세월호 사건으로 인하여, 선박에서 발생하는 통신에 대한 육지와 구난 시스템과의 통신 연계가 문제 되고 있다. 또한 3면이 바다로 되어 있는 우리나라의 입장에서는 해상 구난과 비상 재난을 위한 연계 통신 시스템에 대한 점검이 필요해졌다. 해상에서 항해하는 선박은 단독으로 재난을 처리해야 하므로 연계 통신 시스템이 보다 완전하게 갖추어 져야 한다. 더불어 해상에서 침수되어 침몰하는 선박뿐만 아니라, 해저로 운항하는 잠수함에 대한 연계 통신에 대한 연구가 필요하다. 그리고 육지에서는 해상과 해저의 선박 및 잠수함의 비상 재난에 대비한 유상 연계 통신과 연계 통신 시스템에 대한 연구가 필요하다. 이를 통해 통신 프로토콜과 비상 재난을 대비한 위치 확인 및 육상과 통산을 위한 비행기나 인공위성과의 연계 시스템도 연구되어져야 할 것이다. 이를 위해 통합된 비상재난 통신 연계 시스템에 대한 연구가 필요하다.
The Korea Meteorological Administration (KMA) National Typhoon Center has been officially releasing reanalyzed best tracks for the previous year's northwest Pacific typhoons since 2015. However, while most typhoon researchers are aware of the data released by other institutions, such as the Joint Typhoon Warning Center (JTWC) and the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) Tokyo, they are often unfamiliar with the KMA products. In this technical note, we describe the best track data released by KMA, and the algorithms that are used to generate it. We hope that this will increase the usefulness of the data to typhoon researchers, and help raise awareness of the product. The best track reanalysis process is initiated when the necessary database of observations-which includes satellite, synoptic, ocean, and radar observations-has become complete for the required year. Three categories of best track information-position (track), intensity (maximum sustained winds and central pressure), and size (radii of high-wind areas)-are estimated based on scientific processes. These estimates are then examined by typhoon forecasters and other internal and external experts, and issued as an official product when final approval has been given.
원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.
해수광 특성이 시공간적으로 심하게 변동하는 동중국해 북부해역에서 현장 클로로필 $\alpha$와 OSMI 밴드(412, 443, 490, 555nm) 및 해수 다중 광측정기(PRR-800) 밴드(412, 443, 490, 510, 555, 670, 765nm)간의 관계성을 구한 결과, 클로로필 $\alpha$에 대한 각 밴드별 remote sensing reflectance (Rrs) 값이 맑은 해수(미국 캘리포니아 근해)에서 보다 동중국해 북부해역에서 크게 나타났다. 또한 440nm와 670nm 영역에서 현장 관측 클로로필 $\alpha$에 대한 입자 물질들의 광흡수 값이 맑은 해수의 경우보다 큰 값을 보였다. 그러므로, OSMI밴드에서 클로로필로 인해 최대 흡수가 일어나는 밴드가 443nm을 추정할 수 있었다. 동중국해를 관측한 OSMI 위성의 각 band (412, 443, 490, 555 nm)로부터 nLw (normalized water-leaving radiance)와 현장 클로로필 $\alpha$(Chl $\alpha$)값의 관계성(Chl $\alpha$= f(nLw)을 구하였다. OSMI 밴드에서 클로로필 $\alpha$ 값과 각 밴드별 nLw 값과의 상관성은 412nm에서 최저 상관성을, 555nm에서 최고 상관성을 나타내었다. 클로로필 $\alpha$ 현장 관측 값 및 OSMI 복합밴드 비 값(nLw412/nLw555, nLw443/nLw555, nLw490/nLw555)을 비교 분석한 결과, nLw490/nLw555 비 값과 현장 클로로필 $\alpha$ 값간에 최고 높은 상관성을 나타내었다. 다음으로 nLw443/nLw555 순으로 안정된 값을 보였으나, nLw412/nLw555와 클로로필 $\alpha$ 값간의 상관성이 가장 낮게 나타났다. 3시간이내 현장 측정 클로로필 $\alpha$ 값을 기준으로 OSMI 및 SeaWiFS 위성 자료를 OC2 알고리즘을 이용하여 추정한 클로로필 값간의 차이는 해양의 수평 공간 변동에 관계없이 OSMI 추정 값이 약 0.3mg/m$^3$ 정도 일정하게 낮게 나타났다. 향후 OSMI 위성 밴드를 이용한 클로로필 $\alpha$ 추정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.
2008년과 2009년에 획득된 KOMPSAT-2 위성영상 자료와 야외조사를 병행하여 순천만과 벌교 연안습지의 염생식물 군락의 정밀한 분포경계를 확인하고 분포 양상과 면적을 구하였다. 순천만과 벌교 연안습지의 주요 군락은 갈대와 칠면초 우점군락으로 확인되었다. 퇴적특성을 파악하기 위해 조간대 표층의 수준측량과 퇴적상 분석이 수행되었다. 염습지의 퇴적상은 대부분 실트질 니와 니질 퇴적상을 보였으며 계절변화는 매우 작았고, 지형구배는 경사도가 $0.0007{\sim}0.002^{\circ}$로 매우 평탄하였다. 연구지역에서 염생식물은 평균해수면보다 0.7~1.8 m 높은 곳을 점하고 있었으며, 갈대우점군락은 평균해수면 위 1.1~1.8 m, 칠면초 우점군락은 평균해수면 위 0.7~1.3 m 높은 고도를 나타내는 범위에서 생육하고 있다. 2009년 분포를 기준으로 순천만 연안습지의 갈대 우점군락의 면적은 약 $0.79km^2$, 칠면초 우점군락의 면적은 약 $0.22km^2$로, 총 면적은 약 $1.01km^2$이다. 벌교천 하구 연안습지의 갈대 우점군락 면적은 약 $0.31km^2$, 칠면초 우점군락의 면적은 약 $0.031km^2$이며, 총 면적은 약 $0.341km^2$이다. 순천만-벌교 하구 염습지에서 각기 105개와 60개의 염생식물 단위군락의 분포양상과 면적이 제시될 수 있었다. 2008/2009년 위성영상에 의해 분석된 염생식물 군락의 정밀한 분포양상과 면적은 국내에서 가장 중요한 염습지인 해당 연구지역에서 향후 염습지 관련 모니터링의 기본자료로 매우 가치가 높을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS) 등의 광역관측 위성영상을 이용한 해수나 연안수의 클로로필 농도 분석을 통해 가능성이 확인되었던 밴드 비를 이용한 비교적 간단한 추정 모델을 수체의 크기와 폭이 현저히 작고 탁도가 있는 하천에 대해 클로로필-a 농도값을 추정하고자 고해상도 위성영상에 Two-band 및 Three-band reflectance 모델을 적용하여 가능성을 파악하였다. 특히 RapidEye 영상을 이용하여 일반적으로 탁도가 있는 수체에 대해 Red와 NIR 영역을 활용하는 이들 모델에 Red-edge(RE) 밴드를 적용하였다. Red와 NIR을 이용한 Two-band Reflectance 모델은 계산식의 결정계수 $R^2$ 값이 0.38로 유의성 없는 결과를 나타내었다. 그러나 RapidEye의 Red-edge (RE) 파장 대를 이용한 Red-RE Two-band 모델과 Red-RE-NIR Three-band 모델을 이용한 계산식에 대해서는, 2차함수에 의한 Three-band 모델의 결과는 Red-RE Two-band 모델의 결과와 통계적인 값이 거의 유사하였고 Two-band와 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식은 각각 0.66, 0.73 의 $R^2$값을 나타내어 Red-edge 밴드의 적용 가능성을 보였고, 실측치와의 Root Mean Square Error (RMSE)는 24.8, 22.4 mg $m^{-3}$, Relative Percent Difference(RPD)는 각각 1.30, 1.29로 1.5 이하의 대략적인 추정(Approximate Prediction) 수준을 나타내었다. 고해상도 위성영상에 Red-RE-NIR Three-band 모델을 적용한 계산식을 이용해 대략적인 추정이지만 가장 유의한 수준의 클로로필-a 농도를 추정할 수 있었다. 영상에서 추정된 클로로필-a 분포를 비교하였을 때 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식이 Two-band 모델에 비해 낮은 값의 분포를 보였다. 향후 하천의 스펙트럼을 실측하여 파장별 부유물질, 유기물과의 상관성 및 클로로필 농도와의 간섭 정도를 시뮬레이션하여 보정식을 산출 적용한다면 탁도가 다소 높은 하천에서의 클로로필-a 농도 계산식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
기선장에 따른 GPS 위치 정도 및 분포를 측정하기 위하여 2002년 5월 29일부터 6월 2일까지 2대의 GPS수신기 (L1, 12채널)를 이용하여 고정점에서 30분에서 24시간동안 관측하는 실험을 수행하였다. 기준국(PKNU)과 이동, 국립지리원의 GPS 상시관측소에서 수신한 GPS 데이터는 동적 및 정적 후처리방식으로 처리하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 2002년 5월 31일 차단각 (cut-off angle) $15^{\circ}$에서 6시간 이상 관측 가능한 위성은 16개였고, 위성은 주로 동서방향으로 배치되어 있었다. 10분마다 평균한위성 수와 GDOP는 각각 8개, 3.89이었다. 2. 후처리 전후의 GPS 평균위치는 모두 기준점에서 남서쪽으로 편위 (단독 측위 : 1.17m, 후처리 : 평균 0.43m)되었다. 확율원 오차는 단독 측위가 6.65m이었고 이를 동적 후처리하면 단독 측위의 약 33.8%(표준편차 0=17.2), 정적 후처리하면 단독 측위의 약 5.3% (0=2.2)로 감소시 킬 수 있었다. 3. 정적 후처리방식으로 구한 기선장 x(Km)와 확률원 오차 y(m) 의 관계식은 y = 0.0016x + 0006 $(R^2=0.87)$이었다. 본 연구에서 사용한 1주파용 GPS 수신기를 이용하여 정적 후처리방식으로 위치를 측정하는 경우, 기선장을 100Km 이내로 하고 GPS 수신시간을 30분 이상으로 하면 확율원 오차 20 Cm 이내의 측위가 가능함을 알 수 있었다.
국내에서 처음으로 도입한 기상 항공기에 탑재한 G-band 수증기 라디오미터(GVR) 관측으로 산출된 가강수량의 품질 관리 방법을 제안하였다. GVR 빔의 연직 최단 경로 자료만 사용하기 위해 기상 항공기의 자세 정보(pitch와 roll 각도)를 활용하였고, GVR 가강수량이 20 mm 이상의 자료를 제거하는 방법을 품질 관리에 적용하였다. GVR 가강수량이 20 mm 이상으로 증가할 때, 웜로드(Warm load) 평균 전력과 스카이로드(Sky load) 평균 전력의 차이가 0에 가까이 수렴하는 특성을 확인하였고, 이는 COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 운형, 운정고도, 운량자료와 구름통합관측기기(CCP), 강수입자 측정기(PIP)로 측정된 강수 및 구름 입자 크기로 확인한 하층운과 중층운에 의한 높은 밝기온도 때문으로 판단된다. 구름 많은 날의 품질 관리 적용 전후의 GVR 가강수량을 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 가강수량과 정량적으로 비교하였는데 RMSD (Root Mean Square Difference)는 2.9 mm에서 1.8 mm로 감소하였고, KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와의 RMSD는 5.4 mm에서 4.3 mm로 감소하여 향상된 정확도를 보였다. 또한 품질 관리를 적용한 GVR 가강수량과 드롭존데 가강수량 관측 자료을 활용하여 COMS 가강수량과도 정량적으로 비교평가함으로써 본 연구에서 제안한 GVR 가강수량의 품질 관리 방법의 유효성을 확인하였다.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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