대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
전 세계적인 기후변화의 영향으로 폭우 및 극한 강우 등 이상기후의 발생 빈도가 증가하는 추세이다. 이에 따른 효율적인 수자원 관리 대책 수립을 위해 수문기상인자를 정량화하는 것은 필수적이다. 다양한 수문기상인자 중 지표면 온도(Land Surface Temperature; LST)와 증발산(Evapotranspiration; ET)은 지표와 대기에서의 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 핵심적인 역할을 수행한다. 국내에서는 주로 지점 기반 관측 방법을 통해 LST와 ET를 관측하고 있지만, 이러한 방법은 미계측 유역에서의 자료 수득이 제한되며, 불균형한 관측소의 밀도로 인해 관측한 자료를 유역 단위 자료로 공간화할 수 없는 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 국내·외에서는 원격탐사를 기반으로 한 수문기상인자의 추정 방법을 활용하고 있다. 이에 본 연구에서는 2018년 7월 1일부터 2022년 12월 31일까지 국내를 대상으로 추정한 NASA (National Aeronautics and Space Administration)의 ECOSTRESS (ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station) LST 및 ET 자료의 정확도를 평가하였다. 연구 과정에서 ECOSTRESS 자료의 비교 및 분석을 위해 기존 검증이 이루어진 NASA의 MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) 자료와 환경부 산하 기관(홍수통제소 및 한국수자원조사기술원)에서 관리하는 에디 공분산 기반 플럭스 타워(Eddy covariance flux tower) 관측 자료를 활용하였다. 연구결과 ECOSTRESS LST는 MODIS 및 지점 자료(R: 0.47~0.73)와 유사한 시계열적 경향성을 보였다. Index of agreement 또한 0.82~0.91의 범위를 나타냈지만, 계절적 특성에 따라 뚜렷한 불확실성을 보였다. ECOSTRESS ET의 경우 전반적으로 MODIS 및 지점 자료와 유사한 시계열적 경향성을 나타냈지만, 평균절대오차(Mean Absolute Error) 및 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)가 높게 나타났다. 이는 ECOSTRESS 자료의 수득률 및 환경적 요인(증산에 의한 Cooling effect, 오전 시간대 과대 산정 등)이 영향을 미친 것으로 파악된다. 추후 연구를 통해 이러한 문제점을 해결하고, 지형학적·수문 학적 검정 및 보정을 통해 실질적으로 국내에서 ECOSTRESS를 기반으로 한 유역 단위 LST, ET의 추정이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 DMZ 및 민통선지역의 토지피복 변화양상을 생태학적 측면에서 파악해보는데 목적을 두고 있다. 한반도 허리를 가르는 대상형 지역인 DMZ에 대하여 남북간 왕래가 잦은 서부지역에 대하여 토지피복특성을 파악해 보았는데, 비접근지역인 연구지역 특성상 본 연구에서는 위성영상자료를 활용하여 토지피복의 현황 및 변화특성을 파악해 보았다. '80년대 중반(Landsat TM, '87.05.20) 및 2000년대 초반의 영상(Landsat ETM+, '02.06.06)을 활용함으로써 최근 15년 동안 토지피복이 어떻게 변화했는지 파악하였으며, 생태적 가치가 큰 DMZ 지역의 토지피복 분류정확도를 높이기 위하여, 선형분광혼합화소분석(linear spectral mixture analysis : LSMA)을 이용하였다. 이 분석법은 하나의 화소를 단일한 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리, 각 화소의 토지피복의 혼합정도를 세분화 한 후 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 화소값 별로 분할영상(fraction image)을 생성하였는데, 본 연구에서는 식생, 토양, 수문의 3가지 화소에 대한 분할영상을 생성하였다. 분석결과 토지피복 가운데 산림지역의 면적이 가장 많은 감소를 가져왔는데, 남한지역의 경우 산림의 $39.04km^2$가, 북한지역은 $52.37km^2$가 다른 토지피복으로 변화되었다. 농경지의 경우 북한은 농경지 면적의 $56.15km^2$가 나대지로 변화되었는데, 이는 남한에 비하여 농경지 관리가 소홀하여 나대지 상태로 방치되고 있음을 알 수 있다. 공간적인 측면에서 볼 때, 민통선지역의 경우 전반적으로 토지피복의 변화가 나타나고 있으며, DMZ 내부의 경우도 장단반도 주변지역, 파주시 및 북한 판문군지역의 경우 그 변화가 민통선지역과 비슷한 양상을 보이고 있다.
본 연구에서는 1:5,000 수치지형도를 이용하여 서로 다른 보간 방법으로 다양한 공간해상도를 갖는 여러 가지 DEM을 제작하였다. 그리고 제작한 다양한 DEM의 수직정확도를 network RTK GPS survey를 통해 획득한 다수의 검사점 자료를 활용하여 평가하였다. 연구 결과 전반적인 RMSE 값, 토지 유형별 RMSE 값 및 단면 평가(profile evaluation) 결과 등을 고려할 때 TIN 기반의 Terrain 방법으로 제작한 DEM이 비행안전구역에서의 신축건물 고도제한 평가에 유용함을 알 수 있었다. 그리고 비행안전구역에서의 신축건물 고도제한 평가에 적합한 DEM의 공간해상도는 3m임을 알 수 있었다. 한편, 제작한 DEM으로 획득한 지형고도 값(elevation value)은 점 추정 값(point estimation value)이 아닌 구간 추정 값(interval estimation value)이다. 이는비행장 주변의 잠재적인 신축 예정 건물의 높이가 그 지역에 설정된 제한 고도 값(height limitation value)에 저촉되는지에 대한 여부를 평가하는 데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 구간 추정 값인 신축건물의 높이 값이 제한 고도 값에 저촉될 가능성을 3단계로 나누어 평가하는 방안을 제시하였다 - 1) 저촉 가능성 매우 높음, 2) 저촉 가능성 매우 낮음, 3) 저촉 가능성 판단 어려움. 본 연구의 결과는 비행장 주변 건물 고도제한 평가 관련 지리정보시스템(GIS)을 개발하는 데 중요한 기초를 제공한다. 아울러, 연구지역에 한정된 값이기는 하지만, 2차원 수치지형도를 활용하여 제작한 DEM의 수직정확도 값은 DEM을 이용하고자 하는 연구자들에게 의미 있는 유용한 정보가 될 것이다.
우리나라 산림의 이용 문화 및 다양한 교란사는 생물다양성 및 탄소저장의 생태학적, 그리고 인간 활동 및 자연사를 포함하는 문화적 기능을 수행하고 있는 오래된 큰 나무로서 유존목(relic tree)의 희귀성 및 보전 활동의 배경이 된다. 본 연구는 최근 10년간 고해상도 칼라항공사진과 현장답사 자료를 토대로 남한 전역의 산지에서 자연적으로 성립 및 분포하고 있는 산림유존목(줄기 둘레 300 cm 이상)의 다양성, 상태 및 그것의 서식 환경을 평가하고, 이를 통한 보전 기반을 조성하는데 있다. 본 연구를 통해 지금까지 확인된 남한 지역의 산림유존목은 총 54분류군(18과 32속 48종 1아종 3변종 및 2품종)으로서 우리나라 교목류의 약 22%에 해당하였다. 837개체의 산림유존목은 개체군이 풍부한 소나무과, 낙엽성 참나무과 및 장미과 수종에서 풍부하였다. 산림유존목은 인간의 활동 및 강도 구배에 따라 주로 고지대(평균해발 1,200 m), 중경사도 이상 및 북사면 지형에서 주로 잔존하고 있었다. 조사된 개체들은 '큰 가지 결손'상태(55.6%)가 가장 많았고, 이와 관련하여 생육 임분의 수관층 피도는 80% 이하로 다소 낮게 나타났다. 종합적으로, 산림유존목은 기후, 기상 및 생물학적 요인들의 복잡한 과정을 통하여 현재에 잔존하고 있는 중요한 산림생물다양성 요소로서 평가되었다. 향후, 산림생태계 내에서의 역할 및 기능, 개체 및 생육지를 활용한 현지 내 외 프로그램, 그리고 보전 정책화를 위한 활동이 요구된다.
동한난류 주변 해역의 해색전선과 수온전선의 공간적 분포 특성을 CZCS와 AVHRR 위성자료를 이용하여 살펴보았다. 동한난류 주류의 난수 streamer 주변 해역의 색소농도와 SST의 공간적 분포를 살펴본 결과, 식물플랑크톤의 흡수보다는 황색물질이나 용존유기물질과 같은 부유물질에 의해 높은 색소농도를 나타낸 연안냉수해역, 연안의 부유물질에 의한 영향과 식물플랑크톤에 의한 영향이 혼합된 특성이 나타난 색소농도가 높은 수온전선의 냉수해역, 외해수의 특성과 유사한 순수한 식물플랑크톤의 영향에 의해 색소농도가 높은 난수중첩해역, 식물플랑크톤의 홉수에 의해 지배를 받고 있으나 색소농도가 적은 난수해역, 식물플랑크톤의 흡수에 의한 영향으로 색소농도가 높은 외해해역의 5개 범주로 구분할 수 있었다. 동해안을 따른 연안냉수해역의 높은 색소농도의 확장은 동한난류의 흐름에 크게 영향을 받고 있으며, 동한난류의 난수 내부에 있는 낮은 색소농도와 분리된다. 또한, 동한난류해역 주변의 색소 농도와 SST 사이의 관계는 전체적으로, 색소농도가 높은 곳은 수온이 낮은 곳에 나타나고 있으며, 색소농도가 낮은 곳은 수온이 높은 곳에서 나타났다. 색소농도가 가장 높게 나타난 것은 수온전선해역 냉수쪽에서 가장 높은 550nm 반사와 비교적 높은 443nm 흡수와 일치하는 일반적인 연안수와 같이 식물플랑크톤 단독으로 나타나는 것이 아니라 부유물질과 동시에 나타났다. 그리고, 또 다른 색소농도의 높은 농도가 외해수에서 나타난 것과 유사하게 난수 streamer 내부에서 나타났으며, 이것은 연안의 부유물질의 영향은 거의 받지 않은 식물플랑크톤에 의해 색소농도가 높은 것을 알았다. 동한난류 해역과 같이 색소농도가 높은 해역에서 SST와 색소농도 영상만으로 복잡한 물리 생물학적인 현상에 기인한 모든 현상을 이해하기는 어렵지만, 광범위한 해역에서 이러한 현상을 이해하는데 위성자료는 효과적인 수단으로 판단된다. 또한, 현재 운용중인 NASA의 Seastar에 탑재된 SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of·view Sensor)에 의한 보다 정확한 식물플랑크톤 색소농도 자료는 현장에서 측정된 관측자료와 더불어 동한난류 해역의 물리$\cdot$생물학적인 시공간변동을 이해하는데 많은 도움을 줄 것이라 사료된다.
양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다
농업 생태계의 생산성을 예측하기 위한 모델의 필수 입력변수인 일사량은 비교적 적은 수의 기상관측소에서만 관측되고 있어, 이들 관측값을 대신하기 위해 일사량을 추정하는 모델들이 사용되고 있다. 특히, 간단한 계수를 사용하여 일조시간을 이용하는 Angstrom-Prescott(AP) 모델이 일사량 추정을 위해 가장 널리 쓰이고 있다. 국내에서 보편적으로 적용가능한 AP모델의 계수값을 탐색하기 위해 국내 20개 기상관측소의 30년간의 일단위 관측자료를 입력자료로 사용하여 경험적으로 얻어진 계수와 Frere and Popov(1979)가 제시한 계수($AP_{Frere}$)를 이용한 일사량을 추정하고, 이들의 신뢰도를 분석하였다. 또한, 전역최적화 과정을 통해 시공간적으로 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위를 탐색하였다. 분석을 위해 월별, 년도별, 지역별로 추정값과 측정값 사이의 일치도를 계산하였다. $AP_{Frere}$를 사용한 결과 작물 생산성 예측을 위한 조건에서 일치도가 높게 나타났다. $AP_{Frere}$를 사용하였을 때 전역최적화를 통해 추정한 AP계수($AP_{max}$)를 사용하였을 경우 보다 일치도가 낮았으나 경험적으로 얻어진 계수($AP_{Choi}$)보다는 일치도가 높은 일사량 추정이 가능하였다. 전역최적화를 통해 일사량 추정치의 신뢰도를 분석한 결과, 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위는 년도별로는 좁게 분포하였으나 월별, 지역별로는 넓게 분포하였다. 그 중에서도 변이가 작은 범위는 지역별 일치도가 월별 일치도보다 넓게 분포하였다. $AP_{Frere}$는 각각의 경우에 대해 일치도가 높고 변이가 작은 범위에 속해 국내 조건에서 $AP_{Frere}$를 적용할 경우, 신뢰도 높은 일사량 추정치를 얻을 수 있을 것으로 예상되었다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.