해수의 탁도는 수중의 부유 물질이나 생물에 의해 혼탁해지는 정도를 정량적으로 나타낸 변수로 연안 환경을 이해하는 데 중요한 해양 변수이다. 한반도의 서해안은 얕은 수심, 조류, 하천 유래 부유 퇴적물의 영향으로 광학적으로 강한 시공간 변동성을 가지고 있어서 인공위성 자료를 활용한 탁도 산출은 해양학적으로 다양한 활용 가능성을 가 진다. 본 연구에서는 경기만을 연구 해역으로 설정하고, 해수의 탁도 산출 알고리즘 개발을 위하여 2018년부터 2023년 7월까지 해양환경공단의 해양수질자동측정망 기반 현장 관측 탁도 자료와 Sentinel-2 인공위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) Level-2 자료를 사용하여 위성-현장 관측치 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 이전의 다양한 탁도 산출식을 조사하여 정확도를 상호 비교하였고 경기만 해역에서 최적 파장대를 조사하고 분석하였다. 그 결과 녹색 밴드 (560 nm)를 기반으로 한 탁도 산출식이 0.08 NTU의 상대적으로 작은 평균 제곱근 오차를 보였다. 인공위성 광학 자료 를 기반으로 산출된 탁도는 해수의 광학적 특성과 연안 환경의 변동성을 이해하고 다양한 해상 활동에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가 기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성 능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍 삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM) 와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측 자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유 의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.

염분은 해양의 밀도를 결정하는 중요한 변수이자 전지구 물의 순환을 나타내는 주요 인자 중 하나이다. 해상 염분 관측은 선박을 이용한 현장조사, Argo 플로트, 부이를 통한 조사가 주로 수행되어 왔다. 2009년 염분관측 인공위 성이 발사한 이래로, 위성 염분자료를 이용하여 전 지구 해역에서 표층 염분 관측이 가능해졌다. 그러나 위성 염분자료는 다양한 오차를 포함하기 때문에 연구 자료로 활용하기에 앞서 정확도 검증과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2015년 4월부터 2020년 8월까지 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성 염분자료와 이어도 해양과학기지에서 제공하는 실측 염분자료 간의 정확도 및 오차특성을 비교 분석하였다. 총 314개의 일치점을 생산하였으며, 염분의 평균제 곱근오차 및 평균편차는 각각 1.79, 0.91 psu로 제시되었다. 전반적으로 위성 염분이 실측 염분보다 과대추정 되는 것으로 나타났다. 위성 염분의 오차는 계절, 표층 수온, 풍속과 같은 다양한 해양 환경적 요인에 의존성을 보였다. 여름철 위성 염분과 실측 염분의 차이는 0.18 psu 이하로 저수온보다는 고수온에서 위성 염분의 정확도가 증가하였다. 이는 센서의 민감도에 따른 결과였다. 마찬가지로 5 m s−1 이상 풍속 조건에서 오차가 줄어들었다. 본 연구결과는 연안에서 위성 염분자료를 활용할 경우에는 특정한 연구 목적에 적합한지 확인하여 제한적으로 사용하여야 함을 제시한다.

Since the Coastal Zone Color Scanner (CZCS)/Nimbus-7 was launched in 1978, a variety of studies have been conducted to retrieve ocean color variables from multi-satellites. Several algorithms and formulations have been suggested for estimating ocean color variables based on multi band data at different wavelengths. Chlorophyll-a (chl-a) concentration is one of the most important variables to understand low-level ecosystem in the ocean. To retrieve chl-a concentrations from the satellite observations, an appropriate algorithm depending on water properties is required for each satellite sensor. Most operational empirical algorithms in the global ocean have been developed based on the band-ratio approach, which has the disadvantage of being more adapted to the open ocean than to coastal areas. Alternative algorithms, including the semi-analytical approach, may complement the limits of band-ratio algorithms. As more sensors are planned by various space agencies to monitor the ocean surface, it is expected that continuous monitoring of oceanic ecosystems and environments should be conducted to contribute to the understanding of the oceanic biosphere and the impact of climate change. This study presents an overview of the past and present algorithms for the estimation of chl-a concentration based on multi-satellite data and also presents the prospects for ongoing and upcoming ocean color satellites.

강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.

증발산은 순복사 에너지를 사용하여 잠열의 형태로 수증기를 대기 중으로 수송함으로써 지구에너지 순환에 있어 중요한 요소 중의 하나이며, 증발산량은 지표유출의 두 배 정도로서 지구 물 수지에서 차지하는 비중이 매우 크다. 증발산의 지상관측은 지점에 국한되기 때문에 공간연속면 상에서의 증발산량 산출을 위하여 격자형 기상자료와 위성자료를 이용한 모델링이 오랫동안 이루어져왔다. PM(Penman-Monteith) 방정식에 기초한 METRIC(Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) 모델이나 PT(Priestley-Taylor) 방정식을 이용한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모델 등이 주로 사용되어 왔으나, 또 하나의 대안으로서 본 연구에서는 최근 부각되고 있는 딥러닝 기법인 DNN(deep neural network)을 이용한 증발산 모델링을 수행하였다. 은닉층 구조, 손실함수, 옵티마이저, 활성화함수, L1/L2 정규화, 드롭아웃 비율 등의 최적화 과정을 거쳐서 수립한 DNN 모델은 RMSE = 0.326mm/day, 상관계수 = 0.975의 매우 양호한 정확도를 나타내었다. 이는 DNN 최적화와 함께, 국지예보모델과 위성자료로부터 증발산 기작에 관여하는 인자들을 선택하여 입력자료로 적절히 사용하였기 때문이기도 하다. 향후과제로서 훈련자료의 종류와 양을 증가시켜서 DNN 모델을 보다 정교화하는 것은 반드시 필요하다고 사료된다.

본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.

전정색과 다중분광 위성영상으로부터 고해상도 컬러영상을 제작하는 융합기법에 대한 연구가 원격탐사 분야에서 활발하게 진행되어왔다. 기 개발된 많은 영상융합 기법들은 분광대체, 산술병합 그리고 공간영역 등 세 개의 범주로 구분될 수 있다. 본 연구는 기존 고해상도 위성에 비해 공간해상도와 분광해상도가 향상된 WorldView-2 위성에서 제공하는 전정색과 다중분광영상에 적용된 각 범주의 융합영상 결과물 특성을 색상과 공간정보 왜곡 측면에서 분석하였다. 색상정보의 왜곡을 평가하기 위해 평균차, 분산차 및 ERGAS 등의 정량지표를 산출하였고, 공간정보의 왜곡은 시각적 분석에 의해 평가하였다. 본 연구의 결과에 의하면 공간영역에 기초한 융합기법이 다른 범주의 융합에 비해 상대적으로 분광 및 공간정보의 왜곡이 적은 것으로 분석되었다. 따라서 공간영역에 기반한 융합영상은 대축척 주제도 뿐 아니라 온라인 영상지도 제작을 위해 적절한 입력자료로 활용될 것으로 기대된다.

In this study, we hypothesized that the size of wintering crane population would change due to the climate factors. We assumed that wintering population size would differ by climate values in January, which is the coldest period in year. Especially, White-naped cranes were able to choose wintering site between Cheorwon and other alternative place where snow coverage had low influence, differing from Red crowned cranes. For this reason, we predicted the population size of White-naped cranes would fluctuate according to the extent of snow coverage in Cheorwon. Therefore we used snow coverage data based on MODIS and climate data from KMA (Korea Meteorological Administration) that are generally used. We analyzed the crane’s population size in Cheorwon in January from 2002 to 2014. The temperature in the Cheorwon increased from 2002 to wintering period in 2007~ 2008 and went down, showing the lowest temperature in 2011~ 2012. With this phenomenon, warmth index showed the similar pattern with temperature. Amount of newly accumulated snow (the amount of snow that fallen from 0:01 am to 11:29 pm in a day) was low after 2002, but rapidly increased in 2010~ 2011 and 2011~ 2012. The area of snow coverage rapidly declined from 2002 to 2005~ 2006 but suddenly expanded in wintering period in 2009~ 2010 and 2010~ 2011. Wintering population size of the White-naped cranes decreased as snow coverage area increased in January and the highest correlation was found between them, compared to the other climatic factors. However, the number of individuals of Red crowned cranes had little relationship with general climate factors including snow cover range. Therefore it seems that population size of the Red crowned crane varied by factors related with habitat selection such as secure roosting site and area of foraging place, not by climatic factors. In multiple regression analysis, wintering population of White-naped cranes showed significant relationship with logarithmic value of snow cover range and its period. Therefore, it suggests that the population size of the White-naped crane was affected by snow cover range n wintering period and this was because it was hard for them to find out rice grains which are their main food items, buried in snow cover. The population size variation in White-naped cranes was caused by some individuals which left Cheorwon for Izumi where snow cover had little influence on them. The wintering population in Izumi and Cheorwon had negative correlation, implying they were mutually related.

인간에 의한 산업활동의 결과로 여겨지는 기후변화는 최 근 많은 연구가 되고 있으며, 자연생태에 대한 인간의 영향 을 알기위해 중심이 되는 분야이다. 한반도는 여름철이 고 온다습하며, 겨울이 저온건조한 온대몬순의 기후특성을 보 인다. 특히, 기온이 하강하며 건조한 겨울철의 기후조건은 야생동물에게 생존에 어려운 조건이며, 겨울철의 기온이나 강설 등의 기후요인은 그들의 분포 및 개체수의 변화에 크 게 영향을 줄 수 있다 그리고 강설 및 한파에 의한 눈 덮임의 경우 먹이를 찾거나 이용할 수 있는 확률을 떨어뜨려 생존 가능성에 영향을 주는 중요한 요인이 된다. 우리나라의 경 우 북반구 전체차원에서 눈으로 덮이는 영역의 경계에 속한 다. 따라서 기후변화에 따른 겨울철 온도, 강설 등 기후요인 의 증가 혹은 감소에 따라 본 지역에 서식하는 동물의 생활 은 달라지게 될 것이라 예측할 수 있다. 특히 비행을 통하여 서식지의 이동이 가능한 조류의 경우 민감하게 반응할 것이 라 예상할 수 있다. 두루미류의 월동개체군의 경우는 번식개체군의 서식범 위와는 달리 기후요인에 의 큰 변동을 갖게 될 것이다. 하지 만 대체가능한 월동지가 없는 경우에는 기후변화에 의한 영향을 직접적으로 받게 되고, 이에 의한 개체군 자체의 영 향이 발생할 가능성이 크다. 두루미류에 있어서는 번식면적 과 이주거리가 변화하는 영향이 나타났다. 사례로 시베리아 흰두루미의 번식은 1년간 눈이 덮이지 않은 일수에 영향을 받았다. 일부 종에 따라서는 눈 덮임 등의 겨울철 날씨요인 때문에 개체군의 증감 뿐만 아니라 국지적인 멸종이 발생하 기도 한다. 따라서 철원지역에 도래하는 두루미류 또한 월 동기 농경지에서 먹이를 취하기 때문에 눈 덮임의 범위와 잔존일수는 월동개체군에 영향을 줄 것이다. 특히 재두루미 의 경우 낙곡에 대한 의존도가 높기 때문에, 눈이 덮인 농경 지와 덮이지 않는 농경지의 선호도가 달라질 것이므로 기후 변화의 양상에 따라 철원지역을 이용하는 기간이나 개체수 의 규모가 달라질 것으로 예상할 수 있다. 두루미류의 월동개체수는 기상에 의한 변화가 심하지만, 월동장소에 대한 선호성이 강하여 대체가능한 서식지로의 이동이 일부 나타난다. 본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠 다. 그중 가장 추운시기인 1월의 기후값에 의하여 월동개체 수가 달라질 것이라고 가정하였다. 본 연구에서는 기온이 낮고 눈 덮임이 넓은 범위에 지속적으로 이루어질수록 두루 미류의 월동개체수가 감소할 것이라 가설을 세웠다. 특히, 재두루미의 경우 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 월동지가 있기 때문에 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측 하였다. 이에 월동기의 눈 덮임 범위 및 기간과 두루미류 월동개체군의 규모간의 상관관계를 평가 하도록 하였다. 연구결과 기상청에 의하여 지속적으로 모니터링 되어온 철원지역 기후자료 중 2002년 이후 2014년까지의 1월의 평균기온과 평균최저기온, 평균최고기온은 서로 상관관계 를 가지면서 변동하였고, 2007~2008년도 월동기까지 증가 하다가 이후 감소하며, 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 하지만 이후 다소 증가하는 양상을 보였다. 최고기온이 5℃ 이상 되는 날의 수는 2007-2008년도까지 꾸준히 증가한 후 감소하는 경향이 있었다. 2002년부터 2014년까지 매년 1월의 강수량과 신적설량 의 합계는 2006~2007년의 한해를 제외하고 유사한 증감을 나타내었으며. 이는 동시기의 강수가 대부분 강설에 의한 것임을 보여주는 것이다. 전체적으로 강설량은 증감을 반복 하는 양상을 보였으며, 2002년에서 2009년까지는 감소하 는 양상을 보였다. 하지만 2008년 이후 강설량은 급격한변화를 보였다. MODIS 위성영상에 의한 눈덮임 범위의 값은 2002~2003년높은 값을 가지다가 이후에는 2006~2007년 높은 값을 제외하 고는 2009~2010년 월동기 전까지 지속적으로 감소하는 양상 을 보였다. 기온과 강설 등의 기후 값이 서로 상관관계가 있을 것으 로 판단해 상관관계 분석을 통하여 기후요인간의 상관관계 를 살펴보았다. 결과 요인 상호간의 상관관계가 매우 높게 나타났으며, 특히 온도요인과 눈 덮임 지수 내에서의 상관 관계가 긴밀하게 나타났다. 하지만, 기상청에 의한 1월의 신적설량의 합은 MODIS의 눈 덮임 범위와 상관관계가 나 타나지 않았다. 또한, 기온요인도 눈 덮임 범위와 상관관계 가 없었다. 전체 요인 중 공통된 성질의 요인들을 묶어주기 위하여 주성분분석을 한 결과, 고유값이 1 이상인 3 개의 주성분이 누적된 고유값 비율의 86.2%를 차지하였다. 최종 적으로, 주성분의 각 주성분의 대표성은 눈덮임(PC1), 기온 (PC2) 그리고 강수량(PC3)으로 나타낼 수 있었으며, 주성 분의 구성요소 이었다. 이것은 기온에 의하여 눈덮임 범위 가 결정되는 것이 아니라 일조량이나 바람 등 다른 원인에 의해 결정되는 것을 의미한다. 기후 값을 이용하여 단계선택을 통한 회귀분석을 한 경우 에는 MODIS 눈덮임 범위의 로그값(LNAucSCR)만이 유 의미한 요인으로 선택되었으며, 수식은 아래와 같다. Wintering Population of White-naped Crane by MVRM     ×  ±  ∴   = Loge(Accumulated MODIS snow cover range) 기후 값을 이용한 회귀식이 주성분에 의한 회귀식 보다 설명력이 더 높았으며, 재두루미 월동개체수의 최대값을 현 실적으로 반영하기 때문에 더 좋은 결과로 나타났다. 지구온난화현상은 일시적인 한파에도 불구하고 대체적 으로 받아들여지는 현상이다. 하지만, 오히려 북극지역의 제트기류의 변동으로 인하여 지역적으로 강한 한파가 남하 함으로서 더 극심한 저기온과 눈 덮임에 시달리기도 하는 것이 최근의 관측이다. 본 연구에서 기상청 기후자료의 분 석결과, 2000년대 초반부터 중반까지 철원지역 또한 겨울 철 온난화의 징후가 나타났다. 하지만, 2008년 이후 1월의 기온은 급강하하고 내린 눈이 녹지 않고 지속적으로 존재하 는 현상이 나타났다. 겨울철 온난화의 현상이 나타난 시기 에는 적설량의 감소 또한 나타났다. 더구나, 적설이 존재했 음에도 불구하고 눈 덮임 두께의 누적량은 0mm에 가까운 경우가 많았다. 이것은 눈이 내리더라도 덮여있는 지속기 간은 짧았다는 의미일 것이며, 상대적으로 높은 기온과 일조량 혹은 강수에 의하여 내린 눈이 녹아서 없어졌기 때문으로 판단된다. 이렇게 내렸던 눈이 제거된다면 낙 곡의 이용가능성이 증가하고, 두루미류가 철원지역에 체류할 수 있는 일수는 증가할 것이다. 반면 추위와 눈 덮임을 피해 남쪽으로 이동하는 개체수는 감소할 것으 로 예상할 수 있다. 2008년 이후 재두루미의 개체수는 급변하였는데, 눈 덮임의 변화 때문에 발생한 것으로 판 단된다. 2010년 1월중 한파기간에 다수의 재두루미가 한 반도 남측 지역 주남, 낙동강 등의 주요 월동지에서 개체 수가 증가하였으며, 재두루미가 관찰되지 않았던 지역 에서 나타나는 등 국지적인 이동이 나타났다. 본 연구에서는 기온에 의한 영향이 클 것이라 기대하였지 만, 기온 보다는 적설의 범위 및 적설이 얼마나 오래 지표를 덮고 있는지가 더 중요한 요인이었다. 온난화가 진행되었던 시기에 철원지역의 재두루미는 증가양상을 보였으며, 재두 루미의 최종 월동지인 일본 이즈미지역의 재두루미는 감소 하였으며 이는 서로 강한 상관관계를 나타내었다. 이는 더 낮은 위도인 일본 이즈미로 이동하는 재두루미의 이동시기 가 철원지역의 온난화로 인하여 지연되었기 때문으로 사료 된다. 반대로, 폭설 및 눈덮임이 지속되었던 2009~10년, 2010~11년의 경우 철원지역의 재두루미의 개체수는 감소 하였고, 일본 이즈미 지역의 재두루미 개체수는 증가하여 강한 상관관계를 나타내었다.기후변화에 의한 영향은 생물종의 습성과 영향의 정도에 따라 달라진다. 두루미와 재두루미에 있어서 기후변화에 따 른 개체수의 변화가 있었던 재두루미는 기후변화에 대한 적응능력이 뛰어나고 대체가능한 서식지가 있는 상황이라 판단할 수 있다. 하지만 두루미의 경우 대체월동지가 제한 적인 것이라 할 수 있기 때문에 기후변화에 대하여 취약한 종이라 할 수 있다. 두루미의 개체수는 2013~2014년의 경 우를 제외하고 안정적이었다. 이는 대체월동지가 있는 재두 루미에 비하여 대체 가능한 월동지가 없었기 때문이다. 그 래서 두루미의 월동지로는 한반도를 통틀어 철원지역이 가 장 선호되는 지역이며, 대안적인 월동지인 연천과 파주의 민통선 지역은 연천댐 및 개성공단 등의 개발사업으로 인하 여 교란을 받고 있기 때문에 대체 가능한 서식지가 아니었 던 것으로 판단된다.

최근 항시적 광역 모니터링이 가능한 위성원격탐사 기술에 의해 산불감시의 효율성이 증대될 것으로 기대되고 있는 가운데, 미국의 Terra, Aqua, GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite), 유럽연합의 Meteosat, 그리고 우리나라의천리안위성 및 후속위성도 산불정보의 실시간 제공을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성기반 산불정보를 대민서비스하기 위한 방법의 일환으로 스마트폰 앱을 구현하여, 북한지역을 포함한 한반도 전역의 위성자료로부터 추출한 산불발생여부, 산불탐지 신뢰도, 산불의 방사강도 등의 정보를 DBMS (Database Management System)에서 관리하고, 안드로이드와 iOS 스마트폰을통해 제공하는 서비스의 원형을 개발하였다. 공통적 핵심기능은 HTML5 (HyperText Markup Language 5) 웹페이지로 구성함으로써 상이한 OS (Operating System)의 네이티브 앱과 결합하는 하이브리드 방식을 통해 소스코드의 재사용성과 시스템 확장성을 추구하였으며, 일자별 산불조회, 최근 산불조회, 주변 산불조회 등의 기능을 포함하도록 하였다. 현재는 위성기반 산불탐지 자료가 실시간 제공되지 않아 산불발생의 이력정보를 서비스하도록 구성하였지만, 2010년대 후반 우리나라 기상위성의 산불탐지 자료가 실시간으로 제공될 것이므로, 정부 3.0의 정보공개 흐름과 함께 국민 모두에게 필요한 실시간 산불정보 조회가 가능해질 것으로 예상된다. 본 연구는 위성기반의 실시간 산불정보 앱 개발을 위한 출발점으로서 의의를 가지며, 향후 산불정보 앱은 SNS (SocialNetworking Service) 기반의 빅데이터 마이닝 기술과 연동하는 통합 솔루션으로 구성되어야 그 활용성이 보다 더 제고될 것이다.

본 연구에서는 2005년 이후 화산 폭발을 경험한 20개의 화산 지역에 대해 그레이스 위성에 의해 측정된 지오이드 변화를 조사하였고 지오이드를 이용한 화산 하부의 마그마 활동에 대한 연구를 위해서는 자세한 지질학적 조사가 함께 수반되어야 함을 인지하였다. 따라서 2011년에 화산 폭발이 있었고 그에 대한 지질학적 연구가 자세히 수행된 키리시마 화산복합체 내 신모에다케 화산 지역을 대상으로 그레이스 인공위성을 이용하여 측정된 화산지역의 광역적인 지오이드 변화와 화산하부 마그마 활동 변화 간의 상관성에 대해 연구하였다. 그 결과 신모에다케 화산 지역에서 2002년 이후 계속적으로 증가하는 지오이드 변화는 화산하부 물질의 중력이 증가함에 의해 발생하였음을 확인하였고, 이는 기존 연구에서 밝혀진 2011년 화산 폭발 수년 전부터 염기성 마그마가 마그마 저장소로 계속 공급되었다는 사실과 잘 일치한다. 이는 앞으로 많은 연구가 필요하기는 하지만 그레이스 인공위성으로 측정된 지오이드의 변화가 화산 폭발 감시 및 예측에 사용될 수 있는 가능성이 높음을 지시한다.