신품종 "진주찰" 쌀보리는 취반 후 백도가 좋고, 베타글루칸 함량이 높은 소립, 내재해, 양질, 다수성 쌀보리 신품종이다. 1996년에 호남농업연구소에서 도복과 내한성이 강하고 찰성으로 립백도와 정맥율이 높으며 취반특성이 우수한 특성을 지닌 "진미찹쌀보리"와 "수원333호"를 인공교배한 후 계통육종법으로 육성하였다. 2003년부터 2년간 생산력검정시험을 실시한 결과, 수량성이 높고 도복이 강한 우수 계통으로 판명되어 "익산79호"로 계통명을 부여, 2005년부터 3년간 전작재배 수원 등 3개 지역, 답리작재배 익산 등 4개 지역에서 지역적응시험을 실시하였다. 그 결과, 답리작 적응성이 높으며, 도복 등 내재해성에 강한 특성과 $\beta$-glucan 함량이 높고, 총페놀과 proanthocyanidin 함량이 낮아 취반 후 갈변화가 적고 백도가 높은 계통임이 입증되어 2007년 농작물 직무육성 신품종선정심의회에서 신품종 "진주찰"로 등록하게 되었으며 그 특성은 다음과 같다. 1. 진주찰쌀보리는 새찰쌀보리에 비해 보리호위축병, 내한성 및 도복에 강하다. 2. 출수기는 전작 5월 4일로 새찰쌀보리보다 2일 늦었으며, 답리작은 4월 27일로 새찰쌀보리와 같았다. 성숙기는 전작 6월 6일, 답리작 6월 1일로 새찰쌀보리에 비해 1~3일 늦은 품종이다. 3. 간장은 81 cm로 중장간, 수장 4.9 cm, 일수립수 56개로 새찰쌀보리보다 적었고 $m^2$당 수수는 673개로 많았고 천립중은 27.0 g으로 소립종이었다. 4. 품질의 조곡특성은 단백질 함량은 11.9%로 새찰쌀보리와 비슷하였으며, $\beta$-glucan 함량은 8.4%로 새찰쌀보리 보다 높았으며, 정곡특성은 정맥율이 76.4%로 높았으며, 립백도 36.1로 새찰쌀보리에 비해 2.1정도 낮았다. 5. 취반 시 수분 흡수율은 249%로 높았으나 퍼짐성은 새찰쌀보리보다 다소 낮았고 총페놀과 프로안토시아니딘 함량 은 정곡에서 4.2와 0.2 mg/g으로 새찰쌀보리 보다 낮았으며 보리밥 백도는 취반 24시간 후와 53시간 후에서 24.8, 20.3으로 새찰쌀보리 보다 높았다. 6. 수량성은 전작재배 3.79 MT/ha으로 새찰쌀보리보다 1% 감수하였으나 답리작 재배 3.73 MT/ha으로 3% 증수하였다. 7. 적응지역은 대전이남 1월 평균 최저기온이 $-6^{\circ}C$ 이남지역과 쌀보리 재배지, 보리호위축병이 상습 발생하는 지역에 권장된다.
파종시기를 달리하여 옥수수 생육 및 수량성을 비교하고 출사기, 출사후 등숙기까지 적산온도를 활용하여 중북부지역에서 적합한 옥수수 파종시기를 구명하고자 2017~2018년 2년에 걸쳐 수행하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 파종기가 빠를수록 토양온도가 낮아 옥수수 유묘 출현기간이 길었으며, 파종시 기별 평균 유묘 출현소요일수는 조생형인 미백2호가 9.1일, 중생형인 일미찰이 9.5일, 만생형인 찰옥4호가 10.1일 소요되어 조생형일수록 유묘출현소요일수가 짧았다. 2. 지온과 유묘 출현일수는 부의 상관관계를 나타내었는데, 지온이 낮은 4월에는 유묘 출현일수가 16~22일, 지온이 높은 5월에는 9~15일 정도로 감소하였다. 3. 파종기에 따른 경장, 이삭길이, 이삭폭은 수량과 정의 상관관계를 나타내었으며 조생형인 미백2호는 5월 15일, 중생형인 일미찰은 5월 25일, 만생형인 찰옥4호는 6월 15일 파종에서 각각 수량이 가장 높아 중북부지역의 평년기온 조건에서 생태형별 적정 파종기로 판단할 수가 있었다. 4. 동일 파종조건에서 출사 후 26일 까지 품종 간 유효적산 온도 차이는 적었으나 만생형 품종일수록 성숙기까지 소요적산온도가 적었는데 출사 후 26일까지 유효적산온도는 조생형인 미백2호가 $975^{\circ}C$, 만생형인 찰옥4호가 $604^{\circ}C$이었다. 5. 중북부지역에서 찰옥수수를 재배할 경우 생태형에 따른 품종의 파종지표로 유효적산온도를 활용할 경우 조생형인 미백2호는 출사 후 26일까지 적산온도, 중생형인 일미찰은 전 생육기간 적산온도, 만생형인 찰옥4호는 출사기까지 적산온도가 적합하였다. 6. 중북부지역(강원도, 경기북부)에서 생태형에 따른 찰옥수수를 재배 할 경우 파종기부터 등숙기까지 평균 적산온도는 약 $2,400^{\circ}C$, 평균 출사일수는 65일 이상 조건에서 10 a 당 1,200 kg 수준의 수량성 확보가 가능하였다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2020년 3월 18일부터 20일까지 영동지역에 강풍이 발생했던 사례(남고북저형, 대류권계면 접힘에 의해 급격하게 발달하는 저기압)의 종관 및 열역학적/운동학적특성을 조사하기 위해 AWS 관측 자료, 종관 일기도, ECMWF 재분석 자료, 레윈존데, 윈드프로파일러 자료를 이용하였다. 분석결과, 사례 기간 영동지역 5개소에서 관측된 최대 순간 풍속은 20 m s-1 이상으로 나타났으며 대관령(27.7 m s-1)에서 가장 강하게 나타났다. 종관분석에서는 남고북저형의 기압배치와 함께 영동지역으로 등압선의 모양이 사인(sin)파 형태를 보이며 강한 기압경도력에 의해 강풍이 발달하다가 3월 19일부터는 한반도 북부지역에서 하루 내에 19 hPa 이상의 기압 하강과 함께 발달하는 저기압에 의해 지속적인 강풍이 발달했다. 북강릉 단열선도에서 역전층의 고도는 하층 강풍대와 함께 산 정상의 약 1-3 km 고도에 위치하였고, 레윈존데 및 수직 측풍 장비(윈드프로파일러)의 연직 바람장 분석 결과와 일치함을 확인할 수 있었다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 대류권계면 접힘에 의한 위치 소용돌이도의 발달이 영동지역 강풍 발생에 큰 역할을 한 것으로 사료된다.
해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.
Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R2)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R2=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.
'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.
최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.
본 연구의 목적은 최근 발생한 태풍들의 이동속도와 관련하여 대기 중 총가강수량의 변화를 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 미국기상위성연구소 및 기상청 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A)의 총가강수량 및 주야간 RGB 합성영상 자료뿐만 아니라 기상청의 기온, 강수량 및 풍속 등의 지상 관측 자료가 사용되었다. 기상청에서 제공하는 태풍 위치 및 이동속도를 활용하여, 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선과 2019년 태풍 타파, 그리고 2018년 태풍 콩레이의 이동속도를 위도별 태풍 평균속도 통계자료와 비교하였다. 그 결과, 타파와 콩레이는 태풍의 위도별 평균속도와 유사하게 나타났으나 바비와 마이삭은 위도 약 25°N-30°N 구간에서 이동속도가 크게 감소하여 나타났다. 이는 대기 중의 수증기 띠가 전선의 형태로 바비와 마이삭 두 태풍의 전방에 위치하여 이들 태풍의 이동에 방해를 주었기 때문이었다. 즉 이동하는 태풍의 전방에 하층제트로 인해 발생한 수증기 띠가 전선을 형성할 경우, 이 전선과 태풍 사이에 위치하는 고기압 역은 더욱 발달하면서 열대야와 함께 블로킹 효과로 작용하여 태풍의 이동속도가 느리게 나타났다. 결과적으로 대기 중의 수증기가 많았던 바비와 마이삭의 경우, 1차로 하층제트를 따라 수증기 띠가 전선을 형성함으로 인한 집중호우가, 2차로 전선과 태풍 사이에 고기압 역의 하강기류로 인한 열대야 현상이, 그리고 3차로 태풍 자체의 육지 상륙에 의한 강풍과 폭우가 연달아 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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