동해연안의 반폐쇄성 해역인 영일만에서 고주파해양레이더(HF-Radar)로 측정된 표층 해수유동 자료를 활용하여 1)바람과 수평 적인 해수유동 사이의 상관성을 파악하고 2)수직적으로 조밀한 간격의 층별 수온시계열 자료와 연계하여 수평적 및 수직적 해수유동의 특성을 파악하였다. 시계열 관측기간 중 영일만 해역의 전역에 걸쳐 북동풍이 우세하게 나타났을 때 표층부터 저층까지 수온의 급격한 상승이 동반되었다. 또한 표층의 장주기 해수유동에서도 풍향과 유사한 방향의 흐름이 뚜렷하게 관측되었다. 바람과 표층 해류 사이의 지 연상관 분석을 통해 영일만에 북동풍의 바람이 불기 시작하여 일정하게 지속된다면 짧은 시간(1 ~ 2시간) 내에 남서향의 표층 해류가 발 생되는 것을 확인하였다. 일평균된 장주기 표층 해류로부터 수렴과 발산을 계산하였고 이를 통해 층별 관측지점에서 발생한 두 번의 급 격한 저층수온 상승이벤트가 모두 영일만의 북동풍과 연관된 표층 해수(상대적 고온수)의 수렴(침강) 현상으로 인해 나타난 것으로 판단 하였다.

본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상 관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정 하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량 과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교 에서 측정된 지점 유출량과 비교·분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었 다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터 가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의 할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대 한다.

본 연구에서는 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서의 토양수분 자료를 Land Parameter Retrieval Model (LPRM) 알고리즘을 통해 전처리하여 2014년도 한반도 지점관측 자료와의 비교 분석을 수행, 위성 토양수분 자료 의 적합성을 평가하였다. 통계 분석 결과 AMSR2 X-band의 토양수분 자료는 38개의 지점관측 자료와 비교해 0.03의 평균 bias, 0.16의 평균 RMSE의 낮은 오차 수준을 보였으며, 최대상관계수는 0.67로 나타났다. 또한 AMSR2 센서의 ascending, descending 시간대별 위성 토양수분 자료 분석과 X, C1, C2-band의 주파수 영역별 위성 토양수분 자료 분석 결과, ascending overpass time 시간대와, X-band 주파수의 토양수분 자료가 지점 관측 자료와 더 좋은 상관관계를 보였다. 본 연구의 분석 결과는 한반도에서 최근 문제가 되고 있는 가뭄을 비롯한 각종 재해 분석 시 토양수분의 공간적 분포를 연구하는데 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 수원 성균관대학교 내 Frequency Domain Reflectometry (FDR) 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비를 통한 토양수분 지점 관측 사이트를 확립하였다. 또한 양질의 토양수분 데이터 확보를 위해 연구지역 내 토질실험, 토질별 FDR 토양수분 데이터 및 COSMIC-ray 중성자 개수의 시계열 분석, 관측한 토양수분 데이터와 위성 기반 토양수분 데이터와의 비교분석을 실시하였다. 2014년도부터 6개 지점에서 표층으로부터 5 cm에서 40 cm까지 총 24개의 FDR 센서를 5~10 cm 깊이별로 설치하여 토양수분 데이터를 측정하였다. 해당 지점들 의 토질 분석결과, Sand에서 Loamy Sand까지의 다양한 토질이 불균질한 층을 이루어 분포되어 있는 것으로 판단되었다. 측정된 토양수분 데이 터는 강우 데이터와 높은 상관성을 보이며, 위성 산출 토양수분 데이터와의 비교에서도 상대적으로 높은 상관관계와 낮은 평균제곱근편차(Root mean square deviation, RMSD)값을 보여주었다. 2014년도 설치 지역 토양수분 데이터의 신뢰도가 확보됨에 따라 2015년도에는 10개의 FDR 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비가 추가로 설치되어 성균관대학교의 Soil Moisture site with FDR and COSMIC-ray (SM-FC) 연구지역이 구축되었다. SM-FC에 설치된 COSMIC-ray 중성자 측정 장비의 최초 검증을 위해 2015년 8~11월의 COSMIC-ray 중성자데이터 및 FDR 토양수분 데이터가 활용되었다. 중성자기반 토양수분 값과 전체 지점 FDR 토양수분 평균값을 비교한 결과 매우 높은 상관관계를 볼 수 있었다 (상관계수 0.95). 이러한 연구를 통해 성균관대학교 SM-FC는 향후 한반도 지역 위성 및 모델 토양수분 데이터를 검증하는 대표 연구 지역이 될 것으로 기대된다.

2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드 중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으 로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와 RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교·검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.

Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) 위성은 토양수분을 관측하는 위성 최초로 L-band 대역 (1.4 GHz)의 밝기온도를 관측하여 토양수분을 산정한다. 2012년 발사된 이후, 밝기온도를 통해 토양수분을 산정하는 복원 알고리즘에 대한 연구와 이에 대한 평가 및 검증이 국/내외에서 활발하게 이루어지고 있다. 특히, L-band를 이용한 토양수분 산정하는 알고리즘인 L-band Microwave Emission of the Biosphere (L-MEB) model의 정확도에 대한 연구는 매우 중요한 의미를 갖는다. 왜냐하면 L-band의 Radio Frequency Interferences (RFI)의 심각한 영향으로 세계 특정 지역에서 부정확한 토양수분의 산출과, 잘못된 밝기온도를 제공하기 때문이다. 특히 한국의 경우, 2012년 김해와 함평에서 토양수분의 최대 수득률인 43%를 나타내었으며, 이는 타 위성과 비교했을 때 매우 저조한 수치이다. 또한 지점 토양수분과의 평균 R2 값은 0.06, 보정 후 0.22로 매우 저조한 수치를 나타내었다. 이에따라 향후 연구는, 한반도에서의 SMOS 위성의 부정확한 토양수분 값의 원인을 다방면에서 분석할 계획이다. 타 인공위성들의, 같은 토질에서의 같은 토양수분을 갖는 지점의 값과, 그 지점들의 SMOS 산출 값을 비교하고, 미세먼지가 SMOS 토양수분 산출에 미치는 영향을 위성자료의 Aerosol Optical Depth(AOD)를 이용하여 분석할 계획이다.

본 연구는 강우가 공간적으로 균질함과, 공간상관함수를 지수함수로 가정, 형태학적인 계수와 초기값을 제외한 공간상관도식을 평균상관계수를사용하여 작성해 보았다. 기존 공간상관도 작성에 있어서의 상관계수의 값은 일정 기간 강우 데이터를 한번의 강우 사상으로 취급하여 상관계수를 계산하는 반면, 본 연구에서는 일정 기간 강우 데이터를 1시간 단위로 증가시키면서 그 지역에서 일어 날 수 있는 모든 강우시간의 평균상관계수를 사용하여, 공간상관함수 fitting에 있어서의 r‐square값을 대폭 증가시켰다(최대 37%). 이는 더 정확한 공간상관함수 fitting을 가능하게 하였다. 공간상관함수 식의 정확도는 관측소의 상관거리를 결정하는 중요한 식이므로 fitting 정확도는 관측소의 공간적인 분포를 결정하거나 관측소밀도 평가에 있어서 매우 중요하다고 할 수 있다.

Emotion interaction between human and robot is an important element for natural interaction especially for service robot. We propose a hybrid emotion generation architecture and detailed design of reactive process in the architecture based on insight about human emotion system. Reactive emotion generation is to increase task performance and believability of the service robot. Experiment result shows that it seems possible for the reactive process to function for those purposes, and reciprocal interaction between different layers is important for proper functioning of robot’s emotion generation system.