• 환경영향평가
• /
• 제27권6호
• /
• pp.717-726
• /
• 2018

미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.909-917
• /
• 2017

본 연구에서는 동해 연안의 경상북도(경북)와 강원도(강원)의 정치망어업에서 31년(1980~2010)간 5~11월에 어획된 방어 어획량과 연근해 수온과의 관계를 살펴보았다. 또한, NOAA 수온 영상을 이용하여 수온의 상승과 하강 시기에 외해수의 이안 및 접안으로 인한 방어의 북상시기(5~8월)와 남하시기(9~11월)의 어획량 변동을 분석하였다. 전체 방어 어획량의 변동은 연도별 차이는 있지만 방어의 북상 시기보다 남하시기에 높은 수온의 외해수가 연안에 접안할 때 어획량이 증가였다. 연안수온의 하강기는 북상 및 남하하는 모든 시기에 경북이 강원보다 방어 어획량이 많았다. 수온 상승기는 방어 어획량의 증감이 동시에 나타났고, 남하시기의 방어 어획량은 일반적인 현상과 달리 강원이 경북보다 어획량이 많았다. 이것은 하계의 $25^{\circ}C$ 이상의 수온이 강원도까지 분포하면서 추계까지 높은 수온($20^{\circ}C$)이 지속되어 방어의 체류시간이 길어졌기 때문이다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제108권1호
• /
• pp.10-20
• /
• 2019

본 연구는 기후변화로 점차 취약해지고 있는 아고산 산림생태계의 변화 및 쇠퇴 실태를 파악하기 위해 전국 아고산 지역 침엽수림의 장기 면적 변화를 파악하는 것을 주요 목적으로 하였다. 1990년대 중반 이후 20년간의 침엽수림 면적 변화 탐지를 위해 시계열 Landsat 위성영상을 분석하였고, 침엽수림 면적과 기후정보의 장기적 변화를 함께 비교하였다. 그 결과, 전체 분석대상지에서 침엽수림의 면적은 20년 동안 약 25 % 감소한 것으로 나타났다. 면적과 변화율의 측면에서 큰 변화가 있었던 지역은 설악산, 백운산-함백산-장산, 지리산, 한라산 등이었다. 이 중 감소면적이 가장 큰 지역은 백운산 지역이었으며(감소면적 542 ha), 침엽수림이 대면적으로 집단화되어 있으면서 감소율이 가장 큰 지역은 한라산이었다(감소율 33.3 %). 제주 지역은 타 지역보다 온도상승이 가장 가파르게 진행되고 있어 한라산이 기후변화 압력에 의한 산림생태계 취약성이 가장 높을 것으로 추정된다. 본 연구결과는 장기적인 관점에서 전체적으로 아고산대 산림지역의 임상이 침엽수림이 감소하는 방향으로 변화하고 있으나 그 추세는 각 지역별로 정도의 차이가 있다는 것을 보여주었다. 본 연구의 전국적이고 장기적인 아고산 지역 침엽수림 변화 정보는 향후 지역별로 수행될 상세한 멸종위기 아고산 침엽수 정밀실태조사 수행을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.201-207
• /
• 2020

본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1089-1098
• /
• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.93-101
• /
• 2021

Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.319-325
• /
• 2021

드론을 활용한 미세먼지 측정은 산업의 발달과 함께 점차 보편화 되고 있으며, 일부 산업 지대에서 미세먼지 모니터링으로 대기 오염원을 파악한다. 건설 공사 현장에서는 현장사무소에 미세먼지 측정소를 따로 마련하여 주변 공인 측정소보다 현장의 미세먼지 농도를 파악할 수 있다. 그러나, 미세먼지를 발생시키는 오염원으로부터 미세먼지 측정을 정확하게 파악하기는 어려우므로 현장 오염원에 가깝게 직접 투입하여 미세먼지 농도를 측정하여 정확성을 높이고자 하였다. 미세먼지측정치가 부착된 드론은 착륙 중에 발생하는 하향풍 영향으로 측정 노이즈가 발생하였으나 높이 30m에서, 맵핑을 진행하였을 때, 오염원의 수치와 유사하게 측정이 되었다. 실험 대상지역에 대한 현장 적용성은 평탄화 작업이 많아 지형이 지속적으로 바뀌기 때문에 위성영상을 활용한 주기적인 업데이트 정보에는 한계가 있었다. 특히, 절토 작업구간에서 위성지도의 정보는 드론의 맵핑 구역과 미세먼지 농도가 지형에 중첩되어 정확한 구현을 위해서는 맵핑도 함께 반영되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 드론을 활용한 GIS 맵핑을 통해 실시간 현장 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 대기
• /
• 제31권1호
• /
• pp.113-141
• /
• 2021

The impacts of ice clouds on the energy budget of the Earth and their representation in climate models have been identified as important and unsolved problems. Ice clouds consist almost exclusively of non-spherical ice crystals with various shapes and sizes. To determine the influences of ice clouds on solar and infrared radiation as required for remote sensing retrievals and numerical models, knowledge of scattering and microphysical properties of ice crystals is required. A conventional method for representing the radiative properties of ice clouds in satellite retrieval algorithms and numerical models is to combine measured microphysical properties of ice crystals from field campaigns and pre-calculated single-scattering libraries of different shapes and sizes of ice crystals, which depend heavily on microphysical and scattering properties of ice crystals. However, large discrepancies between theoretical calculations and observations of the radiative properties of ice clouds have been reported. Electron microscopy images of ice crystals grown in laboratories and captured by balloons show varying degrees of complex morphologies in sub-micron (e.g., surface roughness) and super-micron (e.g., inhomogeneous internal and external structures) scales that may cause these discrepancies. In this study, the current idealized models representing morphologies of ice crystals and the corresponding numerical methods (e.g., geometric optics, discrete dipole approximation, T-matrix, etc.) to calculate the single-scattering properties of ice crystals are reviewed. Current problems and difficulties in the calculations of the single-scattering properties of atmospheric ice crystals are addressed in terms of cloud microphysics. Future directions to develop physically consistent ice-crystal models are also discussed.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_1호
• /
• pp.1339-1348
• /
• 2020

식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ 및 pico-; <2 ㎛)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권8호
• /
• pp.553-566
• /
• 2021

하천 합류부는 두 개의 수체가 만나 전단층을 이루고 전단층을 따라 강한 혼합양상을 보이는 특징이 있다. 자연하천에서 합류하는 대비되는 두 하천의 색은 전단층을 따라 구분될 수 있는데, 이는 위성 또는 무인항공체를 이용해 촬영된 항공영상을 통해 쉽게 관측할 수 있다. 본 연구에서는 취득 비용이 저렴한 RGB 항공 영상을 이용해 합류부에서 발생하는 전단층을 추출하고 전단층 주변의 기하학적 특성을 정량적으로 산정하는 방법을 제시한다. 본 방법은 네 단계로 구분된다. 첫 번째로, 합류부 흐름에서 전단층 추출을 위해 가우시안 혼합 모형을 바탕으로 한 영상 분할을 수행하여 본류와 지류가 포함된 픽셀을 추출해낸다. 다음으로 추출된 하천 수역에 자기조직화지도를 적용해 하천의유선을 1차원 곡선으로 단순화한다. 추출된 수체 영역과 1차원 곡선들을 이용해 본류와 지류의 수역을 이미지상 직교좌표계에서 곡선좌표계로 투영한 뒤, 마지막으로 전단층의 기하학적 특성을 산정한다. 결과적으로 개발된 전단층 추출법을 경상남도의 낙동강과 남강의 합류부가 촬영된 위성 영상에 적용하여 자연하천 합류부의 기하학적 특성인 합류각, 합류하는 두 하천의 상하류 하천 폭, 전단층의 길이, 그리고 전단층의 최대 두께를 각각 정량적으로 추출하는 데에 성공하였다.