• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.965-970
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• 2023

윈드프로파일러와 윈드라이다는 대기경계층에서 시공간 고해상도 바람의 연직분포를 산출한다. 윈드라이다는 DBS(Doppler Beam Swinging)와 VAD(Velocity Azimuth Display) 방법으로 바람 벡터를 산출한다. DBS 방법은 빠른 스캔 시간으로 바람 프로파일을 획득할 수 있다는 장점이 있다. 반면에 연직 빔을 포함한 최소한 두 빔이 필요한 제약이 있어서 자료 수집률 저하의 원인이 된다. 일반적으로 다섯 빔을 사용하는 윈드프로파일러의 자료 수집률을 향상하기 위해 VAD 방식을 개선하였다. 먼저 DBS 방식의 시선속도 자료로 Fourier series를 산출하였다. 방위각 간격을 결정하여 Fourier series로 계산한 시선속도를 VAD 방식에 적용하여 고도별 바람을 산출하였다. DBS 방식으로 바람을 산출하지 못한 고도에서도 바람 벡터를 산출하였고, 두 방식의 결과가 일치하였다.

• 대한지리학회지
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• 제48권4호
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• pp.497-508
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• 2013

본 연구의 목적은 기후요소와 대기 에어로졸이 한반도 식물계절학적 특성에 미치는 영향을 위성자료 분석을 통해 규명하는 것이다. 매일 관측되는 위성관측 자료의 분석을 통해 지표관측이 갖는 식물계절학적 연구상의 시계열적 한계를 극복하고자 하였다. 연구결과에 따르면, 분석된 4개의 주요 산림생태계 중 상록수림, 낙엽수림, 초지는 서로 유사한 식물계절학적 특성을 보인 반면, 혼합림의 생장 패턴의 연도별변화는 상이하게 나타났다. 식생지수(VI)의 연중 진폭이 큰 삼림은 VI 연중 최대치에 보다 빨리 도달하는 것으로 조사되었지만, 동일 삼림생태계 내에서는 시계열적인 관련성이 나타나지 않았다. 식생지수의 위상(phase)은 VI 최대치가 관측되는 연중 시점을 의미하는데, 기온의 변화와 강한 상관성을 보였다. 에어로졸 광학두께(AOT)의 시계열변화는 연도별 변화뿐만 아니라 계절적 특징을 강하게 나타내었다. 일반적으로, 에어로졸 농도는 늦봄부터 초여름에 걸쳐 가장 높게 나타났다. 하지만 AOT의 연도별변화 패턴은 진폭과 위상 변화 측면에서 식생지수와 통계적으로 강한 상관관계를 보이지 않았다. 단지, AOT의 연중 진폭(amplitude)이 식생지수의 진폭과 미약한 상관관계를 보인 결과로 볼 때, 전반적인 에어로졸의 농도 변화가 식생활동에 영향을 미칠 개연성이 있다고 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권4호
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• pp.298-306
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• 2010

본 연구에서는 한반도지표자료동화체계를 이용한 증발산 추정 능력 평가를 위하여 2006년부터 2008년까지 KoFlux 관측 중의 하나인 광릉 활엽수림에서 관측된 증발산과의 비교 검증을 실시하였다. 한반도지표자료동화체계를 통해 산출된 증발산은 관측과 0.78의 상관계수를 보이며, 관측된 증발산의 시계열을 잘 모의하였다. 그러나 연중내내 관측에 비해 과대모의하는 경향을 나타내었으며 이는 구름이 많고 강수가 흔히 발생하는 여름과 식생이 빠르게 자라기 시작하는 봄철에 더 크게 나타났다. $10km{\times}10km$ 해상도의 한반도지표자료동화체계를 기반으로 한 추정 증발산은 물수지의 추세변화 연구에 주로 사용되는 $0.25^{\circ}$와 $1^{\circ}$ 해상도의 전지구지표자료동화체계(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 결과와 비교했을 때, 관측된 증발산의 크기와 강수량 추세와 더 잘 일치하는 결과를 보여주었다. 이러한 결과를 토대로 한반도에서의 증발산 추세 연구에 있어 한반도지표자료 동화의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권3호
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• pp.257-266
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• 2017

이 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) Level 1.0B 자료와 다중채널 원격 탐사방법을 이용하여 황사(dust)/연무(smoke) 탐지 알고리즘을 개발하였고 결과 검증을 위하여 MODIS RGB 합성영상과 Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization Satellite Observations(CALIPSO)위성의 VFM(Vertical Feature Mask)자료가 사용되었다. 2007년 3월 30일과 2012년 4월 27일의 주간 사례에 대한 이 연구의 황사/연무 탐지 결과는 검증자료와 약 56.4 %, 72.0 % 일치하였으며 야간의 경우는 2012년 04월 27일 사례에 대하여 약 40.5 % 일치하였다. 그러나 이 연구 결과는 MODIS와 CALIPSO 위성의 시 공간 일치 한계 때문에 제한적 사례에 대하여 검증되었으나 추가적인 연구를 통하여 우리나라 차세대 정지궤도 기상위성의 에어로졸 탐지에 활용될 수 있을 것이다.

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.241-249
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• 2021

최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.627-636
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• 2021

SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.453-462
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• 2021

최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.165-179
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• 2024

도시 지역의 홍수 위험을 완화하고 지속 가능한 수자원을 관리하기 위해서는 도시 홍수와 물순환의 연계 해석이 필수적이다. 본 연구는 간단한 전환 규칙을 통해 침수의 시공간적 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타 기법을 이용하여 고해상도 도시침수 및 물순환 해석 모형 CAW (Cellular Automata-based integrated Water cycle model)를 개발하고, 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형을 미국 포틀랜드 도심지 유역에 적용하고, 물리 기반 모형 및 기존 셀룰러 오토마타 기반 모형의 침수 해석 결과와 비교하여 도시침수 재현의 적절성을 평가하였다. 연구 결과, 침수 검증 대상 지점에 대한 CAW 모형의 최대 침수심 분포는 확산파 방정식을 모사하는 WCA2D (Weighted Cellular Automata 2 Dimension) 모형과 평균오차 값이 1.3 cm로 유사하게 모의되었고, 이진 패턴 유사도 검증에서 HR 0.91, FAR 0.02, CSI 0.90으로 비교적 높은 유사성을 나타내며 모형의 침수 해석 적용성을 검증하였다. 또한, 토지피복 및 토양 조건이 침수, 침투에 미치는 영향을 시험 평가한 결과, 불투수율이 41% 더 높은 지역에서의 침투와 최대 침수심이 각각 54%(4.16 mm/m²) 감소 및 10%(2.19 mm/m²) 증가하였다. CAW 모형을 이용하여 도시 유역의 다양한 토지피복 및 토양 특성을 고려한 고해상도 물순환 및 도시침수 연계 모의 해석이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.707-723
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• 2022

위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R²=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권1호
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• pp.56-76
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• 2024

동해에서 수행된 국내 최장기 수중글라이더 운용 및 연속 단면 관측 결과를 보고한다. 본 연구팀은 수중글라이더를 활용하여 2020년 9월 18일부터 12월 21일까지 총 95일 동안 국립수산과학원(NIFS) 정선 관측 106 라인에 거의 일치하는 37.9 °N 위도선을 따라 동경 129.1 °E ~ 131.5 °E 사이를 6회 왕복하는 국내 최초의 연속 물성 단면 관측을 성공리에 수행하였다. 본 수중글라이더는 2020년 9월 18일 129.1 °E 위치에서 투하되어 9월 19일부터 88일간의 비행 관측을 수행하였고, 2020년 12월 15일부터 6일간 129.2 °E 위치에서 위치 제어 유지(Virtual Mooring)후 회수되며 전체 운용을 마무리하였다. 표층부터 800 dbar 수심까지 톱니형태의 궤적을 그리면서 총 수평거리 2550 km를 비행하는 동안 글라이더의 경로 이탈은 RMS 거리 262 m를 벗어나지 않을 정도의 매우 안정적인 경로 추종 모드를 보여줬다. 비행 관측을 통해 획득한 총 12개의 고해상도 물성 횡단면 자료로부터 수온과 염분의 연속적인 변동이 보이는 아중규모 특성을 확인하였고, 국립수산과학원(NIFS)의 격월 선박 관측 자료와 비교함으로써 시공간 해상도 차이에 따른 뚜렷한 특성을 발견하였다. 첫째는 공간 해상도 차이에 따른 결과로 표층 전선역의 세기 및 이동, 수온약층 강화현상 등 아중규모 현상들이 글라이더 횡단면 자료에서만 뚜렷하게 관찰되었다. 이러한 아중규모 구조는 현행 선박 관측 자료의 정점 간격(25 km) 보다 작다는 특징이 있었는데, 동해 내 아중규모 구조의 이해를 위해서는 고해상도 관측이 필요함을 의미한다. 둘째는 시간 해상도 차이에 따른 결과로 글라이더 자료에서 추출한 평균 7일 간격의 수온과 염분 시계열이 대략 6주 주기를 갖는 월중변동(Intramonthly variation) 특성을 보인다는 것과 대략 1주 동안 급격한 관측치의 변동이 나타난다는 것을 확인하였다. 이는 격월 정선 관측 자료에는 확인되지 않는 특징이다. 따라서, 정선 관측해역의 물성 변동을 이해하기 위해서는 선박 관측과 비교하여 상대적으로 비용이 저렴하고 효율적인 글라이더 관측을 통한 보완이 필요하다고 여겨진다. 마지막으로 두 플랫폼 간 관측치의 편차를 확인하였는데, 이러한 편차의 요인을 공간 규모에 기초한 정점의 정의 및 시간 규모에 따른 변동성, 그리고 각 플랫폼의 CTD 측정 장비의 교정 관점에서 논하였다.