The climatological characteristics at the Choejung-san site were statistically analyzed using monthly normals for the various meteorological elements at Taegu meteorological station for 30 years from January 1960 to December 1990. Various synoptic weather conditions were classified by the estimated geostrophic wind speeds and direction determined using the 850 hPa geopotential height field for 10 years from December 1980 to November 1989. Also the analysis of number of clear days were monthly and seasonally performed using the satellite infrared image data which were obtained from GMS 5 for 5 years from December 1990 to November 1995. The results reveal that the meteorological environments of astronomical observation at Choejung-san site were very good conditions during three hours after midnight except for summer season.
일본 가고시마에 위치하고 있는 사쿠라지마 화산은 세계에서 가장 활발하게 활동하고 있는 화산 중 하나이다. 2013년 8월 18일 사쿠라지마 화산은 최근 들어 가장 큰 규모의 분화를 하였고, 분화에 의해 발생한 화산재는 일본뿐만 아니라 국내 유입에 대한 우려를 야기하였다. 본 연구에서는 사쿠라지마 화산분출물이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 수치실험을 수행하였다. 화산재 확산 경로를 예측하기 위하여 HYSPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하였으며, 연구대상일은 화산재 유입이 예상되는 규모로 분화한 2013년 9월 17일이다. 또한 천리안 위성영상을 이용하여 화산재를 탐지하였고, 모의실험 결과와 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 모델기반의 화산재 확산 예측 경로와 GOCI 위성 영상에서 탐지한 화산재 분포지역과 63.52%가 일치하는 것을 보였다.
통신, 해양, 기상의 세 분야 복합 임무를 수행하는 천리안위성(Communication Ocean Meteorological Satellite: COMS)이 2010년 6월 27일 지구정지궤도로 발사된 이후 궤도상시험을 마치고 현재 정상운영 임무를 수행하고 있다. 천리안위성은 정지궤도의 동경 $128.2^{\circ}$에 위치한다. 세 임무를 수행하기 위해 천리안위성에는 3가지 탑재체인 기상탑재체(Meteorological Imager: MI), 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager: GOCI), 통신탑재체(Ka-band Antenna)가 실려 있다. 각 탑재체는 각각의 임무를 전담하여 수행한다. 기상탑재체(MI)와 해양탑재체(GOCI)는 각각 기상 관측과 해양 모니터링을 위한 지구 관측 임무를 수행한다. 궤도상시험 기간 동안 천리안위성과 지상국의 기능과 성능이 지구 관측 임무 운영을 통해 점검되었다. 지구 관측 임무는 지구의 여러 영역에 대한 기상 현상 관측과 한반도 주변의 해양 환경 모니터링으로 구성된다. 천리안위성 궤도상시험에 대한 기상 및 해양 임무 운영 특성을 기술하고 천리안위성 임무 계획에 대해 논하였다. 궤도상시험 임무 운영 결과로서 시험 기간 동안의 임무 계획 결과와 위성 영상 수신 상황에 대한 통계 분석 및 종합 결과를 제시하여 궤도상시험에서 검증된 천리안위성의 임무 운영 능력과 달성된 위성 영상 수신 역량을 연구하였다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.409-414
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1998
To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.
본 논문에서는 정지궤도복합위성 기상탑재체의 보정 과정 및 영상 복사성능 품질 측정 방법에 대한 사항들을 기술하였다. MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal-To-Noise Ratio), NEdT(Noise Equivalent Delta Temperature) 및 Dynamic Range 등 위성용 가시광선 및 적외선 센서의 복사성능과 관련된 품질 측정을 위한 주요 파라미터들에 초점을 맞추었다. 지상시험과정에서 측정한 이들 파라미터들의 기준 값들을 발사 후 궤도상 시험기간에 측정한 값들을 비교 검토하는 작업이 영상품질 측정의 핵심적인 과정이다. 천리안위성의 궤도상 시험기간 동안 이루어진 기상탑재체의 영상 품질 분석 과정의 사례들을 바탕으로 마련된 정지궤도 복합위성의 기상탑재체 영상의 복사성능 검정 방법에 대한 논의도 기술하였다.
지구환경감시 위성개발에 관한 관심이 날로 증가하고 있음에도 불구하고, 위성으로부터의 정보를 빠른 시간 내에 가공하여 활용할 수 있는 영상처리기술에 대한 투자는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 한국형 위성영상처리 기본체계 구축에 필요한 각 요소기술과 관련 산업의 관계를 정성적으로 고찰하였으며, 시스템 구축비용을 추정하여 관련 산업이외의 산업파급효과를 정량적으로 도출하였다. 또한, 한국형 위성영상처리 기본체계 구축에 소요되는 비용과 이에 수반되는 혜택에 대한 내부수익률을 산출하여 경제적 타당성을 계량적으로 분석하였다. 분석결과, 농수산업, 관광레저산업, 운송업 등이 본 체계 개발과 관련성이 높았으며, 이로 인하여 직접관련 산업을 제외하고 91억 원의 생산유발효과, 33억 원의 부가가치유발효과, 그리고 54명의 고용유발효과가 있을 것으로 분석되었다. 한편 비관적 시나리오에서도 최저수익률 5.5%을 상회하는 7%의 수익률을 보일 것으로 예측되어 투자타당성을 확보하는 것으로 확인되었다.
지진과 화산은 막대한 인적 물적 피해를 발생시킬 수 있는 재해로서 광범위하게 영향을 미치기 때문에 이에 대한 효과적인 모니터링이 요구된다. 위성 자료가 많아지면서 효율적 지진 화산 모니터링을 위한 위성영상 기반의 연구가 많이 발전하고 있다. 위성영상의 종류는 크게 광학, 열적외선, 영상레이더로 구분할 수 있으며 각 위성영상 종류에 따라 서로 다른 특성을 가지고 있다. 여기서는 우선 각 종류별 장점과 단점을 정리하였다. 또한 국내 연구자들에 의해 수행된 위성 영상을 활용한 지진과 화산 관련 연구를 살펴보고 이를 토대로 지진과 화산 재해 대응을 위한 위성 영상의 종류별 활용 방안을 제시하고자 한다.
딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.
통신해양기상위성에 탑재된 해양 및 기상탑재는 서로간의 기계적 섭동에 의한 영상품질 저하가 예상된다. 또한 위치유지 및 휠오프로딩을 위한 추력기 발사시 발생하는 섭등에 의해서도 성능저하가 일어난다. 이러한 간섭 문제를 최소화하기 위한 방편으로서 통신해양기상위성은 운용설계 관점에서 접근하고 있다. 본 논문은 이미지 품질의 저하를 최소화하기 위한 통신해양기상위성의 운용설계를 소개하였다. 통신해양기상위성은 기상 및 해양탑재체, 그리고 Housekeeping의 일정을 최적화하고 기상탑재체의 미러의 움직임을 제한하여 영상품질 저하를 최소화함으로써 사용자의 요구를 최대한 만족할 수 있도록 하였다. 또한 운용설계의 결과를 평가하기 위하여 시간여유분석을 소개하였다.
PM10 농도는 시간 및 공간 의존성을 동시에 가지는 시공간 데이터이지만 현실적으로 연속적인 시공간 데이터를 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 위성영상과 대기질 및 기상 관측 센서 데이터를 복합적인 딥러닝 모델에 적용하여 시공간 해상도를 향상시키는 모델을 설계하였다. 설계된 딥러닝 모델은 기상, 토지 이용 등 PM10 농도에 영향을 줄 수 있는 인자를 이용하여 학습하였으며, 대기질 및 기상 관측 데이터만을 이용하여 15분 단위의 30m×30m의 공간해상도를 PM10 영상을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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