최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.
GPS신호는 대류권을 지나면서 지연된다. 대류권에서의 신호지연은 건조공기에 의한 건조지연과 수증기에 의한 습윤지역으로 분리할 수 있다. 본 연구에서는 ’98년 5월 한달동안 대전, 수원에서 관측된 GPS자료를 최소자승법으로 처리하여 천장방향에 대한 총 대류권 신호지연값을 얻어내었다. 건조지연값은 지상기압을 정확하게 관측하면 얻어지므로 총대류권 지연양에서 건조지연값을 빼주면 천장방향의 습윤지연값을 얻게된다. 천장 습윤지연값은 대류층의 수증기양과 직접적으로 연관됨으로 수증기량을 측정하였고 결과의 신빙성을 검증하기 위해 오산에서 관측된 라디오존데 자료를 이용하여 계산한 대류권 수증기량과 비교하여 보았다. 그 결과 오산에서 가까운 수원의 경우 수증기량의 변화 경향이 라디오존데의 그것과 대체로 일치하였고 표준편차 3.68mm의 정도의 정확도를 보였다.
As the GPS signals propagate from the GPS satellites to the receivers on the ground, they are delayed by the atmosphere. The tropospheric delay consists of two components. The hydrostatic (or "dry") component that is dependent on the dry air gasses in the atmosphere and accounts for approximately 90% of the delay. And the "wet" component that depends on the moisture content of the atmosphere and accounts for the remaining effect of the delay. The Zenith Hydrostatic Delay (ZHD) can be calculated from the local surface pressure. The Total Zenith Delay (TZD) will be estimated and the wet component extracted later. Integrated water Vapor (IWV) gives the total amount of water vapor that a signal from the zenith direction would encounter. Precipitable Water Vapor (PWV) is the IWV scaled by the density of water. The quality of this PWV has been verified by comparison with radiosonde data(at Osan). We processed data for JULY 2 and JULY 14, 1999 from four stations(Cheju, Kwangju, Suwon, Daegu). We found the coincidence between PWV of the estimations using GPS and PWV of pressing the radiosonde data. The average of the difference between PWV using GPS and PWV using radiosonde was 3.77 mm(Std. = $\pm$0.013 mm) and 2.70 mm(Std. = $\pm$0.0011 mm) at Suwon & Kwangju.
GPS 위성으로부터의 신호는 위성과 지상의 수신기 사이의 경로에 걸쳐서 누적된 양의 수증기나 가강수량으로 복원하기 위해 이용되고 있다. GPS 위성 신호의 대류권 지연으로부터 가강수량으로 복원하기 위해서는 대류권의 총 지연량으로부터 실제 습윤 지연량을 계산하기 위하여 표면 기압 관측을 통해 결정된 실제 건조 지연량의 계산이 필요하다. 그러나 기압 정보를 얻기 위한 기압계가 모든 GPS 상시관측소와 동일한 지점에 위치하고 있지 않기 때문에 지상 기상 관측소로부터 획득한 해면 경정된 기압 정보를 이용하곤 한다. 이러한 기압의 직접 이용은 GPS를 이용한 수증기 복원 능력을 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 우리나라에 적합한 기압의 역해면 경정 보정 방안을 제시하고 이를 이용한 GPS 수증기의 정확도를 레디오존데 PWV와 평가하고 GPS로 추정한 수증기의 복원 능력의 개선 방안을 제시하였다.
GPS observation has been performed at Khon Kaen in northeast Thailand to investigate the Precipitable Water Vapor (PWV) change since August 2001 by using a Trimble 4000SSi receiver. The data obtained in the period from March to June in 2002 were processed by using CAMIT software to obtain the Zenith Tropospheric Delay (ZTD) at every one hour referring to some IGS stations around Thailand. We estimated the Zenith Hydrostatic Delay (ZHD) at every three hours with barometer data at Khon Kaen of Thai Meteorological Department, The Zenith Wet Delay (ZWD) was obtained by subtracting ZHD from ZTD and PWV can be calculated from ZTD. The results obtained shows that PWV changes with a large amplitude in March and April before the monsoon onset, and also we can see steep PWV increases before rain and decreases after rain. In May and June after the onset, the PWV is almost constant to be 60 to 70 mm, but there is a semi-diurnal change which has high PWV values at about 8 and 20 o'clock in local time.
알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 GPS 관측 데이터로부터 가강수량을 복원하는 과정에 있어서 한국의 계절별 특성을 고려한 가중 평균 기온 모델(Tm)을 개발하고 4개소의 GPS 상시관측소에 대하여 이를 적용하였다. 가중 평균 기온은 지역의 수증기 압력과 기온 프로파일에 관계하기 때문에, GPS 대류권 습윤 지연으로부터 추정한 수증기 정보의 정확도는 가중 평균 기온 추정 정확도에 비례하게 된다. 다른 국가에서 제시한 모델들과 비교하여 한국의 계절별 가중 평균 기온 모델의 적용이 GPS 가강수량 추정 정확도를 개선시킬 수 있다는 결과를 제공하였다. 따라서 실제 습윤 지연량을 가강수량으로 환산하는 단계에서 계절적으로 적합한 가중 평균 기온 모델은 다른 모델들에 비하여 대류권에서의 GPS 신호 지연으로부터 가강수량 추정의 상대적 편의 제거 효과가 크기 때문에 고정확도 수증기량 추정에 유용하다고 판단된다.
GNSS를 이용한 가강수량 복원에 있어서 가중 평균 기온과 더불어 천정 건조 지연 모델은 가강수량의 정확도에 중요한 매개변수 중 하나이다. 천정 습윤 지연은 천정 건조 지연 모델의 오차가 축적되는 경향을 가지고 있으므로, 천정 건조 지연의 편의량은 GNSS 가강수량의 정확도에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 Saastamoinen, Hopfield 및 Black의 세 가지 천정 건조 지연 모델을 이용하여 GNSS 가강수량을 산출하고 라디오존데 가강수량과의 정확도를 비교하였다. 그리고 이 과정에서 가강수량 산출에 필요한 가중 평균 기온을 한국형 가중 평균 기온 모델과 라디오존데로부터 실제로 관측한 가중 평균 기온을 각각 적용하여 다르게 평가하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 5개소의 1년 분량의 GNSS 관측데이터를 취득한 후 천정 건조 지연 모델별로 가강수량을 산출하고 정밀도를 분석하였다. 분석 결과, 한국형 가중 평균 기온 모델에 기반하여 복원한 GNSS 가강수량이 라디오존데의 가중 평균 기온을 적용한 것보다 편의량이 작은 것으로 확인되었다. 또한, GNSS 기상에서 널리 적용하고 있는 Saastamoinen 모델은 우리나라 관측소의 위도나 고도에 의한 편의량이 발생하여 가장 유효한 모델이 아닐 가능성이 있음을 확인하였다.
Since the accuracy of precipitable/integrated water vapor estimates from GNSS measurements is proportional to the accuracy of water vapor Weighted Mean Temperature Model (WMTM), the WMTM is a significant formulation in the retrieval of precipitable water vapor from zenith wet delay of GNSS signal. The purpose of this paper is to develop available the WMTM to apply for GNSS meteorology in the region of Algeria, by using the Algerian radiosonde network in the World Meteorological Organization (WMO). It can be concluded that the available GNSS precipitable water vapor which is retrieved by the developed Algerian Weighted Mean Temperature Equation (AWMTE) can be useful technique for sensing of water vapor in the Algeria, after Algerian Continuously Operating Reference System (CORS) will be constructed.
한반도에서 발생하는 해양조석하중(OTL, Ocean Tide Leading)에 의한 지각변위는 수직방향으로 최대 ${\sim}3cm$에 달한다. 현재 우주측지 기술로 성취할 수 있는 측위 정확도가 mm수준임을 고려할 때, cm 단위로 발생하는 OTL 지각변위 영향은 정밀하게 모델링하고 측위 시 보정해야할 대상이다. 이 연구에서는 먼저 OTL 지각변위 보정에 필요한 해양조석 모델들을 서로 비교하고 OTL 지각변위 예측 프로그램을 검증하였다. 경기만 지역의 경우 해양조석 모델에 따라 ${\sim}6mm$ RMS의 수직성분 지각변위 차이가 발생하였다. VLBI 천문대가 설치되는 서울, 울산, 서귀포에서의 OTL 지각변위를 분석한 결과 서귀포는 ${\sim}3.5cm$, 서울과 울산은 ${\sim}2cm$ 진폭의 수직방향 지각변위가 예측되었다. 또한 GPS 자료 처리에서 OTL 지각변위 영향을 보정하지 않았을 경우 GPS Zenith Wet Delay(ZWD) 추정 값이 달라졌으며, OTL 지각변위와 ZWD간의 배율인자(scale facto.)는 3.72로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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