• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.442-443
• /
• 2002

인공위성에 의한 대기 에어러솔의 관측방법은 에어러솔이 기후에 미치는 영향의 평가에 있어서 중요한 요소가 되었다. 기본적으로 인공위성 원격탐사자료는 가시광선 영역역대의 밴드에서 대기중의 분자들이나 에어러솔에 의한 산란효과에 의해 영향을 받는다. 황사 현상과 같은 먼지구름은 인공위성 영상에서 쉽게 보이며 이러한 먼지 구름이 복사 강제 효과에 대한 기여도가 클 것으로 예측된다. (중략)

• Atmosphere
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.43-55
• /
• 2002

기상청의 위성기상업무는 위성자료를 취득하여 위성영상 및 기상분석정보를 생산하고, 예보관을 비롯한 자료 사용자들에게 자료를 신속하게 제공함으로써 체계적인 위성자료 활용서비스를 수행하는 것이다. 최근 외국의 우주개발 동향과 관련하여 활용 가능한 위성자료가 증가함에 따라 위성자료 활용시스템 개선을 추진해 왔으며, 2002년 현재 종래의 GMS, NOAA 이외에 Meteosat-5, FY-2B, FY-1C, Terra, QuickScat, DMSP, TRMM, SeaWiFS 등의 다양한 위성자료를 활용하고 있다. 예보현업에 대한 원격탐사자료 지원업무는 24시간 근무체계로 위성수신분석장비를 안정적으로 운영하면서 각종 위성정보를 종합적으로 활용하여 기상실황의 변화를 감시하고, 특히 전선, 저기압, 태풍에 동반된 구름의 변화상황, 황사의 발생 및 이동 등에 대한 상황을 파악하고 있다. 또한 위성자료의 보존관리 및 외부기관으로부터의 위성자료 요청에 대한 지원업무도 중요한 업무의 하나로 수행하고 있다. 위성정보 활용체계를 강화하기 위해, GMS-5호 위성의 관측임무를 대체하게 될 GOES-9, MTSAT-1R 위성의 자료수신 및 활용체계 구축을 준비하고 있으며, Terra, Aqua와 같은 첨단 지구관측위성자료를 이용한 기상정보 산출기술의 개발을 단계적으로 추진할 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.300-304
• /
• 2003

기상위성은 그 특성상 다양한 Imager, Sounder, 그리고 여러 환경 테스트용 장비를 지니게 되며 일정한 시간동안 지구에 그 정보를 전송한다. 본 논문에서 제안된 수신 시스템은 현재 운영중인 아리랑위성 1호의 임무계획에 필요한 기상정보를 직접 획득하여 운영의 효율성을 높일 필요성에 의해서 GMS-5의 S-VISSR data 뿐만 아니라 2003년 4월 이후에 서비스를 할 것으로 예정된 GOES-9위성의 GVAR data도 역시 수신 및 처리를 할 수 있도록 설계되었다. Link budget 설계를 수행하여 최악의 경우에도 영상을 복원할 수 있는 통신링크가 제공되도록 설계하였고, 시스템 구성 모듈을 가능한 한 상용제품으로 사용하였다. 설치된 후에는 태양을 이용한 G/T의 값을 측정하여 설계치 보다 약1.608 향상된 시스템임을 검증하였고, 수신된 GMS-5의 S-VISSR 데이터를 성공적으로 처리함으로써 자체적으로 개발한 처리 소프트웨어를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.904-907
• /
• 2005

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.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.1-15
• /
• 2002

Atmospheric aerosols interact with sunlight and affect the global radiation balance that can cause climate change through direct and indirect radiative forcing. Because of the spatial and temporal uncertainty of aerosols in atmosphere, aerosol characteristics are not considered through GCMs (General Circulation Model). Therefor it is important physical and optical characteristics should be evaluated to assess climate change and radiative effect by atmospheric aerosols. In this study GMS-5 satellite data and surface measurement data were analyzed using a radiative transfer model for the Yellow Sand event of April 7~8, 2000 in order to investigate the atmospheric radiative effects of Yellow Sand aerosols, MODTRAN3 simulation results enable to inform the relation between satellite channel albedo and aerosol optical thickness(AOT). From this relation AOT was retreived from GMS-5 visible channel. The variance observations of satellite images enable remote sensing of the Yellow Sand particles. Back trajectory analysis was performed to track the air mass from the Gobi desert passing through Korean peninsular with high AOT value measured by ground based measurement. The comparison GMS-5 AOT to ground measured RSR aerosol optical depth(AOD) show that for Yellow Sand aerosols, the albedo measured over ocean surfaces can be used to obtain the aerosol optical thickness using appropriate aerosol model within an error of about 10%. In addition, LIDAR network measurements and backward trajectory model showed characteristics and appearance of Yellow Sand during Yellow Sand events. These data will be good supporting for monitoring of Yellow Sand aerosols.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.875-884
• /
• 2000

Sea fog/stratus is very difficult to detect because of the characteristics of air-sea interaction and locality ,and the scantiness of the observed data from the oceans such as ships or ocean buoys. The aim of our study develops new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggests the technics of its continuous detection. In this study, atmospheric synoptic patterns on sea fog day of May, 1999 are classified; cold air advection type(OOUTC, May 10, 1999) and warm air advection type(OOUTC, May 12, 1999), respectively, and we collected two case days in order to analyze variations of water vapor at Osan observation station during May 9-10, 1999.So as to detect daytime sea fog/stratus(OOUTC, May 10, 1999), composite image, visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during day showed A(min) .20% and DA < 10% when visible accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which is detected is similar in composite image analysis and surface albedo method. Inland observation which visibility and relative humidity is beneath 1Km and 80%, respectively, at OOUTC, May 10,1999; Poryoung for visble accumulated histogram method and Poryoung, Mokp'o and Kangnung for surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), IR accumulated histogram method and Maximum brightness temperature method are used, respectively. Maxium brightness temperature method dectected sea fog better than IR accumulated histogram method with the charateristic value that is T_max < T_max_trs, and then T_max is beneath 700hPa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which is detected by Maxium brighness temperature method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administratio/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference), but usually visibility and relative humidity are not agreed well in inland.