비행기록장치는 사고원인 분석이나 사고방지를 위한 용도로 사용되고 있는데 비행 기록장치의 해석에서 가장 중요한 변수는 항공기의 위치 추정방법으로, 일반적인 항법과는 달리 항공항법에서는 정밀한 위치 추정이 쉬운 일은 아니다. 이에 본 논문에서는 정확한 항공기의 위치 추정을 위해 센서들의 특성과 비행기록장치 제한사항을 분석하였고 이를 바탕으로 비행기록장치 기반의 최상의 추정조건을 추출하여 복합항법알고리즘을 구성하고 시뮬레이션을 수행하여 기준 위치에 근사화된 위치를 추정해 낼 수 있음을 증명하였다.
지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
원격탐사(remote sensing)란 관측 대상과의 접촉 없이 멀리서 정보를 얻어내는 기술을 말한다. 기상관측분야에는 이미 소다(SODAR) 장비가 폭넓게 사용되거 왔으나 최근 풍력자원평가(wind resource assessment)를 위한 풍황측정에 SODAR와 더불어 라이다(LIDAR)가 적극적으로 활용되기 시작하고 있다. 참고로 SODAR(SOnic Detection And Ranging)는 수직 및 동서 남북 방향으로 음파를 발생시키고 대기유동에 의해 산란 반사된 에코를 수신하여 진동수 변화와 반사에코 강도를 측정하여 각 방향의 에코자료를 벡터 합성함으로써 풍향 및 풍속을 산출하는 원리이다. 반면 LIDAR(Light Detection And Ranging)는 비교적 최근에 풍황측정 용도로 개발된 레이저 탐지에 바탕을 둔 원거리 센서로, 공기입자(먼지, 수증기, 구름, 안개, 오염물질 등)에 의해 산란된 레이저 발산의 도플러 쉬프트(Doppler shift)를 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하는 원격탐사 장비이다. 풍력자원평가 측면에서 라이다는 그 정확도가 IEC61400-12에 의거한 풍황탑(met-mast) 측정자료 다수와의 비교검증 실측평가(Albers et al., 2009)를 통하여 입증된 바 있다. 한편 한국에너지기술연구원에서 운용 중인 라이다 시스템은 그림 1의 우측 그림과 같이 1초에 $360^{\circ}$를 스캔하여 50지점에서 반사되는 레이저를 스펙트럼으로 측정하되 설정된 관측높이에서 풍속은 샘플링 부피(sampling volume)의 평균값으로 정의된다. 그런데 샘플링 부피는 설정된 관측높이로부터 상하 12.5m, 총 25m의 높이구간에서 관측한 스펙트럼의 평균값을 그 중앙지점에서의 풍속으로 환산하는 알고리듬(algorithm)을 채택하고 있다. 따라서 비선형적으로 변화하는 풍속연직분포 관측 시 풍속환산 알고리듬에 의한 측정오차가 개입될 가능성이 존재하는 것이다. 이에 본 연구에서는 라이다에 의한 풍속연직분포 측정 시 샘플링 부피의 구간 평균화 과정에서 발생하는 불확도(uncertainty)를 정량적으로 분석함으로써 라이다에 의한 풍속연직분포 관측의 불확도를 정량평가하고자 한다.
토양수분은 전 지구 및 기후 모델 연구, 전 지구 환경 감시, 기후변화, 대기-지표의 물과 에너지 상호교환 등 중요한 역할을 한다. 최근에는 수동형 마이크로웨이브 센서를 이용하여 토양수분을 탐지하고 있으며, NASA는 공식적인 전구 토양수분을 제공하고 있다. 특히, AMSR-E(Advandced Microwave Scanning Radiometer on EOS)의 6 GHz 영역에서 산출된 토양수분은 지표 토양층(0~5 cm)의 높으 정확도의 토양 수분 정보를 제공하고 있다. 지금까지의 위성관측을 이용한 토양 수분 알고리즘은 복잡한 선행모델과 관측된 경험식을 바탕으로 한다. 이 연구의 제안한 알고리즘은 위성에서 관측된 휘도온도 정보를 이용하여 역변환 방법을 이용하여 토양수분을 산출할 수 있기에, 복잡한 선행모델 사용을 최소화하는 장점이 있다. 본 연구에서 제시한 토양수분 산출 알고리즘은 각 채널(6.9 및 37 GHz)의 특성을 이용하여 거친 표면의 반사도를 산출한 후, 편광비율 특성을 이용한다. 아울러 반사도는 Hong 근사식을 이용하여 지표면 거칠기, 물질의 특성을 나타내는 유전상수를 산출하고 두 변수 사이의 관측된 경험적 관계식를 이용하여 전 지구적인 토양수분이 산출한다. 이 결과는 NASA에서 산출한 토양 수분과 현장관측 (SMEX03)의 오클라호마, 조지아 지역 관측 결과와 비교하였을 때, 사용자들이 요구하는 수준 (<0.06g/$cm^3$)의 정확도를 만족시킨다. 본 연구에서 제시된 토양수분 알고리즘은 단순성, 정확성, 물리적 기반을 바탕으로 하기에 현업용으로 그 활용 가치가 높다. 본 연구 결과는 향후 국외 토양수분산출 전용 위성들인 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)와 SMAP(Soil Moisture Active/Passive) 자료들을 생산하는데 활용된다면, 전 지구적 토양수분 정보제공에 기여할 수 있을 것으로 예산된다.
GPS의 SA 해제 이후, 상대적으로 비중이 작았던 대기층지연, 다중경로(Multipath) 등 모델링 연구를 통하여 측위 정확도를 보다 향상시킬 수 있는 오차요인의 보정에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 Goad&Goodman, A&K, Hopfield 및 Sasstamoinen 보정모델에 의한 대류층 지연량의 예측은 물론 천정방향의 지연량에 Niell, Chao 및 Marini 맵핑 함수를 적용한 조합 프로그램을 작성하여 기상센서가 운용되는 특정 관측소의 기상자료를 적용하고 GPS 위성의 고도 변화에 따른 대류층 신호 지연량의 변화와 보정모델 및 맵핑 함수의 조합에 따른 지연량의 변화 양상을 비교.고찰한 것으로 특히, 고도각이 $10^{\circ}$ 이하인 저고도 GPS관측자료의 대류층 지연보정시, 천정방향 보정모델과 맵핑 함수의 조합 및 맵핑 함수의 특성 등을 고려하여 보정함이 타당할 것으로 사료되었다.
1970년대부터 집중 건설 된 우리나라의 다목적댐, 홍수조절댐, 용수전용댐 등의 대형 국가 수자원시설물들의 '고령화'가 급속히 진행되어 수리구조물에 대한 안정성을 주기적으로 파악할 수 있는 정밀안전모니터링 체계 구축이 시급한 시점이다. 주기적인 정밀안전모니터링 방법들 중에는 위성 등을 활용한 원격관측 기술들이 최근 시도되고 있다. 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 마이크로파 대역의 전자기파를 송·수신하는 능동센서로 날씨 및 주·야간에 영향을 받지 않고 지표면 관측이 가능한 장점이 있다. 특히, 고정산란체 영상레이더 간섭(PSInSAR; Permanent Scatterer Interferometry SAR)기법은 영상레이더 영상에서 긴밀도(coherence)가 상대적으로 높은 수자원시설물과 같은 고정산란체의 위상(phase) 정보를 이용하여 mm급의 측정민감도로 시계열 변위 분석이 가능하다. 또한, 여러 장의 InSAR 영상을 생성하였기 때문에 DEM 오차, 위성궤도 오차, 대기 성분에 의한 지연 오차 등을 보다 정밀하게 제거할 수 있는 장점이 있다 본 연구에서는 국내 중대형 수자원시설물의 정밀안전모니터링을 위하여 고정산란체 영상레이더 간섭 기법을 영암금호방조제, 영주댐, 소양강댐 등에 적용하여 시계열 변위 분석을 수행하였다. 2014년 11월부터 2022년 3월(현재)까지 획득된 Sentinel-1 SLC(Single Look Complex) 위성자료의 상승(Ascending) 궤도 126장 및 하강(Descending)궤도 187장을 각각 활용하였다. 두 위성궤도를 모두 활용하여 수직, 수평 변위 등 3차원 분석을 수행하였으며, 특히 소양강댐 GPS 관측 자료와 정확도 검증에서 연평균 2mm의 RMSE를 보였다. 이를 통해 위성 원격탐사 기술로도 댐, 보, 방조제와 같은 수자원시설물에 대한 시계열 변위 분석을 통한 댐 안전관리가 가능함을 보여주고 있다. 2025년 발사될 국내 C-밴드 SAR 탑재 수자원위성 개발을 통해 한반도 재방문주기를 단축시킴으로써, 한반도 전역의 수자원시설물 정밀안전진단체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.
해색관측센서 (OSMI)의 월별 자료수집계획을 수립하기 위해 색소농도, 운량 및 태양반사의 세가지 영향요소에 대한 전구분포가 검토되었다. 위성의 임무 제한조건 (예, 임무주기)을 제외한 이들 세 요소들은 OSMI 자료수집에 매우 중요한 것으로 간주된다. Nimbus-7 CZCS 월평균 자료 및 ISCCP 월평균 자료가 색소농도 및 운량 분포 분석에 각각 사용되었다. 그리고 태양반사의 월별 모사분포는 OSMI 궤도예측 및 대기 상층부 태양반사 레이디언스 계산을 수행함으로 얻어졌다. 주어진 경위도 $10^{\circ}$격자에 대한 상기 각 요소의 월별 통계자료 (월평균 혹은 표준편차)를 이용해 월별 우선순위 도를 생성시켰다. 이어서 세 요소의 중복효과를 보기위해 각 달의 세 요소에 대한 우선순위 도를 중첩 시켰다. 초기결과는 하반구의 대부분이 구름과 태양반사의 계절변화로 인해 우선순위가 낮은 지역으로 분류됨을 보였다. 서로 다른 분류세트에 대한 민감도 시험을 하여 구름과 태양반사의 계절변화가 강건함을 보였다.
에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 GLI 센서의 자외선인 380nm, 가시광선 영 역의 400nm와 412nm, 가시광선의 푸른 파장영역인 460nm와 490nm, 근파장 적외선인 2100nm를 비교 분석하여 생체 소각 에어러솔 탐지에 효과적인 파장을 살펴보고자 하였다. 자외선 파장이 지표 반사도가 낮고 BRDF 효과도 작게 나타나므로 에어러솔 추정시 효과적이라고 알려져 있으나 412nm를 제외한 400nm, 460nm, 490nm에서 380nm와 비슷한 지표 반사도를 보였다. 지표 반사도 대비 방법을 2003년 5월에 적용해 에어러솔 반사도를 산출하였을때 460nm의 에어러솔 반사도가 380nm 보다 민감하게 나타났다. GLI의 두파장을 이용해 TOMS 에어러솔 지수를 산출하였을 때 생체 소각 에어러솔은 흡수성 에어러솔로 나타났으며 380nm와 460nm를 이용한 TOMS 에어러솔 지수가 AERONET의 에어러솔 광학 두께와 높은 상관관계를 보이며 에어러솔의 광학 두께에 민감하게 반응하고 있다. 그러므로 생체소각 에어러솔을 탐지할 때에는 가시광선의 푸른색 영역의 파장대가 효과적일 것으로 사료된다.
원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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