• 제목/요약/키워드: correlation algorithm

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MODIS 위성 영상 기반의 일차생산성 알고리즘 입력 기상 자료의 신뢰도 평가: 미국 Corn Belt 지역을 중심으로 (The Evaluation of Meteorological Inputs retrieved from MODIS for Estimation of Gross Primary Productivity in the US Corn Belt Region)

  • 이지혜;강신규;장근창;고종한;홍석영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.481-494
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    • 2011
  • 다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

정위방사선치료 시 독립턱 부분폐쇄를 이용하는 선량분포개선 방법 (Beam Shaping by Independent Jaw Closure in Steveotactic Radiotherapy)

  • 안용찬;조병철;최동락;김대용;허승재;오도훈;배훈식;여인환;고영은
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제18권2호
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    • pp.150-156
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    • 2000
  • 서론 :정위방사선치료는 높은 정밀도로 크기가 작고 구형인 병변에 국한하여 방사선을 조사할 수 있는 기술이지만 병변의 모양이 구형이 아닌 경우에는 병변 주변의 정상조직에 고선량의 방사선이 조사될 수 있다. 본 연구는 독립턱을 부분적으로 폐쇄하여 방사선량 분포를 개선하는 방법, 선량계산과 선량분포의 도시방법을 보고하고자 한다. 방법 :정위방사선치료 시의 호의 궤적상 병변은 방사선조사영역 내에 포함하면서 주변 정상조직을 최대한 차폐하도록 원형 콜리메이터와 독립턱 부분페쇄를 적절히 조합하였다. 물 펜톰과 마이크로 전리함을 이용하여 출력인자와 조직최대선량비를 측정하여 이론적 계산치와 비교하였다. 필름선량측정계를 이용하여 5 cm 깊이에서의 심부선량분포를 측정하여 계산치와 비교하였다. 이와 같은 측정자료를 자가 개발한 치료계획 프로그램에 반영하여 뇌전이 환자의 정위 방사선치료 선량계산과 도시에 적용하여 원형 콜리메이터만을 이용하였을 경우와 독립턱 부분폐쇄를 추가하였을 경우의 병변과 정상 뇌의 선량체적표를 각각 비교하였다. 결과 : 5.0 cm 직경의 원형 콜리메이터를 사용하고 한 쪽 독립턱을 중심축으로부터 30 mm, 15.5 mm, 8.6 mm, 0 mm 까지 열었을 때 측정한 출력인자와 조직최대선량비는 계산치와 각각 0.5%와 0.3%의 오차범위로 잘 부합하였다. 필름선량계로 얻은 5 cm 깊이의 심부선량분포도 역시 계산치와 잘 부합하였다. 자가 개발한 치료계획 프로그램으로 병변과 정상 뇌의 선량체적표를의 상호 비교를 통하여 독립턱 부분폐쇄를 적용한 경우에 있어서 보다 개선된 선량분포를 얻을 수 있음을 확인하였다. 결론 : 정위방사선치료에 있어서 독립턱의 부분폐쇄를 적용함으로써 보다 개선된 선량분포계획을 얻을 수 있으며 이를 적용하여 비교적 크기가 크고 모양이 불규칙한 병변에 대하여도 정위방사선치료를 확대 적용할 수 있겠다.

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고해상도 위성자료를 이용한 용담댐 유역 저수위/저수량 모니터링 및 예측 기술 개발 (Development of a Storage Level and Capacity Monitoring and Forecasting Techniques in Yongdam Dam Basin Using High Resolution Satellite Image)

  • 윤선권;이성규;박경원;장상민;이진영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_1호
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    • pp.1041-1053
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    • 2018
  • 본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

계절내-계절 기후예측의 딥러닝 기반 후보정을 위한 입력자료 전처리 기법 평가 (Investigating Data Preprocessing Algorithms of a Deep Learning Postprocessing Model for the Improvement of Sub-Seasonal to Seasonal Climate Predictions)

  • 정유란;이진영;김미애;손수진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.80-98
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    • 2023
  • 본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

구조적 공백과 협업필터링을 이용한 추천시스템 (Recommender Systems using Structural Hole and Collaborative Filtering)

  • 김민건;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.107-120
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    • 2014
  • 본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.

MODIS 영상을 이용한 빙하의 정규청빙지수(NDBI) 개발 및 변화요인 분석 (Development of Normalized Difference Blue-ice Index (NDBI) of Glaciers and Analysis of Its Variational Factors by using MODIS Images)

  • 한향선;지영훈;김연춘;이훈열
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.481-491
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    • 2014
  • 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.

한반도 주변 해양에서 위성 기반 열플럭스 산출 및 월별 특성 분석 (Calculation and Monthly Characteristics of Satellite-based Heat Flux Over the Ocean Around the Korea Peninsula)

  • 김재민;이윤곤;박준동;손은하;장재동
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.519-533
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    • 2018
  • 2014년부터 2017년까지 4년의 기간 동안 COARE 3.5 벌크 알고리즘과 위성 기반의 대기-해양 변수 자료를 이용하여 한반도 주변 해양의 현열 플럭스(Sensible Heat Flux; SHF)와 잠열 플럭스(Latent Heat Flux; LHF)를 $40W/m^2$ 산출하였다. 열 플럭스 산출에 필요한 변수 중 10-m 풍속(U)과 해수면온도($T_s$) 자료는Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)와 Global Precipitation Measurement Microwave Imager(GMI) 위성 센서로부터 관측되는 값을 일 평균하여 생성하였으며, 위성으로부터 직접 관측이 되지 않는 대기 온도($T_a$)와 대기 비습($Q_a$)은 위성 기반의 W 및 $T_s$와 갖는 상관성을 이용하여 경험적 통계식을 통해 추정하였다. 추정된 $T_a$$Q_a$는 해양 부이에서 관측된 값과 각각 0.96 이상의 높은 상관성을 보였다. 위성 기반으로 관측 및 추정된 대기-해양 변수 자료들을 이용해 한반도 주변 해양(서해, 동해, 남해)의 SHF와 LHF를 산출하였고 월평균 시공간분포의 특성을 확인하였다. SHF는 3월부터 8월까지 한반도 전 해역에 걸쳐 $20W/m^2$의 낮은 값을 보였으며, 특히 7월에는 일부 해양에서 $0W/m^2$ 이하의 낮은 값을 보였다. SHF는 9월부터 점차 증가하여 12월에 가장 높은 값이 나타났다. LHF는 4월부터 7월까지 $40W/m^2$ 정도의 낮은 값을 보이다가 가을철부터 급격히 증가하여 SHF과 마찬가지로 12월에 남해에서 최대 $380W/m^2$ 이상의 높은 값을 보였다. 두 열 플럭스는 모두 쿠로시오 난류가 지나가는 지역에서 연중 높은 값을 나타냈다. 해양 플럭스에 영향을 미치는 대기-해양 변수의 월평균 특성을 분석한 결과 SHF와 LHF는 각각 대기-해양 온도 차이(${\Delta}T$)와 비습 차이(${\Delta}Q$)의 변화에 밀접하게 연관되며, 겨울철에는 U에 대한 민감도가 증가하여 현열 및 잠열 플럭스가 겨울철에 가장 큰 값을 보이는 것에 기여한 것으로 분석된다.

고객별 구매빈도에 동적으로 적응하는 개인화 시스템 : 음료수 구매 예측에의 적용 (The Adaptive Personalization Method According to Users Purchasing Index : Application to Beverage Purchasing Predictions)

  • 박윤주
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.95-108
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    • 2011
  • 인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

Wolff-Parkinson-White 증후군 환자의 심근 관류 이상 (Abnormal Perfusion on Myocardial Perfusion SPECT in Patients with Wolff-Parkinson-White Syndrome)

  • 강도영;차광수;한승호;박태호;김무현;김영대
    • 대한핵의학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.9-14
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    • 2005
  • 목적 : 좌각차단이나 우심실조율박동과 같은 부정맥을 가진 환자들에서 심근관류는 의미있게 변화한다는 것이 알려져 있다. 비정상적인 심근관류는 심실조기흥분에 의해서도 야기될 수 있다고 알려져 있지만, 그 위치 범위 강도와 부전도로와의 관계는 아직 정립되어 있지 않았다. 이에 WPW 증후군 환자에서 부전도로의 위치와 SPECT상에서 관류양상의 관계에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : WPW 증후군 환자 11명에 대해 Adenosine 99m-Tc MIBI 또는 Tl-201 심근관류 SPECT를 시행하였다, 관류결손은 Fitzpatrick's algorithm을 기초로 한 심전도 또는 전기생리학적검사 및 전극도자 절제술을 이용한 부전도로의 위치와 비교하였다. 결과: 11명의 환자들의 평균 나이는 $39.9{\pm}8.6$세 였고, 비특이적인 흉통을 호소하거나, 증상이 없었다. 11명 모두 관삳동맥의 위험도에 관한 계산도표를 이용하여 관상동맥질환의 확률을 예측했으나 0.1 이하로 위험도가 낮았고 이중 4명은 관상동맥조영술을 시행한 결과 3명은 정상이었고 1명은 관동맥 협착 (50%) 부위의 심근혈류가 정상이었다. 4명의 환자에서 전기생리학적검사 및 전극도자 절제술을 시행하였다. 9명의 가역적 그리고 1명의 비가역적 관류결손이 관찰되었고. 범위는 소에서 대까지 강도는 경도에서 중등도까지 나왔다. 부전도로의 위치가 우외측인 1명은 관류결손이 없었으나, 그 외의 환자들은 다양한 양상을 보였다. 부전도로의 위치가 좌외측인 환자중 1명에 대해 전극도자 절제술을 시행하였고 6주후에 SPECT를 한 결과 시술 전에 있던 관류결손의 범위가 현저하게 감소하였다. 결론: WPW환자에서 심근관류결손은 다양한 범위, 강도 및 위치를 가진다. 거의 대부분의 환자에서 비정상적인 관류결손이 나타났으나, SPECT 소견으로 부전도로의 위치를 특이적으로 예측하기는 어려웠다. 그러므로 WPW증후군 환자에서 심근관류 SPECT의 결과를 주의 깊게 해석해야 한다.

클로로필 $\alpha$ 추정시 OSMI 밴드의 광학 반응 특성 (Characteristic Response of the OSMI Bands to Estimate Chlorophyll $\alpha$)

  • 서영상;이나경;장이현;황재동;유신재;임효숙
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.187-199
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    • 2002
  • 해수광 특성이 시공간적으로 심하게 변동하는 동중국해 북부해역에서 현장 클로로필 $\alpha$와 OSMI 밴드(412, 443, 490, 555nm) 및 해수 다중 광측정기(PRR-800) 밴드(412, 443, 490, 510, 555, 670, 765nm)간의 관계성을 구한 결과, 클로로필 $\alpha$에 대한 각 밴드별 remote sensing reflectance (Rrs) 값이 맑은 해수(미국 캘리포니아 근해)에서 보다 동중국해 북부해역에서 크게 나타났다. 또한 440nm와 670nm 영역에서 현장 관측 클로로필 $\alpha$에 대한 입자 물질들의 광흡수 값이 맑은 해수의 경우보다 큰 값을 보였다. 그러므로, OSMI밴드에서 클로로필로 인해 최대 흡수가 일어나는 밴드가 443nm을 추정할 수 있었다. 동중국해를 관측한 OSMI 위성의 각 band (412, 443, 490, 555 nm)로부터 nLw (normalized water-leaving radiance)와 현장 클로로필 $\alpha$(Chl $\alpha$)값의 관계성(Chl $\alpha$= f(nLw)을 구하였다. OSMI 밴드에서 클로로필 $\alpha$ 값과 각 밴드별 nLw 값과의 상관성은 412nm에서 최저 상관성을, 555nm에서 최고 상관성을 나타내었다. 클로로필 $\alpha$ 현장 관측 값 및 OSMI 복합밴드 비 값(nLw412/nLw555, nLw443/nLw555, nLw490/nLw555)을 비교 분석한 결과, nLw490/nLw555 비 값과 현장 클로로필 $\alpha$ 값간에 최고 높은 상관성을 나타내었다. 다음으로 nLw443/nLw555 순으로 안정된 값을 보였으나, nLw412/nLw555와 클로로필 $\alpha$ 값간의 상관성이 가장 낮게 나타났다. 3시간이내 현장 측정 클로로필 $\alpha$ 값을 기준으로 OSMI 및 SeaWiFS 위성 자료를 OC2 알고리즘을 이용하여 추정한 클로로필 값간의 차이는 해양의 수평 공간 변동에 관계없이 OSMI 추정 값이 약 0.3mg/m$^3$ 정도 일정하게 낮게 나타났다. 향후 OSMI 위성 밴드를 이용한 클로로필 $\alpha$ 추정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.