위성의 정밀 거리 결정을 위해 1993년 9월 5일부터 IS일간 중국의 상해 천문대 Sheshan관측소와 장춘 인공위성 관측소에서 LAGEOS 11 (Laser Geodynamics Satellite II)에 대한 SLR (Satellite Laser Ranging) 관측을 수행하였다. SLR 관측에서는 지상의 관측소에서 발사한 LASER 펄스 (pulse)가 반사경들(retroflectors)로 둘러싸인 인공위성에 반사되어 돌아오는 RTT (Round Trip Time)를 측정하여 위성까지의 거리를 결정하는데, 관측된 시간과 거리 자료는 많은 잡음(noise)를 포함하고 있기 때문에 정확한 자료를 얻기 위해서는 많은 보정이 필요하다. 관측된 시간, 거리 자료를 지상 목표물 조준(ground target ranging )에 의한 system보정, 원자시계와 GPS에서 수신된 시간과의 시간 비교, 측정된 온도, 기압, 상대 습도에 따른 대기 영향의 보정 등을 통해 오차를 줄이고 다시 LASERF beam의 대기 굴절에 따른 거리 변화 보정, 위성의 질량 중심 거리(offset) 보정, 조석력에 의한 변화값 보정, 전자기적 지연(electromagnetic delay)에 의한 상대론적 보정등을 통해서 정밀한 거리 자료를 얻었다.
국가지정연구실 사업인 “인공위성 및 지구접근천체 감시연구(NEOPAT)”에서는 한국천문 연구원에서 개발한 인공위성 궤도 예보 프로그램인 KODAS(KAO Orbit Determination & Data Analysis System)를 이용하여 한반도 상공을 통과하는 인공위성에 대한 우주 감시네트워크에 대한 시뮬레이션 연구를 실시하였다. 인공위성의 궤도 정보는 미국 NORAD에서 발표하는 TLE(Two Line Elements)의 1007개 위성 자료를 이용하였다. (중략)
북동아시아 해역에서 10년 동안 관측된 광범위한 해양관측 자료와 인공위성 자료를 이용하여 인공위성이 관측한 해수면온도의 정확도를 평가하고 오차(인공위성 해수면온도-실측수온)의 특성을 조사하였다. 845개의 일치점 자료를 분석한 결과 위성 해수면온도 (MCSST)는 해양 관측치에 대해 0.89$^{\circ}C$의 제곱평균오차와 0.18$^{\circ}C$의 편차를 보였다. 위성 수온의 오차는 40$^{\circ}N$에서 $\pm3^{\circ}C$에 달하는 위도에 따른 의존성을 보였는데 이는 고위도 해역에 존재하는 작은 소용돌이, 해류, 열전선의 큰 시공간적 변동성과 관련 있는 것으로 판단된다. 많은 수의 위성 해수면온도 자료는 겨울철에 해양관측치보다 낮게 산출되고 여름철에는 높게 산출되는 경향이 있었다. 이러한 계절적 의존성은 인공위성 표층부이 자료가 아닌 해양조사선과 계류부이의 수온자료에서 발견되었는데 해양 상층의 수 m 이내에 강한 수직적 수온 구배가 있음을 보여준다. 본 연구는 인공위성 자료로부터 해수면온도를 산출할 때 해양 피층과 그 아래 층 사이의 수온 차이를 고려하고 보정하려는 노력이 필요함을 강조한다.
인공위성 원격탐사 자료는 화산재 모니터링을 위한 중요한 도구로서 사용되어 왔다. 본 연구는 최근에 발생한 주요 화산폭발 사례(2008년 Chait$\acute{e}$n 화산, 2010년 Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull 화산, 2011년 Shinmoedake 화산)를 대상으로 인공위성자료를 이용한 화산재 모니터링과 궤적분석 모델링을 수행하였다. 이를 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) 인공위성 관측자료로부터 적외선 밝기온도차 기법을 적용하여 산출된 화산재 탐지 산출물과 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 전진궤적분석자료를 상호 비교하였다. 그 결과, 인공위성을 이용한 화산재 탐지 산출물은 모델링한 궤적분석 결과와 상호간에 관련성이 높게 나타났다. 이러한 결과는 인공위성 관측자료와 모델링의 통합분석자료가 화산재 감시 및 예측을 위하여 중요한 역할을 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.
토양과 식물의 잎에서 일어나는 증발산은 주로 증발접시, 침루계 등을 이용하여 실측하거나 에디 공분산, Bowen 비 등을 이용하여 경험적으로 측정할 수 있으나, 이러한 지점별 실측 자료는 공간적인 변동성이 큰 수문기상인자 특성상 지역적인 대표값으로 적용하는 데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 기존 증발산 관측 방법의 단점을 보완하고자 인공위성 영상자료를 기반으로 한 원격탐사 기법을 이용하여 Penman-Monteith (PM)와 Priestley-Taylor (PT) 공간 증발산 산정 모형을 적용, 우리나라 증발산의 시공간적인 분포를 산정하였다. Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)로부터 제공되는 위성 영상 자료를 이용하여 기존에 연구된 증발산 모형을 이용하여 증발산을 산정하고 이를 상호 비교함으로써 우리나라에 대한 적용성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 토양 및 식생이 소비하는 물의 양을 보다 정확하게 시공간적으로 파악하여 정부 차원의 수자원 관리 계획 수립에 유용하게 이용될 것이다.
인공위성 광학 감시 시스템 적용에 가장 효과적인 고전적 예비 궤도 결정법은 Gauss와 Laplace 방법이 있다. 이 두 방법은 세 쌍의 광학 관측 자료를 이용하여 위성의 궤도를 결정하는 방법으로 관측 시간간격에 따라 정밀도가 변화하는 특성이 있다. 이번 연구에서는 이러한 특성에 관련된 국내의 기존 연구 결과들에서 일부 상이한 점을 발견하여, 세 점의 시간간격에 대한 정밀도 변화 특성을 재검토해 보았다. 이러한 특성 연구는 다양한 위성 궤도 형태를 고려해야 하기 때문에 궤도 정보가 알려진 위성 전체를 대상으로 하였다. SGP4/SDP4 궤도전파 모델을 이용한 모의 관측 자료를 사용하여 방법론적인 정밀도 특성을 확인하였고, 특정 위성의 실제 관측 자료를 사용하여 인공위성 광학 감시시스템에 적용할 시에 발생되는 특성을 확인하였다. 결과적으로, 세 점의 시간간격에 대한 정밀도 변화 특성은 관측된 위성의 위치로 인해 달라질 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 자료동화하여 격자 단위에서 수문기상인자를 산출하고 그 정확성을 평가하였다. 수문모형으로는 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 선정하여 국내 주요 8개 댐 유역에 구축하였으며, 입력자료는 2008년 이후 10년간 자료를 수집하였으며, 2008-2012년의 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하였다. 모형의 보정을 위해 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 적용하여 매개변수를 추정하였고, 2013-2017년의 관측유량 자료를 통하여 모형의 성능을 검증하였다. VIC 모형에 자료 동화한 토양수분 자료는 AMSR2 위성 토양 수분 자료와 지상관측 토양수분 자료를 합성한 자료를 사용하였으며, 인공위성자료와 지상 자료를 조건부합성기법으로 합성한 토양수분자료는 각 격자별 토양수분을 더 정확히 산정하여 자료동화시 모형의 모의 정확도가 향상되는 경향을 보였다. 본 연구결과는 지상관측자료를 통해 보정된 위성관측 토양수분자료를 자료동화하여 수문모형의 정확도를 향상시키고, 미계측 유역에 대한 향상된 수문기상인자 정보를 제공함으로써 다양한 수문분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수문학적 가뭄을 분석하기 위해 두가지 지수를 개발하여 소개하고자 한다. 첫번째는, 물수지식을 기반으로 산정된 Water Budget-based Drought Index(WBDI)로 강우와 증발산의 차이를 이용하여 산정한다. 두 번째는 에너지 수지식을 기반으로 산정된 Energy-based Water Deficit Index(EWDI)로 에너지 수지 기반의 증발산, 태양복사에너지와 토양수분 등을 이용하여 산정한다. 두가지 지수 모두 인공위성 영상 자료를 활용하였다. WBDI 산정을 위한 강수량 자료는 Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)과 Global Precipitation Mission(GPM)를 활용하였으며, 증발산 자료는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하였다. EWDI 산정에 필요한 입력자료는 모두 MODIS 자료를 활용하였다. 산정된 두 가뭄지수의 수문학적 가뭄 분석을 위해 자연유출지점인 6개 지점을 선정하여 유출량 자료와 비교하였다. 유출량 자료를 활용하여 Error matrix 기법을 적용하여 두 수문학적 가뭄지수의 우리나라에서의 적용성을 파악하였다.
본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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