자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
와이즈/네오와이즈 자료를 사용하여 1형 활동은하핵의 근적외선 장기 변광 특성을 살펴보았다. 활동은하핵은 밀리퀘이사 목록을 사용해 가시광에서의 등급 제한을 두어 선정하였고, 여러 번의 다중시점 측광 자료를 확보하기 위해 황도북극과 황도남극에 가까운 대상으로 한정하였다. 이후 와이즈와 네오와이즈 데이터베이스에서 해당 대상들의 측광 자료를 추출하였다. 일부 근적외선에서 검출되지 않은 경우와 관측 횟수가 지나치게 적은 경우를 제외하고 총 73개의 1형 퀘이사 및 활동은 하핵, 140개의 측광학적으로 선택된 활동은하핵 후보에 대해 W1 (3.4 ㎛), W2 (4.6 ㎛) 밴드 광도곡선을 구성하고 이를 이용해 변광 분석을 수행하였다. 변광 여부를 판단하기 위해 초과 분산 값과 변광의 유의확률 Pvar를 계산하였다. 초과 분산이 포아송 오차에 의해 추정되는 오차값보다 큰 경우, 그리고 Pvar이 0.95보다 크거나 같은 경우를 변광으로 판단했는데, 활동은하핵 73개 중 19개, 활동은하핵 후보 140개 중 12개가 W1, W2 밴드 모두에서 변광 대상으로 판단되었다. W1 밴드보다 W2 밴드에서 변광 대상으로 판단되는 숫자가 작게 나타났는데, 이는 긴 파장으로 갈수록 변광의 정도가 작아짐을 시사하는 것으로 보인다. 약 9 ~ 26%의 대상들이 근적외선 변광을 보였다. 감쇠 랜덤워크 모형을 사용하여 변광 폭(σ)과 완화 시간(τ), W1과 W2 밴드 사이의 시간 지연 등을 추정하였다. 변광 폭 및 완화시간은 W1 등급과 큰 상관관계를 보이지 않았으며, 두 변수 사이에도 특별히 두드러지는 상관관계가 나타나지 않았다. 단, 감쇠 랜덤워크 모형을 사용해서 시간 규모를 추정할 때 광도곡선의 분량이 충분한지를 감안하면, 완화시간이 짧은 대상들에 대해서는 변광 폭과 완화시간이 음의 상관관계를 보인다고도 볼 수 있다. 대상의 개수가 통계적으로 유의미한 결과를 제시하기에는 부족하다. X선 광도와 변광 특성을 비교했을 때에는 상관관계를 찾아보기 어려웠으나, 앞으로 얻어질 X선 탐사자료와 전천 스펙트럼 탐사자료와 결합한 추가 연구가 기대된다. 전체 대상 중에서는 시간에 따라 (W1-W2) 색이 변하는 것으로 판단되는 흥미로운 대상이 4개가 존재했는데, 이들의 특성에 대해서는 추후 연구가 더 필요할 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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