Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world-first ocean remote sensing instrument on geostationary Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS), will be able to take a picture of a large region several times a day (almost with every one hour interval). We, KORDI, are in charge for developing the GOCI data processing system (GDPS) which is the basic software for processing the data from GOCI. The GDPS will be based on windows operating system to produce the GOCI level 2 data products (useful for oceanographic environmental analysis) automatically in real-time mode. Also, the GDPS will be a user-interactive program by well-organized graphical user interfaces for data processing and visualization. Its products will be the chlorophyll concentration, amount of total suspended sediments (TSS), colored dissolved organic matters (CDOM) and red tide from water leaving radiance or remote sensing reflectance. In addition, the GDPS will be able to produce daily products such as water current vector, primary productivity, water quality categorization, vegetation index, using individual observation data composed from several subscenes provided by GOCI for each slit within the target area. The resulting GOCI level 2 data will be disseminated through LRIT using satellite dissemination system and through online request and download systems. This software is carefully designed and implemented, and will be tested by sub-contractual company until the end of this year. It will need to be updated in effect with respect to new/improved algorithms and the calibration/validation activities.
풍향풍속계는 실시간으로 풍향과 풍속을 측정하는 기상관측기구로서 바람의 영향을 많이 받는 항만, 조선소, 해상구조물, 또는 건설현장에서 사용되는 크레인에 장착되어 작업가능 여부를 알리거나 전도 사고를 예방하기 위한 안전시스템과 연동되어 사용된다. 로드 셀형 풍향풍속계는 로드 셀을 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하기 위한 것으로 4개의 날개에 연결된 로드 셀의 하중 합을 이용하여 풍속을, 하중 비를 이용하여 풍향을 측정한다. 본 연구에서는 하중 비와 풍향사이의 관계식을 도출하기 위하여 각각 이론적 접근, 해석적 접근, 실험적 접근 세 가지를 병행하여 결과를 비교 분석한다. 풍향을 설계변수로 설정하며, 해석 시 $0^{\circ}$에서 $90^{\circ}$까지 $11.25^{\circ}$ 간격으로 9가지 풍향조건을, 실험 시 $10^{\circ}$ 간격으로 10가지 풍향조건을 설정한다.
As the need for PM type observation increases, Surface Particulate Matter Network (SPARTAN), PM samplers analyzes aerosol samples for PM mass concentration and chemical composition, were recently installed at two sites: Yonsei University at Seoul and Ulsan Institute of Science and Technology (UNIST) at Ulsan. These SPARTAN filter samplers and nephelometers provide the PM2.5 mass concentration and chemical speciation data with aerosol type information. We introduced the overall information and installation of SPARTAN at the field site in this study. After installation and observation, both Seoul and Ulsan sites showed a similar time series pattern with the daily PM2.5 mass concentration of SPARTAN and the data of Airkorea. In particular, in the case of high concentrations of fine particles, daily average value of PM2.5 was relatively well-matched. During the Yonsei University observation period, high concentrations were displayed in the order of sulfate, black carbon (BC), ammonium, and calcium ions on most measurement days. The case in which the concentration of nitrate ions showed significant value was confirmed as the period during which the fine dust alert was issued. From the data analysis, SPARTAN data can be analyzed in conjunction with the existing urban monitoring network, and it is expected to have a synergetic effect in the research field. Additionally, the possibility of being analyzed with optical data such as AERONET is presented. In addition, the method of installing and operating SPARTAN has been described in detail, which is expected to help set the stage for the observation system in the future.
This study evaluates three distinct observation methods, CRDS, OA-ICOS, and OF-CEAS, in greenhouse gas monitoring equipment for atmospheric CO2 and CH4 concentrations. The assessment encompasses fundamental performance, high-concentration measurement accuracy, calibration methods, and the impact of atmospheric humidity on measurement accuracy. Results indicate that within a range of approximately 500 ppm, all three devices demonstrate high accuracy and linearity. However, beyond 1000 ppm, CO2 accuracy sharply declines (84%), emphasizing the need for caution when interpreting high-concentration CO2 data. An analysis of calibration methods reveals that both CO2 and CH4 measurements achieve high accuracy and linearity through 1-point calibration, suggesting that multi-point calibration is not imperative for precision. In dynamic atmospheric conditions with significant CO2 and CH4 concentration variations, a 1-point calibration suffices for reliable data (99% accuracy). The evaluation of humidity impact demonstrates that humidity removal devices significantly reduce air moisture levels, yet this has a negligible effect on dry CO2 concentrations (less than 0.5% relative error). All three observation method instruments, which have integrated humidity correction to calculate dry CO2 concentrations, exhibit minor sensitivity to humidity removal devices, implying that additional removal devices may not be essential. Consequently, this study offers valuable insights for comparing data from different measurement devices and provides crucial information to consider in the operation of monitoring sites.
이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.
풍향풍속계는 실시간으로 풍향과 풍속을 측정하는 기상관측기구로서 바람의 영향을 많이 받는 항만, 조선소, 해상구조물, 또는 건설현장에서 사용되는 크레인에 장착되어 작업가능 여부를 알리거나 전도 사고를 예방하기 위한 안전시스템과 연동되어 사용된다. 로드 셀형 풍향풍속계는 4개의 수풍부에 연결된 로드 셀의 하중 합을 이용하여 풍속을, 하중 비를 이용하여 풍향을 측정한다. 선행연구에 따르면, 풍향에 따른 인접한 두 수풍부의 하중 비는 날개 주위에 와류로 인해 불규칙한 값을 보이게 되며, 이는 풍향 오차를 증가시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위하여 세 가지 수풍부 형상에 따른 하중 비를 분석하고, 오차를 줄일 수 있는 수풍부 형상을 제시하고자 한다. 수풍부 형상에 따른 하중 비를 비교하기 위해 ANSYS CFX를 사용하여 유동해석을 수행하였으며, 설계변수로 0도에서 90도까지 11.25도 간격으로 9가지 풍향조건을 설정하였다.
단일 기층의 모형 대기에 적용하기 위한 태양 복사 모델을 기준 모델(Line-by-Line Model: LBL)로 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산 및 분석하였다. 이 연구에 사용된 태양 복사 모델의 입력 자료는 기상청(KMA)의 수치모델 자료 그리고 위성자료로부터 도출된 오존 전량과 에어로졸 및 구름 자료 등이 사용되었다. 이 연구 기간 동안 4 km 간격으로 수평면에 대하여 한반도의 지표면 태양광을 계산하였고 그 결과를 지표면 일사 관측값들과 비교하였다. 그 결과 모델에 의하여 계산된 연 누적 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5,400MJ/m^2$ 이상)이 나타났고 이 값들은 위성 관측 전운량 자료와 잘 일치하였다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 모델 계산 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 때문인 것으로 분석된다.
자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.
세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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