• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.777-788
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• 2021

Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1881-1890
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• 2021

미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM_2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM_2.5 농도를 예측하고자 한다. PM_2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R², RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R², RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM_2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• Ocean and Polar Research
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• 제31권2호
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• pp.219-229
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• 2009

In order to establish annual variations in the marine ecosystem of the East China Sea, suspended solids (SSs) and particulate organic carbon (POC) were extensively investigated in the northern part of the East China Sea from August 2003 to April 2008. Surface SS concentrations showed large spatial variations in spring and fall, but not in summer. Surface SS concentrations in spring were lower than those in summer and fall. In summer, SSs discharged from Changjiang were mostly deposited in the coastal areas and did not reach our study area which was located about 260 km from the river mouth. High SS concentrations were observed near the bottom, which resulted from resuspension of bottom sediments by the bottom currents. Surface POC concentrations did not exhibited large seasonal variations. Phytoplankton biomass was a main factor controlling surface POC concentrations. POC/chlorophyll ratios showed large seasonal variations, with maximum numbers in summer. POC/PON ratios were higher in summer than the Redefied ratio (6.6), while they were lower in spring and fall. In summer, higher POC/chlorophyll and POC/PON ratios were probably attributed to the high phytoplankton mortality caused by nutrient depletion in surface waters.

• 한국대기환경학회지
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• 제21권3호
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• pp.377-397
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• 2005

A new box model is proposed to describe the dynamic trend of the spatially averaged concentrations of pollutants over a large urban area such as metropolitan Seoul. Being averaged temporally and spatially over a thresh-hold scales, the dynamics of the pollutant concentration becomes simple enough that the governing equation can be expressed in an explicit algebraic form as a function of several meteorological factors and the pollutant emission rate. The single most important meteorological factor is the wind speed dominating the daily variations of the pollutant concentrations. Given the meteorological data from the surface station in the metropolitan Seoul, the model concentration shows excellent agreement with observations from January 1, 1990 to December 31, 2000: the modeling uncertainty, for example, of $NO_2$ concentrations, defined as mean differences between the model concentrations and observations is $16\%$ of the model concentrations. Even for $PM_{10}$ of which secondary sources are considered to be very important and simple box model is irrelevant to, the model performance turns out good, modeling uncertainty being about $32\%$.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.353-366
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• 2022

지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제23권6호
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• pp.872-880
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• 2007

For effective management of sediment-related diffuse pollution, it is of utmost importance to estimate spatial variation of sediment transport processes within a catchment. A mathematical model can play a critical role in estimating sediment transport processes at the catchment scale provided that the model structure is appropriate for representing major sediment transport processes of the catchment of interest. This paper introduces a distributed catchment model River Basin Water Quality Simulator (RBWQS) and presents some results of its application to a small rural catchment in Korea. The model has been calibrated and validated for a wet period using hourly hydrographs and sediment concentrations observed at the catchment outlet. Based on the model simulation results, the spatial variation of sediment transport processes across the catchment and the effects of paddy fields and small reservoirs on hydrology and sediment transport have been analyzed at the catchment scale.

• Ocean and Polar Research
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• 제28권3호
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• pp.331-337
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• 2006

Organophosphorus pesticides (OPs) were analyzed in surface water samples from the Saemangeum environment. IBP was the most abundant among 10 OPs analyzed, and accounted fur over 95% of total amount of OPs. Concentrations of IBP measured in Mangyeong River water and surface seawater ranged from 670 to 1100ng/l and from 45 to 1000 ng/l, respectively. In general, a decreasing trend of OP concentrations towards open sea was observed. The concentrations of IBP and salinity demonstrated a strong correlation $(r^2=0.96)$. This indicates that IBP showed conservative behavior in the study area, and seawater dilution is a major factor affecting distribution and variation of OPs in the Sammgem environment.

• 한국환경과학회지
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• 제19권7호
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• pp.861-869
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• 2010

The present study aims to evaluate the characteristics of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) pollution in roadside and residential areas of two Korean metropolitan cities (Seoul and Incheon) and a background area (Seokmolee). This purpose was established by analyzing temporal and spacial concentration distribution of total and 7 individual PAHs, which were extracted from ambient particulate matters, and by utilizing a multivariate statistical method (principal component analysis, PCA) for the qualitative determination of potential PAH sources. Target PAHs included benzo(a)anthracene (BaA), benzo(a)pyrene (BaP), benzo(b)fluoranthene (BbF), benzo(k)fluoranthene (BkF), chrysene (Chr), dibenzo(a,h)anthracene (DahA), and indeno(1,2,3-cd)pyrene (IcdP). For all surveyed sites, the concentrations of total PAHs were higher in winter season than in other seasons. However, the concentrations of individual PAHs varied with surveyed sites. In both residential and roadside sites of Seoul and Incheon, BbF revealed the highest atmospheric levels. For all 7 target PAHs, the ambient concentrations were higher in Seoul and Incheon than in a background area (Seokmolee). In both residential and roadside areas, the concentrations of 4 target PAHs (BaA, BbF, BkF, DahA) were higher in Incheon than in Seoul. However, both the residential and roadside Chr concentrations were comparable in Seoul and Incheon. In addition, the residential IcdP concentrations were higher in Incheon than in Seoul, whereas the roadside concentrations were higher in Seoul. The roadside and residential BaP concentrations exhibited the reverse result to the IcdP concentrations. An PCA analysis suggested that atmospheric PAHs in both residential and roadside areas would be due to combined effects of several potential sources such as gasoline- and diesel-fueled vehicles, coal/oil combustion, and waste incineration.

• Spatial Information Research
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• 제15권1호
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• pp.25-33
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• 2007

본 연구의 목적은 Landsat과 SPOT 5 위성자료를 이용하여 부유사 알고리즘을 적용한 결과를 바탕으로 임하댐의 수질을 시-공간적으로 평가하는데 연구의 목적이 있다. 임하댐의 부유사 농도 분포를 동시에 관측하기 위해서 위성관측 자료가 분석되었다. 본 연구의 중요한 과정은 위성에서 관측된 반사도와 부유사 농도와의 관계를 파악하는데 있다. 하지만, 부유사 알고리즘은 위성자료에서 계산된 부유사와 동일시점의 현장관측 자료와 비교되어야만 한다는 제한점이 있다. 위성관측 반사도로부터 도출된 상관식을 기초로 한 부유사 알고리즘은 부유사 농도 추정을 위한 경험식으로 유도되고 검증되었다.