수증기는 지구 기후 변화를 관측하는데 있어서 가장 중요한 요소이며, 기상 예보 능력 향상을 위해 이용되고 있다. 그러나, 수증기 관측시 고가의 비용문제와 구조적인 이유로 정확하게 관측이 이루어지지 않고 있는 실정이다. PWV측정을 위한 GPS 기상학 기술은 현재 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. GPS 기상학의 주요 핵심은 가중 평균 온도식과 기상 데이터와 연관된 PWV 정확도에 있다. 본 연구에서는 2003년 1년 동안 국내에서 운용중인 라디오존데 관측소 6개소의 기상관측 데이터를 이용하여 선형 회귀 방법에 의한 우리나라에 적합한 가중 평균 온도식을 결정하였다. 새로운 한국형 가중 평균 온도식과 기존의 연구에 의한 가중 평균 온도식에 의하여 GPS 관측치와 라디오존데 관측치에 의한 PWV 정확도를 실험하였다.
GPS 관측에 의해 정확한 위치추정을 위해서는 올바른 함수모형과 통계모형이 사용되어야 한다. 그러나 함수모형에 고려되지 않는 과대오차가 관측데이터에 포함되어 있는 경우는 추정좌표에 편의를 유발 시킨다. 이러한 과대오차는 전리층영향과 다중경로의 급격한 변화 혹은 수신기 오작동에 의해 주로 발생하며, 최소제곱법에 의한 수신기 위치 추정에서 반드시 제거해야 정확도를 최대화 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 과대오차의 검출, 규명, 적용의 세 단계로 구성된 GPS 관측데이터 처리에서의 품질제어 알고리즘과 통계검정 기법의 성능을 나타내는 신뢰도 이론을 연구하여 의사거리를 이용하는 단독측위에 대하여 구현하였다. 이를 바탕으로 정지측위와 동적측위 관측실험을 실시하여 분석한 결과 잉여관측데이터수가 많고 기하구조의 강도가 높고 보다 현실적인 통계모형을 사용할 때 과대오차 규명 성능이 높아졌으며, 관측데이터에서 과대 오차가 제거됨에 따라 추정좌표의 정확도가 증가되어 전체적으로 GPS 측위의 신뢰성을 향상 시킬 수 있었다.
본 연구는 GPS를 이용하여 위성 영상의 입체 해석으로 산출된 SPOT영상의 기준점 및 수치 표고 모형의 평가에 목적이 있다. 이를 위해 삼각점 및 상시관측소를 고정으로 한 GPS 해석을 수행하였으며 정지측량과 이동측량의 정확도를 비교함으로써 위성 영상의 기준점과 수치 표고 모형의 평가를 위한 측량 방법을 분석하였다. 연구 결과, SPOT영상의 해상력을 고려할 때, 이동 GPS측량기법으로도 수치 표고 모형의 정확도 평가가 가능하였으며, 기준점 좌표 산출에 있어서 고정점에 삼각점 대신 상시관측점들을 사용함으로써 경제적인 GPS 측량을 꾀할 수 있었다.
원자력시설의 비상사태시 대기중으로 방출된 방사성 물질로부터 주변 주민 및 환경이 받는 영향을 신속·정확하게 평가하고 그 피해를 최소화하기 위해 실시간 방사선 피폭해석 시스템을 개발하였다. 수립된 대기 확산모델의 검증 및 정확도 향상을 위하여 야외 확산실험이 수행되었다. 대기 확산모델의 계산결과와 실험을 통하여 관측된 추적자 가스의 농도 분포를 상호 비교한 바 어느 정도 일치하고 있었다. 그러나 일부 경우에서는 관측된 농도값과 계산된 농도값이 차이를 보이고 있는데, 이는 실험 대상 지역에서 충분한 기상 관측을 수행하지 못하여 시간에 따른 풍속의 변화를 확산모델에 자세히 반영하지 못하였기 때문이었다.
반송파 위상을 이용하는 고정밀도의 실시간 동적 GPS측량을 위해 OTF초기화에 따른 위치결정 정확도는 20km의 기선거리 범위 내에서는 5분 이상의 초기화로 1cm이내의 정확도로 기선을 결정할 수 있었으며, 위성의 기하학적인 배치상태가 측위 정확도에 미치는 영향은 크므로 PDOP과 RDOP은 4.0 이하를 유지할 수 있는 시간대를 계획하는 것이 좋다고 판단된다. 실시간 동적 GPS측량을 위한 초기 조건과 관측 시간대를 고려한 다음, 후처리에 의한 연속 동적 GPS측량과 실시간 동적 GPS측량을 수행하였다. 본 연구를 위해 실시간으로 GPS 관측 자료를 저장할 수 있는 프로그램을 개발하여 결과값을 동시에 저장하고 controller를 통해 관측 당시의 위성 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 그 결과 측량시 발생할 수 있는 오차 요소에 대한 보정이 가능하여 정확도 향상에 기여함을 알 수 있었다.
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.
측량분야에 있어서 무프리즘 토털스테이션의 등장은 많은 분야에서 응용가능성을 가져왔고 지형측량을 비롯한 시설물 측량에서도 그 예외는 아니다. 본 연구에서는 무프리즘 토털스테이션을 이용하여 측량을 수행할 경우 발생할 수 있는 문제점이나 오차 등에 관해 실험을 수행하고 그 적용성과 정확도를 평가하고자 한다. 이를 위하여, 대상물의 재질과 관측각도에 따른 정확도의 변화를 점검하고 거리에 비례한 레이저의 확산과 대상물의 색상이 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 시설물을 대상으로 실측을 수행하고 그 결과를 분석함으로서 무프르즘 토털스테이션의 시설물 측량 활용성 여부를 판단하였다. 연구결과, 무프리즘 토털스테이션의 관측정확도는 대상물의 경도나 재질과는 관계없으며, 시설물 측량을 위해서는 합초동축시스템을 갖춘 무프리즘 토털스테이션을 이용해야 양호한 결과가 도출됨을 알 수 있었다.
급격한 기후변화로 인해 일사량, 지표면 온도 및 이산화탄소 농도가 꾸준히 상승함에 따라 수문 순환의 불균형을 초래함과 하천 및 호소 내 수질 또한 악화되고 있는 추세이다. 특히, 국내의 경우, 기후변화 및 인위적 요인에 의해 하천 및 호소에서의 수위 감소 및 수온 증가로 인해 부영양화가 증가되고 있고, 이로 인한 유해 녹조의 발생빈도를 높이는 결과를 초래한다. 현재 국내에서는 유인 수질 관측 및 자동 수질관측 시스템을 통해 주요 수질인자를 모니터링 하고 있으나 시·공간적인 변동성을 파악하는데 제한점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 국·내외에서 광학위성을 이용한 수질인자 추정 알고리즘 개발과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 NASA에서 제공하는 Landsat-8 위성과 ESA에서 제공하는 Sentinel-2자료가 동화된 Harmonized Landsat Sentinel-2 위성자료를 활용한 클로로필-a (Chl-a)를 추정하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 단순 회귀 분석, 2) Akaike information criteria (AIC) 기반 최적화 회귀 분석 및 3) Random forest (RF)를 활용하였다. 또한, HLS 위성 자료의 적용성을 평가하기 위해 미국 오하이오 주에 위치하고 있는 130여개의 중규모 및 대규모 호소에서 2000년부터 2021년까지 수집된 클로로필-a 관측치를 활용하였다. 두 가지 수질 추정 모형에 대한 정확도 검증에 앞서 오하이오 주 내에서의 클로로필-a의 시계열적 변동성에 대하여 분석하였다. 전반적으로, 2000년부터 2016년까지는 Chl-a가 꾸준히 증가하는 경향성을 나타내었으나, 그 이후로는 감소하는 추세를 나타내었다. 이를 기반으로, 각 방법론을 통해서 나온 Chl-a 추정치에 대해서 통계적 검증을 수행하였다. 결과, 단순 회귀 분석을 통해 추청된 Chl-a값의 결정계수는 0.34였지만, AIC 기반 모델과 RF모형을 사용한 결과 결정계수가 각각 0.82와 0.92로 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, spatial 및 temporal window와 더불어 호소의 크기에 따른 정확도 분석 또한 수행하였다. 그 결과, temporal window 가 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 호소의 크기가 작을수록 정확도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 추후 국내 호소에 대해 상기 모형들의 적용성 평가를 수행하여 효율적인 수질 모니터링 시스템 구축으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 여름철 집중호우와 태풍으로 인해 산사태가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 많은 인명피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 특히 강원도 지역의 대부분 도로가 산악지형에 위치하고 있어 산사태의 위험에 노출되어 있다. 따라서 산사태를 막기 위한 대책마련이 시급한 실정이며, 이를 위해 다양한 사면조사 및 사면유지관리를 위한 첨단 관측기술이 요구되고 있다. 최근에는 광섬유 센서, GPS, CCD 카메라, Total Station, 위성영상을 이용한 사면관측 기술이 활용되고 있으나 경제성, 정밀성, 효율성 등의 제약으로 인해 활용빈도가 떨어지고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 지상라이다를 이용하여 시범사면을 모니터링한 후 정확도를 평가함으로써, 지상라이다의 사면관측을 위한 적용 가능성을 분석하고자 하였다. 그 결과 수 mm의 미세변위를 높은 정확도로 관측할 수 있었으며, 신속하게 사면의 지형정보를 획득할 수 있었다.
가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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