에어로졸의 장거리 이동에 대한 연구는 황사의 수송과 기상특성, 황사의 연직 구조 분석, 황사의 성분 및 변질 등 황사 에어로졸의 화학적ㆍ물리적ㆍ기상학적 분석을 통하여 시행되어 왔다. 최근에 들어 인공위성을 이용한 대기의 광학적 두께(aerosol optical depth) 및 황사 에어로졸의 장거리 이동에 대한 위성관측은 황사현상에 대한 발현 예보를 가능하게 하였다. 광주과학기술원 환경모니터링 신기술연구센터는 기상청의 예보를 토대로 비정규적 황사 현상에 대한 에어로졸의 광ㆍ화학적 장거리 이동특성을 조사하기 위하여 예상 황사기간에 시정집중모니터링을 실시하였다. (중략)
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다.
2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 황사와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 TSP, PM10, PM2.5 질량농도 관측으로 구별하였다. 또한 Terra/Aqua 위성MODIS (MODerate Imaging Spectroradiometer) 센서의AOD (Aerosol Optical Depth)와 FW (Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 사례를 분석했다. 질량농도 TSP중 PM10 은 70%, PM2.5 는 16% 로 조대입자 (> $2.5{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입 되는 사례에서는 TSP 중 PM2.5 가 23% 까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입하고 있는 다른5사례는 TSP 중 PM10, PM2.5가 각각 82%, 65% 로 PM2.5 의 비율이 높았는데 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD ($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 높은 AOD값이 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보이고 있어, 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염입자의 기여가 크게 나타나고 있었다.
대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.
에어로졸 증착 공정을 이용하여 ZnO, AZO 및 ITO 막을 증착하고 코팅막의 미세구조, 광학적 및 전기적 특성을 연구하였다. 상온에서 PET 기판 위에 약 400 nm의 두께를 가지는 ZnO, AZO 및 ITO 막을 성공적으로 제조할 수 있었으며 캐리어 가스 유량이 증가하면서 ZnO, AZO 및 ITO 막의 광학적 특성 및 전기적 특성이 향상되었다. 기계적인 유연 내구성 시험에 있어 ZnO 막은 5,000회의 굽힘에도 파괴가 발생하지 않은 반면 AZO 및 ITO 막은 5000회 굽힘 시험 후 막의 파괴가 발생하고 투과도 및 저항의 성능이 저하되었다. 결론적으로 AZO 및 ITO 막의 성능은 ZnO 막에 비하여 약간 열세이나, 입자크기 제어 및 공정 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
에어로졸 종류별 구분을 위하여, 2005년 한해 동안 동북아시아지역을 대상으로 MODIS 에어로졸 자료인 에어로졸 광학두께(AOT)와 미세입자 비율(FF)을 분석하였다. 동북아시아 (북위 $20\sim50$도, 동경 $110\simt50$도)의 해양에서 관측된 에어로졸 자료를 이용하였다. AOT와 FF의 상호관계를 이용하면 주요 3가지 대기 오염 에어로졸인 먼지 입자, 해염입자, 오염 입자를 구분할 수 있다. 먼지 입자의 경우 주로 높은 AOT (>0.3)와 낮은 FF(<0.65)의 특징으로 봄철 빈번히 발생한다. 2005년 봄철 평균 AOT에 대한 먼지 입자의 기여도가 24.0%로 다른 계절보다 큼을 알 수 있다. 주로 인위적으로 발생하는 오염입자의 경우 높은 FF(>0.65)와 넓은 AOT범위에서 관측되었다. 여름철 오염입자의 평균 AOT는 $0.31{\pm}0.05$이고 전체 AOT에 대한 기여도는 79.8%로 여름철 오염 입자에 의한 영향이 큼을 알 수 있었다. 해염입자의 특징으로는 대부분의 AOT가 0.1이하로 낮은 AOT(<0.3)값이 나타났으며 FF의 경우 먼지입자보다는 크고 오염입자보다는 낮은 범위의 값이 주로 나타났다. 계절적으로 봄철$(0.33{\pm}0.11)$에 가장 높은 AOT값이 나타났으며(FF; $0.66{\pm}0.21$), 가을철 가장 낮은 AOT$(0.19{\pm}0.05)$값이 나타낫다(FF; $0.60{\pm}0.14$). 공간분포 특징으로는 중국연안으로 갈수록 높아지는 AOT특징이 나타났고, 이는 편서풍대에 속하는 관측지역의 지형학적인 특징으로 인해 중국대륙의 공단지역에서 발생한 에어로졸의 이동 때문인 것으로 여겨진다.증권업자의 중개활동으로 간주되어야 한다. 채권 ETS의 중개 규모가 일정 수준을 넘어설 경우 거래소에 준하는 보고, 공시 및 감시 요건이 부과되는 것이 바람직하다. 다섯째, 채권시장의 효율성을 강화하기 위해서 채권 ETS에 대해서 적용되는 투명성 강화, 시장분할 방지, 공정거래 등에 대한 규제는 거래 대상의 특성에 따라서 탄력적으로 조정될 수 있어야 한다.\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할
본 연구는 국내 최초로 안면도, 고산, 광주, 서울에서 측정된 AERONET 선포토미터 자료를 편광소멸도(δ)와 단산란 알베도(SSA)를 이용하여 에어로졸의 유형을 PD, DDM, PDM, NA, WA, MA, SA의 7가지 유형으로 구분하고 계절별, 연도별 발생빈도와 유형별 AOD변화를 살펴보았다. 오염입자(NA, WA, MA, SA를 합한 비율)의 비율은 각각 58.9, 46.2, 59.5, 67.1%로 서울이 가장 높고 고산이 가장 낮았다. 연간 비율 변화는 NA는 증가하고 PD, DDM은 감소하는 경향을 보였다. 유형별 AOD는 NA가 모든 사이트에서 가장 높은 값을 보였다. 또한, NA의 비율과 AOD는 지속적으로 증가하는 추세를 보였다.
In this study star photometry was applied to retrieve aerosol optical thickness (AOT) at night. The star photometry system consisted of small refractor, optical filters, CCD camera, and driving mount and was located in Suwon. The calibration constants were retrieved from the astronomical Langley method but standard deviations of these were more than 10% of the mean values. After the calibration the nighttime AOT was retrieved and cloud-screened in clear six days from 25 Nov. 2014 to 17 Jan. 2015. To estimate the quality of the measurements the nighttime AOT was combined with daytime AOT retrieved from sky-radiometer that was located in Seoul and 17 km away from the star photometry system. In spite of the uncertainty of the calibration constants and the spatial difference of two observation systems, the temporal changes of the nighttime AOT coincided with the daytime. The nighttime ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent was about 20% lower and more variable than the daytime because of the uncertainty of the calibration constants. If the calibration process is more precise, the combination of star and sun or sky photometry system can monitor the air pollution day and night constantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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