일반적으로 밝기온도는 대기온도와 밀접한 연관이 있으며, 밝기온도는 Landsat과 같은 지구관측위성의 열적외 센서를 활용하여 측정이 가능하다. Landsat-8 위성의 열적외 센서는 지표온도를 측정할 수 있는 두 개의 밴드 (Band 10과 Band 11)를 가지고 있다. 본 연구에서는 대한민국 서울지역의 기상관측센터에서 측정한 대기온도와 Band 10과 Band 11로부터 각각 측정한 밝기온도의 상관관계를 시기별(봄, 여름, 가을, 겨울)로 분석하였으며, 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 첫째, 밝기온도와 대기온도의 상관관계는 봄, 가을, 겨울 및 여름 순으로 높았다. 둘째, 봄, 가을 및 겨울에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도도 증가하였으나, 여름에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도는 감소하였다. 셋째, Band 10을 활용하여 측정한 밝기온도가 Band 11을 활용하여 측정한 밝기온도에 비해 대기온도와 상관관계가 높았다.
RTTOV와 CRTM은 복사관측자료에 대한 관측연산자로 수치예보에 활용되고 있는 빠른 속도의 복사전달모델이다. 본 연구에서는 두 모델의 기본구조 및 입력자료를 비교했다. 또한, 다양한 파장대를 가진 AMSU-A 마이크로파 센서에 대해 구름에 대한 정보를 포함할 때와 포함하지 않을 때 두 모델로부터 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도를 해양에 대해 비교했다. AMSU-A의 탐측채널(5-14)에 대해서는 두 모델로부터 계산된 밝기온도 값에 큰 차이가 존재하지 않았으나, 대기의 창 채널 및 지표근처의 탐측채널에서는 RTTOV로부터 계산된 밝기온도 값이 관측과 더 가까워 CRTM에 비해 상대적으로 작은 초기추정오차를 보였다. 한편 UM으로부터 제공된 구름물과 얼음의 정보를 추가적으로 활용하였을 때 두 모델로부터 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차이가 감소함을 확인할 수 있었고, 특히 CRTM의 31.4 GHz와 89 GHz 채널에서 모의된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차이가 크게 감소했다.
본 연구에서는 천리안위성 기반의 지표면 열적 특성 감시 및 기상현상 탐지에 이용할 수 있는 배경 온도장을 산출하고 지상관측자료 및 지리정보와 비교하여 정확도를 검증하였다. 배경온도장은 밝기온도를 선택하였으며 2012년 자료를 이용하여 월별로 매 시간대에 대해 산출되었다. 밝기온도 자료에서 청천화소와 구름화소를 구별하기 위해 천리안 구름탐지를 사용하였고, 천리안 구름탐지의 입력자료로 사용된 수치모델자료와 공간 균질성 검사 부분에서 구름 오탐지현상을 발견하였다. 과다하게 구름으로 오탐지된 화소는 통계적인 방법에 기반한 구름화소 복원을 통해 해결하였다. 산출된 밝기온도 배경장은 지상관측 기온과 0.95의 상관관계를 보였으며 0.66 K의 편향과 4.88 K의 평균 제곱근 오차를 보였다. 밝기온도 배경장과 고도는 시간대와 계절에 따라 변동성을 보이는 음의 상관관계를 보였다. 녹지와의 상관관계는 기온이 높은 계절 및 주간에 높게 나타났으며, 상관관계의 시간에 따른 변화가 관측되었다. 이러한 이유로 지표면온도 산출 시 시간에 따른 방출률을 별도로 구성해야 할 필요성이 제기되었다.
본 논문은 밀리미터파 라디오미터를 이용한 의료응용의 한 분야인 인체 내부의 밝기온도 측정에 관한 연구이다. 밀리미터파 대역 중에서 Ka - band의 주파수 영역에서 동작하는 렌즈, 직접 검출 수신기, 캘리브레이션 소스 등을 설계 제작하여 라디오미터 시스템을 구성하였다. 밀리미터파 렌즈 초점에 수신안테나를 스캔하는 방식을 통하여 미약한 신호를 수신하였으며, 렌즈 수차를 감소시키기 위해 광선 추적 방법을 사용하여 비구면 렌즈를 설계 하였다. 직접 검출 수신기는 Dicke 타입 수신기 형태로 설계되었으며, 제작된 수신기의 잡음지수는 3.3 dB, 온도감도는 0.1 K으로 측정되었다. 라디오미터의 수신기 교정은 밀리미터파 대역에서 사용가능한 새로운 형태의 블랙바디(Black body)를 제작하여 물체의 등가 잡음온도와 출력전압의 관계를 도출하였다. 제작된 시스템을 이용하여 1.7 m 거리에서 인체의 상반신을 측정하여 약 $38^{\circ}$[C]의 밝기온도를 측정하였다. 적외선 영상과 라디오미터 영상의 비교를 통해 상반신의 밝기온도 영상을 통하여 밀리미터파 라디오미터의 의료응용 가능성을 제시하였다.
한반도의 서해에서 해무는 봄과 여름에 자주 발생한다. 본 연구의 목적은 MODIS 위성 영상을 사용하여 해무를 탐지하는 데 있다 하층운의 운정 표면은 불균질한 반면에 해무의 표면은 균질한 특징이 있으므로, 하층운과 해무의 균질성을 이용한 해무 탐지 방법이 제시되었다. 11 um의 밝기온도(BT), 3.7um와 11um의 밝기온도차(BTD)는 하층운으로부터 해무를 구별하는데 유용하였다. 안개/하층운 지역의 밝기 온도와 맑은 지역에서의 밝기 온도의 차이를 이용한 방법과 안개/하층운 지역에서 밝기 온도와 밝기온도차의 표준편차 임계값을 이용한 방법은 안개와 하층운을 구별하는데 적용될 수 있었다.
2015년 발사된 다목적실용위성 3A호는 3.3~5.2㎛ 파장의 중적외선 영상을 제공한다. 다목적실용위성 3A호는 지상 물체의 밝기 온도를 추정하기 위한 고해상도 영상을 제공하지만 기존 자연 과학 목적으로 개발된 위성과 차이가 있다. 다목적실용위성 3A호의 단일 채널의 중적외선 영상으로 지표 밝기 온도를 추정하기 위해서는 대기 보정 과정이 필수적이다. 하지만 대기 보정 이후에도 여러 요인으로 인하여 밝기 온도 추정 오차가 존재한다. 본 논문에서는 다목적실용위성 3A호 카메라의 물리적인 특성으로부터 영상 처리까지 신호 흐름을 추적하여 밝기 온도 추정 오차 요인을 분석하였다. 또한, 천리안위성 2A호를 이용하여 다목적실용위성 3A호와 밝기 온도 편향 오차 개선 가능성을 연구하였다. 큰 편향 오차를 가지고 있는 야간 영상에 대하여 편향 오차를 보상한 이후 다목적실용위성 3A호와 천리안위성 2A호의 지표 밝기 온도가 상관성이 있음을 확인하였다. 다목적실용위성 3A호 중적외선 밝기 온도 편향 오차를 개선하는데 천리안위성 2A호 영상이 도움이 될 것으로 예상된다.
심각한 환경문제인 적조 피해를 줄이기 위해서 효과적인 모니터링 기술이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 초고주파 라디오미터 센서를 이용한 효과적인 적조 모니터링에 대한 가능성을 조사하였다. 초고주파 라디오미터를 이용해 관측되는 밝기 온도의 차이로 적조 해수를 모니터링 할 수 있다는 아이디어에 기반하여 연구를 수행하였다. 본문에서는 이론적인 배경과 가능성 확인을 위한 실험과정, 결과가 서술되어 있다 실제 해양에서의 측정 실험에서 적조지역의 밝기 온도가 청정지역의 밝기 온도보다 높게 측정되었다. 결론으로, 본 연구를 통하여 초고주파 라디오미터를 이용한 적조 모니터링이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 NOAA AVHRR 밝기온도 자료로부터 해수면 온도(SST) 산출에 황사 에어로솔은 미치는 영향을 복사전달 모델을 사용하여 분석하고, SST 복원 알고리즘을 개선하였다. 봄철의 황사에 의한 AVHRR 밝기온도 변화를 모의하기 위한 복사전달 모델의 입력 자료로서 지상 태양광 관측 자료로부터 분석한 황사 에어로솔 광학적 특성 (에어로솔 광학적 두께 및 크기분포)과 라디오 존데 연직분포 자료(기압, 기온, 및 습도)를 이용하였다. 황사 에어로솔은 적외선 복사대에서 흡수에 비해 산란이 매우 큼을 보였으며, 이러한 특징은 지표면에서 방출되는 상향복사량을 산란시켜 대기상부에서 관측되는 밝기 온도를 감소시키는 경향과 관련이 있다. 광학적 두께가 1인 황사의 경우 직하점에서 약 2 K, 위성 천정각이 $50^{\circ}$인 경우에는 약 4 K의 감쇄를 유발하였다. 황사 존재시 AVHRR 적의채널 11, $12{\mu}m$의 밝기온도 차 역시 감소하는 경향을 보이고 있지만 그 값은 미미하였다. 기존 SST 복원 알고리즘은 황사발생시 SST를 실제 값보다도 낮게 산출함을 보였으며, 이를 보정하기 위해 에어로솔 광학적 두께, $11{\mu}m$에서의 밝기온도, 그리고 위성 천정각을 추가하여 알고리즘을 개선하였다. 개선된 SST 복원 알고리즘은 황사의 두께가 1인 경우 2.7 K정도의 오차를 개선하였다.
마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도,구름내 총 수증기량,얼음양,강우 강도,잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편, 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.
하부 대류권의 대기물현상과 마이크로파 표면 방출율를 전구적으로 조사하기 위하여 1981-93년 기간의 MSU 채널1 밝기온도와 대기대순환 모델(GCM) 재분석 월평균 자료를 사용하였다. 모델재분석 채널1 자료의 평균값이 MSU 채널1 가중함수를 기초로 하여 세 종류의 모델(NCEP ECMWF, GEOS) 재분석에서 온도장을 이용하여 재구성되었다. 모델재분석 채널1 온도는 하부 대류권의 열적 상태를 주로 반영하기 때문에, 해양과 육지에서 계절에 관계없이 각 반구 여름철에 최대값을 나타내었다. MSU 채널1 밝기온도는 해양에서 대기물현상으로 인해 열대 및 남태평양 수렴대들 에서 극대값을 보였다. 또한 이 밝기온도는 빙하/눈 방출율 효과로 인하여 고위도 해양에서 증가하는 반면에, 고위도육지에서는 감소하였다. 열대 및 남태평양 수렴대들의 계절적 이동은 GCM과 MSU 사이의 채널1 온도 차의 분포에서 체계적으로 나타났다. 이러한 온도차의 극소값 위치에서 추정할 때, 열대 수렴대는 가을에 9N까지 북상하였고, 남태평양 수렴대는 북반구 가을과 겨울에 12S까지 남하하였다. 고위도 경우에는 해빙이 각 반구의 겨울에 북반구에서 53N까지 남하하고, 남반구에서는 58S까지 북상하였다 복사전달 결과를 이용하여 MSU 채널1 밝기온도에 대한 대기물현상과 표면 방출율의 부분적인 기여도를 분리하여 조사하였다. ITCZ지역에서 4-6K의 밝기온도 상승은 1-1.5mm/day의 대기물현상 증가에, 그리고 고위도 해양에서의 10-30K의 상승은 0.6-0.9값의 해빙 방출율의 기여에 해당하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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