위성의 임무운영팀 조직은 운영되는 위성의 개수,탑재체 운영지원의 여부,임무운영센터 내에서의 안테나 운영 여부, 지상시스템 자동화 정도 및 임무운영에 대한 기술지원 기능 여부에 따라서 다양한 구성이 존재할 수 있다. 위성운영 업무를 담당하는 운영조직의 구성이나 기능은 임무운영의 복잡도에 따라 약간씩 차이가 있으나 대부분의 위성운영센터는 단일 또는 복합 임무운영 지원을 위해 유사한 조직 구성을 갖는다. 항우연 임무운영센터는 아리랑위성1호 발사(1999년 12월 21일)이후 임무운영팀의 업무를 시작한 이래, 아리랑 위성 2호, 아리랑위성 3호와 5호 및 통신해양기상위성에 대한 다중임무운영의 개념으로 진화하고 있다. 본 동향에서는 본격적인 다중임무운영에 앞서 체계적인 임무운영센터의 조직을 구성하고자 해외 선진 임무운영 개념에 대한 권고사항과 실제 적용되고 있는 사례를 살펴본 후, 항우연 임무운영센터의 현재 현황과 비교분석함으로써 조직 운영의 적합성과 향후 발전방향에 대해서 살펴보고자 한다.
최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
수중에서의 하향 방향의 감쇠 계수 (Diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d$)에 대한 연구는 상충 해양에 대한 열전달 수중에서의 광합성 및 다른 생물학적 과정에 대한 연구,해양 일차 생산력 추정, 대양 및 연안에서의 탁도 추정 등에 대한 연구의 보조 자료로서 해양원격탐사를 포함한 해양에 대한 연구에 매우 중요한 요소이다. 우리나라는 세계 최초의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)를 2008년 말에 통신해양기상위성 (COMS, Communication Ocean and Meteorological Satellite)에 탑재하여 쏘아 올릴 계획에 있다. 이 센서는 매일 한 시간 간격으로 한반도 주변 해역을 8회 이상 관측할 계획에 었다. 따라서 기존의 해색 센서들에 비해서 시간 해상도가 향상되기 때문에 해양 환경 모니터링에 있어서 많은 도움이 될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 앞으로 운영될 GOCI 센서에 대한 수중에서의 하향 방향의 감쇠계수 (The diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d$) 알고리즘을 현장 관측 값을 이용하여 미리 만들어 보고 이를 현재의 대표적인 해색 센서인 SeaWiFS 영상의$K_d$(490) product와 비교하여 보았다.
본 논문에서 한국형 위성보정 시스템(KASS :Korea Augmentation Satellite System)을 구성하고 있는 위성통신국(KUS : KASS Uplink Station)의 RF시스템 감시제어장치에 대한 설계를 기술하였다. 한국형 위성보정 시스템은 KASS라 명명되어 APV-1급 SoL 서비스 수준의 SBAS 시스템 개발과 CAT-1급 시험운영 기술 개발을 목표로 한다. 위성통신국 RF 시스템의 감시제어장치에 대해 소프트웨어 및 하드웨어 개발 환경, 감시제어장치의 기능 및 알고리즘, 감시제어장치의 구조 및 사용자 인터페이스를 설계하였다. 감시제어장치 설계에 있어 이미 개발 활용되고 있는 통신해양기상위성 및 무궁화위성 5A/7호 관제시스템의 감시제어장치 설계를 활용하여 시스템의 안정도 및 신뢰성을 확보하였다. 또한 실제 운영자의 요구에 의한 사용자 인터페이스를 보다 편리하게 제공할 수 있도록 하였다.
The effect of Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) observations on the short-range forecast in East Asia (EA) was investigated for the Northern Hemispheric (NH) summer and winter months, using the Forecast Sensitivity to Observations (FSO) method. For both periods, the contribution of radiosonde (TEMP) to the EA forecast was largest, followed by AIRCRAFT, AMSU-A, Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), and the atmospheric motion vector of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) or Multi-functional Transport Satellite (MTSAT). The contribution of AMSU-A sensor was largely originated from the NOAA 19, NOAA 18, and MetOp-A (NOAA 19 and 18) satellites in the NH summer (winter). The contribution of AMSU-A sensor on the MetOp-A (NOAA 18 and 19) satellites was large at 00 and 12 UTC (06 and 18 UTC) analysis times, which was associated with the scanning track of four satellites. The MetOp-A provided the radiance data over the Korea Peninsula in the morning (08:00~11:30 LST), which was important to the morning forecast. In the NH summer, the channel 5 observations on MetOp-A, NOAA 18, 19 along the seaside (along the ridge of the subtropical high) increased (decreased) the forecast error slightly (largely). In the NH winter, the channel 8 observations on NOAA 18 (NOAA 15 and MetOp-A) over the Eastern China (Tibetan Plateau) decreased (increased) the forecast error. The FSO provides useful information on the effect of each AMSU-A sensor on the EA forecasts, which leads guidance to better use of AMSU-A observations for EA regional numerical weather prediction.
구름의 영향 없이 지표면에 도달하는 일사량을 추정하는 것은 일사량 자원지도의 궁극적인 목표이며, 이는 청천일 모델(clear sky model)을 사용하여 이론적으로 추정할 수 있다. 일사량 지도의 정확도는 청천일 모델의 정확도와 연결되기 때문에 연구목적과 연구지역에 적합한 청천일 모델을 선정하고 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 대기혼탁 인자를 사용하여 일사량을 추정하는 고차원 모델(ESRA, Dumortier, MODTRAN)과 태양고도를 변수를 하는 일차원 모델(Bourges, PdBV)을 사용하여 한반도의 청천일 일사량을 추정하였으며, 실제 측정 자료와 비교하여 한반도에 적합한 청천일 모델을 분석하고자 하였다. 천리안 기상위성의 가시영상을 사용하여 구름이 없는 청명일을 참조자료로 추출하였으며, RMSE와 MBE를 계산하여 모델별 오차를 분석하였다. 연구결과, Bourges와 PdBV 모델이 실측치와 가장 낮은 RMSE를 가졌으며, PdBV는 계절에 상관없이 비교적 일정한 MBE값을 가졌다. 또한 봄-초여름 기간에 일차원모델은 일사량을 과소 추정하는 경향을 보였으며, 고차원모델은 겨울에 일사량을 과대 추정하는 것으로 나타났다. 추후 모델별로 나타난 오차의 경향 및 계절에 따른 오차를 보정하는 추가 연구를 통하여, 한반도에 최적화된 청천일 일사량 모델을 수정 및 개발할 예정이다.
일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
천리안위성 기상탑재체 적외채널의 복사보정에서는 기본 복사보정식을 기반으로 다섯 개의 알고리즘이 추가되어 있다. 일반적으로 기하보정은 복사보정 이후 수행하므로, 복사보정 완료시각은 기하보정 처리의 시작시각을 결정한다. 본 논문에서는 기하보정 처리의 시작시각을 앞당기는 방법을 제안하기 위해서, 기본 복사보정 및 정밀 복사보정(기본 복사보정에 다섯 개의 알고리즘 추가) 결과를 입력으로 수행한 기하보정 처리의 정확도를 비교 분석한 내용을 정리하였다. 처리 속도가 빠른 기본 복사보정의 결과와 정확한 복사보정 값을 포함하는 정밀복사보정의 결과를 입력으로 각각의 기하보정 처리의 정확도를 분석하는 실험을 수행하였고, 두 경우 모두 기하보정 정확도 요구사항을 만족시킴을 검증하였다. 따라서 기하보정 처리 속도를 향상시키기 위해서, 기본 복사보정식으로 생성된 결과를 기하보정 처리의 입력으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.293-296
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2008
Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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