이 연구는 중학교 일기변화 단원의 개념 검사지를 개발하여 지식상태 분석법으로 일기변화 관련 개념의 위계를 분석하였고, 개별 학습자의 지식상태와 위계에 따른 수업효과를 알아보았다. 일기변화 관련 개념에 대하여 중학생들이 갖고 있는 지식상태의 위계구조는 '습도 ${\rightarrow}$ 기단 ${\rightarrow}$ 구름 ${\rightarrow}$ 강수 ${\rightarrow}$ 전선 ${\rightarrow}$ 일기' 순이었다. 일기변화 개념 검사에서 같은 점수를 획득하여 학습능력이 비슷할 것으로 추정되는 개별 학습자의 지식상태가 서로 다르게 나타나는 사례가 있었다. 즉, 지식상태의 구조화 정도가 달랐는데, 이는 학습자의 지식상태 구조에 따라 서로 다른 교수-학습 처방이 이루어져야 함을 시사한다. 학습자의 지식상태 분석은 개별 학습자마다의 학습 처방과 선수학습평가의 역할을 할 수 있다. 학습자의 지식상태에 따른 개념의 위계를 고려한 교수-학습 효과를 알아보기 위해 교과서의 내용 제시 순서와 비교하여 수업한 결과, 학습자의 지식상태를 고려하여 수업한 경우에 개념의 성취도가 유의미(p < .05)하게 더 높았다. 이는 교사들이 일기변화 단원을 지도할 때, 학습자의 지식상태를 파악하여 교육과정을 토대로 교과서의 학습 내용을 재순서화 함으로써 더 효과적인 교수-학습이 이루어질 수 있음을 보여 준다.
최근 성능이 크게 개선된 정지궤도 기상위성 Himawari-8, GK2A등이 운용됨에 따라 시공간적으로 보다 고해상도 AOD(Aerosol Optical Depth) 자료의 사용이 가능해졌다. 본 연구에서는 최근 4년간 한반도내 AERONET(Aerosol Robotic Network) 참여 5개 지점(서울대학교, 연세대학교, 한국외국어대학교, 광주과학기술원(GIST), 안면도 기후변화감시센터)의 에어로졸 관측 자료를 이용하여 Himawari-8/AHI(Advanced Himawari Imager) 에어로졸 산출물의 특징과 두 AOD 자료 간에 차이가 발생하는 원인에 대해 분석하였다. 분석결과 위성과 지상관측 AOD는 하늘이 맑을 경우(운량 < 3)에는 지리적 위치에 관계없이 매우 유사하게 나타났다. 하지만 운량이 증가할 경우 위성 관측과 지상관측 AOD의 차이는 지리적 위치에 관계없이 현저하게 증가하였다(편의: 0.05(맑음) → 0.21(전체), 상관계수: 0.74 → 0.64, RMSE: 0.21 → 0.51). 5개 지점 모두에서 운량이 많거나 상대습도가 높을 때 위성이 지상관측에 비해 AOD를 크게 과대 추정하는 것으로 보아 두 AOD 자료 간의 차이는 주로 운량과 상대습도와 관련이 깊은 것으로 판단된다. 하지만 풍속, 가강수량, 구름 하부 높이, 그리고 옹스트롬 지수(Angstrom Exponent)는 두 AOD 자료 간의 차이에 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 본 연구의 결과는 운량이 많을 경우 위성 관측 AOD 자료 사용시 주의가 필요함을 제시한다.
강우는 유출, 증발산 등 여러 수문 현상들과 밀접한 연관이 있으며, 직관적인 측정이 가능하기 때문에 다양한 현상을 해석하고 분석하는데 빈번하게 활용되어 왔다. 한반도에서는 강우 관측소의 운영과 레이더를 활용한 측정이 주를 이루고 있으며, 정확하고 정밀한 측정이 가능한 연구수준을 보유하고 있다. 하지만 이는 인프라가 구축되지 않은 미계측 유역에서의 강우를 측정하기에는 적합하지 않으므로, 위성을 활용한 정확한 강우 분석에 대한 연구가 요구되고 있다. 위성 기반 강우자료는 10 km, 25 km 정도의 낮은 공간해상도를 갖고 있으며, 정확도에 있어서 지점 자료에 비해 신뢰도가 낮다는 인식이 있어 활용범위가 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 공간 해상도의 한계를 극복하고 지점 자료와의 정확도를 높이고자, 10 km의 공간해상도를 갖는 전지구관측 위성(GPM) 기반 강우 자료를 1 km까지 상세화하였다. 특히, 미계측 유역 등 지점 자료가 부족한 곳에서의 위성 영상 활용도를 제고하기 위해, 상세화 과정에서 지점 자료를 사용하지 않고 MODIS 기반의 구름 인자를 활용하였다. 상세화 된 강우 자료는 빌딩 등 복잡한 환경적 특성을 지닌 서울 지역에서 지점 강우 자료와 검증함으로써, 위성 기반 고해상도 강우자료의 활용 가능성을 평가하였다. 상세화가 적용된 강우 자료의 상관성은 봄에는 0.08만큼 감소하였고, 여름에는 같은 값을 가지며, 가을에는 0.01만큼 감소하였고, 겨울에는 0,04만큼 증가하였다. 지점 자료를 사용하지 않고 위성기반 강우 자료를 상세화 하는 기술은 추후 인프라의 구축이 충분하지 않은 해외 지역이나 지점 관측에 한계가 있는 미계측 유역의 강우를 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
감마선원과 피폭자 사이의 거리, 방사선원의 크기 그리고 평균 감마에너지에 따른 외부 감마 피폭선량률의 변화를 분석하였다. 임의 형태로 공기중과 지표에 침적된 방사성물질로부터 외부 감마 피폭선량을 평가하기 위해 개발된 방법을 이용하여 분석을 수행하였다. 공기중의 점선원과 피폭자 사이의 거리가 10 m 이내로 짧은 경우에는 평균 감마에너지가 0.07 MeV에서 피폭선량률이 최소값을 나타내고, 거리가 20 m 이상으로 멀어지면 감마에너지의 증가에 따라 계속적으로 피폭선량률이 증가한다. 반경 40 m 이상의 반구형태의 방사능 구름으로부터 반구의 중심에 위치한 피폭자의 경우에는 감마에너지 증가에 따라 계속적으로 피폭선량률이 증가한다. 지표에 침적된 방사선원으로부터 피폭을 받는 경우에는 지표선원의 면적크기에 상관없이 0.07 MeV에서 최소 피폭선량률이 나타난다. 분석결과 방사선원의 분포형태와 평균 감마에너지가 외부 감마피폭선량의 변화에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 20세기 후반 관측자료를 분석하여 최근 한반도 겨울철 강수현상에 나타난 변화 양상과 그 원인을 밝히고, 21세기 후반 기후모델(GFDL 2.1) 자료를 바탕으로 미래의 겨울강수 변화추세를 예측해 보고자 한다. 61개 지점 관측자료를 분석한 결과 에 따르면, 지난 35년 동안$(1973/74\sim2006/07)$ 우리나라 겨울철($11\sim4$월) 총 강수량은 변화가 없었지만, 강설량은 약 4.3cm/10년의 비율로 감소하였다. 1980년대 후반 이후 강설일수가 감소하고, 강설강도가 약해지고, 강설계절의 길이가 줄어들면서 설수일율(전체 강수일 수에서 강설일이 차지하는 비율)도 낮아졌다. 이러한 패턴은 겨울철 강수형태가 점차 강설에서 강우의 형태로 바뀌어가고 있음을 보여준다. 이러한 우리나라 겨울철 강수 형태의 변화는 겨울철 양(+)의 북극진동(Arctic Oscillation)에 의해 한반도 주변의 겨울철 기압이 상승함에 따라 나타난 기온상승과 관련되어 있다. 1980년대 후반 이후의 동북아시아 지역의 기압 상승은 한반도 주변의 대기와 해양 온도를 차별적으로 상승시킴으로써 대기안정도 증가에 의한 눈구름 형성 감소와 관련된 대기-해양간 온도경도를 감소시켰다. 모델생산 미래$(2081\sim2100)$ 기후자료와 20세기 후반$(1981\sim2000)$ 기후자료 비교 분석 결과, 21세기 말에는 대기 중 온실기체의 양이 증가할수록 온난화가 강화되어 겨울철 강설기간이 더 짧아지고 강설불가능일이 더 증가할 것으로 예상된다.
토지피복도는 지금까지 주로 위성영상과 항공영상을 이용하여 제작되어 왔지만 이 두 영상은 공간적 해상도의 한계가 따르고 구름의 영향으로 원하는 시점에 원하는 지역의 영상을 취득하기에는 역부족이다. 또한, 소규모 지역에 대한 토지피복도를 제작하기에는 시간적 및 경제성 측면에서 비효율적이다. 이에 본 연구에서는 다중분광 카메라 기반의 드론을 사용하여 다중시기 영상을 취득하고 정사영상을 생성한 후 토지피복도를 제작하여 시계열 분석을 통해 활용성을 평가 하였다. 그 결과 RMSE (Root Mean Square Error)가 X, Y, H에서 각각 ${\pm}10mm$, ${\pm}11mm$, ${\pm}26mm$인 RGB 정사영상과 ${\pm}28mm$, ${\pm}27mm$, ${\pm}47mm$인 다중분광 정사영상을 생성할 수 있었다. 픽셀기반 및 객체기반 분류로 각각 제작된 토지피복도의 정확도를 분석한 결과 전체 정확도와 Kappa 계수에서 객체기반 분류가 시기별로 각각 7월 93.75%, 92.42%, 10월 92.50%, 91.20%, 2월 92.92%, 91.77%로 더 높게 나타났으며 시계열 분석 결과 특정 객체의 면적 변화량을 정량적으로 정확하게 파악할 수 있었다. 이를 통해 다중분광 카메라 기반의 드론을 활용한 효율적인 토지피복도 제작 가능성과 활용성을 확인하였다.
지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R2, MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.
Multitemporal MODIS 식생 지수 (VI) 자료는 식생 활동의 프로파일을 제공하기 때문에 환경 및 기후 변화에 대한 식생 모니터링 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 MODIS 데이터에는 구름이나 대기 변동성 및 계측기 문제로 인해 노이즈가 발생하여 NDVI 시계열 데이터 분석과 애플리케이션 응용에 있어서 자료 정확성에 문제가 생기게 된다. 이러한 이유로, NDVI 자료를 이용한 VI 분석을 위해서는 잡음을 줄이고 고품질의 시계열 데이터 스트림을 재구성하기위한 전 처리가 필요하다. 본 연구에서는 NDVI 시계열 자료의 통계적 특성을 기반으로 불량 데이터 또는 미관측 데이터를 복원하기 위해 MODIS NDVI에 대한 데이터 재구성 방법을 제안하고 있다. 데이터 스트림 함수의 속성을 검사하면 급격한 증가나 감소와 같은 비정상적인 변화를 감지 할 수 있다. 본 연구에 제안하고 있는 방법은 정상적인 자료의 세부적 특징은 그대로 유지하면서 노이즈 자료만 수정하는 방향으로 자료를 복원할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 데이터와 2006년부터 2012년까지의 북한지역 백두산을 대상으로 NDVI 시계열 자료를 사용하여 테스트하였고 시뮬레이션 테스트에서는 기존 wavelet이나 Gaussian 방법에 비해 본 방법이 에러율을 평균 70% 이상 줄일 수 있어 제안된 방법이 노이스가 있는 시계열 자료의 데이터 재구성에 있어 효과적임을 입증하였다.
이 연구에서는 2014년 6월 10일 일산에서 발생한 용오름에 대해 구름분해모델(CReSS)를 활용하여 재현실험을 수행하고 발생 메커니즘을 분석하였다. 종관적으로는 대기 상층의 한랭하고 건조한 공기가 남하하였으며, 대기 하층에서는 온난하고 습윤한 공기의 이류가 있었다. 이로 인해 대기 상 하층 기온의 큰 차이가 발생하면서 강한 대기 불안정을 야기 시켰다. 19시 20분에 일산 지역에서 스톰이 발달하기 시작하여 10분 만에 최성기에 도달하였다. 재현 실험 결과 이 때 발달한 스톰의 높이는 9 km이었으며, 스톰 후면으로 갈고리 에코(hook echo)가 나타났다. 일산 주변으로 발달한 스톰 내부에서는 활강 기류가 발생하는 것으로 모의 되었다. 모의된 하강기류가 지면에서 발산되어 수평 흐름으로 변하게 되었고, 이 흐름은 스톰의 후면에서 상승류로 전환 되었다. 이 때 후면에서 강한 하강기류가 발생하였는데 이 하강류가 전환된 상승류를 지면까지 끌어내려 지면에서 소용돌이도가 발달하게 되었다. 그 이후 이 소용돌이도가 연직으로 신장되면서 용오름이 모의되었다. 모의된 용오름에서 발달한 저기압성 소용돌이도는 360 m 고도에서 $3{\times}10^{-2}s^{-1}$이었으며, 용오름의 직경은 900 m 고도에서 1 km로 추정되었다.
한국은 세계 최초로 정지궤도 환경위성탑재체 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer(GEMS)를 발사하여, 동북아시아 지역 대기오염물질을 실시간으로 감시할 계획 중이다. 위성을 이용한 대기오염물질 관측은 불량조건문제(ill-posed problem)에서 역문제의 해를 찾는 과정이기 때문에, 위성 관측 값은 오차를 포함하고 있다. 따라서 GEMS 산출물이 신뢰성을 갖기 위해서는 지상관측 또는 다른 위성과의 상호 비교 검증 연구가 반드시 요구된다. 본 연구는 향후 GEMS의 오존 관측자료의 검증에 사용될 위성인 OMI, OMPS 그리고 서울과 부산에 설치된 지상 관측기기인 Pandora에서 측정된 total column ozone (TCO)를 상호 비교분석 함으로써 자료의 평가를 실시하였다. 이 연구에서는 위성이 전지구적으로 일관된 정확도의 오존 자료를 제공한다는 특성을 이용하여 지상 관측자료의 정확도를 평가하였다. 그 결과 서울 Pandora #29의 자료에서 심각한 기기오차를 발견하여, 위성자료를 이용한 지상자료의 역검증이 가능함을 보였다. 다음으로 지상 Pandora를 이용한 OMPS의 자료 비교 검증에서 OMPS TCO는 Pandora TCO 값에 대해 상관관계 0.97과 ~1.8 DU의 RMSE 그리고 4%의 양의 편차(bias)를 가졌으며, 이 편차는 SZA과 Cross track position, TCO 그리고 계절 변화에 대한 의존성을 갖지 않음을 보였다. 또한 Pandora TCO은 구름 필터링이 제대로 수행되어 있지 않기 때문에, Pandora 자료를 위성자료 검증에 활용하기 위해서는 각 위성 센서의 관측 공간 해상도에 따른 적절한 경계 조건이 사용되어야 함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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