• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.77-89
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• 2004

동북아시아 지역의 에어로졸 광학두께의 시공간적 변화는 기후변화에 큰 역할을 하는 대기중의 에어로졸의 연구에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 MODIS를 이용한 에어로졸 광학두께 자료와 TOMS 에어로졸 인덱스 자료를 수집하여 2001년 한해동안의 에어로졸의 물리학적 광학적 특성을 살펴보았다. 일별 에어로졸 관측 자료를 분석한 결과 에어로졸의 계절별 변화양상은 봄에 높고 겨울에 낮음을 뚜렷이 나타내고 있었다. 한편, 지역별 특징은 2001년에 MODIS에 의해 관측된 에어로졸 광학 두께의 연평균 값은 베이징이 가장 높은 0.65$\pm$0.37이고 고산이 가장 낮은 0.31$\pm$0.19로 나타났으며 서울과 광주가 각각 0.54$\pm$0.26과 0.38$\pm$0.19로 관측되었다. 이러한 연중 에어로졸 분석결과를 바탕으로 2001년 봄철 ACE-Asia 집중 관측 기간 중에 MODIS 와 TOMS 관측 자료를 이용한 한반도 인근지역의 에어로졸 특성을 조사하였다. 봄철에 높은 값을 보이는 에어로졸 광학두께(>0.7)와 에어로졸 인덱스 값(>0.5), 그리고 낮은 값을 나타내는 ${\AA}$ngstrom 지수 (<0.5)는 모두 봄철 황사현상에 의한 것이다. 그러나 때때로 황사와 같이 큰 입자가 아닌 다른 오염원에 의한 에어로졸로 인한 영향도 발견되고 있어 중국에서 발생한 오염된 에어로졸이 한반도로 이동하는 것이 원인으로 사료된다. 위성영상에서 나타난 에어로졸의 공간적 분포양상이 이를 입증하고 있다. 따라서 동북아시아 지역의 에어로졸 특성을 나타내는데 위성자료의 활용도는 매우 효과적이다. 않았다. 2) 체내에 축적된 질소율(외관상의 생물가)은 상ㆍ하번초형 혼과초지가 54.5%으로 상번초형 혼파초지의 53.7%보다 높았으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 3) 외관상 대사에너지의 축적률은 상ㆍ하번 초형 혼파초지가 59.4%으로 상번초형 혼파초지의 58.2%보다 약간 높은 편이었으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 따라서, 산양에 의한 목초의 이용성은 두 혼파 초지간에 큰 차이가 없는 것으로 나타나, 혼파초지내 turf type 초류도 사초자원으로써 이용가치가 있다고 하겠다.ue 및 orchardgrass 등의 식생비율이 높았으며, redtop, red fescue와 같은 하번초 초종의 식생도 비교적 고르게 유지되었다. 따라서, 상번초형 혼파초지에 비하여 상ㆍ하번초형 혼파초지는 목초의 건물수량과 품질에는 큰 영향을 미치지 못하였으나, 건물소화율 및 가소화건물수량이 높았고(p < 0.05), 연중 고르게 식생을 유지할 수 있었던 것으로 보아 생장습성이 다른 초종을 다양하게 혼파 이용하는 것도 좋을 것으로 사료된다.4.3 : 73.3으로 단백질과 지방이 약간 부족하다고 볼 수 있다. 4) 법무부 급식관리위원회의 수용자 급식기준과 각 형무소의 보통활동 수형자를 위해 공급하는 영양량을 종합적으로 비교해보면 총열량 공급량은 조선 경성형무소(Kim CH 2003)에서는 3966.5 ㎉로 급식기준열량의 159.9%로 공급량이 높았으며, 대만 신죽 형무소에서는 소년 수형자임에도 89.6%만을 공급하고 있었다. 프랑스와 독일은 각각 110.9%, 107.1%로 급식기준을 조금 넘는 적정열량에서 가까운 양을 공급하였다고 할 수 있다. 일제하의 조선, 세계공황 이후 식량이 극도로 부족한 상황에서 대만,

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.37-37
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• 2010

2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 황사와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 TSP, PM10, PM2.5 질량농도 관측으로 구별하였다. 또한 Terra/Aqua 위성MODIS (MODerate Imaging Spectroradiometer) 센서의AOD (Aerosol Optical Depth)와 FW (Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 사례를 분석했다. 질량농도 TSP중 PM10 은 70%, PM2.5 는 16% 로 조대입자 (> $2.5{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입 되는 사례에서는 TSP 중 PM2.5 가 23% 까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입하고 있는 다른5사례는 TSP 중 PM10, PM2.5가 각각 82%, 65% 로 PM2.5 의 비율이 높았는데 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD ($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 높은 AOD값이 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보이고 있어, 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염입자의 기여가 크게 나타나고 있었다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제12권2호
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• pp.165-177
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• 2018

Particulate matter (PM) measurements are important in air quality, public health, epidemiological studies and decision making for short and long-term policies implementation. However, only few cities in the word have advance air quality-monitoring networks able to provide reliable information of PM leaves in the ambient air, trends and extent of the pollution. In Colombia, only major cities measure PM concentrations. Available measurements from Bogota, Medellin and Bucaramanga show that PM concentration are well above World Health Organization guidelines, but up to now levels and trends of PM in other cities and regions of the country are not well known. Satellite measurements serve as an alternative approach to study air quality in regions were surface measurements are not available. The aim of this study is to perform a spatial and temporal assessment of PM in the ambient air of Colombia. We used Aerosol optical depth (AOD) retrieved by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite of NASA and surface measurements from the air quality networks of Bogota, Medellin and Bucaramanga. In a first step, we estimated the correlation between MODIS-AOD and monthly average surface measurements (2000 to 2015) from these three cities, obtaining correlation coefficient R values over 0.4 for the cities under study. After, we used AOD and $PM_{10}$ measurements to study the temporal evolution of PM in different cities and regions. Finally, we used AOD measurements to identify cities and regions with the highest AOD levels in Colombia. All the methods presented in this paper may serve as an example for other countries or regions to identify and prioritize locations that require the implementation of more accurate air quality measurements.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

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.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.324-325
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• 2002

대기중의 에어로졸은 시정악화나 호흡기 질환의 원인이 되는 오염물질중의 하나이다. 또한, 지구의 복사수지와 관련하여 기후변화에도 영향을 미치는 물질이다. 이러한 대기중의 에어로졸에 관한 연구에 라이다를 이용한 관측기술이 활용되면서부터 기존의 한계를 극복하고, 에어로졸의 연직분포에 관한 연구가 가능하게 되었다. 라이다는 일정한 파장의 레이저를 투과하여 대기중의 에어로졸이나 기체에 dlk여 산란되어 반사되어 오는 빛을 측정하는 기기로, 이 측정자료를 분석함으로써 대기중의 물질의 분포를 알수 있다. (중략)

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.629-637
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• 2016

본 연구에서는 2005년부터 2007년 사이에 중국 공업지대에서 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 센서에서 관측한 이산화황 값의 증가에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존전량 값의 차이를 위성자료를 이용하여 비교를 수행하였다. 중국 공업지대에서는 Planetary boundary layer (PBL)내의 이산화황을 나타내는 PBL $SO_2$ 자료가 사용되었다. 중국 공업지대에서 PBL내의 이산화황 농도 증가에 대하여 두 오존 값의 차이가 증가하는 경향성(R (Correlation coefficient) = 0.36)이 나타났다. 이산화황 이외에 두 오존 산출 알고리즘에 모두 영향을 미칠 수 있는 에어로솔 광학 두께(AOD; Aerosol Optical Depth)가 증가하는 경우 이산화황과 두 오존 값의 차이 사이의 회귀식의 기울기($1.83{\leq}slope{\leq}2.36$)가 비슷하게 유지되는 경향이 나타났다. 이는 다양한 AOD 조건에서도 이산화황이 두 오존 값의 차이를 증가시키는 관계가 나타나는 경향은 거의 비슷하게 유지되는 것으로 생각된다. 중국 공업지대에서 PBL내에 존재하는 이산화황과 화산 폭발에 의하여 고층(Middle troposphere (TRM), Upper troposphere and Stratosphere (STL))에서 존재하는 이산화황의 농도가 1 DU 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 각각 1.6 DU, 3.9 DU, 4.9 DU로 계산되었다. 고층(TRM, STL)의 이산화황과 저층(PBL)의 이산화황이 증가하는 경우 두 오존 값의 차이가 다르게 나타나는 것은 이산화황이 존재하는 고도에 따라서 두 오존 값의 차이에 미치는 영향이 다름을 의미한다. 이는 OMI-TOMS 오존을 산출하는데 사용되는 파장영역(317.5 nm)에서 행성경계층에서 이산화황에 의해 흡수되는 복사휘도의 감소된 민감도에 의한 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.289-298
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• 2019

본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS)를 이용하여 지상관측 기반 태양 직달광 모의복사휘도를 활용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 분광분해능(Full Width Half Maximum, FWHM), 오존 연직칼럼농도($O_3$ Vertical Column Density, $O_3$ VCD), 에어로졸 광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD), 태양천정각(Solar Zenith Angle, SZA)에 대한 이산화황 연직칼럼농도($SO_2$ Vertical Column Density, $SO_2$ VCD) 산출 불확실성을 조사하였다. 본 연구에서는 산란광 효과를 제외한 Beer-Lambert-Bouguer 법칙에 기반하여 모의복사휘도를 계산하였다. SNR이 650(1300)이며, FWHM = 0.6 nm, AOD = 0.2, $O_3$ VCD = 300DU, $SZA=30^{\circ}$ 동일 조건일 때 산출된 이산화황의 연직칼럼농도와 모의복사휘도 계산 시 입력값으로 활용된 이산화황 연직칼럼농도의 참값을 비교하여 절대백분위오차(Absolute Percentage Difference, APD) 산출 결과 $8.1{\times}10^{15}molecules\;cm^{-2}$ 농도에서 최대 80%(28%), $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$ 농도에서 최소 16%(5%)로 나타났다. FWHM이 0.2 nm(1.0 nm)일 때, 이산화황의 연직칼럼농도가 $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$과 동일하거나 그 이상에서 APD는 6.4%(29%) 에서 6.2%(10%)로 나타났다. FWHM, SZA, AOD, 오존 연직칼럼농도의 값이 증가할수록 APD가 증가하였다. 그와 반대로 SNR은 값이 증가할수록 APD가 감소하였다. 결과적으로 FWHM과 SZA이 오존 연직칼럼농도와 AOD 보다 이산화황 연직칼럼농도 산출에 크게 영향을 주었다. 이산화황의 연직칼럼농도 산출 불확실성의 증가에 대한 SZA의 효과는 $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$보다 높은 이산화황 연직칼럼농도 조건에서 FWHM보다 큰 영향을 주었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.370-373
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• 2005

We have developed Hybrid algorithm for yellow sand detection. Hybrid algorithm is composed of three methods using infrared bands. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11\mu m\;and\;12\mu m$ (BID _1), through which help distinguish the yellow sand from various meteorological clouds. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7\mu m\;and\;11\mu m$ (BID_2). The technique would be most sensitive to dust loading during the day when the BID _2 is enhanced by reflection of $3.7\mu m$ solar radiation. The third one is a newly developed algorithm from our research, the so-called surface temperature variation method (STY). We have applied the three methods to MODIS for derivation of the yellow sand dust and in conjunction with the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis. PCI shows better results for yellow sand detection in comparison with the results from individual method. The comparison between PCI and MODIS aerosols optical depth (AOD) shows remarkable good correlations during daytime and relatively good correlations over the land.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1891-1900
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• 2021

직경 2.5 ㎛ 이하인 초미세먼지는 급격한 도시화와 인구 증가로 인해 대도시에서 많이 발생하며, 유아 및 청소년기는 성인에 비해 초미세먼지에 취약하고 만성 질환으로 이어질 가능성이 높다. 특히 대부분의 청소년들은 학교에서 가장 많은 시간을 보내고 있으며, 다양한 이유에 의해 실외에서 발생한 초미세먼지가 실내로 유입된다. 본 연구는 외부 요인에 의해 발생하는 학교 초미세먼지를 예측하고 학교별 초미세먼지 범주화를 수행하였다. 10-fold cross validation과 grid-search method를 적용한 random forest (RF) 모델에 화학과 기상 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD)를 입력 자료로 하여 학교 초미세먼지를 예측하고 정확도 평가를 위해 4가지 통계 지표를 이용하였다. 학교 미세먼지 범주화를 위해 6가지 유형을 가진 느슨한 기준과 엄격한 기준을 정의하였으며, 범주화 결과 느슨한 기준의 경우 유형 2와 3에, 엄격한 기준의 경우 유형 3과 4에 가장 많은 학교가 포함되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1191-1205
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• 2022

복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM_2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM_2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R² = 0.85, XGB가 R² = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM_2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM_2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM_2.5 예측 모델을 구축하였다.