본 연구에서는 위성영상 및 항공영상을 이용하여 여러 가지 정보를 추출하였다. 시간적으로 차이가 있는 Landsat TM (Thematic Mapper) 영상과 항공영상을 이용하여 변화 지역을 검출하였다. 변화지역 검출시 각 연도별로 비교사 알고리듬인 ISODATA를 이용하여 영상 분류를 행한 후, 분류 결과를 이용하여 지형이 변화된 지역을 추출함으로써 지형변화 추출 곁과의 정확도를 높일 수 있었다. 또한 부화소 (sub-pixel) 개념을 도입하여 비접근 지역의 도로망과 경작지역에 대한 피복 분류를 행하였다. 본 연구에서 사용한 알고리듬이 비접근 지역에 대한 지형정보 분석에 유용함을 알 수 있었다.
National Meteorological Satellite Center(NMSC) of Korea Meteorological Administration(KMA) is collecting GNSS data in near-real time for about 80 GNSS stations operated by multiple agencies. (eg. National Geographic Information Institute (NGII), Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI), DGNSS Central Office) Using these GNSS data, NMSC developed automatic Total Electron Contents(TEC) derivation system over the Korean peninsular every 1-hour based on single station data processing. We present the TEC result and validation of TEC using International GNSS Service(IGS) global TEC data for the case of quiet time and storm time. The future plans for the system improvement will be discussed.
본 연구에서는 대류권 오존과 전구체인 nitrogen oxides (NOx), volatile organic compounds (VOCs)의 광화학반응 관계를 살펴보고자, Ozone Monitoring Instrument (OMI)와 TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)의 nitrogen dioxide (NO2), formaldehyde (HCHO), OMI/Microwave Limb Sounder (MLS) tropospheric column ozone (TCO), Airkorea 지상측정 ozone (O3) 자료를 분석하였다. OMI 위성자료를 이용하여 2006년부터 2020년까지 장기 변화 경향을 살펴보면 TCO는 동북아시아 지역 전체적으로 증가하는 추세를 보였으며, NO2는 꾸준히 감소하고 HCHO는 계속해서 증가하는 경향성을 보였다. 또한 오존 민감도의 지표인 formaldehyde nitrogen dioxide ratio (FNR)은 점점 증가하고 있으며, 이는 VOC-limited 영역이 감소하고 있음을 의미한다. 본 연구는 한국 지역 오존의 지속적인 증가 원인을 밝히기 위해서 최근 4년 기간(2019~2022년)의 TROPOMI FNR과 지상 측정 O3를 이용하여 국내 오존 생성 민감도 분석을 진행하였다. 기존 선행연구들과 동일하게 국내 대도시 지역에서 VOC-limited 및 Transitional 영역이 나타났으며, 그 외에도 국내 주요 발전소가 위치한 지역에서 VOC-limited 영역이 나타났다. VOC-limited 영역, 즉 NOx가 과도하게 포화되어 있는 영역에서는 NOx 배출 감소가 오히려 적정 반응을 약화시켜 국내 오존 농도 증가를 유도했을 것으로 판단된다. 따라서 VOC-limited 영역이 나타나는 지역에서 오존 농도를 감소시키기 위해서는 NOx의 배출보다 단기적으로 VOC 배출을 감소시켜야 함을 시사한다.
이산화황(SO2)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO2에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO2 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO2 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO2 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.
삼림전용 축소를 통한 온실가스 흡수량의 검증 및 인증(MRV: Measurement, Reporting, Verification)이 REDD의 기회비용 산정과정에서 핵심요건으로 부각되고 있다. 본 연구의 목적은 북한 금강산을 사례지역으로 UN-REDD 기회비용 산정과정에서 위성영상을 활용한 MRV의 잠재력을 파악하고, MRV과정에서 발생할 수 있는 입증책임에 관련된 쟁점들을 사전에 점검하는 데 있다. UN-REDD 기회비용을 산정하는 과정에서, MRV에 필요한 지표를 도출하고 위성영상을 활용하여 역사적 벌채율, 토지이용, 토지피복, 탄소저장량 등에 대한 정보의 수집여부를 평가하였다. 위성영상의 육안판독은 금강산의 MRV 여건(산림면적, 산림의 황폐화 추세 등)을 대, 중, 소 3단계의 분류체계에 의거하여 가시적인 기록으로 제시하였다. 위성영상이 국제사법재판소, UN, UN-REDD 등에서 증거자료로 인정되기 때문에 기회비용 산정과정에서 법적으로 구속력을 가진 증빙자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 현지조사와 문헌조사를 활용한 MRV에 대해서도 측정자료 확보에 대한 불확실성과 불안으로 인하여 북한의 REDD에 대한 활발한 투자가 어렵게 되고, 북한의 산림보전에 관련된 정부 기업 개인들과 거래하는 것을 꺼려할 정도로 대안이 없는 것이 아니라는 것이 확인되었다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 북한에서 REDD사업을 하려는 남측 기업과 GCF(녹색기후기금, Green Climate Fund)를 비롯한 탄소무역 분야에서 실무를 수행하는 관계자들에게 구체적인 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
We made a study on real-time determination method for relative position using the laser-measured distance data between satellites. We numerically performed the determination of relative position in accordance with extended Kalman filter algorithm using the vectors obtained through nonlinear equation of relative motion, laser simulator for distance measurement, and attitude determination of chief satellite. Because the spherical parameters of relative distance and direction are used, there occur some changes in precision depending on changes in relative distance when determining the relative position. As a result of simulation, it was possible to determine the relative position with several millimeter-level errors at a distance of 10 km, and sub-millimeter level errors at a distance of 1 km. In addition, we performed the determination of relative position assuming the case that global positioning system data was not received for long hours to see the impact of determination of chief satellite orbit on the determination of relative position. The determination of precise relative position at a long distance carried out in this study can be used for scientific mission using the satellite formation flying.
Lim, Soon;Lim, Deok Won;Chun, Sebum;Heo, Moon Beom;Choi, Yun Sub;Lee, Ju Hyun;Lee, Sang Jeong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제4권4호
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pp.173-180
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2015
In this study, an algorithm that detects a spoofing signal for a GPS L1 signal was proposed, and the performance was verified through RF spoofing signal simulation. The proposed algorithm determines the reception of a spoofing signal by detecting a correlation distortion of GPS L1 C/A code caused by the spoofing signal. To detect the correlation distortion, a detection criterion of a spoofing signal was derived from the relationship among the Early, Prompt, and Late tap correlation values of a receiver correlator; and a detection threshold was calculated from the false alarm probability of spoofing signal detection. In this study, an RF spoofing environment was built using the GSS 8000 simulator (Spirent). For the RF spoofing signal generated from the simulator, the RF spoofing environment was verified using the commercial receiver DL-V3 (Novatel Inc.). To verify the performance of the proposed algorithm, the RF signal was stored as IF band data using a USRP signal collector (NI) so that the data could be processed by a CNU software receiver (software defined radio). For the performance of the proposed algorithm, results were obtained using the correlation value of the software receiver, and the performance was verified through the detection of a spoofing signal and the detection time of a spoofing signal.
산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.
The navigation message is composed of the information contained in the message and the structure for transmitting this information. In order to design a navigation message, considerations in terms of message content and message structure must be elicited. For designing a Korea Positioning System (KPS) navigation message, this paper explains performance indicators in terms of message structure and message content. Most of the performance analysis of GNSS navigation messages already in operation was performed only for Time-to-first-fix-Data (TTFFD). However, in the navigation message, the message content is composed of Clock-Ephemeris Data (CED) and additional information. So, this paper proposes a new performance indicator R_(Non-CED) that can be analyzed from the viewpoint of receiving additional information along with an explanation of TTFFD focusing on the CED reception time. This paper analyze the performance in terms of message structure using these two performance indicators. The message structures used for analysis are the packetized message protocol like GPS CNAV and the packetized and fixed pattern message protocol like GPS CNAV-2. From the results, it is possible to proffer how KPS navigation messages can have better performance than GPS navigation messages. And, these two performance indicators, TTFFD and RNon-CED, can help to design the minimum TTFF required performance of KPS navigation messages.
Variations in phytoplankton concentrations result from changes of the ocean color caused by phytoplankton pigments. Thus, ocean spectral reflectance for low chlorophyll waters are blue and high chlorophyll waters tend to have green reflectance. In the Korea region, clear waters and the open sea in the Kuroshio regions of the East China Sea have low chlorophyll. As one moves even closer In the northwestern part of the East China Sea, the situation becomes much more optically complicated, with contributions not only from higher concentration of phytoplankton, but also from sediments and dissolved materials from terrestrial and sea bottom sources. The color often approaches yellow-brown in the turbidity waters (Case Ⅱ waters). To verify satellite ocean color retrievals, or to develop new algorithms for complex case Ⅱ regions requires ship-based studies. In this study, we compared the chlorophyll retrievals from NASA's SeaWiFS sensor with chlorophyll values determined with standard fluorometric methods during two cruises on Korean NFRDI ships. For the SeaWiFS data, we used the standard NASA SeaWiFS algorithm to estimate the chlorophyll_a distribution around the Korean waters using Orbview/ SeaWiFS satellite data acquired by our HPRT station at NFRDl. We studied In find out the relationship between the measured chlorophyll_a from the ship and the estimated chlorophyll_a from the SeaWiFs satellite data around the northern part of the East China Sea, in February, and May, 2000. The relationship between the measured chlorophyll_a and the SeaWiFS chlorophyll_a shows following the equations (1) In the northern part of the East China Sea. Chlorophyll_a =0.121Ln(X) + 0.504, R²= 0.73 (1) We also determined total suspended sediment mass (55) and compared it with SeaWiFS spectral band ratio. A suspended solid algorithm was composed of in-.situ data and the ratio (L/sub WN/(490 ㎚)L/sub WN/(555 ㎚) of the SeaWiFS wavelength bands. The relationship between the measured suspended solid and the SeaWiFS band ratio shows following the equation (2) in the northern part of the East China Sea. SS = -0.703 Ln(X) + 2.237, R²= 0.62 (2) In the near future, NFRDI will develop algorithms for quantifying the ocean color properties around the Korean waters, with the data from regular ocean observations using its own research vessels and from three satellites, KOMPSAT/OSMl, Terra/MODIS and Orbview/SeaWiFS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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