최근 기후변화로 인해 국지적 기습 폭우와 집중 호우로 피해가속출하며, 인제 지역과 같은 산간 지방의 경우 폭우로 인한 산사태의 탐지와 예측에 어려움을 두고 있다. 본 연구는 인제 지역의 산사태 탐지와 예측을 위한 특성을 분석하고자 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 산사태 발생 후 촬영된 위성영상을 이용하였고, GIS 분석을 위해 위성영상(SPOT5)을 육안 판독하여 발달부, 유하부, 퇴적부로 디지타이징 하였다. 공간적 특성 분석을 위해 수치지도, 3 4차 임상도, 정밀토양도를 육안판독한 산사태 지역과 그리드 중첩 분석 하였다. 그 결과 인제 지역의 지형적 특성은 경사도 평균 $26.34^{\circ}$에서 발생하고, 경사 방향은 남향 남동 남서향이며 고도는 평균 627m에서 발생하였다. 수문학적 분석 결과 유하지, 퇴적지로 갈수록 유하 면적이 급격히 퍼짐을 나타내었고, 임상학적 분석결과 소나무림의 발생률이 크며 경급속성에 따라 흉고직경 6~16cm의 임목 수관정유 비율이 50% 이상인 소경목 에서 산사태가 발생함을 알 수 있었다. 토망통 분석 결과 사양질 이고 배수능력이 뛰어난 OdF(오대) 37.85%, SmF(삼각) 37.35% 로 나타났다. 본 연구를 통해 인제 지역 일대의 산사태 특성을 알 수 있었고, 2.5m 급의 SPOT5 영상의 활용이 가능했다. 하지만 고해상도 영상에 비해 시가지와 인접한 유하부 판단에 어려움이 있었다.
최근 시추공을 이용한 탄성파 토모그래피는 국내 토목분야지반조사에서 상당한 몫을 차지하고 있다. 비록, 발생원-수진기 배열 구간의 제한으로 인하여 기대된 탄성파속도 분포가 그만큼 왜곡된다고 하더라도 그의 분해능은 그래도 다른 지표 조사기법보다 우월하기 때문이다. 그런데, 국내 천부지질에서는 경암과 풍화암이 인접되고 있는 경우가 허다하며 더구나 일부 수진간격에서 굴절파의 도달이 초동으로 인식되어 토모그램의 분해능이 크게 저해될 수 있는 것이다. 이러한 문제에 근원적으로 대처하기 위해서는 초동주시 이외에도 측정데이터에 담겨있는 제반 탄성파 도달을 분석하고 또한 그에 대한 이해도를 높이는 것이 바람직하다고 하겠다. 예를 들면, 튜브파에 대한 분석은 절리의 존재 및 연장 상태 뿐만 아니라 물의 유동상태 판단에도 기여할 수 있는 것이다. 따라서 본 논문의 주요 내용은 지난 수년간의 현장응용 사례를 바탕으로 측정 데이터 자체를 이해할 수 있는 다양한 분석 및 해석 기법을 서술함으로써 지반 상태에 대한 판단력을 높일 뿐만 아니라 나아가서 불가피하게 발생되는 토모그램의 왜곡을 최소화할 수 있는 기본 자료를 제시할 수 있음을 보여주는데 있다. 튜브파 관찰에 의해 인식된 절리들은 텔레뷰어 이미지 및 수리측정 결과와 상호 비교하고 있으며 또한 발파점 및 수진점 기록을 활용하여 그들을 찾는 분석법을 제시하고 있다. 해성 실트질 점토에 대한 탄성파전달 연구는 그 지역의 토모그래피 응용을 위한 지침을 보여주고 있다. 한편, 측정데이터에서 관찰되는 주요 탄성파 도달을 수치모형실험과 상호 비교함으로써 초동 판단에 대한 이해도를 높이고 있다.
손실 200 ppm급과 30 ppm급인 두 종류의 시험 반사경을 대상으로, 지수감쇠 방법을 이용한 반사경 손실측정 시스템의 오차 특성이 조사되었다. 공진기 길이 떨림에 의한 공진기 감쇠신호의 지수함수 왜곡을 보상하기 위하여 감쇠신호 데이터 평균기법을 적용하였다. 감쇠신호 6개의 평균이 취해졌을 때 감쇠신호의 지수함수 곡선맞춤 오차개선이 뚜력시 관측되었으며 손실 200ppm급 시험 반사경의 경우 약 2.4배 손실 30ppm급 시험 반사경의 경우 약 1.3배의 반사경 손실 측정오차 개선효과를 얻을 수 있었다 시험 공진기에서의 일별(day-to-day) 반사경 손실측정 반복도 오차가 조사되었다. 손실 200ppm급 시험 반사경의 경우 약 5.0%, 30ppm급 시험 반사경의 경우 약 26.4%의 손실측정 반복도 오차가 관측되었다. 저손실 반사경 평가에서 확인된 낮은 감쇠신호 데이터 평균효과와 높은 손실측정 반복도 오차는 손실측정 시스템 자체의 측정오차 이외에 시험 반사경 표면의 불균일한 손실 공간분포와 주변 오염원 유입의 결과로 분석되었다 또한 공진기 길이 떨림의 크기와 공진기 길이 측정오차가 손실측정 시스템의 정확도에 미치는 영향을 계산을 통해 조사한 결과, 분해능 수 ppm 급 현재의 측정 시스템의 성능에 미칠수 있는 공진기 길이오차의 영향은 충분히 적은 것으로 확인되었다.
기후변화로 인해 가뭄의 발생 빈도가 증가함에 따라 광범위하게 발생하는 가뭄의 상황을 정확하게 판단할 수 있는 모니터링 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 그러나 지상 관측 기상자료만으로는 한국의 전 지역에 대한 복잡한 가뭄을 모두 파악하기에는 한계가 존재하는 반면, 인공위성 원격탐사자료는 광범위한 지역에서의 가뭄의 공간적 특성을 파악하고 가뭄을 탐지하는 데 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 남한의 가뭄 식별을 위한 원격탐사자료의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 다양한 측면의 가뭄을 모니터링하기 위해 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수인 강수량과 잠재증발산량의 원격탐사 및 지상 관측자료를 수집하였다. 원격탐사자료의 적용성 평가는 관측자료와의 비교를 중심으로 수행하였다. 먼저 원격탐사자료의 적용성과 정확성을 평가하기 위하여 관측자료와의 상관관계를 분석하고, 기상학적 가뭄 모니터링을 위해 강수량과 잠재증발산량을 이용하여 다양한 측면의 가뭄지수들을 산정하였다. 이후 원격탐사자료의 가뭄 모니터링 능력을 평가하기 위해 가뭄지수에 대한 ROC 분석을 적용하여 과거 가뭄 재현성을 확인하였다. 마지막으로 원격탐사자료를 이용한 고해상도의 가뭄 지도를 작성하여 남한의 실제 가뭄에 대한 원격탐사자료의 모니터링 활용 가능성을 평가하였다. 원격탐사자료의 적용을 통해 향후 미 계측 유역을 포함한 남한 전 지역에서 다양하게 발생하는 가뭄 상황을 파악하고 이해할 수 있을 것으로 판단되었다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
국내 외 다중분광 위성의 수가 증가하고 자료를 획득할 수 있는 경로가 넓어짐에 따라 원하는 시기의 영상 취득 및 활용이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 다른 촬영시간, 주기 및 공간해상도를 가지기 때문에 자료의 불일치 문제가 존재한다. 특히, 밴드대역폭 차이는 동일한 시기에 촬영된 영상일지라도 서로 다른 반사도를 산출하며, 식생지수와 같은 식생 활력도 분석에 있어 큰 불확실성이 발생한다. 본 연구는 KOMPSAT-3의 농업분야 활용을 위해 타 다중분광위성과의 밴드대역폭 차이에 따른 Spectral Band Adjustment Factor(SBAF)를 산정하고 실제 적용을 통해 융합 활용 가능성을 평가하였다. 사막지역에서 취득된 초분광 위성영상을 활용하여 SBAF를 산정하였고, 작물 주산지 지역에 SBAF를 적용한 결과 식생지수는 천정각이 24도로 촬영된 합천지역을 제외한 다른 지역에서 상대백분율 차이가 3% 이내로 높은 일치율을 보였다. SBAF 산정을 위해 본 연구는 한 세트의 영상을 활용하였고 이는 SBAF의 계절 및 태양 천정각에 따른 변화를 고려하지 않아 불확실성이 높을 것으로 판단되며, 향후 이러한 문제를 해결하기 위해 장기간 분석이 필요할 것으로 판단된다.
드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.
국립수산과학원(NIFS)의 정선 관측은 높은 시공간 해상도를 가지며 장기간 동안 같은 정점에서 관측을 수행해오고 있어, 전 세계적으로 유례를 찾아볼 수 없을 만큼 귀중한 자료를 생산하고 있으나, 자료의 신뢰성 문제로 해양 기후 변화 연구에 실제적으로 활용되는 경우가 드물었다. 본 연구에서는 동해 심층 물성이 갖는 작은 자연적 변동성의 특성을 활용함으로써 반세기 이상 축적된 정선 관측 자료에서 나타나는 오차를 정량적으로 평가하여, 해양의 장기 변동성 연구에 기여하는 것을 목적으로 한다. 1℃ 등수온면에서 산출한 NIFS 염분 표준 오차는 평균적으로 1961~1980년 자료의 경우 약 0.160 g/kg, 1981년~1994년은 약 0.060 g/kg, 1995~2002년에는 약 0.020 g/kg, 2003년~2014년이 약 0.010 g/kg으로 시기에 따라 크게 달라져온 것으로 분석되었다. 특히 2011년~2014년 사이에 비정상적으로 오차가 증가된 해가 있었으며, 이것은 센서 관리의 미흡으로 염분 편향이 발생하였기 때문으로 파악되었다. 반면, 2012년도에는 안정적인 관측이 수행되어 거의 0.001 g/kg 의 오차를 갖는 매우 정확한 염분 자료가 얻어졌음이 확인되었다. 이 결과를 통해 품질 관리 과정의 체계화와 센서 관리 전문화 시스템을 확충한다면 국립수산과학원 정선 관측이 기후 변화로 인한 해양 변동성 연구에 크게 기여할 수 있을 만큼 충분히 고품질의 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 현 정선 관측의 개선 방향에 대해 몇 가지 제언을 첨부하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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