• 한국광학회지
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• 제23권4호
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• pp.159-166
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• 2012

본 연구에서는 질소와 산소의 회전 라만 신호를 측정하여 낮 시간 온도 측정이 가능한 라이다 시스템을 자체 개발하였다. 태양광에 의한 배경신호를 줄이기 위하여 파장의 폭이 좁고(0.5 nm) 제거율이 높은($10^{-6}$) 회절판과 간섭필터를 이용하였다. 개발된 장치의 성능을 검증하기 위하여 라이다를 수평방향으로 조사하여 온도 특성을 얻고 기상청에서 주어지는 값과 비교하여 상관관계가 일치함을 알 수 있었다. 그리고 수직온도분포로 얻기 위하여 수평으로 얻은 검정 값을 사용하였다. 또한 수직방향으로 조사하여 미국 표준 데이터와 비교하였으며, 존데 데이터와 검정을 통한 본 연구의 결과를 비교하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 하계학술발표회
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• pp.208-209
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• 2000

라이다 방법을 이용한 대기의 온도 측정은 크게 1) DIAL 방법을 이용하는 방법 2) 공기분자의 밀도를 측정하는 진동 라만 산란을 이용하는 방법 3)공기분자의 회전 라만 산란을 이용하는 방법 4) Rayleigh 산란의 선폭을 이용하는 방법 등으로 나누어진다. 이 중에서 대류권의 온도 측정에 적용가능한 방법은 3 번째의 방법으로 질소나 산소의 회전 라만 산란(RRS:Rotational Raman Scattering)이 가장 흔히 사용되는 기술이다. 질소와 산소의 회전 라만 신호를 이용한 온도 측정 기술은 Cohen$^1$ 등에 의하여 처음 시도되었으며, 그 후 많은 사람들에 의하여 검증되었다.$^2$ (중략)

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2009년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.453-454
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• 2009

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2009년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.451-452
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• 2009

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.159-163
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• 2008

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2009년도 창립 20주년기념 특별학술발표회
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• pp.177-178
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• 2009

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.143-144
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• 2007

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2008년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.369-370
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• 2008

• 한국광학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 2014

구름에서의 다중산란 효과는 Mie 산란현상을 이용하는 탄성산란 라이다에서 그 해를 구하는데 있어서, 매우 중요한 오차요인으로 작용하기 때문에 이 효과를 보정하는 것은 그 자체만으로도 매우 중요하다. 이를 위하여 구름에서 다중산란되는 현상을 Monte Carlo 방법으로 계산하였으며, 이 결과를 적용하여 물방울 구름의 총량과 유효입자크기를 추출하는 방법을 제안하였다. 구름의 유효입자 크기가 $2.5{\mu}m$ 이하일 경우엔 355 nm나 1064 nm에서 얻은 두 파장의 소광계수로 쉽게 그 값들을 구할 수 있음을 알 수 있었다. 크기가 큰 경우엔 라이다 신호의 안정화된 선형편광도가 유효입자크기, 총량, 그리고 소광계수와 관련이 있음을 알 수 있었으며, 이 관계를 통하여 큰 입자의 경우에도 라만 라이다와 편광 라이다를 이용한다면 유효입자크기와 총량을 구할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권3호
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• pp.178-184
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• 2010

We present linear particle depolarization ratios (LPDRs) retrieved from measurements with an AERONET Sun photometer at the Gwangju Institute of Science and Technology (GIST), Korea ($35.10^{/circ}N$, $126.53^{\circ}E$) between 19 October and 3 November 2009. The Sun photometer data were classified into three categories according to ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$ exponent and size distribution: 1) pure Asian dust (19 October 2009), 2) Asian dust mixed with urban pollution observed in the period from 20-26 October 2009, and 3) clean conditions (3 November). We show that the LPDRs can be used to distinguish among Asian dust, mixed aerosol, and non-Asian dust in the atmosphere. The mean LPDR of the pure Asian dust case is 23 %. Mean LPDRs are 13 % for the mixed case. The lowest mean LPDR is 6 % in the clean case. We compare our results to vertically resolved LPDRs (at 532 nm) measured by a Raman LIDAR system at the same site. In most cases, we find good agreement between LPDRs derived with Sun photometer and measured by LIDAR.