• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.9 no.1
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• pp.45-54
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• 2011

Earth observation satellites data apply to various fields and global satellite imagery market continues to expand with increasing the scale according to the developed satellites. Sudden natural disasters frequently have occurred in Japan. ALOS satellite data support to repair the damaged area and mitigate the disasters in Japan as well as all around the world. In this paper, the status of remote sensing and data policy in Japan are described. In addition, satellite-based remote sensing technology effectively contribute to the public sector and related support to establish the infra system of satellite application promotion has been investigated.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.44-44
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• 2003

위성의 자세를 결정하기 위해서는 위성체에 탑재된 각종 센서들을 사용된다. 이러한 센서 중에서 고정밀도의 자세결정을 위해서는 별추적기를 사용한다. 별 추적기를 통한 위성체의 자세결정은 CCD 이미지로부터 여러 가지 별패턴인식(star pattern recognition) 방법을 통하여 CCD의 FOV(Field of View)내의 별들을 인식, 자세정보를 추출하여 이루어진다. 이러한 과정은 운용중인 위성체내에서 실시간으로 처리되어야 하므로 빠른 처리속도, 높은 신뢰도, 그리고 위성체내에 저장되어지는 자료의 양도 가능한 적어야 한다는 제한 요소들이 있다. 이러한 별추적기의 별패턴인식 방법으로는 CCD의 FOV내에 존재하는 각 쌍의 별들의 각거리를 이용하는데, 위성체의 이전자세정보의 필요 여부, searching phase 등에 따라서 나누어진다. 본 연구에서는 선행자료를 필요로 하지 않는 k-vector SPIT(Star-Pair Identification Technique)를 사용하여 CCD이미지와 위성체에 저장된 별 카탈로그(star catalog)와 비교한 후, 각각의 별들을 인식(identification)할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 또한 선행자세자료를 필요로 하는 패턴인식방법을 구현하여 이들을 비교하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.120-125
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• 2007

다목적실용위성 2호(KOMPSAT-2)는 2006년 7월 28일 러시아 플레세츠크(Plesetsk) 발사장에서 성공적으로 발사되어 현재 초기운영 및 영상 검증과정을 거치며 영상자료를 실제 사용자들에게 배포하기위한 최종 준비 작업이 진행되고 있다. 다목적실용위성 2호는 1m급 의 고해상도 영상을 촬영할 수 있기 때문에 국내외 많은 사용자들의 관심과 요청을 받고 있다. 항우연 우주웅용센터에서는 이상의 요구사항에 대응하기 위하여 영상자료 주문접수 및 배포업무를 담당하는 전담팀 (KOCUST)을 구성하였으며, 국내외 상용배포 대행업체를 선정하는 등 사용자지원 체계구축 업무를 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 영상자료 요청에서부터 촬영，데이터 생성 그리고 전달까지의 일련의 과정을 체계적으로 정리함으로써 운성운영 과정에 대한 사용자들의 이해를 증진시 키는데 도움이 되고자 한다. 나아가 사용자들이 쉽게 다목적실용위성 2호 영상자료를 검색 및 획득할 수 있는 방법에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.209-214
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• 2004

국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.219-223
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• 2007

GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak，1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고，절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고，태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나，SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh，2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.3
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• pp.275-285
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• 2017

National Meteorological Satellite Center(NMSC) has produced Sea Surface Temperature (SST) using Communication, Ocean, and Meteorological Satellite(COMS) data since April 2011. In this study, we have developed a new regional COMS SST algorithm optimized within the North-West Pacific Ocean area based on the Multi-Channel SST(MCSST) method and made a composite SST using polar orbit satellites as well as the COMS data. In order to retrieve the optimized SST at Northwest Pacific, we carried out a colocation process of COMS and in-situ buoy data to make coefficients of the MCSST algorithm through the new cloud masking including contaminant pixels and quality control processes of buoy data. And then, we have estimated the composite SST through the optimal interpolation method developed by National Institute of Meteorological Science(NIMS). We used four satellites SST data including COMS, NOAA-18/19(National Oceanic and Atmospheric Administration-18/19), and GCOM-W1(Global Change Observation Mission-Water 1). As a result, the root mean square error ofthe composite SST for the period of July 2012 to June 2013 was $0.95^{\circ}C$ in comparison with in-situ buoy data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.250-250
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• 2017

글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 Arkin의 의해 제안된 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 해양에서의 비교적 정확한 강수량 추정이 가능한 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법으로 위성강수 추정에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 또다시 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 KOICA 사업으로 진행중인 모로코 세부강 유역 홍수방지 마스터플랜 사업에서 모로코 세부강 유역의 2010년 홍수사상에 대한 위성강우 및 지상계측 일일자료를 이용하여 홍수유출량을 추정하는 것으로 목적으로 하고 있다. 모로코 세부강(Oued Sebou) 유역은 모로코의 서북부에 위치하며 유역면적은 한강유역과 유사한 $38,380km^2$이고 하천연장은 450km로 모로코 국토면적의 약 7% 정도를 차지하며 모로코 농업생산의 중심지역이고 유역의 기후 및 기상 특성은 겨울철 온난다습하고 여름에 고온 건조한 지중해성 기후를 나타내며, 연강수량은 400mm이상으로 보고하고 있다(이산 등, 2015). 유역내 49개 관측소의 일일 강우량 자료를 분석한 결과 2000년부터 2010년까지의 유역 산술평균 강수량은 607.1mm/yr로 분석되었고, 2010년 가장 많은 강수를 기록한 지역은 Jbel oudka로 1874.1mm/yr였고, 가장 적은 강수량을 기록한 지역은 Allal Al Fassi - Barrage로 289.9mm/yr로 나타났다. 2010년 홍수가 발생한 시기인 2009년 12월 19일부터 2010년 1월 18일까지의 1시간 간격의 위성강우자료와 1일 관측 지상계측자료를 합성하여 위성보정강우량을 추정하였다. 보정 방법은 순위상관방법을 적용하였다. 사용한 모형은 일본 ICHARM에서 개발한 IFAS와 한국건설기술연구원의 MapWindow 기반 GRM 모형(mwGRM)을 이용하였다. 모형의 적용 결과 세부강 유역 본류의 첨두유출량은 $6,010m^3/s$(mwGRM)과 $5,878m^3/s$(IFAS)로 분석되었다. 향후 위성강우 및 지상계측 강우의 시계열적 정확도와 총강우량 등의 정확도 평가를 수행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.226-226
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• 2016

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.62-62
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• 2022

홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에서 정확한 예측 강우량 정보는 매우 중요한 인자이다. 이에 따라 강우 예측을 위하여 다양한 연구들이 수행되고 있지만 시·공간적으로 비균일한 특성 또는 변동성을 가진 강우를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 ConvLSTM (Convolutinal Long Short-Term Memory) 모형을 사용하여 위성 강수 자료의 단기 예측을 수행하고 그 정확성을 분석하고자 한다. 대상유역은 메콩강 유역이며, 유역 면적이 넓고 강우 관측소의 밀도가 낮아 시·공간적 강우량 추정에 한계가 있으므로 정확한 강우-유출 분석을 위하여 위성 강수 자료의 활용이 요구된다. 현재 TRMM, GSMaP, PERSIANN 등 많은 위성 강수 자료들이 제공되고 있으며, 우선적으로 ConvLSTM 모형의 강수 예측 활용가능성 평가를 위한 입력자료로 가장 보편적으로 활용되는 TRMM_3B42 자료를 선정하였다. 해당 자료의 특성으로 공간해상도는 0.25°, 시간해상도는 일자료이며, 2001년부터 2015년의 자료를 수집하였다. 모형의 평가를 위하여 2001년부터 2013년 자료는 학습, 2014년 자료는 검증, 2015년 자료는 예측에 사용하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 ConvLSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1일, 2일, 3일의 위성 강수 예측을 수행하였다. 그 결과 선행시간이 길어질수록 그 오차는 증가하지만, 전반적으로 3가지 선행시간 모두 자료의 강수량뿐만 아니라 공간적 분포까지 우수하게 예측되었다. 따라서 2차원 시계열 자료의 특성을 기억하고 이를 예측에 반영할 수 있는 ConvLSTM 모형은 메콩강과 같은 미계측 대유역에서의 안정적인 예측 강수량 정보를 제공할 수 있으며 홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.4 no.2 s.13
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• pp.61-69
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• 2004

Drought is one of the mai or environmental disasters. Weather data, particularity rainfall, are currently the primary source of information widely used for drought monitoring. However, weather data are often from a very sparse meteorological network. Therefore, data obtained from the Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) sensor boarded on the NOAA polar-orbiting satellites have been studied as a tool for drought monitoring. The normalized difference vegetation index(NDVI) and vegetation condition index(VCI) were used in this study. Also, a simple method to detect drought Is Proposed based on climatic water balance using NOAA/AVHRR data. The results clearly show that temporal and spatial characteristics of drought in Korea can be detected and mapped by the moisture index.