정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR Channel 4 영상 data로부터 해수면온도(SST)를 산출하는 과정을 기상연구소의 위성수신 시스템에 맞도록 개발하였다. 위성의 Ascending node를 기준으로 영상좌표와 SST용 Mercator 지도 좌표변환용 Table 을 만 들고 10 km $\times$ 10 km의 Sample로 SST용 영상을 제작하였다. 또, 위성측기의 복사보 정 (Radiometric Calibration) 과정과 적외선 CH 4 인 10.5 ~ 11.5 $\mu\textrm{m}$의 복사를 온도로 변환 (Radiance-To-Temperature Conversion)하는 LUT(Look Up Table)의 작성 및 SST 출력과정을 제작하였다.
국가 우주개발 중장기 계획에 따르면 2003년부터 2015년 까지 다목적실용위성 7기, 과학위성 4기, 통신해양기상위성을 포함한 정지궤도 위성 4기 등 총 15기의 위성 개발 계획을 갖고 있다. 이러한 위성들은 지구의 대기, 해양, 기상 등을 관측하고, 우주환경의 측정 및 각종 실험 등을 수행하며, 안정적인 통신 방송 서비스를 제공하는 역할을 하게 될 것이다. 특히 다목적실용위성의 경우, 위성체의 눈 역할을 하는 위성탑재체인 고해상도 과학관측카메라를 탑재하고 있는데, 현재까지는 외국과의 기술협력을 통해 자립개발을 꾀하고 있다. (중략)
증발산량은 수표면이나 토양면에서 수증기의 형태로, 대기중으로 방출되는 증발량과 식물의 엽면을 통해 지중의 물이 대기 중으로 방출되는 증산량의 합으로, 기상학과 수문학에 사용되는 중요한 농업기상 매개 변수이다. 증발산량을 관측하는 방법으로는 라이시미터 (Lysimeter)와 같은 관측장비를 통해 실제 증발산량을 측정하는 방법과, FAO-56 Penman-Monteith (PM)과 같은 증발산량 추정 알고리즘을 이용하여 산출하는 방법이 있다. 국내의 경우 기상관측소에서 수집한 데이터를 이용하여 증발산량 추정공식을 통해 증발산량을 산정하는 연구가 이루어졌으며, 위성영상에 기반하여 증발산을 추정하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 추진하는 위성을 이용한 지구 전역의 장기관측 계획 EOS (Earth Observing System)에 의해 발사된 지구 관측 위성인 MODIS Terra 위성에서 제공되는 MOD16A2 위성영상을 사용하였다. MOD16A2 위성영상은 2001년부터 현재까지 500m의 픽셀 단위로 제공되는 8일 간격의 전지구 규모의 위성영상으로, 본 연구에서는 우리나라 관측소에서 관측된 기상인자를 PM 공식에 입력하여 산정된 증발산량 값과 MOD16A2 위성영상 데이터를 비교하여 우리나라 MOD16A2 위성영상 적용성 및 밭작물 가뭄분석에 적용하였다.
북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.
우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.
2008년 발사를 목표로 개발되고 있는 통신해양기상위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)는 기상 관측과 해양 관측 임무 및 통신 임무까지 수행하는 정지궤도 위성이다. 통신해양기상위성은 크게 탑재체와 지상국으로 나눌 수 있고 지상국은 다시 통신 임무를 위한 CTES(Communication Test Earth Station), 해양/기상 임무를 위한 IDACS(Image Acquisition and Control System), 그리고 위성 관제와 운영을 위한 SGCS(Satellite Ground Control System)로 구분된다. 이 중 IDACS의 서브시스템 중 하나인 LHGS(LRIT/HRIT Generation Subsystem)는 LRIT/HRIT(Low Rate Information Transmission/High Rate Information Transmission)를 생성하고 배포하는 기능을 가지고 있다. 관측 종료 후 LRIT/HRIT 전송 완료까지 15분 이내로 이루어져야 한다는 기상청의 요구사항을 만족하기 위해서 JPEG 압축 시간도 중요한 요소로 고려되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 MTSAT에서 받은 LRIT/HRIT의 자료 처리를 바탕으로 lossless JPEG와 lossy JPEG의 압축 시간을 측정하여 압축률을 비교하여 성능 분석을 해보기로 한다. 이렇게 도출해낸 수치자료는 COMS LHGS 설계에 활용할 수 있다.
우리나라 최초의 정지궤도 기상위성인 천리안 위성은 고속/저속 전송자료 서비스(HRIT/LRIT: High/Low Rate Information Transmission)를 통해 기상정보를 무료로 제공하고 있다. 본 논문은 천리안 위성의 기상정보를 수신할 수 있는 개인용 PC 기반 보급형 기상정보 수신시스템을 구축하는데 필수적인 기상정보 데이터 수신회로 개발을 소개한다. 기상정보 데이터 수신회로는 HRIT/LRIT 서비스 데이터 유닛에 대해 물리 계층과 데이터 링크 계층에 대응하는 작업을 수행한다. 이를 위해 기상정보 데이터 수신회로는 Viterbi 디코더, Sync. word 감지회로, Derandomizer, Reed-Solomon 디코더 등을 포함하고 수신된 기상정보 데이터를 호스트 PC에 제공하기 위해 PCI Express 전송 방식을 지원한다. 개발된 기상정보 데이터 수신회로는 FPGA(field programmable gate array)를 이용하여 구현되었으며 시뮬레이션과 실제 하드웨어를 통하여 그 기능이 검증되었다.
In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.
우리나라는 매년 자연재해로 인한 피해를 받고 있으며, 재해저감을 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있다. 한편, 공간정보를 수집하여 이를 재해저감을 위한 방법으로 활용하고 있는 요즈음에, 통신해양기상위성의 운용에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 국가기상위성센터의 건립 등으로 기상산출물 이용의 활성화 방안이 요구되고 있다. 이에 공간정보를 포한한 다양한 분야에서의 기상산출물의 이용 활성화 방안에 대한 연구를 수행하였다. 기상산출물 이용의 활성화를 위하여 기존에 기상정보를 이용 현황에 대해 조사하였으며, 이를 기상분야에 국한되지 않고 공간정보를 포함한 다양한 분야에서 활용하기 위한 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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