미국항공우주국(NASA)의 MODIS GPP 자료는 육상식생의 총일차생산성(GPP) 모니터링에 중요한 수단을 제공한다. 그러나 GPP 추정의 입력자료로 사용하는 DAO기상자료의 거친 공간해상도($1.25^{\circ}{\times}1^{\circ}$)와 FPAR 자료의 구름영향에 의한 신뢰도 저하 등은 지역 수준의 GPP 모니터링에 문제를 야기한다. 이 연구에서는 북한지역을 대상으로 FPAR의 구름영향 제거하고 고해상도(3 km${\times}$3 km) WRF 기상자료를 사용함으로써 입력자료의 문제를 개선한 GPP를 추정한 후, 2000-2008년 간의 GPP 연간 변동특성 및 지역적 분포특성을 분석하였다. 개선한 GPP는 2000년의 645 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$에서 2008년의 863 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$까지 변화하였고, 혼효림지역이 1,076 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$으로 가장 큰 값을 보였다. NASA GPP (790 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$)에 비해 FPAR 개선 후 GPP가 증가하였고(861), WRF 자료 이용 시 감소(710), FPAR와 WRF 자료 이용 시 다소 증가(809)하는 양상을 보였다. 개선효과는 북한에서 제일 큰 면적을 차지한 혼효림에서 가장 뚜렷하였다(+10.2%). 한편 WRF 기상자료가 DAO에 비해 지형적 영향을 보다 잘 반영함으로써, 결과적으로 개선한 GPP의 공간이질성이 증가한 것으로 나타났다. 각 피복유형별 연간변동성을 분석한 결과 개선한 GPP는 NASA GPP와 상이한 연간변화를 보였다. 위 결과들을 종합하면, 북한 등의 지역수준의 GPP 모니터링을 목적으로할 경우, 입력자료의 개선에 의한 MODIS GPP를 재산출할 필요가 있다고 보여진다.
산불피해강도지수(CBI, Composite Burn Index)는 미국 산림청(USDA Forest Service)에서 위성영상을 이용하여 산불 피해강도 측정을 위해 개발한 산불피해 현장 조사 지수이다. 국내의 경우 별도의 산불피해 지수가 없어, 미국 CBI를 산불 피해지 조사에 준용하여 왔으나, CBI는 국내 여건에 맞지 않다는 지적이 제기되어 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)를 개발하게 되었다. 따라서 본 연구는 미국 CBI에 기초하여 한국형 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)의 개발과 검증에 목표를 두고 수행되었다. KCBI는 CBI에 기초하여 국내 현장적용 후 문제점을 파악 후 정교화 하였으며, 위성영상 결과와의 적합성 검토를 위하여 2011년도 산불 피해지중 상대적으로 피해 규모가 큰 울진과 영덕 산불피해지를 연구 대상지로 선정 후 각 44개 지점에서 산불피해 강도를 평가하였다. 산불피해강도(BS, Burn Severity)는 산불발생 후 1개월 후에 촬영된 SPOT 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값으로 계산하였으며, 상관분석과 오류메트릭스(Confusion Matrix)를 이용하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 울진피해지는 (r = -0.544, P<0.01), 영덕피해지 (r = -0.616, P<0.01)로 나타났다. 부의 상관관계를 나타난 이유는 NDVI의 DN 값은 낮을 수 록 높은 피해강도를로 나타내며, 높을수록 낮은 피해강도를 나타내기 때문이다. 본 결과로 제시된 KCBI는 국내 산불 피해 현장에서 적용 가능한 것으로 판단되었다. 하지만 등급분류 방법과 기대치 보다 낮은 상관도 등의 문제점도 나타났다. 또한 오류메트릭스 분석결과 KCBI가 일부 높은 산불 강도 등급에 치우쳐 분포하는 현상 등이 나타났다. 제기된 문제점들을 바탕으로 향후 KCBI를 더 많은 한국 산불피해지에 적용함으로써, 추후 연구를 진행해야 할 것이다.
남극 장보고 과학기지가 위치한 동남극 테라노바 만의 정착해빙은 해양 생태계 및 쇄빙선의 운항에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 테라노바 만의 정착해빙에 대한 시공간적 변화 연구가 수행될 필요가 있다. 이 연구에서는 2010년 12월부터 2012년 1월까지 테라노바 만이 촬영된 총 62개의 COSMO-SkyMed 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 영상을 이용하여 1-9일의 시간적 기선거리를 가지는 38개의 간섭쌍을 구축하였고, 각각의 간섭쌍에 대한 긴밀도를 분석하였다. 정착해빙은 해안에 고착되어 시간적 위상오차가 작았으며, 최대 9일의 시간적 기선거리를 가지는 간섭쌍에서도 0.3 이상의 높은 긴밀도를 유지하였다. 이와 같이 정착해빙의 작은 시간적 위상오차에 기초하여, 각각의 긴밀도 영상에서 0.5 이상의 긴밀도가 공간적으로 균질하게 관찰되는 영역을 정착해빙으로 정의하였다. 유빙과 바다는 해류와 바람에 의해 유동하여 시간적 위상오차가 크기 때문에 낮은 긴밀도를 보였다. 긴밀도 영상에서 바다와 구분이 어려운 유빙은 SAR 후방산란강도(amplitude) 영상에서 유빙 표면의 균열(crack)을 관찰함으로써 검출하였다. 긴밀도 및 SAR 영상으로부터 검출된 정착해빙과 유빙의 면적을 산출하였고, 시간에 따른 해빙의 면적변화를 분석하였다. 테라노바 만의 정착해빙 면적은 3월 이후 증가하여 7월에 최대 $170.7km^2$을 나타냈고, 10월부터 감소하는 것으로 나타났다. 유빙의 면적은 2-5월에 증가하고, 정착해빙의 면적이 급격히 증가하는 5-7월에 감소하였다. 긴밀도 영상에서 분석된 테라노바 만의 정착해빙 면적을 장보고 과학기지의 자동기상관측기구로 측정된 기온 및 풍속과 비교하였다. 정착해빙 면적은 기온의 증감과 약 2개월의 시간차를 가지는 역의 상관관계를 나타냈다. 반면 풍속과 정착해빙의 면적은 서로 매우 낮은 상관성을 보였다. 이는 테라노바 만의 정착해빙 면적 변화가 풍속보다는 기온에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.
광주과학기술원의 다파장 라만 라이다를 이용한 에어로졸 연속관측이 2009년부터 2011년까지 3년간 수행되었다. 장기 연속 관측을 통해 얻어진 라이다 신호들의 분석을 통해 편광소멸도를 산출해 내었고, 편광소멸도를 통하여 황사 층을 구분해 내었다. 구분된 황사의 층의 광학적 특징들이 관측 고도에 따라 다르다는 것을 신호의 분석으로부터 밝혀졌다. 이러한 광학적 특징의 차이를 규명하기 위하여, HYSPLIT 모델을 이용하여 각각 관측된 황사 층들의 유입 경로와 이동 중 고도를 분석하였다. 이러한 황사의 관측 고도에 따른 광학적 특성의 변화는 황사가 장거리 이동 중 통과한 오염물질 발생 지역에서 발생한 오염물질과의 혼합으로부터 기인한 것으로 사료된다. 특히 오염물질 발생 지역을 지날 때의 황사 층의 고도는 황사의 광학적 특성 변화에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 3년간 라이다 관측 시스템으로 관측한 황사 중, 중국산업지역 및 인구밀집도가 높은 지역 등과 같은 인위적 기원의 오염물질 발생 지역을 통과할 때의 고도가 1 km 이하 일 때, $0.12{\pm}0.01$의 낮은 편광소멸도, 355 nm와 532 nm 파장에서 각각 $67{\pm}9sr$, $68{\pm}9sr$의 낮은 라이다비, $1.05{\pm}0.57$의 낮은 옹스트롬 지수(${\AA}ngstr\ddot{o}m$ expon) 보였으며, 이는 오염물질이 갖는 광학적 특성 값과 유사하다. 이와 반면 황사가 3 km 이상의 높은 고도로 오염물질 발생 지역을 통과한 경우는 $0.21{\pm}0.09$의 편광소멸도, 355 nm와 532 nm 파장에서 각각 $48{\pm}5sr$, $46{\pm}4sr$의 라이다 비, $0.57{\pm}0.24$의 옹스토롬 지수를 보이며 이는 순수황사의 광학적 특성과 유사하다. 이는 황사가 중국 오염물질 발생지역을 통과할 때의 고도가 혼합상태의 황사 전체의 광학적 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되며, 낮은 고도에서는 오염물질과의 혼합의 정도가 증가하여, 오염물질의 광학적 특성이 우세하게 나타나는 반면, 높은 고도에서는 오염물질과 황사의 혼합이 상대적으로 적게 일어난다고 사료된다.
GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.
1999년에 발사될 다목적실용위성1호의 주 탑재체인 전자광학카메라는 한반도의 디지털 지도(입체지도 포함) 작성을 위한 영상자료를 획득하는 것을 그 임무로 하고있다. 센서부와 전자부로 구성된 전자광학카메라는 파장 510∼730nm의 가시광선영역에서 6.6m의 지상해상도와 관측 폭 17km 이상의 흑백영상을 위성체 자세제어에 의한 조준과 푸쉬브룸 방식으로 촬영한다. 3년 이상의 임무수명을 가진 본 기기의 고해상도 흑백영상 촬영시간은, 98분인 위성궤도 당 2분간 연속 수집되어 그 지상영상의 길이는 800km에 이르며, 운용 중 프로그래밍이 가능한 이득률과 옵셋, 그리고 자체 내에 영상을 저장할 수 있는 기능을 갖고 있다. F수 8.3인 비차폐 3면 반사식 광학계에 의해 수집된 영상은 각각 8 bit 전자신호로 처리되어 25Mbps의 송신율을 가지고 지상국으로 보내진다. 제작된 전자광학카메라는 각종 시험을 통하여, 그 설계에서 요구되었던 기술사양을 만족하거나 능가할 정도로 높은 완성도를 보이고 있는데, 본 논문에서는 전자광학카메라로 획득된 영상자료의 최종 사용자들을 위하여 그 분광특성, MTF(Modulation Transfer function), 2592개 CCD 화소의 상대적 반응비등의 중요 성능특성 측정값을 설명하였다. 이득율을 변화시키며 측정한 분광특성 결과는 전자광학카메라의 영상자료 사용자가 더 정확한 흑백영상을 만드는데 이용되리라 본다. 영상품질을 가름하는 중요한 특성인 MTF는 시계각 전부에 걸쳐 Nyquist 진동수에서 측정값이 요구값 10%를 넘어 16% 이상을 보이므로써 이 전자광학카메라가 우수한 성능을 가진 것이 입증되었고, 각 CCD 화소들의 상대적 반응도를 측정한 결과에서도 상당히 고른 특성을 확인함과 함께, 차후 전자광학카메라의 영상자료 처리과정을 위하여 정밀한 상대 비교값을 제공하였다.
TerraSAR-X자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR시스템을 이용한 조간대 갯벌 관측에의 적용 가능성을 시험하였다. 연구대상지 역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 waterline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 궤도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다. 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60 m당 20 cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 영생식물의 산란특성을 관측하였다. 조간대 수륙경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화 모니터링에 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3 dB 이내의 정밀도로 일치하였다. 셋째, 단일편파자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM작성을 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEM-X의 적용이 필요하다.
본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, and NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, and SO42-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM10 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM10 (34.11 ㎍/m3) 및 PM2.5 (19.23 ㎍/m3)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM10 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM10 (27.79 ㎍/m3) 및 PM2.5 (17.41 ㎍/m3)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM10 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.
본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM10, PM2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM10, PM2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM10 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 13 조 (홈페이지 저작권)
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 16 조 (서비스 이용제한)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.