• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
• /
• 대한방사선방어학회 2009년도 추계 학술발표
• /
• pp.202-203
• /
• 2009

• 한국원자력학회:학술대회논문집
• /
• 한국원자력학회 1995년도 춘계학술발표회논문집(2)
• /
• pp.867-873
• /
• 1995

개방수조형 연구로인 하나로에서 가상적인 채널유동 차단사고에 따른 방사능 방출시의 환경영향을 부지 기상자료 측정결과를 이용하여 고공방출과 지표 면방출의 두가지 경로에 대해 평가하였다. 계산 결과, 지표면방출이 고공방출보다 피폭선량이 크게 나타났으나, 두 경우 모두 제한구역(EAB) 및 저인구지역(LPZ) 경계에서의 피폭선량 허용기준치를 만족하였다. 그리고 비상계획구역은 800 m로 설정하면 적절함을 입증하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.173-175
• /
• 2000

도시기상의 원인으로는 지표면 상태의 변화, 인공구조물과 인공열 방출을 들 수 있으며 그 외 오염물질 또한 하나의 원인이다. 도시의 낮은 함수률의 지표면 증가는 증발산 영역을 감소시켜 결과적으로 잠열방출을 감소시키고 현열을 증가시킨다(Tapper, et. al., 1981). 또한 도시의 배수시설은 유입된 강수의 흐름을 시골보다 짧은 기간 머무르게 하여 도시에서 낮은 절대 습도를 가지게 한다. (중략)

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.271-276
• /
• 2007

지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간，수증기, 방출율，위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나，정량적으로는 지리적 위치，계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.269-282
• /
• 2017

이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수($R^2$)는 0.95 (p<.001)로 높게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적용 필요성이 제기된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.219-233
• /
• 2013

본 연구에서는 아시아-오세아니아 지역에서의 세 지표면 방출률 자료 (MODIS, CIMSS, KNU)의 시 공간적 분포와 변동 특성을 비교 분석하였다. 세 자료 모두 계절에 관계없이 티베트 고원, 페르시아만 주변의 중동지역 및 호주 사막지역, 저위도 지역에서 매우 유사한 방출률 분포를 보이고 있다. 일부지역을 제외한 대부분 지역에서 $12{\mu}m$ 채널의 방출률이 $11{\mu}m$보다 크며, 특히 티베트 고원과 중동지역, 호주 사막지역 일부에서 그 차이가 크다. 저위도 지역에서의 방출률은 서로 상이하지만 방출률의 계절변동이 크지 않은 공통점을 보이고 있다. 그러나 그 외 대부분 지역에서 세 자료는 방출률의 시 공간 변동성에서 큰 차이를 보이고 있다. KNU 자료는 여름에 높고 겨울에 낮은 방출률을 보여 계절변동이 뚜렷하나, MODIS와 CIMSS 자료는 계절에 따른 방출률 변화가 불규칙하며 뚜렷하지 않았다. KNU와 MODIS(KNU와 CIMSS; MODIS와 CIMSS) 자료간의 공간상관계수의 연평균은 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$ 채널에서 각각 0.423과 0.399 (0.330, 0.101; 0.541, 0.154)로 낮다. 특히 $12{\mu}m$ 채널의 경우 서로 상관성이 매우 낮을 뿐만 아니라 상관계수의 월 변동도 강하게 나타나 세 자료간 일치성이 매우 낮다. 본 연구 결과는 아시아-오세아니아 지역에서의 지표면 방출률 자료 개선이 시급함을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.99-102
• /
• 2012

지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.507-518
• /
• 2006

지표면에서 방출된 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 복사량은 대기 입자에 의해 선택적으로 산란되고 흡수된다. 에어로솔이 대기 중에 존재할 경우 지표면에서 방출되는 $11{\mu}m$의 복사량이 $12{\mu}m$보다 흡수를 많이 하므로 밝기 온도가 낮게 나타나고, 반대로 구름에 대해서는 $12{\mu}m$가 흡수를 많이 하여 $11{\mu}m$의 밝기 온도가 높게 나타난다. 그러므로 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 밝기 온도 차이(BTD)를 통해 구름과 에어로솔의 존재 유무를 판별할 수 있고, 에어로솔의 광학 두께를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 대기의 구성 물질과 연직 분포 상태, 지표면의 온도와 형태, 그리고 에어로솔의 구성성분에 따라 BTD 경계값과 민감도를 분석하였다. BTD 경계값은 이론적으로 $0^{\circ}K$라고 알려져 있으나 본 연구에서 US 표준 대기 상태일 때 $0.8^{\circ}K$의 경계값을 보인다. BTD 값은 태양 천정각, 에어로솔의 고도, 지표면 반사도, 그리고 대기의 연직적 온도 분포에 따라서는 영향을 적게 받았다. 그러나 위성 천정각, 지표면 온도와 방출율, 연직적 수증기 분포에 대해 영향이 크게 나타나며 에어로솔 탐지에 50%이상의 오차를 유발할 수도 있다. 그러므로 BTD 방법을 사용하는데 있어 주의가 요구되며, BTD값에 영향을 미치는 인자를 보정해 준다면 좀 더 정확한 에어로솔 탐지가 가능하리라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.487-501
• /
• 2020

이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T₀를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
• /
• pp.40.1-40.1
• /
• 2010

인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.