Development of Rainfall Estimation Technology in the Korean Peninsula in the Event of Heavy Rain using COMS and GPM Satellites

천리안 위성과 GPM 위성을 활용한 한반도 호우사상 강우추정 기술 개발

Abstract

The COMS satellites take image of the Korean Peninsula every 15 minutes, but due to the limitations of the observational channels, they tend to underestimate when estimating rainfall. In this study, we developed satellite-based rainfall estimation technology using COMS and GPM that can be used in the heavy rain on the Korean Peninsula. The time resolution and spatial resolution of COMS satellites and GPM satellites were matched to improve accuracy using GPM IMERG data. As a result, it showed that the number of correlations with the ASOS observations was more than 0.7, enabling the estimation of rainfalls that are more accurate than the estimates of rainfall by COMS satellites. It is believed that the application of the subsequent satellite(GK-2A) will provide more accurate rainfall estimation information in the future. Therefore, we expect greater utilization in disaster management for the ungauged areas.

천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.

1. 서론

국제연합(UN, United Nations)에서는 지난 3월 북한의 재난 위험관리 순위가 191개 나라 중 152위에 이르러 재난에 취약한 국가 중 하나임을 밝혔다(KBS news, 2019). 북한은 풍수해에 취약하며, 한반도의 지리적인 여건상 북한에서 발생한 수해는 우리나라에도 영향을 주고 있다. 2009년 9월에 발생한 집중호우시 북한의 황강댐 수문개방으로 인해 남한의 임진강 하류에서 6명의 인명피해가 발생한 바 있으며, 이후에도 이와 유사한 수해가 발생하고 있다.

북한의 재난상황에 대해 한국에서도 대비를 위한 모니터링이 필요하지만, WMO(World Meteorological Organization)의 GTS(Global Telecommunication System) 는 북한 전역에 단 27개의 기상관측소만 운영하고 있어 강우의 공간적 분포 및 특성을 파악하기에는 한계가 있다. 또한 북한의 폐쇄적인 정책으로 인해 수문, 기상, 통계 자료에 관한 접근이 어렵고 자료 간의 불확실성이 크게 나타나므로, 기상관측소를 이용한 북한의 재난 연구를 수행하는데 어려움이 따르고 있다(Jeon et al., 2018).

따라서 북한이나 재난지역과 같이 직접 갈 수 없거나 위험한 지역의 지형 및 수해 정보를 취득할 수 있는 원격 탐사의 중요도가 높아지고 있다. 특히, 정지궤도 기상 위성을 이용하면 넓은 지역의 기상현상을 24시간 연속적 으로 촬영하므로 강우 등 기상현황 파악과 풍수해 피해 상황을 실시간대별로 모니터링 할 수 있는 큰 장점이 있다. 위성을 이용한 북한 지역의 강우량 추정 시 GTS의 정확도 문제로 인해 비교 검증할 기준자료가 없으므로, 한국 전역의 94개 종관기상관측장비(ASOS, Automatic Synoptic Observation System)를 이용하여 비교·검증 및 보정을 하여 북한지역에 적용하면 실제 강우와 유사하게 강우를 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

우리나라에서는 2010년부터 한반도 및 주변국 일대를 관측하는 정지궤도 기상위성인 천리안 위성을 발사하여 운영하고 있다. 천리안 위성은 15분 마다 4 km 해상도로 한반도를 관측하여 기상정보를 제공하므로 한반도에서의 태풍관측이나 집중호우 모니터링 등에 사용하고 있다. 하지만 국가기상위성센터의 강우강도 알고리즘 기술분석서(NMSC, 2012)에 따르면 고위도 지역에서 나타날 수 있는 과대 강수 추정 오류를 피하기 위해 최대 강우강도는 35 mm/hr를 초과하지 못하며 최소 값은 0.5 mm/hr로 제한하고 있다. 또한, 알고리즘 검증 시 한반도의 자동기상관측소(AWS, Automatic Weather System) 관측값 보다 강우강도가 약하게 나타났다. 이는 천리안 위성 채널이 다양하지 않아 구름 내 강수입자 분포 등의 구분이 명확하지 않기 때문으로 판단된다.

이러한 이유로 실제 집중호우 발생시 천리안 위성을 이용하여 강우량을 추정할 경우 지상관측값 보다 강우량이 적게 산정되어 천리안 위성의 강우추정 알고리즘 을 재난상황에 활용하기 어려웠다.

한반도에서의 수재해 관측을 위한 위성의 적용성 분석 연구(Kim et al., 2017)의 결과를 살펴보면, 천리안 위성은 국내 위성 중 한반도를 가장 빠른 시간 안에 관측하고 태풍의 이동경로를 파악할 수 있었지만 적외(IR, Infrared) 센서의 관측 한계로 인해 관측 정확도가 매우 낮으며, 그 외 국외 위성은 태풍 경로나 진행방향 등의 정보를 얻을 수 있었지만 시간 해상도 문제로 태풍 발생시 한반도 촬영 영상을 획득하는데 어려움이 있음을 밝혔다. Park et al.(2010)은 적외 파장으로 구름의 운정온도 추출을 통한 강우량 추정을 할 경우 20~70%의 과소 추정하는 경향이 있어 실제 유역의 정량적 강우량을 예측하는데 한계가 있으므로 지상 관측소를 이용한 보정이 필요함을 밝혔다.

선행연구와 같이 관측 채널의 한계나 시공간적 해상도에 따라 단독 위성을 이용한 강우량 추정이 어려우므로 기상 위성자료와 기상 레이더 혹은 마이크로파(Microwave) 채널을 보유한 타 위성과의 조합을 통해 수문자료 확보 및 수문 모니터링을 위한 위성자료 활용에대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. Yoon et al.(2014)는 천리안 위성과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission) 위성을 이용하여 관측한 위성영상 자료를 이용한 극치강우(extreme rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으나 10분 강우 추정 시 강우강도가 큰 경우 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었다. 하지만 강우 패턴은 관측값과 유사하여 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요함을 밝혔다. Jang et al.(2016) 에서는 천리안 위성과 기상레이더 자료를 이용한 다중센서 블렌딩 기법을 개발하여 초단기 강우예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 그리고 2014년 GPM 위성 발사 이후 GPM 위성의 활용 가능성 평가 및 정확도 검증을 위한 연구가 진행되고 있다(Baik et al., 2018; Wang and Lu, 2016; Sharifi et al., 2016). GPM 위성은 TRMM 위성의 후속 위성으로채널및관측센서가추가적으로탑재되어정확성이 높아졌다. 하지만 전지구의 강우를 관측하는 위성으로 강우관측에서 산출물이 생성되기까지 짧게는 6시간, 길게는 18시간이 소요되므로, 적시적인 재난관리 관점에서 자료활용에 어려움이 있다.

따라서 본 연구에서는 실제 관측이 어려운 북한을 포함한 한반도 전역의 풍수해 발생시 강우 및 수문 현황을 파악하기 위해, 한반도 지역을 15분 시간 해상도로 촬영하는 천리안 위성과 강우추정 정확도가 높은 GPM 위성을 이용하여 100 mm/hr 이상의 강우를 추정할 수 있도록 개선하였다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM 위성을 이용한 한반도의 호우사상시 강우추정 기술에 대해 연구하였다.

2. 연구 자료

본 연구에서는 천리안 위성의 강우 추정 시 과소 추정되는 점을 보완하기 위해 능동형 센서를 장착하여 강우 정확도가 높은 GPM 위성과의 융합을 시도함으로써 풍수해 발생시 많은 양의 강우를 추정하기 위한 기술을 개발하였다. 본 연구에서 사용된 위성의 특징 및 사용된 자료는 다음과 같다.

1) 천리안 위성

천리안 위성은 2010년 6월 발사하여 대한민국 최초로 운영을 성공한 정지궤도 위성이다. 천리안 위성은 지 구 적도 상공 35,800 km 고도, 동경 128.2도에 위치하며 기상관측센서, 해양관측센서, 통신 탑재체가 탑재되어있다. 기상 위성으로는 1개의 가시 채널과 4개의 적외 채널을 보유하고 있으며, 5개 채널에 관한 상세 정보는 다음 Table 1과 같다. 채널을 이용하여 강우강도, 에어로졸, 구름정보 등 기상현상과 관련된 16가지의 산출물을 생성하고 있다.

천리안 위성의 관측 주기는 15분마다 4 km 해상도로 한반도를 촬영하고 있다. 그리고 24시간 연속으로 한반도를 관측하기 때문에 기상현상의 연속적인 감시 및 기상요소 산출 분석에 사용하기 적합하다. 그러나 천리안 위성의 채널 개수의 제한 및 관측 한계로 재난상황에 활용이 어려우므로, 풍수해 발생시 강우를 추정할 수 있 도록 100 mm/hr 이상의 강우를 관측할 수 있는 위성 강우추정 기술을 개발하고자 하였다.

2) GPM 위성

GPM 위성은 미국 항공우주국(NASA)와 일본 우주 항공국(JAXA)에서 공동으로 개발한 지구관측 위성으로, NASA에서는 GMI(GPM Microwave Imager) 센서를 개발하고 JAXA에서는 DPR(Dual-frequency Precipitation Radar) 센서를 개발하였다.

GPM 위성은 1997년 발사된 활동한 TRMM 위성의 후속 위성이다. TRMM 위성은 열대성 강우를 관측하여 15년간 성공적인 운행으로 임무를 종료하였으며, 이후 GPM 위성을 2014년에 발사하여 관측영역을 지중해에서 남아프리카 남단까지 확장하여 열대 및 아열대 지역의 강우를 관측하고 있다. GPM 위성에서 관측된 데이터는 전 지구의 강우량 추정, 집중호우 및 태풍 감시, 수치 예보의 입력자료에 사용된다.

Table 1. Summary of COMS satellite channel

먼저 NASA에서 개발한 GMI 센서로는 강우량 및 강설량의 강도를 관측할 수 있다. GPM 위성에 탑재된 수동 마이크로 라디오미터로서, TRMM 위성의 TMI (TRMM Microwave Imager) 센서 보다 더 발전되었다. GMI 센서는 10~183 GHz까지 13개 채널로 구분된 각각의 수직 및 수평 센서를 보유하게 되었다. TMI 센서 영역(10~85 GHz)과 비교 시 수직(166 GHz) 및 수평(183 GHz) 센서가 더 추가되었다. GMI 센서는 각 채널 따라 민감하게 반응하는 입자가 다르므로 강수입자 및 강설입자를 구분하여 추정하는데 사용된다.

DPR 센서는 연직 프로파일(profile) 정보 수집이 가능하여 허리케인이나 태풍을 3차원 구조로 감시할 수 있는 센서이며, Ku밴드 레이더(KuPR)와 Ka밴드 레이더 (KaPR)로 구성되어 있다. GPM 위성은 TRMM 위성에는 없었던 Ka밴드 레이더가 새롭게 추가되면서 더 정확한 강우 정보 및 고위도에서의 강설량 정보를 제공할 수 있게 되었다.

따라서 GPM 위성은 GMI 센서와 DPR 센서를 탑재하여 정확도를 향상시킨 강우추정이 가능하며, 전지구의 약 90%에 이르는 지역의 강수 및 강설량을 30분마다 10 km의 공간해상도로 관측을 수행하고 있다.

Table 2. Processing level of GPM Satellite data

3) GPM 위성자료

GPM 위성자료는 Level 0, Level 1A, Level 1B, Level 1C, Level 2, Level 3 등의 6가지 형태로 제공한다. GPM 위성의 처리 수준별 현황은 Table 2에 정리하였다.

한반도의 호우사상 강우추정 기술을 개발하기 위해 사용된 GPM 위성자료는 Level 2와 Level 3이다. Level 2 자료는 Level 1에서 관측한 반사온도와 휘도온도(TBB, Temperature of Black Body)를 바탕으로 DPR 센서와 GMI 센서별 강우량을 제공한다. DPR 센서에서는 Ku 밴더 및 Ka 밴더에서 관측한 강우량을 제공하며, GMI 센서는 미국 수동 마이크로파 알고리즘 팀의 Kummerow et al.(1996)의 연구를 기반으로 강우량을 제공한다. Level 3에서는 Level 2에서 관측한 DPR, GMI 센서 관측 강우량을 보간하고 격자화하여 강우량을 제공한다.

본 연구에서는 강우추정에 있어 정확도가 높은 GPM 위성의 Level 2에서 DPR 센서와 GMI 센서에서 관측된 강우자료를 사용하였다. 그리고 한반도를 상시 관측하는 천리안 위성 스케쥴에 맞추기 위해 시간 및 공간 정보를 일치시켰다.

따라서 GPM 위성의 Level 2 자료로 100 mm/hr에서 관측 가능한 강우추정 기술을 천리안 위성의 시공간 해상도와 동일하게 맞춤으로써, 시간간격이 짧고 정확도가 향상된 한반도 호우사상시의 강우추정 기술을 개발 했다.

그리고 Level 3자료에서는 GPM 핵심 위성과 협력위성, 적외(IR) 채널을 탑재한 정지궤도 위성들의 강우량 값을 결합하여 GPM IMERG 자료를 생산한다. NASA에서는 최종적으로 GPM 핵심 위성 및 협력 위성의 강우량 자료를 블렌딩하여 자료를 산출하게 된다(Huffman et al., 2001; 2007). 자료는 관측 후 Latency 6시간 후 자료 (Early run product), 18시간 후의 자료(Late run product)와 최종적으로 지상관측자료와 보정한 4개월 후의 자료(Final run product)을 생산하여 제공한다. 본 연구에서는 적시성을 높이기 위해 Early run 자료를 이용하려고 하였다. 하지만 원래 4시간으로 생산 예정이었던 Early run 자료가 2시간이 미뤄져 6시간으로 늘어났고, Early run 자료와 Late run 자료의 비교 시 Late run 자료가 더 정확도가 높았다. 따라서 미계측 지역의 정확한 강우 정보제공을 위해 최종단계에서 Late run 자료를 이용하였다.

3. 연구 방법

1) 연구지역 및 연구자료

한반도의 호우사상시 강우추정 기술개발을 위해 2014년 7월한달 동안의 모든 천리안 위성 자료와 GPM 위성 자료를 이용하였다. 한 달 동안의 천리안 위성 IR1 자료는 약 25,800여개의 데이터로 한반도 촬영 영역 (위도 30도~45도, 경위 120도~135도)을 사용하였으며, GPM위성 자료는 Level 2자료 중 GMI강우량 값과 DPR 강우량 값을 결합한 자료(CMB, Combined GMI+DPR Rainfall Average)를 이용하여 대류성 구름에 관한 GPM 위성 강우자료(RI)를 추출하였다. GPM 위성은 위도 60도까지 관측하여 한반도 전역을 관측하므로 육지뿐만 아니라 해양에서 발생하는 강우사상에 대해 포함시키기 위해 한반도 전역의 지상관측자료(ASOS와 AWS)와 해양관측자료(부이)를 기상자료개방포털(http://data. kma.go.kr)로부터 제공받아 천리안 위성의 강우추정 경험식을 만들었다.

천리안 위성의 적외(IR2) 채널에서는 TBB온도 관계식으로부터 운정온도를 추출한다. 운정온도가 낮을수록 대류활동이 활발하고 강수 확률이 높은 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 여름철 집중호우 표본 추출을 위해 운정온도 240K 이하의 자료를 사용하였다(Yoon et al., 2014).

2) 한반도 호우사상시 강우추정 기술 개발 방법

본 연구에서는 Park(2015)의 연구를 기반으로 국립재난안전연구원에 구축된 천리안 위성의 직수신 자료를 이용하여 강우추정 기술을 개발하였다. 개발된 기술의 흐름도는 Fig. 1과 같다. 먼저 호우사상 강우추정 기술을 개발하기 위해 대류성 구름에 관련된 GPM 위성 CMB 강우강도의 각 픽셀 강우자료와 천리안 위성 적외 채널 자료를 선정하였다. 적외 채널의 온도는 240K 이하의 조건으로 산출하였다. 모든 조건에 맞는 GPM 위성 강우자료와 천리안 위성 적외 채널 TBB온도 관계식으로부터 경험적 회귀식을 산출하여 강우추정 기술의 기반 알고리즘을 개발하였다.

그리고 이를 천리안 위성의 강우강도와 결합하고 시간해상도와 공간해상도를 보정하였다. GPM 위성 자료의 각 픽셀자료마다 위도, 경도 자료와 천리안 위성 자료에서 가장 근접한 픽셀을 이용하여 위치를 맞추었으며, 이 때 GPM 위성이 관측한 시간대에 천리안 자료를 추출하였다. GPM 위성과 천리안 위성의 시간차가 5분 이내일 경우 동시간대의 자료로 인정하여 보정하였다. 이로써 GPM 위성과 천리안 위성을 사용한 15분 단위로 관측되는 천리안-GPM 위성 강우강도를 산출할 수 있다. 그리고 미계측 지역의 적용을 위해 정확도가 높은 GPM 위성의 IMERG Late run 자료와 결합하여 풍수해 발생시 일 누적 강우량을 예측할 수 있는 강우 추정 기술을 개발하였다.

Fig. 1. Schematic diagram of this study

4. 분석결과

1) 지상관측지점과의 관측값 비교·검증

본 연구에서 개발된 호우사상 강우추정 기술의 성능을 평가하기 위해 한국의 지상관측자료(ASOS, 94개소)를 이용하여 2017년 7, 8월에 발생한 강우에 대해 비교· 검증하였다.

집중호우는 시·공간적으로 집중성이 매우 강한 비로, 일반적으로 1시간 강우량이 30 mm 이상, 24시간 강우량이 100 mm 이상일 경우 집중호우라 한다. 일 강우량 발생 횟수를 100 mm 이상, 150 mm 이상, 200 mm 이상으로 구분하여 과거의 일 강우량을 분석했을 때 계절별·월별·지역별로 모두 100 mm 이상의 강우량 발생 횟수가 가장 많았다는 Jeong et al.(2008)의 연구결과를 토대로 본 연구에서는 집중호우의 기준을 따르면서 가장 자주 발생하는 일 강우량 100 mm 이상일 경우를 비교·검증 사례로 선정하였다. 또한 한반도 대부분의 지역에서 강우가 관측된 사례를 선정하기 위해 전국 ASOS 지점의 80% 이상에서 강우가 관측된 사례를 선정하였다. 8월 15일 사례의 경우 일 강우량 100 mm에 달하지 않으나 100 mm에 근접하며 ASOS 지점의 80% 이상에서 강우가 관측된 사례이므로 추가하여 분석하였다. 비교·검증에 사용된 일자는 아래의 Table 3과 같다.

Table 3. Introductionof selectedRainfallcasesandmaximum rainfall observation point

본 연구에서는 선정된 강우 관측일의 전국 ASOS 지점 일 강우량을 기준값(reference)으로 보고 기존 천리안 위성의 적외채널 운정온도를 이용한 강우추정 기술 (COMS only)과 본 연구에서 제안한 호우사상 강우추정기술(COMS-GPM)간의 상관계수를 구하였다(Fig. 2). 그 결과, 기존 천리안 위성 강우에서는 7월 2일의 상관계수가 0.6 이었으나 호우사상 강우추정 기술로 산출한 상관계수는 0.8로 보다 상관계수가 높게 나타나 ASOS 관측일 강우량과 근접하게 나타났다. 그 외의 다른 일자도 비교해본 결과, ASOS 관측값과 호우사상 강우 추정값의 상관계수가 평균적으로 0.7에 달하여 유사성이 있는 것으로 파악된다. 따라서 호우사상 강우추정 기술로 분석된 모든 강우 사례에서 적절한 강우량 추정치를 생성했음을 알 수 있다

Fig. 2. Comparison to correlation coefficients between the ASOS rainfall and the satellite-derived rainfall when using the existing technology (COMS only) and using the developed rainfall estimation technology in this study (COMS-GPM).

Fig. 3은 ASOS 관측값에 대해 기존의 천리안 위성 강우추정 기술(COMS only)과 본 논문에서 제안한 호우사상 강우추정 기술(COMS-GPM)의 일 평균 강우량을 나타낸 그래프이다. 일 평균 강우량으로 비교했을 때, 본 논문에서 제안한 방법이 ASOS 지점의 일 평균 강우량보다는 더 많은 강우를 산출한 것으로 나타났다. 하지만 천리안 강우추정 기술에서는 ASOS 지점의 일 평균 강우량보다 현저히 낮게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 2017년 8월 15일 사례의 경우, 호우사상 강우 추정값은 강우량을 과소 추정했지만 천리안 위성 강우 추정값은 강우량이 전혀 예측하지 못하는 경우도 있었다. 일평균 강우량에서 본 논문에서 제안한 기술의 강우 추정값이 과대하게 예측된 이유는 위성에서 추정한 강우는 공간해상도를 가지며 지점별 강우량을 추정하기 쉬우나 일 평균 강우는 공간해상도의 특징이 고려되지 않으므로 과대 추정된 것으로 판단된다. 하지만 강우의 패턴이나 경향은 유사하게 나타나 공간해상도를 고려한 지역별 강우 추이를 확인하기에 용이한 것으로 판단된다.

Fig. 3. Comparison to the ASOS rainfall with the satellitederived rainfall when using the existing technology (COMS only) and using the developed rainfall estimation technology in this study (COMS-GPM).

2017년 7월 2일 사례에 대해 좀 더 상세히 살펴보기위해 강우추정 자료를 모두 맵핑 해보았다(Fig. 4). 7월 2일은 한국의 중부지역을 비롯한 강원도 일대와 북한의 최북단에 위치한 함경북도, 중부에 위치한 평안남도 및 함경남도 일대의 강우 사례이다. 이때, 남한의 강원도 일대에 100 mm 이상의 비가 내렸다. Fig. 4에서는 천리안 강우추정 기술에 의한 일 강우량(COMS only)과 한반도 전역의 지상관측지점(ASOS, GTS)의 일 강우량, 기상 레이더의 관측범위(White circle)을 나타냈다. 위성 외 강우정보를 획득할 수 있는 방법으로 지상관측값과 기상 레이더가 있지만 한국에서 운영하고 있는 기상 레이더의 관측범위는 북한의 중국 접경지역(함경북도, 양강도, 자강도)에 도달하지 못한다. 그리고 GTS는 서론에서 언급한 바와 같이 관측 정확도가 떨어져 활용할 수 없다. 따라서 북한의 강우 및 수문현황을 파악하는 방법으로는 위성을 활용하는 방법밖에 없지만, 한국의 ASOS 관측값과 비교할 경우 강원도 대관령 및 홍천에서 ASOS 관측값이 대관령 132 mm, 홍천 119 mm로 강우가 관측되어 천리안 위성 강우 추정값으로는 실제 내린 강우에 비해 과소 측정됨을 알 수 있다. 또한 북한 GTS에서 강우가 관측되었으나 이를 추정하지 못하였다.

Fig. 4. Rainfall Estimation Map of Existing technology (July 2, 2017).

Fig. 5는 동일 사례일에 대해 본 연구에서 개발한 한반도 호우사상 강우추정 기술(COMS-GPM)로 추정한 강우량을 맵핑한 그림이다. Fig. 4에서 ASOS 관측값과 천리안 강우추정 기술과 다소 차이가 있었으나, Fig. 5에서는 호우사상 강우 추정값과 ASOS 관측값이 유사하거나 과대 모의한 것을 알 수 있다. Table 4 는 2017년 7월 2일 사례에 대해 지상관측값과 위성강우 추정값을 나타냈다. 호우사상 강우 추정값이 과대 모의를 하지만 ASOS값에 비해 19% 많게 나타났다(대관령). 그리고 천리안 위성 강우추정에서 나타내지 못한 북한전역의 강우량을 추정하여 미계측지역의 강우 및 수문현황 파악이 정량적으로 가능함을 알 수 있다.

Fig. 5. RainfallEstimation Mapofdevelopedrainfall estimation technology in this study (July 2, 2017).​​​​​​​

Table 4. Comparison of Daily rainfall observations for July 2, 2017​​​​​​​

5. 연구 결론 및 토의

본 연구에서는 천리안 위성의 강우 추정 시 과소 추정되는 점을 해소하고자 GPM 위성을 함께 이용하여 관측 정확도를 향상시켜 한반도의 미계측지역의 풍수해 현황을 모니터링 하고자 하였다.

1) 기존의 기상 관측방법인 지상관측과 기상 레이더를 이용할 경우 관측 정확도나 관측 범위의 문제로 북한 전역의 강우현황을 알 수 없었다. 천리안 위성을 활용하더라도 채널 개수 및 관측한계로 북한의 강우를 추정하는데 어려움이 있었다. 하지만 본 연구에서는 시·공간 해상도가 높은 천리안 위성과 강우추정 정확성이 높은 GPM 위성을 이용하여 대규모 호우사상 발생시 적용 가능한 강우추정 기술(COMS-GPM)을 개발하였으며 이를 이용하여 북한 전역의 강우 및 수문 현황을 파악할 수 있었다

2) 천리안 위성의 운정온도를 통한 강우 추정 시 과소 추정의 문제가 있어 GPM 위성을 이용하여 시·공간 해상도를 일치시키고 정확도를 향상시킨 결과, ASOS 지점의 일 강우량과의 상관관계는 0.7 이상으로 나타나 천리안 위성 강우 추정값(상관관계 0.48) 보다 정확성이 높은 결과를 보였다. 하지만 일 평균 강우량을 추정할 경우 공간해상도가 고려되지 않아 과대 추정하는 경향을 보였다.

3) 본 연구에서 제안한 강우추정 기술은 2017년에 개발되어 비교·검증 시기가 2017년에 한정되었다. 현재 2018년에 수집된 자료를 이용해서 과대 추정의 원인 파악과 이를 해소하기 위한 추가연구를 진행하고 있다. 또한 천리안 2A호(GK-2A)가 천리안 위성의 후속위성으로 발사됨에 따라 천리안 2A호의 강우 추정의 정확도를 파악하고, 본 연구에서 개발한 강우추정 기술을 천리안 2A호에 적용해 볼 필요가 있다.

본 연구를 통해 위성을 이용한 강우 관측 정확도가 향상됨에 따라 미계측 지역의 풍수해 및 수문현황 관측이 가능해졌다. 이는 기존 기술에서 가지고 있는 정확도, 공간적 한계를 극복하여 재난예측에 필요한 강우정보가 산출됨을 보여주고 있다. 또한 본 연구에서 개발된 호우사상 강우추정 기술을 천리안 후속 위성인 천리안 2A호에 적용하면 시·공간적 해상도의 향상과 관측 채널수(16개)의 증가로 정확성이 향상되어 기존의 연구보다 정확한 위성강우 추정이 가능한 뿐더러 미계측 지역의 재난관리에 유용한 정보가 생산될 수 있을 것으로 기대한다.​​​​​​​