최근 초고속 인터넷, HDTV, 3차원 입체 고 선명 TV, 그리고 ATM backbone 망 등과 같은 광대역 통신의 요구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 무선망을 통한 광대역 데이터를 전송하기 위해 Ka 대역 주파수의 사용이 요구된다. 그런데 Ka 대역 주파수를 사용하면 강우에 의한 페이딩이나 대기손실에 의해 수신 데이터의 성능이 심각하게 영향을 받는다. 따라서 채널환경에 의한 성능 감소를 극복하기 위해 적응형 모뎀이 요구된다. 본 논문에서는 채널환경을 극복하는 155Mbps급 적응형 모뎀의 구조를 제시하고 설계한다. Ka 대역의 무선통신 채널에 대한 강우감쇠를 보상하기 위해 다양한 부호 율을 갖는 적응형 부호화 기법 및 TC-8PSK, QPSK, BPSK와 같은 다중 변조기법을 채택한다. 또한 본 논문에서는 다중 복조기에서 변조방식의 정보 없이 복조하기 위한 블라인드 복조방법을 제안하고, 빠른 위상모호성 해결 방법을 제안하며, SPW모델에 의해 적응형 모뎀의 설계와 시뮬레이션 결과를 제시한다. 본 155Mbps급 적응형 Modem은 $0.25\mu{m}$ CMOS 표준 셀 기술과 95만 게이트로 설계하고 구현하였다.
본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.
구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
The goal of this study is to investigate the effects of the chemical lateral boundary conditions (CLBCs) on Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) simulations of tropospheric ozone for East Asia. We developed linking tool to produce CLBCs of CMAQ from Goddard Earth Observing System-Chemistry (GEOS-Chem) as a global chemistry model. We examined two CLBCs: the fixed CLBC in CMAQ (CLBC-CMAQ) and the CLBC from GEOS-Chem (CLBC-GEOS). The ozone fields by CMAQ simulation with these two CLBCs were compared to Tropospheric Emission Spectrometer (TES) satellite data, ozonesonde and surface measurements for May and August in 2008. The results with CLBC-GOES showed a better tropospheric ozone prediction than that with CLBC-CMAQ. The CLBC-GEOS simulation led to the increase in tropospheric ozone concentrations throughout the model domain, due to be influenced high ozone concentrations of upper troposphere and near inflow western and northern boundaries. Statistical evaluations also showed that the CLBC-GEOS case had better results of both the index of Agreement (IOA) and mean normalized bias. In the case of IOA, the CLBC-GEOS simulation was improved about 0.3 compared to CLBC-CMAQ due to the better predictions for high ozone concentrations in upper troposphere.
홍수시 댐 방류에 따른 하류하천의 침수지역을 신속하게 가시화하는 것은 댐관리 업무에 매우 중요하다. 하천구간별로 모의된 홍수위를 기반으로 침수지역을 효과적으로 표출하기 위해서는 하천의 만곡부에서 나타나는 중복영역을 제거해야 된다. 본 연구에서는 홍수분석모형 (COSFIM)과 FLDWAV 모델을 연계하여 하천 만곡부를 고려한 침수지역 가시화를 위해 배수강제 알고리듬을 적용하였다. 배수강제 알고리듬은 자동유역추출시 지형상의 함몰점을 제거함으로서 수문학적 처리연구 등에 장점을 주는 보간법의 일종이다. 본 연구에서는 남강댐 하류구간을 대상으로 하천만곡부를 고려한 침수지역 레이어 제작기법을 제시하였으며, 이러한 프로세스를 자동으로 수행하기 위해 Arcobject 컴포넌트 기반의 시스템을 개발하였다. 침수지역레이어 자동추출시스템은 시간측면에서 대용량 데이터를 기반으로 수행되는 홍수범람가시화 업무를 효과적으로 절감시킬 수 있었다. 또한 침수지역 레이어는 IKONOS 위성영상과의 연계를 통해 홍수 재해관련 업무에 실감정보를 제공할 수 있었다.
디지털 다매체 다채널 시대를 맞이하여 인터넷, 케이블, 그리고 위성방송 및 IPTV 등의 뉴미디어의 성장으로 지상파 방송은 시청률 저하와 함께 광고비 또한 급격히 하락하고 있다. 이러한 상황에서 지상파 TV에 광고총량제를 도입하자는 의견이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 광고총량제 도입이슈에 대해 일반인과 전문가의 인식을 비교함으로써 광고총량제 도입에 대한 타당성을 검토하고자 하는 목적에서 이루어졌다. 연구결과 첫째, 지상파 TV에 광고총량제를 도입하자는 의견에 대해 일반인과 전문가들 사이에 인식차이가 높게 나타났다. 둘째, 총량제도의 바람직한 적용단계에 대해 일반인과 전문가 모두 매체간 단계적/제한적 허용에 대해 찬성하는 것으로 나타났다. 셋째, 총량제도의 장점에 대해 일반인들보다는 전문가들의 긍정 응답이 높게 나타났다. 끝으로, 총량제도의 단점에 대해 일반인들이 전문가들에 비해 긍정 응답이 높은 것으로 나타났다. 이러한 광고총량제 도입의 타당성 자료는 향후 광고총량제 시행에 대한 근거를 제공해 줄 것으로 기대한다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.
굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다. 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며, 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.
본 연구에서는 NOAA AVHRR 밝기온도 자료로부터 해수면 온도(SST) 산출에 황사 에어로솔은 미치는 영향을 복사전달 모델을 사용하여 분석하고, SST 복원 알고리즘을 개선하였다. 봄철의 황사에 의한 AVHRR 밝기온도 변화를 모의하기 위한 복사전달 모델의 입력 자료로서 지상 태양광 관측 자료로부터 분석한 황사 에어로솔 광학적 특성 (에어로솔 광학적 두께 및 크기분포)과 라디오 존데 연직분포 자료(기압, 기온, 및 습도)를 이용하였다. 황사 에어로솔은 적외선 복사대에서 흡수에 비해 산란이 매우 큼을 보였으며, 이러한 특징은 지표면에서 방출되는 상향복사량을 산란시켜 대기상부에서 관측되는 밝기 온도를 감소시키는 경향과 관련이 있다. 광학적 두께가 1인 황사의 경우 직하점에서 약 2 K, 위성 천정각이 $50^{\circ}$인 경우에는 약 4 K의 감쇄를 유발하였다. 황사 존재시 AVHRR 적의채널 11, $12{\mu}m$의 밝기온도 차 역시 감소하는 경향을 보이고 있지만 그 값은 미미하였다. 기존 SST 복원 알고리즘은 황사발생시 SST를 실제 값보다도 낮게 산출함을 보였으며, 이를 보정하기 위해 에어로솔 광학적 두께, $11{\mu}m$에서의 밝기온도, 그리고 위성 천정각을 추가하여 알고리즘을 개선하였다. 개선된 SST 복원 알고리즘은 황사의 두께가 1인 경우 2.7 K정도의 오차를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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