• 한국지구과학회지
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• 제41권2호
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• pp.95-110
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• 2020

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.179-189
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• 2011

이 논문에서는 SVC 기반의 다매체 전송기법을 제시하였다. 제시한 기법을 통하여 HD 멀티미디어 전송 서비스 효율이 크게 개선시켰다. 논문에서는 신뢰도가 떨어지는 보조채널을 주채널과 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스 효율을 높여주기 위한 SVC 기반 다매체 멀티미디어 전송기법을 제시하였다. 실시간 모드 전환 알고리즘에 의하여 보조 채널의 열화 정도에 따라 주채널 스트림과 보조채널 스트림을 함께 사용할 지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환하여 준다. Enhancement Layer 스트림이 채널 모니터링에 의해 차단 되었을 때 채널 모드 전환 알고리즘은 Base Layer 스트림에 대한 업샘플링과 인터폴레이션을 통하여 HD 멀티미디어 서비스의 공간적, 시간적 Resolution을 유지시켜주어 끊김 없는 다매체 멀티미디어 서비스 지원을 가능케 한다. Ku 대역과 Ka 대역을 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 방송시스템을 예로 본 논문에서 제안한 기법의 타당성을 확인하였다. 실제 강우량의 변화를 Bartlett-Lewis Pulse (BLP) 프로세스로 모델링하고 그에 따른 강우 감쇠효과를 적용하여 시스템에 대한 성능시험을 수행하였다. Enhancement Layer의 평균지속 시간이 9.48[min]에서 23.12[min]으로 늘어났으며, 시간당 계층전환 횟수가 3.84[번/hour]에서 1.68[번/hour]으로 줄어드는 결과를 얻었다. Ka 밴드는 본질적으로 기후와 관련하여 상대적으로 신뢰도가 떨어져서 독립적인 응용에는 한계가 있지만, 이상의 위성방송 시스템의 예를 통하여 볼 때, 본 논문에서 제안한 SVC 기반 전송기법은 고품질 방송을 위한 Ka 대역의 활용을 극대화 시켜줌을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1985-1999
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• 2021

본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.931-946
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• 2017

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권4호
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• pp.401-413
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• 2016

우리나라 산림의 이용 문화 및 다양한 교란사는 생물다양성 및 탄소저장의 생태학적, 그리고 인간 활동 및 자연사를 포함하는 문화적 기능을 수행하고 있는 오래된 큰 나무로서 유존목(relic tree)의 희귀성 및 보전 활동의 배경이 된다. 본 연구는 최근 10년간 고해상도 칼라항공사진과 현장답사 자료를 토대로 남한 전역의 산지에서 자연적으로 성립 및 분포하고 있는 산림유존목(줄기 둘레 300 cm 이상)의 다양성, 상태 및 그것의 서식 환경을 평가하고, 이를 통한 보전 기반을 조성하는데 있다. 본 연구를 통해 지금까지 확인된 남한 지역의 산림유존목은 총 54분류군(18과 32속 48종 1아종 3변종 및 2품종)으로서 우리나라 교목류의 약 22%에 해당하였다. 837개체의 산림유존목은 개체군이 풍부한 소나무과, 낙엽성 참나무과 및 장미과 수종에서 풍부하였다. 산림유존목은 인간의 활동 및 강도 구배에 따라 주로 고지대(평균해발 1,200 m), 중경사도 이상 및 북사면 지형에서 주로 잔존하고 있었다. 조사된 개체들은 '큰 가지 결손'상태(55.6%)가 가장 많았고, 이와 관련하여 생육 임분의 수관층 피도는 80% 이하로 다소 낮게 나타났다. 종합적으로, 산림유존목은 기후, 기상 및 생물학적 요인들의 복잡한 과정을 통하여 현재에 잔존하고 있는 중요한 산림생물다양성 요소로서 평가되었다. 향후, 산림생태계 내에서의 역할 및 기능, 개체 및 생육지를 활용한 현지 내 외 프로그램, 그리고 보전 정책화를 위한 활동이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.221-232
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• 2016

농업 생태계의 생산성을 예측하기 위한 모델의 필수 입력변수인 일사량은 비교적 적은 수의 기상관측소에서만 관측되고 있어, 이들 관측값을 대신하기 위해 일사량을 추정하는 모델들이 사용되고 있다. 특히, 간단한 계수를 사용하여 일조시간을 이용하는 Angstrom-Prescott(AP) 모델이 일사량 추정을 위해 가장 널리 쓰이고 있다. 국내에서 보편적으로 적용가능한 AP모델의 계수값을 탐색하기 위해 국내 20개 기상관측소의 30년간의 일단위 관측자료를 입력자료로 사용하여 경험적으로 얻어진 계수와 Frere and Popov(1979)가 제시한 계수($AP_{Frere}$)를 이용한 일사량을 추정하고, 이들의 신뢰도를 분석하였다. 또한, 전역최적화 과정을 통해 시공간적으로 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위를 탐색하였다. 분석을 위해 월별, 년도별, 지역별로 추정값과 측정값 사이의 일치도를 계산하였다. $AP_{Frere}$를 사용한 결과 작물 생산성 예측을 위한 조건에서 일치도가 높게 나타났다. $AP_{Frere}$를 사용하였을 때 전역최적화를 통해 추정한 AP계수($AP_{max}$)를 사용하였을 경우 보다 일치도가 낮았으나 경험적으로 얻어진 계수($AP_{Choi}$)보다는 일치도가 높은 일사량 추정이 가능하였다. 전역최적화를 통해 일사량 추정치의 신뢰도를 분석한 결과, 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위는 년도별로는 좁게 분포하였으나 월별, 지역별로는 넓게 분포하였다. 그 중에서도 변이가 작은 범위는 지역별 일치도가 월별 일치도보다 넓게 분포하였다. $AP_{Frere}$는 각각의 경우에 대해 일치도가 높고 변이가 작은 범위에 속해 국내 조건에서 $AP_{Frere}$를 적용할 경우, 신뢰도 높은 일사량 추정치를 얻을 수 있을 것으로 예상되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권6호
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• pp.691-711
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• 2022

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-49
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• 2014

서울과 주변을 포함하는 수도권에서 발생하는 열섬현상의 특성들을 정량적으로 이해하기 위하여 GIS 및 AWS 관측 자료들을 이용하여 여름과 겨울 야간 기온분포의 공간 경향 그래프를 작성하였다. 또한 기온 변동성에 영향을 미치는 요인들과 31개 AWS 지점들의 야간 평균기온과의 상관성을 분석을 하였다. 그 결과, 야간 평균기온(2004년~2011년) 최고지점과 최저지점의 차이는 여름 $4.5^{\circ}C$, 겨울 $7.1^{\circ}C$ 임을 확인하였다. AWS 지점들 주변의 국지적 지표특성과 기온과의 상관성 분석 결과, 지점별 야간 평균 기온과 반경 1km 이내의 인공피복의 상관계수가 여름(0.84)과 겨울(0.78) 모두에서 높게 나타나 지표면 피복이 중규모적인 도시 열환경 관리에 있어 다른 요인들보다 더 큰 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 한편 수도권 야간기온에 대한 회귀모형을 변수선택법을 이용하여 개발한 결과 1km 규모에서 보다 200m 규모에서 상세한 지표특성 변수가 선택됨을 알 수 있었는데, 규모에 따른 모형의 설명력에는 큰 차이가 없었다. 따라서 200m 정도의 상세한 지표특성 자료를 이용하는 기후분석 모델의 구현이 가능함을 알 수 있었으며, 모델의 설명력은 1km 수준으로 분석하였을 때와 비슷한 수준인 57%(겨울)~72%(여름)이었다.