호흡 움직임은 종양에 대한 방사선치료의 부정확한 방사선조사가 유도되도록 복부 및 흉부에서 움직임을 야기한다. 그러므로 치료시 이러한 움직임에 대한 정확한 계산은 정상조직에는 저 선량을 조사되도록 CTV의 마진을 줄일 수 있고 방사선치료에 발생되는 부작용을 줄일 수 있다. Intrafraction motion을 고려하는 기술로는 호흡 멈춤, 호흡동조, 4차원 또는 종양추적 기술이 있다. 호흡동조 방법은 환자의 호흡 신호가 호흡주기의 일정한 범위에 위치할 때 주기적으로 빔을 조사하고 그 범위를 벗어날 때는 빔을 조사하지 않는 방법이다. 이러한 기술은 내부장기 움직임과 상관관계가 있는 호흡 움직임 신호의 획득이 요구된다. 호흡동조 방사선치료를 위한 예비연구로 본 연구자들은 호흡 움직임 신호 측정을 수행하였다. 환자의 호흡 움직임 신호 측정을 위해서, 호흡측정시스템을 3 가지 센서, 4 채널 데이터 획득 시스템, 신호처리용 컴퓨터로 구성하였다. 2명의 환자를 대상으로 본 연구자들은 호흡측정시스템을 가지고 호흡주기 및 파형을 평가하였다. 그 결과 호흡주기는 시간의 함수에 따라 일반적으로 정확한 대칭 형태는 아니지만 주기적인 형태로 측정되었다. 호흡측정 시스템은 기대했던 만큼 환자의 호흡을 잘 추적하였으며 실험에 적용하기 위해 쉽게 컨트롤 할 수 있었다.
기후변화 예측 및 영향평가, 수치대기모형의 개선, 농업 및 산림생태계 관리 등 지역 및 지구규모에서 최신의 지표피복정보를 요구하고 있으나 NOAA-AVHRR을 이용하는 기존의 분류체계에서는 우리나라의 주요 식생인 벼논이 독립적으로 분류되지 못했다. Landsat-TM 등 상업적 위성자료를 이용할 경우 벼논의 정밀한 분류가 가능하나 갱신에 많은 노력과 시간이 필요하여 실용적이지 못하다. 본 실험에서는 쉽게 구할 수 있는 NOAA-AVHRR자료를 사용하되, 벼 군락의 시기별 분광특성차를 벼논피복의 검출에 이용하여 간단하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 5월과 8월의 식생지수값의 지리적 분포특성에 근거하여 각각 유사한 특성을 가진 4개 그룹(도시, 삼림, 수역, 농경지)으로 나누고, 8월에 삼림으로 분류된 화소들 가운데 5월에는 수역으로 분류되는 화소들만 발췌하여 벼논으로 간주하는 방법이다. 이 방법에 의해 벼논으로 분류된 화소들을 1,455개 읍면 단위로 취합하여 재배 면적 및 그 분포를 농림부 통계자료와 비교한 결과 이 방법이 USGS의 분류방법 보다 정확하며 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.
열대 및 아열대 태평양상에서 TOVS(Tiros Operational Vertical Sounder) 가강수량의 추정을 위한 모형을 사용하여 열대 기상 중 하나인 TP(Tropical Plume) 또는 Flare-up현상의 수 증기장을 분석하였다. 전가강수량 모형(71.1% 의 변량과 0.62 g $cm^{-2}$의 표준편차)와 중 대류고도 모형(71.7의 변량과 0.17 g $cm^{-2}$의 표준편차)을 선택하여 Tropical Plume 현상 에 대해 TOVS 가강수량, ECMWF(European Centre of Medium Range Weater Forecasts) 가강 수량, SMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer) 가강수량과 OLR(Outgoing Longwave Radiation)을 상호비교하고 평가하였다. TOVS가강수량 모형으로는 Tropical Plume이 단지 초기단계인 상층운과 얇은 중층운으로 이루어졌을 때는 이 현상을 식별하기 어려웠으나 발 달단계인 상층운과 짙은 중층운이 존재할 때는 이현상이 뚜렷하였다. ECMWF 가강수량은 종관 기상현상은 잘 설명하였으나 Tropical Plume은 뚜렷하지 않았으며, 열대 수렴대와 남태평양 수렴 대에서는 대체로 TOVS 가강량보다 과습하였다. SMMR 가강수량도 TOVS 가강수량과 비슷한 현상을 보였으나 특히, OLR은 Tropical Plume 현상이 가장 뚜렷이 나타났다.
표면도달일사량은 전 지구시스템에 대한 기후 연구에 가장 중요한 요소 중 하나다. 기후 연구에서는 동일 지역을 관측하는 두 개 혹은 그 이상의 위성자료로부터 넓은 공간적 범위를 가지는 장기간의 데이터를 사용하는 것이 필요하다. 시간적 연속성을 가지는 서로 다른 위성으로부터 산출 된 표면도달일사량의 연속성과 일관성을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 물리적 모델을 이용하여 GOES-9과 MTSAT-1R 위성의 중복 관측 기간 동안의 표면도달일사량을 산출하고, 두 위성의 채널자료와 실측치 비교를 통해 위성간의 연속성과 일관성을 향상시키는 방법을 연구하였다. 두 위성의 적외 채널 온도는 매우 잘 일치하는 경향을 보였다 : RMSE=5.595 Kelvin; Bias=2.065 Kelvin. 반면에, 가시채널은 다른 값의 분포를 보였지만 비슷한 경향을 보였다. 그리고 두 위성으로부터 산출 된 표면도달일사량은 실측치와 일치성이 낮았다. 표면도달일사량의 품질 향상을 위해 구름감쇠계수 조정을 통해 표면도달일사량 산출물을 재생산하였다. 그리고 채널 자료의 비교 분석을 통해 GOES-9 위성을 위한 구름감쇠계수를 생산하였다. 그 결과, 구름 효과를 고려한 GOES-9의 표면도달일사량 산출물은 MTSAT-1R과 실측치에 대해 매우 높은 일치성을 보였다 : RMSE=$83.439W\;m^{-2}$; Bias=$27.296W\;m^{-2}$. 구름감쇠계수 조정을 통해 향상 된 정확도는 두 개 이상의 위성으로부터 산출 된 표면도달일사량 산출물의 연속성과 일관성을 향상 시킬 수 있을 것이다.
지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.
삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.
동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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