고성능 컴퓨팅, 클라우스 서비스, 데브옵스 방법론 등의 정보기술(information technology; IT)을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 해양의 장단기 변화를 관측하여 해양재해 재난 예측 및 어장환경 관리를 지원하기 위해 정지궤도해양관측위성-II(Geostationary Ocean Color Imager II; GOCI-II)이 2019년 3월 발사될 예정이며, 자료 수신/처리/저장/배포를 위한 지상시스템(GOCI-II Ground Segment; G2GS)이 해양위성센터에서 설계되고 있다. G2GS는 자료수신(data acquisition subsystem; DAS), 자료보정(data correction subsystem; DCS), 정밀보정(precision correction subsystem; PCS), 자료처리(ocean data processing subsystem; ODPS), 자료관리(data management subsystem; DMS), 운영및품질관리(operation & quality management subsystem ; OQMS) 등 6개의 서브시스템으로 구성되어 있다. G2GS를 이용하여 GOCI-II로부터 생산된 해양 분석 자료를 유관기관 및 일반 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있을 것이라 기대하고 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.36-46
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• 2013

세계 최초의 정지궤도 해양관측 위성인 천리안 위성의 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)는 2011년 4월부터 원시 자료를 생산하고 있다. 본 연구에서는 GOCI 원시 자료로부터 보다 자연색에 가까운 컬러합성영상 제작을 위한 방법론과 자료처리용 소프트웨어인 GOCI RGB Maker를 개발하였다. GOCI 원시자료는 대기보정과 재투영 기법을 이용하여 최종적으로 컬러합성영상을 제작할 수 있도록 최적화된 알고리듬을 구현하였다. 이 알고리즘이 적용된 소프트웨어는 다양한 하드웨어 환경에서도 선택적으로 관심영역과 출력창의 크기를 입력받아 처리할 수 있도록 제작되어 교육적 효과를 높였다. GOCI RGB Maker는 공개용 소프트웨어로서, GOCI 자료에 대한 이해와 활용을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한, 정지궤도 관측 영상은 관측 영역의 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.74-79
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• 2017

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성 센서인 천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI)은 적조, 녹조, 모자반, 냉수대, 태풍 등의 해양재해를 실시간으로 모니터링하여 피해를 최소화하는데 활용될 수 있다. 이와 같은 활용성을 극대화하기 위해, 이 논문에서는 천리안해양관측위성의 자료처리 방법 및 절차에 관하여 기술하고 있다. 천리안해양관측위성의 자료처리는 크게 수신, 처리, 저장, 배포로 구분되며, 자료의 종류는 Raw, Level 1, Level 2 등으로 나눠진다. Raw 자료는 위성으로부터 수신한 직후의 자료로 구조화되기 이전의 자료를 의미하고, Level 1 자료는 방사보정 및 기하보정을 통하여 2차원으로 구조화한 반사도 자료를 의미하며, Level 2 자료는 Level 1 반사도 자료에 다양한 해색 알고리즘을 적용하여 엽록소농도, 부유물질농도 등을 추출한 해색자료를 의미한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.137-147
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• 2014

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imagers;GOCI)의 자료 품질을 유지하면서도 용량을 줄임으로써 자료 배포 서비스를 향상시키기 위한 방법을 검토하였다. 레벨-2 자료는 압축만으로도 약 92.9%의 용량 절약을 할 수 있지만, 레벨-1 자료는 압축으로 인한 용량 절약이 약 20.7%에 그치기 때문에 또 다른 접근 방식이 필요하였다. 이 연구에서는 위성 영상 자료의 양자화 비트 수(12비트)가 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수(32비트)보다 작게 설정되어 있다는 점에 착안하여, 레벨-1 자료에 대해 최적화된 픽셀 당 비트 수를 찾고자 하였다. $R^2$와 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF)를 이용한 실험 결과, 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄이더라도 위성 영상자료의 품질 저하가 없다는 것을 정량적으로 확인하였다. 또한, Ns2 (Network Simulator 2)를 이용한 네트워크 평가 결과, 레벨-1 자료의 경우 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄였을 때 배포시간을 약 57.7% 줄일 수 있었고, 레벨-2 자료의 경우 압축을 이용하여 92.9%까지 파일 크기를 줄였을 때 배포시간을 약 92.5% 줄일 수 있었다.