해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.91, RMSE=8.1mg/m3)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km2이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km2(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km2(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.
본 연구는 권취식 측창을 갖는 아치형 단동 플라스틱 온실 내 강제환기장치 설치 및 운용, 환기 성능 개선방안 등을 제안하기 위해 온실 내부에 유동팬과 배기팬을 설치하여 강제환기장치 사용에 따른 온실 내부기온 강하 특성을 정량적으로 조사하였다. 시험은 3가지 환기 조건(측창, 측창+순환팬, 측창+순환팬+배기팬)에서 수행되었다. 각 조건 데이터로거를 이용하여 환기 시작과 동시에 온실 내외부 기온 및 외부환경 변화를 측정·기록하였고, 환기 방식별 기온차 변화의 평균값으로 부터 정규기온차를 계산하여 기온 강하 효과를 비교하였다. 오전(11:00-12:00)에는 환기 방식에 상관없이 환기 초반 정규기온차가 일시적으로 증가했다가 감소하는 것으로 나타났다. 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 최대 정규기온차는 1.158에서 1.037로 감소하였고 최대 정규기온차에 도달하는 시간도 340초에서 110초로 단축되었다. 강제환기장치의 사용은 정규기온차가 0.8까지 감소하는데 소요된 시간을 1,030초에서 550초로, 0.6까지는 1,610초에서 915초로, 0.4까지는 2,315초에서 1,360초로, 자연환기의 약60% 수준으로 감소시켰다. 오후(14:00-15:00)에는 정규기온차의 증가가 관측되지 않았지만, 환기 시작과 동시에 기온차가 감소하기 시작했다. 또한 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 정규기온차가 0.8까지 내려가는 시간을 560초에서 345초로, 0.6까지는 825초에서 540초로, 0.4까지는 560초에서 345초로, 약70% 수준으로 감소시켰다. 따라서, 보다 효과적이고 경제적인 환기를 위해 강제환기장치는 오전과 같이 열부하가 높은 환경에서 적극적으로 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.
해저 진흙화산은 유동화/기화된 퇴적물이 표층으로 분출하여 만들어진 화산과 유사한 지형이다. 진흙화산은 지하의 열, 퇴적물이나 탄화수소를 지상으로 공급하는 공급원으로 관심을 받고 있다. 북극 캐나다 보퍼트 해의 대륙사면에는 다양한 수심에서 진흙화산이 존재한다고 알려져 있다. 수심 420 m에 위치한 MV420 진흙화산은 현재 분출하고 있는 활동성 진흙화산으로 많은 연구 대상이 되고 있다. 극지연구소에서는 쇄빙연구선 아라온호를 이용하여 MV420을 통과하는 고해상도 다중채널 탄성파 자료를 획득하였고, 진흙 분출구 주변에서 지열 관측을 수행하였다. 탄성파 자료에서는 가스하이드레이트에 의한 해저면모사반사파(bottom simulating reflector, BSR)로 추정되는 역위상 반사파를 확인하였다. 탄성파 자료의 BSR이 가스하이드레이트에 의한 반사파인지 확인하기 위하여, 정상 상태의 열방정식을 바탕으로 MV420 내부의 열구조를 수치적으로 모사하였다. 그리고 모사한 지열온도 모델을 이용하여 가스하이드레이트 안정영역의 하부 경계를 추정하였다. BSR의 깊이와 가스하이드레이트 안정영역의 하부 경계를 비교한 결과, 두 자료가 일치하며 이는 가스하이드레이트의 부존을 암시하는 지구물리학적 증거 중의 하나이다. 선행 연구 결과는 MV420의 분출구에서 표층에 가스하이드레이트가 부존한다는 것을 보여주었으며, 이번 연구의 결과는 분출구와의 거리에 따라 최대 50 m 깊이까지 가스하이드레이트가 존재할 수 있음을 시사한다.
다양한 지구관측위성은 발사 후 정확한 고품질의 자료를 제공하는 것이 중요하다. 위성 자료 품질을 유지 및 보완하기 위해서는 서로 다른 센서 차이를 고려하는 spectral band adjustment factor (SBAF)를 활용한 교차 검보정 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 pseudo-invariant calibration sites 중 Libya4, Algeria3, Mauritania2 에서 수집한 Landsat-8, Sentinel-2A 위성 영상을 활용하여 SBAF 산출 및 적용을 통해 밴드 대역 폭 차이로 인해 발생하는 불확실성을 조정하였다. 두 위성 모두 Blue, Green, Red를 포함하고 Sentinel-2A의 경우 near-infrared (NIR) narrow와 NIR 두 가지 밴드 모두에 SBAF를 적용하여 밴드대역폭 유사도에 따른 반사도 차이를 정량적으로 비교하였다. SBAF 적용 후, NIR을 제외한 모든 밴드(Blue, Green, Red, NIR narrow)에서 1% 내외의 반사도 차이로 유의미한 결과가 나타났다. Sentinel-2A NIR 밴드의 경우 밴드대역폭 차이가 NIR narrow에 비해 크게 나타났지만, SBAF 적용 후에 반사도 차이가 허용 오차범위인 5%와 1-2% 차이로 SBAF 적용이 가능한 것으로 나타났다. 따라서, 위성 활용이 제한적인 상황에서 두 센서의 밴드대역폭 차이가 큰 경우에도 SBAF를 적용할 수 있다고 판단하였고 위성 자료의 품질 및 연속성을 활용하는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
기존의 한강 감조구간 수치모의에 대한 연구는 단면자료 획득의 어려움이나 유도의 조위자료가 없으므로 하류 경계단을 전류지점으로 하여 모의한 논문이 대부분이나 본 연구에서는 수치해도를 바탕으로 곡릉천 합류부 이후와 임진강 하구부의 단면을 가정하고 인천검조소의 조위자료를 유도지점으로 전이시켜 서해안 조위에 의한 한강하류부에서의 수리학적 거동을 해석하였다. 모형의 적용구간은 신곡수중보로부터 한강의 법적 하류단인 김포시 유도까지 총 36.8 km에 이르는 구간으로 흐름 및 혼합거동 해석은 RMA-2 모형과 서일원(2008)이 개발한 2차원 이송-분산 해석모형인 RAM4를 이용하였다. 전류지점에서의 수위 및 종횡방향 유속 실측자료와 수치모의 결과를 비교하여 흐름해석 결과를 검증하였다. 수위 관측소의 자료가 양호하고 인천검조소에서 높은 조차가 발생하는 2006년 6월 23일~25일 동안 모의한 결과 유도지점의 조위에 따라 총 5회의 역방향 흐름이 관찰되었고 최대 역류 길이는 장항 IC까지 총 32.9 km에 이르렀다. 최대 역방향 흐름의 발생 및 소멸 과정, 최고 유속선을 따른 수위 및 유속을 분석하였으며 이에 따른 비보존성 오염물질의 혼합거동을 해석하였다. 굴포천으로부터 유입된 오염물질은 하폭방향 퍼짐이 두드러지게 일어났지만 곡릉천에서 유입된 BOD는 곡릉천 합류부를 전후하여 중앙 및 좌안측 수심이 급격히 깊어지고 최대유속선이 곡릉천 방향인 우안에서 발생하고 있으므로 횡방향 혼합이 빠르게 완료되어 오염운의 반경이 상대적으로 좁은 것을 확인할 수 있었다. 또한 1차원 이송-분산방정식의 해석해를 적용해 유도지점의 염도 값을 인천검조소로부터 추산하여 한강 하류부에서의 수평 2차원 염수 혼합거동을 해석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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