• 대기
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• 제15권3호
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• pp.167-178
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• 2005

Using the FSSP-100(FSSP) and Microwave Radiometer (MWR), the fog and clear day characteristics (the size and number concentration of fog particles and the liquid water content) have been measured and analyzed at Daegwallyoung observation site ($37^{\circ}41^{\prime}N$, $128^{\circ}45^{\prime}E$) during 27 - 30 November 2003 (fog day) and 19 January 2004 (clear day). During the fog days, the measured fog-particle size by using FSSP is 0.8~8.4 ${\mu}m$, which is similar to the WMO typical value, the fog number concentration varies from 121 to 200 count ($No./cm^2$) and the fog liquid water content from $0.018g/m^3-0.1g/m^3$ in the site. The precipitable water vapor obtained by the MWR, showing the correlation coefficient $R^2$=0.83 between the total precipitable water vapor obtained from the radio sonde and MWR, shows the larger amount (0.75-8.3 cm) during the fog days than the clear-sky data (0.2 cm).

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제28권4호
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• pp.291-298
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• 2011

The atmospheric infrared sounder (AIRS) sensor loaded on the Aqua satellite observes the global vertical structure of atmosphere and enables verification of the water vapor distribution over the entire area of South Korea. In this study, we performed a comparative analysis of the accuracy of the total precipitable water (TPW) provided as the AIRS level 2 standard retrieval product by Jet Propulsion Laboratory (JPL) over the South Korean area using the global positioning system (GPS) TPW data. The analysis TPW for the period of one year in 2008 showed that the accuracy of the data produced by the combination of the Advanced Microwave Sounding Unit sensor with the AIRS sensor to correct the effect of clouds (AIRS-X) was higher than that of the AIRS IR-only data (AIRS-I). The annual means of the root mean square error with reference to the GPS data were 5.2 kg/$m^2$ and 4.3 kg/$m^2$ for AIRS-I and AIRS-X, respectively. The accuracy of AIRS-X was higher in summer than in winter while measurement values of AIRS-I and AIRS-X were lower than those of GPS TPW to some extent.

• 한국측량학회지
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• 제21권1호
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• pp.9-17
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• 2003

한반도에 막대한 피해를 입힌 태풍 RUSA는 2002년 8월 30일에서 9월 1일간 한반도를 지나갔다. 이 태풍 RUSA가 진행하는 동안 GPS 수신 자료와 기상 자료를 이용하여 대류권에서의 습윤 지연량을 산출하고, 이 습윤지연량을 천정방향의 수증기량(IWV)으로 환산하여 이 수증기량으로부터 PWV(Precipitable Water Vapor)를 산출하였다. 본 연구에서는 서울, 원주, 서산, 상주, 전주, 청주, 대구, 울진, 진주, 대전, 목포, 속초, 제주의 13개 GPS 상시관측소 데이터를 이용하여 PWV를 산출하였다. 산출한 PWV의 시계열 분석을 통해 실제 강수량과 비교한 결과 태풍 RUSA가 진행하는 동안 PWV가 정점을 보이는 부근에서 실제 강수량이 발생하였다. 또한, 태풍 RUSA의 이동 경로와 PWV가 최고조를 이루는 시간을 분석한 결과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. GPS 자료로부터 산정된 PWV를 이용하여 tomograph를 작성하고 GMS 위성 영상과 비교한 결과 매우 근접한 결과를 얻을수 있었으므로 기상 예보를 위한 수치예보모델로의 활용 가능성을 제시할 수 있었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권4호
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• pp.547-554
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• 2009

AIRS는 미국 NASA의 지구관측위성인 Aqua에 탑재되어 있으며, 적외선 채널을 이용하여 지구 대기의 수증기량을 관측한다. 이 논문에서는 AIRS 적외선 관측데이터를 이용하여 인천에 소재한 GPS 상시관측소 상공에 분포하는 가강수량을 추출하고, 이를 GPS 추정치와 비교하였다. 그 결과 AIRS에서 관측된 가강수량과 GPS 가강수량은 거의 비슷한 경향을 보였으며, GPS 가강수량을 기준으로 편향 0.3cm, RMSE 0.7cm의 정확도를 달성하였다. GPS 가강수량과 AIRS 가강수량의 상관관계 분석 결과 0.89의 높은 상관계수를 보여 AIRS 가강수량이 지역적 특성을 비교적 잘 반영함을 알 수 있었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제16권1호
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• pp.61-68
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• 1999

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.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.535-544
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• 2009

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.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.33-41
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• 2010

우리나라에는 100여개의 GPS 상시관측소가 설치되어 있으나 대략 10개의 관측소만이 GPS 전용 기상센서를 보유하고 있다. 따라서 전국을 대상으로 하는 GPS 가강수량 산출을 위해서는 주변 AWS의 가상자료 보간에 의한 GPS 관측소 기상정보의 생성이 필요하다. 이 연구에서는 가상자료 보간 방법인 역해면경정과 크리깅의 보간 정확도를 분석하였다. 그 결과 역해변경정법의 RMSE가 기압의 경우 약 7배, 기온의 경우 약 2배 더 정확함을 확인하였다. PWV 정확도 분석을 위해 역해면경정법으로 보간된 기상자료와 GPS 관측자료를 이용해 2008년 여름철에 대한 GPS PWV를 산출하였다. 보간 기상 자료를 이용한 GPS PWV를 GPS 전용 기상센서의 값을 사용한 PWV, 라디오존데 PWV와 비교하였다. 비교 결과 보간 기상자료를 이용한 GPS PWV 가 요구 정확도 3mm이내를 만족함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.423-430
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• 2017

Recently, data analysis research has been carried out using the deep learning technique in various fields such as image interpretation and/or classification. Various types of algorithms are being developed for many applications. In this paper, we propose a precipitation prediction algorithm based on deep learning with high accuracy in order to take care of the possible severe damage caused by climate change. Since the geographical and seasonal characteristics of Korea are clearly distinct, the meteorological factors have repetitive patterns in a time series. Since the LSTM (Long Short-Term Memory) is a powerful algorithm for consecutive data, it was used to predict precipitation in this study. For the numerical test, we calculated the PWV (Precipitable Water Vapor) based on the tropospheric delay of the GNSS (Global Navigation Satellite System) signals, and then applied the deep learning technique to the precipitation prediction. The GNSS data was processed by scientific software with the troposphere model of Saastamoinen and the Niell mapping function. The RMSE (Root Mean Squared Error) of the precipitation prediction based on LSTM performs better than that of ANN (Artificial Neural Network). By adding GNSS-based PWV as a feature, the over-fitting that is a latent problem of deep learning was prevented considerably as discussed in this study.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권4호
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• pp.365-382
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• 2016

The results from the Global Positioning System (GPS) measurements of the Mobile Observation Vehicle (MOVE) on the eastern coast of Korea have been compared with REFerence (REF) values from the fixed GPS sites to assess the performance of Precipitable Water Vapor (PWV) retrievals in a kinematic environment. MOVE-PWV retrievals had comparatively similar trends and fairly good agreements with REF-PWV with a Root-Mean-Square Error (RMSE) of 7.4 mm and $R^2$ of 0.61, indicating statistical significance with a p-value of 0.01. PWV retrievals from the June cases showed better agreement than those of the other month cases, with a mean bias of 2.1 mm and RMSE of 3.8 mm. We further investigated the relationships of the determinant factors of GPS signals with the PWV retrievals for detailed error analysis. As a result, both MultiPath (MP) errors of L1 and L2 pseudo-range had the best indices for the June cases, 0.75-0.99 m. We also found that both Position Dilution Of Precision (PDOP) and Signal to Noise Ratio (SNR) values in the June cases were better than those in other cases. That is, the analytical results of the key factors such as MP errors, PDOP, and SNR that can affect GPS signals should be considered for obtaining more stable performance. The data of MOVE can be used to provide water vapor information with high spatial and temporal resolutions in the case of dramatic changes of severe weather such as those frequently occurring in the Korean Peninsula.

• 한국측량학회지
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• 제20권2호
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• pp.215-222
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• 2002

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.