• 한국지리정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.86-98
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• 1998

폭풍 해일의 예측을 위한 초기 자료로서의 정보를 공급하기 위하여 태풍 중심과 최대 풍속 지점의 분석 기술이 기압장과 바람장의 초기화 과정내에서 개발되었다. 이 연구는 태풍 파라메타의 준자동화와 준객관 분석을 목적으로 하였으며 GMS 적외선과NOAA의 채널 4와 5의 적외 자료를 이용하여 실시간 자료를 사용하는 분석 과정과 이로부터 몇 사례에 적용하여 얻은 결과를 보이고 있다. 이 방법은 태풍의 최근접 눈벽 근처에서 대류운의 운정 고도를 분석하여 태풍 파라메타를 결정하는 간단한 방법이다. 태풍눈을 중심으로 등방성으로 원대칭하게 단면도를 구성하여 최대 운정 고도가 나타나는 지점을 최대 풍속 지점으로 결정하는 방법으로, 최대 상승 지역인 눈벽 지점이 최대 지상 풍속 지점으로 간주되었다. 태풍 중심의 추정 결과는 종관 분석에 의한 경로와 잘 일치하였으며, 최대 풍속 지점은 눈에서부터 50에서 200km내에 나타났다. GMS와 NOAA의 적외 자료를 이용한 분석 결과를 비교하면, NOAA 자료에서 얻은 최대 풍속 반경이 GMS의 그것보다 더 큰 값을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제6권1호
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• pp.11-24
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• 1990

This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.15-31
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• 2001

한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.214-218
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• 1999

The aim of our study is to develop new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggest the techniques of its continuous detection. So as to detect daytime sea fog/stratus(00UTC, May 10, 1999), visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during daytime showed A(min) > 20％ and DA < 10％ when visble accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which detected is of similarity in composite image and surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), infrared accumulated histogram method and maximum brightness temperature method are used, respectively. Maximum brightness temperature method(T_max method) detected sea fog better than IR accumulated histogram method. In case of T_max method, when infrared value is larger than T_max, fog is detected, where T_max is an unique value, maximum infrared value in each pixel during one month. Then T_max is beneath 700hpa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which detected by T_max method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference). But inland visibility and relative humidity didn't always agreed well.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-12
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• 1997

지구상에서 가장 따뜻한 해수면 온도를 가지고 있는 열대 서태평양은 많은 대류 시스템 과 큰 연강수략에 의해 특징지워진다. GMS-IR 자료로부터 얻어진 운량자료를 이용하여 이 지역 에서의 운량 일변동을 조사하였다. 구름의 시공간적인 분포에 관한 특징은 주로 운량의 일주기 및 반일주기 성분의 진폭과 주기를 통해 조사되었다. 대기-해양의 상호작용에 의해 운량 변동에는 다양한 주기들이 나타났는데, 특히 30-60일, 17-20 일, 7-8일, 일주기와 반일주긱가 탁월하였다. 북반구 겨울(남반구 여름) 기간 동안 뉴기니아, 호주 북부에 인접한 해양 그리고 160도E 동쪽에서 큰 운량이 분포하는 것으로 조사되었다. 육지와 인 접 해성에서의 운량 일변동은 외양의 경우에 비해 약 2배 정도 크게 나타났는데, 이것은 주로 해 양과 육지의 전형적인 비열차에 기인한 것으로 여겨진다. 운량의 최대치와 최소치는 육상의 경우 18:00시와 09:00시에 나타났고, 외양에서는 정오와 21:00시에 나타났다. 1일주기 성분의 진폭은 반 일주기 성분에 비해 육상에서 4.7배, 외양에서 1.5배 정도 크게 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.875-884
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• 2000

해무발생은 대기 ·해양간의 상호작용과 강한 국지적 영향에 좌우된다. 실제로 해양에서의 선상관측과 부이관측의 부족 때문에 그 연구에 어려움이 많다. 따라서 현재 광범위한 해무역의 탐지는 위성영상의 이용만이 가능한데, 즉 매 1시간마다 수신되는 GMS-5호를 이용하여 해무탐지기법과 연속적인 해무탐지를 수행할 수 있다.본 연구에서는 1999년 5월 중 해무 발생시의 종관장을 한기이류형과 난기이류형으로 분류하였으며, 또한 오산 고층 기상자료를 이용한 하층 수증기량의 변동량을 파악하여 5월 10일 OOUTC와 18UTC을 사례일로 결정하였다. 주간 해무 탐지 사례일(1999년 5월 10일 OOUTC)에 대해서 합성영상, 가시누적히스토그램, 지표알 베도값 기법을 적용하였으며 그 중 가시누적히스토그램기법을 이용한 해부탐지의 특성값은A(min) > 20%and DA <. 10% 이며 지표알베도 기법이 가시누적히스토그램보다 합성영상기법의 해무 탐지역이 더욱더 일치하는 것을 보였다. 또한 육상 시정 및 상대습도와 비교할 때 가시누적히스토그램 적용시 시정 1km이하, 상대습도 80%이상지역은 보령 하나였고, 지표알베도기법 적용시 보령, 목포, 강릉지역에서 모두 잘 일치하였다. 야간해무탐지 사례일(1999년 5월 10일 18UTC)에 대해서 적외누적히스토그램과 최대휘도온도값 기법을 적용하였다 적외차 기법인 적외누적히스토그램기법은 야간 해무를 전혀 탐지하지 못하였으며 최대휘도온도값 기법은 T_max < T_max_Os 보다 작고 적외 1채널의 휘도온도값이 700hPa의 수치온도값보다 작을 때 해무역으로 판단되었으며 사례일에 대해서 NOAA(National Oceanic and Atmospjheric Administration) 적외차에의한 해무탐지역과 일치하였다. 그러나 육상 시정 및 상대습도분포와 잘 일치하지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.55-64
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• 2000

열대 강우 관측 위성(TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission)에서 관측된 자료가 한반도에서 발생한 호우 특성을 얼마나 잘 나타내 주는지를 알아보기 위하여 1998년과 1999년 여름철 호우 사례에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 집중 호우를 동반한 비 구름대의 높이, 강수형태, 비 구름의 수직 분포 및 수평 단면도 상의 강우 분포를 조사하였으며, TRMM/PR 관측 강우 강도와 지상에서 관측된 자동기상관측 장비(AWS: Automatic Weather System)에서 관측된 값을 비교하였다. GMS-5 IR1과 AWS 지상관측 자료와 비교해 볼 때, TRMM/PR 관측자료는 기존의 자료로는 알 수 없는 강수 형태, 비 구름대의 높이 등에 대한 정보를 쉽게 제공해 주었으며 특히 비 구름대 내부에서의 강우강도 분포와 연직 발달 정도를 잘 묘사했다. 또한 위도-경도별 강우강도의 단면분포에서는 지형 효과에 의한 강우 특성도 알 수 있었다. TRMM/PR 관측 강우강도 값은 AWS 관측치에 비해 6 mm/hr 이하에서 더 많이 관측되었으며, 전체적으로는 지상 관측에 비해 적게 관측되는 경향을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.49-54
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• 2000

Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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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.

• 한국작물학회지
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• 제31권1호
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• pp.74-77
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• 1986

단순열성 유전자에 의한 GMS민 IR36ms에 가야벼, 남풍벼, 신광벼 및 수원 296 등 4개 한국 수도품종을 각각 4회 연속 Bulk로 교잡시킨 BC$_3$F$_2$에서 웅성불임 개체를 얻어서 여기에 각 반복친을 1회 더 Backcross시킨 BC$_4$F$_2$세대에서 웅성불임 개체들을 선별하였다. 여기에 각 반복친을 교잡시켜 4품종의 Msms 유전자형을 얻고 이를 다시 BC$_4$F$_2$에서 선발한 웅성불임 개체(msms)에 교잡시키므로서 가야벼ms, 남풍벼ms, 신광벼ms 및 수원 296ms를 육성하였다. 이들 4개 웅성불임 계통들의 주당수수, 수당영화수, 출수기 및 수장은 모품종과 차이가 있었으나 웅성불임 계통들의 간장은 모품종에 비하여 단축되었다. 동일한 웅성불임 유전자를 가진 GMS 계통도 반복친에 따라 자연교잡 정도의 현저한 차이가 있었다. 가야벼ms는 11.5%, 남풍벼 ms는 13.1%, 신광벼ms는 1.9% 그리고 수원 296ms는 12.7%의 자연교잡율을 나타내었다. 화분친으로부터 15~90cm 거리 내에서는 가야벼 mS 및 남풍벼ms의 자연교잡율의 거리에 따른 차가 인정되지 않았다.