본 연구는 서울지역에서 2015년 1월부터 12월까지 정지궤도 천리안 위성(Communication Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 해양 탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)의 에어로졸광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD)로부터 지상 초미세먼지(Particulate Matter; $PM_{2.5}$) 농도를 추정하기 위한 계절별 경험/통계모델을 개발했다. 행성경계층고도(Planetary Boundary Layer Height, PBLH) 그리고 에어로졸 수직 비율(Vertical Ratio of Aerosol, VRA)을 사용한 두 가지 수직보정방법과 흡습성장계수(Hygroscopic growth factor, f(RH))로부터의 습도보정방법이 각각의 경험적 모델에 적용된 결과 AOD에 대한 수직 보정과 $PM_{2.5}$에 대한 지표 습도보정이 모델 성능 향상에 중요한 역할을 했다. AOD-$PM_{2.5}$ 사이에 관련이 있다고 알려진 기상인자들(온도, 풍속, 시정)을 추가적으로 사용하여 다중 선형 회귀모델을 구성한 결과 경험모델에 비해 $R^2$값이 최대 0.25 증가했다. 본 연구에선 AOD-$PM_{2.5}$ 모델의 계절별, 월별, 시간별 특성을 분석하고 계절별로 구분하여 모델을 구성한 결과 고농도 사례에서 과소평가 되던 경향이 개선됨을 알 수 있고 관측된 $PM_{2.5}$와 추정된 $PM_{2.5}$의 월 및 시간변동성은 서로 경향성이 일치했다. 따라서 정지궤도 위성 AOD를 이용하여 지상 $PM_{2.5}$ 농도를 추정한 본 연구의 결과는 향후 발사 예정인 GK-2A와 GK-2B에 적용 가능할 것으로 기대된다.
축제식 양식장에서 수차에 의한 순환효과를 재현하기 위해 수치모형을 개발하였다. 수치모형의 지배방정식으로는 2차원 수심적분 Reynolds 방정식을 사용하였고, 수차에 의한 가속도는 축력을 수차날개에 의해 밀려가는 유체의 질량으로 나눈 값으로 산정하였다. 수치모형을 적용하여 1대의 수차를 작동하고서 수차로부터 직선방향 loin 간격으로 관측된 유속자료와 비교하였다. 모형의 보정을 위해 유량보정계수와 무차원 와점성계수의 민감도를 실험하였다. 유량보정계수는 본 연구에서 처음 제시된 항으로 실험결과 15와 20에서 모형의 결과가 관측값과 가장 유사하였다. 유량보정 계수는 관측자료가 없거나 관측이 용이하지 않을 경우 효과적으로 사용할 수 있으며, 특히 수치실험에서 수차에 의해 발생하는 복잡한 수리특성을 비교적 단순하게 처리할 수 있다는 장점이 있다. Reynolds 응력을 Boussinesq 근사로 표현하는 녈 연구에 서 무차원 와점성계수는 6이 가장 적당한 것으로 계산되었다. 바람에 의한 전단효과를 파악하기 위해 유향 $0^{\circ}C,\;90^{\circ}C,\;180^{\circ}C$ 그리고 풍속 0, 2.5, 5와 7.5m/s 조건의 경우를 비교하였다. 풍향이 수차에 의한 제트류 방향과 평행하거나 정반대일 경우 유속변화는$1\%$ 이하이나, 제트류에 직각으로 향할 경우 제트류 좌우의 와류는 풍향에 따라 위치가 뚜렷이 바뀌며, 유속은 약 $4\%$까지 감소하는 것으로 나타났다. 유속변화 $4\%$는 바람응력 외에 호지의 기하학적 평면구조 혹은 변장비 등에 따른 효과도 포함하는 것으로 생각되었다. 호지에 미치는 바람에 의한 유속변화가 $4\%$ 이하인 것으로 보아, 바람웅력의 영향은 매우 미약한 것으로 나타났다. 그러나 호지의 기하학적 특성과 관련한 와류형성 기구에 대해서 바람이 미치는 효과는 무시할 수 없는 것으로 생각되었다. 모형은 또한 축제식 양식장 2곳에 적용하였다. 양식장 호지 A와B는 각기 변장비 1.05와 0.68, 면적 1.02ha와 0.66ha 그리고 평균수심 1.2m를 갖는다. 각각의 호지에 수차 4대를 작동하고서 관측된 유속과 수치모형을 적용한 계산결과를 회귀 해석하였다. 호지A에서 유향 및 유속의 상관계수는 각기 0.8928, 0.6782이며 호지 B의 경우 각기 0.8539, 0.7071인 것으로 나타났다 따라서 본 연구에서 사용된 모형은 호지의 순환특성을 비교적 잘 재현하였으며, 향후 수차운영과 양식호지의 수질관리에 관한 유용한 도구로 사용될 수 있을 것으로 생각하였다.
본 연구에서는 Landsat TM 자료와 GIS 기법을 이용하여 지표면 에너지 수지 요소를 공간적으로 추출하고, 추출된 에너지 수지 요소의 적용성을 검토하기 위해서 광역 증발산량을 추정하였다. 추정결과에 대한 정확도 및 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도분석과 오차분석을 실시하였다. 연구 대상지역은 금강 상류의 보정천이며, 1995년도 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일 및 11월 27일에 획득된 5개의 Landsat TM자료를 이용하였다. 연구결과 지표면의 경사 방향과 토지피복 형태에 따라 증발산량의 변화가 크게 나타났으며, 경사 방향이 북동이나 남동방향일 경우 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index) 값이 증가함으로써 지중열 전도량이 증가하게 되어 상대적으로 증발산랴이 감소하는 것으로 나타났다. 민감도 및 오차분석 결과, 순방사량이 12.5% 내지 23.6%의 민감도로서 지표면 온도와 대기온도 및 풍속 등도 다른 인자에 비해 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
마이크로파 센서로부터 산출된 물리량과 태풍강도와의 관련성을 2004년 6월에서 9월까지 관측된 태풍과 TRMM TMI 자료를 이용하여 조사하였다. TMI 관측으로부터 산출된 85 GHz 밝기온도(TB), 편광보정온도(PCT), 총 수증기량, 얼음, 강우강도, 잠열방출량은 RMSC-Tokyo의 태풍 best-track 데이터베이스의 최대 풍속으로 정의된 태풍강도와 상관분석을 실시하였다 TB와 태풍강도의 최대 상관계수는 태풍 중심으로부터 반경 2.5도 공간평균을 하였을 때 $-0.2{\sim}-0.4$를 나타냈다. 총 수증기량, 강우강도, 잠열방출량과 태풍강도와의 상관계수는 $0.2{\sim}0.4$를 보였다. 태풍 강도 크기에 따른 상관계수 분포는 태풍 발달의 초기 단계에서는 열대성 저기압 중심으로부터 반경 $1.0{\sim}1.5$도 공간 평균을 하였을 때 최대값을 보였으나 태풍이 가장 크게 발달하였을 때는 태풍 중심에서 반경 0.5도의 공간 평균을 하였을 때 최대 상관성이 나타났다. 최대 상관계수를 나타낸 변수와 공간 규모는 회귀분석으로부터 태풍을 강도를 산출할 수 있으며 태풍 Rusa(2002)와 Maemi(2003)에 적용하였다. 태풍 강도의 오차는 태풍 강도 크기를 고려한 85GHz TB와 총 수증기량의 다중 회귀에서 최소를 보였다. 본 연구는 마이크로파 위성 관측의 TB와 총 수중기량으로부터 태풍 강도 산출에 기여할 수 있음을 지시한다.
최근 장대교량의 경간장이 길어지면서 주탑간 거리(span)가 기존의 한계를 넘는 교량에 대해 초장대교량이라는 개념이 새롭게 제시되었다. 또한 장대교량의 구조가 복잡해지고, 안전성이 중요해지면서 시공 중 계측의 필요성이 더욱 커졌다. 하지만 장대교량에 기존 계측센서를 지속적으로 적용하는 데는 한계가 있다. 이에 기존 계측센서들의 한계를 보완하고자 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satellite System)을 활용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 최종적으로 2축경사계, 변형률계, 풍향풍속계와 GNSS를 혼용하여 초장대현수교의 거동 특성을 파악하고, 세부 모니터링 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 GNSS를 이용하여 주탑의 절대좌표와 교축진행방향을 산출하였고, 장기거동을 분석하여 시공 직후 주탑의 영구 변위와 안정화 여부를 평가하였다. 또한 풍향이 대상교량의 거동에 미치는 영향을 수치적으로 나타냈으며, 이를 통해 대상교량의 거동특성을 분석하였다. 본 연구 결과, GNSS를 활용한 교량 계측은 분석 목적에 따라 데이터 처리가 용이한 것으로 나타났다. 또한, 초장대교량의 유지관리에 있어 기존의 계측센서와 GNSS을 활용한다면 각 계측 데이터의 오차 파악 및 보정을 통한 모니터링 시스템의 개선과 정확한 변위관측, 그리고 거동특성을 함께 파악하는 효과적인 모니터링 시스템을 구축 할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.
도림천의 최상류인 관악산에 서울대학교가 건설되면서 관악산 유역은 일종의 도시화를 겪어왔으며, 폭우 시 하류 하천의 수량과 수질에 악영향을 미치는 사례 등 물순환 왜곡이 우려되어왔다. 대부분의 캠퍼스 유역이 그렇듯 물순환과 관련된 자료가 절대적으로 미흡하였기에 복합기상관측장비 Atmos-41을 도입함으로써 수문·기상학적 자료를 구축하여 본 연구를 시작하였다. Atmos-41의 관측 결과는 기상청 자료와 비교하여 통계적 특성과 월별 변동성에 따른 신뢰구간을 분석하여 검증하였다. 관악캠퍼스의 물순환은 SWMM으로 평가하였는데 표면유출량과 침투량 모의값은 동일 유역의 과거 연구 결과를 통해 검증하였고, 잠재증발산량은 Atmos-41의 관측 자료와 비교하여 검증하였다. 계산된 SWMM 잠재증발산량은 기온이 낮은 기간에 대해서는 과소 추정되는 경향이 있어, 다중회귀분석을 통해 강수량, 상대습도, 풍속에 대한 변동을 고려할 수 있도록 보정하였다. 그 결과 Atmos-41의 잠재증발산량과 비교했을 때 R2가 0.54에서 0.80으로 개선되었다. 관악산 유역의 캠퍼스화로 인한 물순환 변화율은 표면유출률의 15.7% 증가, 침투율의 14.2% 감소, 그리고 증발량의 1.6% 감소를 초래한 것으로 확인하였다. 결론적으로 서울대학교가 지속가능한 캠퍼스로 나아가고 하류 유역의 안전성 확보를 위해 현재의 물순환 변화율을 유지할 것을 제안하며, Atmos-41의 지속적인 관측 결과는 추후 관악캠퍼스 물순환 연구의 기초 자료로 활용성이 높을 것이라 기대된다.
최근 정부의 신북방정책 추진에 따라 수자원분야에서는 동북아지역 국제 공유하천을 중심의 물 정보 및 연구협력 기회 확보와 지정학적 특성을 고려한 지역 현안해결 중심의 연구가 재조명 되고 있다. 두만강은 이러한 동북아의 중심에 위치하고 있으며, 중국, 북한, 러이사의 국경을 따라 흐르며 지역 수자원의 대부분을 공급하는 국제하천이다. 또한, 지난 2018년 5월에는 하구유역이 람사르(Ramsar) 습지로 승인됨에 따라 철새 등을 포함한 생태가치의 중요성도 크게 증가하였다. 하지만 이 지역은 유역의 지정학적 민감성과 접근이 제한된 관측 정보들로 인해 그 수자원·환경 효용성을 정확하게 파악할 수 없을 뿐만 아니라, 최근 기후변화에 따른 영향으로 홍수, 가뭄 등의 수재해와 수질오염 등의 문제가 발생하고 있어 가용한 기술기반의 직·간접적 접근을 통한 장기수문 및 환경변화 등에 대한 분석과 관리방안 수립 등의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 미계측 두만강 유역을 대상으로 우선, 가용한 위성자료 및 광역지표모형(MERRA-2) 기반 NASA POWER(Prediction of Worldwide Energy Resource) 수문기상 자료와 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하여 장기 수문영향을 평가하고자 한다. SWAT 모형은 전 지구적으로 활용 가능한 격자 해상도 약 30m의 위성기반 수치표고모형(DEM), 광역 토양도, 지역 토지이용도 자료를 활용하여 두만강 유역을 전체 19개 소유역 및 18개 하도, 138개 HRUs의 수문분석 단위로 구축하였으며, 모의는 미국 NOAA NCDC(National Climate Data Center) 및 중국 CMDC(China Meteorological Data Service Center)의 주요 관측지점에서 선별한 총 13개소의 위치에 대해 재분석된 기후/기상자료들(NASA POWER 강수, 기온, 풍속, 상대습도 및 일사량)을 적용, 1990년에서 2019년까지의 30개년도 연속자료를 구축활용 하였다. 한편, 모형의 검·보정은 앞서 언급한 관측 자료의 부재로 과거 문헌 등을 통해 파악할 수 있는 연 단위 수자원 총량 등을 활용해 진행코자한다. 아울러, 향후는 최근 활용 가능한 장기 위성관측 강수량을 적용, 재분석 자료 결과와의 비교를 통해 상호 분석 오류를 줄여나갈 수 있을 것으로도 판단된다.
도시화로 인한 산업비율 증가는 도시의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시 열섬(Urban Heat Island)현상을 유발하였으며 기후변화와 함께 그 강도가 점점 증가하고 있다. 열섬현상이 발생하는 여러 도시 중에서도 서울시는 각 구 또는 동별로 시가화 정도, 녹지율, 에너지소비량, 인구밀도가 다 다르기 때문에 열섬현상의 강도역시 다르다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 행정구, 행정동 단위 열섬현상강도(UHI Intensity)를 추출하여 행정구역별 차이를 확인하고 세 가지 범주(기상상태, 인위적 열 발생, 토지이용특성)에 포함되는 변수들과 선형회귀분석을 실시하여 각 행정구역의 열섬현상강도 차이의 원인을 살펴보았다. 분석결과 UHI Intensity는 행정구별, 행정동별 특징 및 주변 환경에 따른 차이가 존재하며 행정동 단위에서 차이가 더 크게 나타났고 구의 UHI Intensity와 구에 속한 동의 UHI Intensity분포 또한 차이가 존재하였다. 선형회귀분석결과 평균 풍속, 개발정도, 토양보정식생지수(SAVI), 정규화시가지지수(NDBI) 값이 행정구역별 열섬현상강도 차이를 발생시키는 유의한 변수로 나타났다. 토양보정식생지수와 정규화시가지지수는 행정동단위 까지 그 값의 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 열섬현상 완화를 위한 바람길 환경 조성은 행정동 차원에서의 시행이 필요한 사항이다. 따라서 토지피복 개선 계획, 바람길 조성 계획, 개발지역에 대한 벽면 녹화계획 등 열섬현상 완화를 위한 사업들은 행정구 단위의 차이만을 고려하기보단 구안에 속한 행정동까지 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시 도시열섬현상 완화를 위해 행정동 단위에서의 분석의 필요성과 고려해야할 변수를 도출하여 향후 도시 열환경 설계 및 정책 개발 시 접근방향을 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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