춘천시 인구 밀집지역의 지반특성 파악 및 분류를 목적으로 2011년 1월부터 2013년 5월까지 고유진동수 1 Hz인 수직성분 속도센서 4대와 4.5 Hz 수직 지오폰 24개를 이용하여 춘천시계 내의 50 지점(산림지 4 곳 포함)에서 레일리파를 기록하였다. 확장된 공간자기상관함수법으로 얻은 레일리파 분산곡선을 두께 1 m인 40개 수평층의 횡파속도($v_s$) 모델로 역산하였다. 또한 이를 바탕으로 풍화암질 기반암의 깊이($D_b$) 및 횡파속도($v_s^b$), 토양층의 평균 횡파속도($\bar{v}_s^s$), 깊이 30m까지의 횡파속도($v_s30$)를 각각 산출하였다. 46개 저고도 측점에서 구한 $D_b$, $v_s^b$, $\bar{v}_s^s$, $v_s30$는 각각 5 ~ 29 m, 404 ~ 561 m/s, 208 ~ 375 m/s, 226 ~ 583 m/s의 범위를 갖는다. 이는 국내 내진설계기준에 따르면 단단한 토사지반 $S_D$와 매우 조밀한 토사지반 및 연암지반인 $S_C$에 해당한다. $v_s30$의 대표적 지시자를 파악하기 위해 토지피복 종류, 기반암 암상, 지표면 경사도 및 지표 고도와의 상관도를 분석하였다. 그 결과, 가장 좋은 지시자인 고도와의 상관성(r = 0.41)도 미약하게 나타나서, 상대적으로 작은 면적의 춘천시만을 대상으로 적용하기에는 신뢰성에 한계가 있다고 판단된다.
남극 세종과학기지 주변은 넓은 지역에 눈과 얼음이 덮여있지 않은 육지가 드러나 다른 남극 지역에 비해 활동층이 비교적 두꺼우며 그 아래 동토층이 존재한다. 전기비저항탐사의 배열법 중 웨너 배열법과 쌍극자 배열법을 이용하여 세종과학기지 주변 동토 지역에 결빙기 기간 동안 시간 변화에 따른 활동층의 변화를 조사하였다. 시간 변화에 따른 전기비저항 결과는 식생 분포, 지상 온도 및 적설량의 상태에 따라 잘 일치하였다. 극 천부인 수평적인 고비저항대(>1826 Ωm)에서는 시간에 따른 두께 변화를 보여주었는데, 이는 지중 온도의 감소로 공극내 존재하던 공극수가 얼어 상대적으로 전기비저항 값이 높아지는 것으로 보인다. 적설이 발생하지 않는 식생활동이 활발한 구간은 깊이 0.5 m까지 토양 속에 혼재된 많은 자갈로 인해 비저항이 높았고 깊이 0.5~3 m 에서는 그 아래 동토층이 존재한다. 반대로, 적설량이 많은 식생이 존재하지 않는 구간에서는 전기비저항값이 약 2000 Ωm 이상의 고비저항대가 나타나는데 이곳은 연중 얼어있는 것으로 해석된다. 결빙기에 두꺼워지는 활동층은 차후 해빙기에 추가 탐사를 할 경우 이와 반대로 점차 얇아지는 두께로 보다 명확히 검증될 수 있을 것으로 보인다.
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.
미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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