최근 원예작물의 지속가능한 생산을 위한 작물 생육환경 센싱 기반 복합환경제어시스템 연구와 산업적 이용이 부각되면서, 노지재배에 적용하기 적합한 토양센서 활용 방안 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 산업 및 연구 현장에서 많이 사용되고 있는 TEROS 12 FDR 센서(frequency domain reflectometry sensor)를 노지 과수원의 토양에 알맞게 활용하기 위하여 국내 세 지역 과수원 토양의 토성별 FDR 센서 활용 방법을 제시하고자 수행하였다. 실제 과수가 재배되고 있는 각 과수원에서 토양을 채취하여, 토성 및 토양수분보유곡선을 조사하였으며, 토양별 TEROS 12 센서 Raw 값과 이에 대응하는 용적수분함량 값을 선형 회귀 분석, 3차 회귀 분석을 통해 보정식을 얻은 뒤 제조사에서 제공하는 광질 토양 보정식과 비교 분석하였다. 채취한 세 과수원의 토양은 모두 토성이 달랐으며, 토성에 따라 각 보수력에 따른 용적수분함량 수치에 차이가 있었다. 또한, TEROS 12 센서 보정식에서는 모든 토양에서 3차 회귀 분석 보정식이 결정계수 0.95 이상으로 가장 높게 나타났으며, RMSE도 가장 낮게 나타났다. 제조사에서 제공하는 보정식을 사용하여 TEROS 12 센서의 용적수분함량을 보정할 경우 토양에 따라 실제 수치에 비해 최대 0.09-0.17m3·m-3가량 낮게 나타나, FDR 센서 사용시 적용 토양에 알맞은 보정이 반드시 선행되어야 함을 확인하였다. 또한 토성에 따라 토양의 보수력 구간에 따른 용적수분함량 범위의 차이가 있었으며, 토양 용적수분함량의 수치 해석에 보수력 정보가 수반되어야 할 것으로 나타났다. 또한, 사질이 많은 토양에서는 관수 개시점 측정을 위해 FDR 센서를 활용하는 데 있어 용적수분함량 측정 범위가 상대적으로 좁아 정밀도가 떨어질 것으로 판단되었다. 결론적으로 토양에서 FDR 센서를 통해 토양수분의 변화를 알맞게 해석하고 노지에서 알맞은 관수 시점을 선정하기 위해서는, 적용 토양의 수분보유특성을 파악하고 FDR 센서 보정을 선행하여 올바른 토양 수분 정보 제공이 필요할 것이다.
직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
매일 단위로 수신되는 MODIS 인공위성자료를 이용하여 계산한 시계열 식생지수 자료는 1년 주기의 생물계절 특성을 나타내는 복잡한 파형으로 표현될 수 있다. 이러한 복잡한 파형도 단순한 파형의 합성으로 이루어지는데 이산 퓨리에 변환 분석 기법은 이들을 각각의 하모닉들로 추출해 내어 다양한 주기별로 생육을 달리하는 식생의 특성을 설명할 수 있다. 특히 이산 퓨리에 분석을 통해 도출된 시계열 식생지수 자료의 1차 하모닉 값은 1년 동안 변화하는 총 잎의 생장량을 나타내는 것으로써 나무의 상대성장회귀식 추정에 의해 식생이 1년 동안 탄소를 흡수한 양을 나타내는 지상부 바이오매스양을 설명한다. 따라서 1차 하모닉 값의 변화량은 1년 동안 식생이 탄소를 흡수하는 양을 나타낸다고 할 수 있는데, 시계열 MODIS 자료에서 추출된 6220여개의 표본들의 1차 하모닉 10년 평균값과 산림청의 입목 축적량 데이터를 통해 추정된 연간 단위면적당 이산화탄소 흡수량을 이용하여 수종별 비례상수를 도출할 수 있었다. 남한 산림지역에 한하여 총 이산화탄소 흡수량은 2000년 이후 10년 평균 약 5천6백만톤으로 계산되었고 이것은 발표된 남한 산림의 연간 이산화탄소 흡수량에 근접하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 보편적 비례상수를 이용하여 식생의 연간 탄소 흡수량을 추정함으로써 시계열 위성영상 자료를 이용하여 매년 변화하는 산림의 이산화탄소 흡수량 지도를 반복하여 정량적으로 제작할 수 있는 환경공간정보를 제공한다.
적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.
화산재는 화산쇄설물 중 2 mm 이하의 크기를 가지는 작은 미세 암편으로 화산 분화 이후 낙하에 의해 여러 가지 피해를 가져온다. 화산재 피해는 운송업과 생산업 그리고 동 식물 및 인간의 호흡기 활동에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이러한 화산재의 피해를 예방하기 위해서는 화산재 확산 정보가 중요하며 광범위하게 확산되는 화산재 관측은 위성을 활용하는 것이 효과적이다. 본 연구에서는 일본 사쿠라지마 화산의 두 번의 분화 사례를 연구하였으며 정지궤도 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite: COMS)의 기상 탑재체(Meteorological Imager: MI) 영상과 극궤도 위성인 Landsat-8의 Operational Land Imager (OLI), Thermal InfraRed Sensor (TIRS) 영상을 활용하여 화산재 확산 정보를 산출하였다. COMSMI 영상으로부터 화산재 화소를 추출하여 화산재의 확산 방향과 속도를 분석하였으며, Landsat-8 영상에 대하여 그림자 측정법을 적용하여 화산재 높이를 산출하였다. 또한 본 연구에서 산출된 결과를 도쿄 화산재 주의보센터(Volcanic Ash Advisories center: VAAC)와 비교하였다. 비교 결과, 화산재 확산의 방향은 두 연구에서 모두 유사한 방향으로 산출되었으나 화산재 속도는 화산재주의보센터에서 제공되는 속도에 비해 약 4배 느리게 산출되었다. 또한, 화산재 높이는 화산재 주의보센터 정보에서는 단일 값으로 제공되지만 본 연구에서는 화산재 확산위치에 따라 다르게 관측됨을 확인하였다. VAAC의 경우 화산 분화의 빠른 대응을 위해 분화구 주변 지역에 대해 대략적 값을 산정하지만 본 연구에서는 화산재 확산이 중요하기 때문에 실제 화산재 확산이 관측된 다양한 영상으로부터 화산재가 확산된 전체 지역에 대한 정보를 산출하였기 때문에 차이가 발생하였을 것으로 판단된다. 대규모 분화가 발생할 경우 한반도에 미치는 영향을 확인하기 위해서는 화산재 확산 관측이 중요하다. 본 연구를 통해 서로 다른 특성을 지니는 위성영상을 활용하여 화산재가 확산된 전체 영역에 대해 다양한 정보를 산출하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.
도시화는 여름철 도시형 홍수, 도시 열섬 등의 문제를 야기시킨다. 이러한 현상을 해결하기 위해서는 도시 열환경 변화의 정확한 파악이 필요하다. 이는 에너지 수지를 통해 설명될 수 있지만, 도심지의 경우 일반적인 에너지 수지와 달리 건물이나 인공토지피복에 의해 저장된 열에너지인 저장열을 고려하여야 한다. 하지만 저장열은 도시 표면의 복잡한 3차원 구조와 피복의 다양성 때문에 그 산출이 어려우며, 도시마다 다른 환경으로 인해 선행연구의 저장열 산출 방법을 타 도심지에 적용시키는 데는 어려움이 존재한다. 특히 대부분의 선행연구는 국외 도시를 중심으로 이루어졌기 때문에 국내 도심지의 다양한 토지피복과 건물 특성에 적합한 저장열 산출 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 도심지의 다양한 지표타입이 존재하는 지역의 자료를 이용하여 저장열의 정량적인 산출이 가능한 회귀 식 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 순복사와 지표면 온도 자료를 독립변수로, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치를 종속변수로 사용하여 비선형 회귀분석을 수행하였으며, 산출된 회귀계수를 각 독립변수에 적용하여 저장열 산출 회귀 식을 도출하였다. 플럭스 타워 기반 저장열 추정치의 시계열 분석 결과 본 연구에서 산출한 저장열이 주간의 high peak와 야간에서의 값의 분포와 경향을 잘 모의하고 있었고, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치에 비해 연속적인 저장열 산출이 가능하였다. 또한 산점도 분석 결과 Root Mean Square Error (RMSE) $50.14Wm^{-2}$, bias $-0.94Wm^{-2}$로 유의한 수준의 정확도를 보였다.
빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.
본 연구는 서울지역에서 2015년 1월부터 12월까지 정지궤도 천리안 위성(Communication Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 해양 탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)의 에어로졸광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD)로부터 지상 초미세먼지(Particulate Matter; $PM_{2.5}$) 농도를 추정하기 위한 계절별 경험/통계모델을 개발했다. 행성경계층고도(Planetary Boundary Layer Height, PBLH) 그리고 에어로졸 수직 비율(Vertical Ratio of Aerosol, VRA)을 사용한 두 가지 수직보정방법과 흡습성장계수(Hygroscopic growth factor, f(RH))로부터의 습도보정방법이 각각의 경험적 모델에 적용된 결과 AOD에 대한 수직 보정과 $PM_{2.5}$에 대한 지표 습도보정이 모델 성능 향상에 중요한 역할을 했다. AOD-$PM_{2.5}$ 사이에 관련이 있다고 알려진 기상인자들(온도, 풍속, 시정)을 추가적으로 사용하여 다중 선형 회귀모델을 구성한 결과 경험모델에 비해 $R^2$값이 최대 0.25 증가했다. 본 연구에선 AOD-$PM_{2.5}$ 모델의 계절별, 월별, 시간별 특성을 분석하고 계절별로 구분하여 모델을 구성한 결과 고농도 사례에서 과소평가 되던 경향이 개선됨을 알 수 있고 관측된 $PM_{2.5}$와 추정된 $PM_{2.5}$의 월 및 시간변동성은 서로 경향성이 일치했다. 따라서 정지궤도 위성 AOD를 이용하여 지상 $PM_{2.5}$ 농도를 추정한 본 연구의 결과는 향후 발사 예정인 GK-2A와 GK-2B에 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 복사전달모델을 사용하여 다양한 변수환경(파장 (340 nm, 477 nm), 에어로솔 종류(스모크, 황사, 황산염), AOD (aerosol optical depth), 지표면 반사도, 관측기하)에 따라 에어로솔 유효 고도(aerosol peak height; APH)에 대한 O4 대기질량인자(air mass factor; AMF)의 민감도를 조사하였다. 전반적으로, 477 nm의 O4 AMF 가 340 nm 보다 APH에 대한 민감도가 크고 안정적으로 산출 가능한 것으로 확인하였다. AOD가 높을 때 APH에 대한 O4 AMF의 민감도가 커지는 것을 확인하였다. 477 nm에서는 340 nm 보다 지표면 반사도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 태양천정각 증가에 따라 340 nm에서의 O4 AMF가 감소하는 추세를 발견하였으며, 이러한 경향은 태양천정각 40°인 환경에서 높은 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 장벽효과로 인해 O4 흡수가 발생하는 광경로 길이가 줄어들기 때문인 것으로 사료된다. 477 nm에서는 태양천정각이 증가함에 따라 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 다중산란이 일부 발생하여 O4 AMF가 비선형함수 형태로 증가하는 경향을 보였다. 마지막으로, AOD의 불확실성이 APH 산출오차에 미치는 영향을 조사하였다. 황산염 타입에 대한 APH 산출 시, AOD의 불확실성으로 인한APH 산출오차가 다른 에어로솔 타입보다 크게 나타났으며, 황사의 경우 AOD 불확실성에 대한 APH 산출오차에 대한 영향이 미미하게 나타났다. 이러한 결과는 각 에어로솔 타입의 흡수 산란 특성이 다양하기 때문에, 에어로솔 타입이 APH 산출 오차에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.