태풍은 지구 시스템 내 상호작용을 일으키는 대표적인 해양-대기 현상으로 최근 들어 기후변화로 인해 점점 더 강력해지는 추세이다. 2022 개정 과학과 교육과정은 미래 사회 시민으로서의 디지털 소양 함양을 위하여 첨단 과학기술을 활용한 교수-학습 활동의 중요성에 대해 강조하고 있다. 따라서 교과서 삽화의 시공간적 한계점을 해결하고 지 구과학 분야에서 다루는 전지구적 규모의 빅데이터를 활용한 효과적인 수업자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PDIE (준비, 개발, 실행, 평가) 모형의 절차에 따라 천리안 위성 2A호 영상 자료를 활용하여 태풍의 경로를 시각화하는 탐구활동 자료를 개발하였다. 준비 단계에서는 2015 및 2022 개정 교육과정과 현행 교과서의 탐구활동 내용을 분석하 였다. 개발 단계에서는 관측 데이터를 수집, 처리, 시각화, 분석할 수 있는 일련의 과정들로 탐구활동을 구성하였으며, 간단한 조작만으로도 결과를 도출할 수 있는 GUI (Graphic User Interface) 기반 시각화 프로그램을 제작하였다. 실행 및 평가 단계에서는 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며 코드를 활용한 수업과 GUI 프로그램 활용 수업을 각각 실시하여 각 활동의 특징을 비교하고 학교 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 수업자료는 전문 적인 프로그래밍 지식이 없어도 GUI 기반으로 실제 관측 데이터를 활용한 탐구활동에 활용될 수 있으며, 이를 통해 학 생들의 지구과학 분야의 이해도와 디지털 소양 함양에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ±20°, 풍속이 ±2 m s−1 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산 란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴 드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

1970년대 말부터 지속적인 대외개방정책을 펼쳐온 중국은 최근 들어 비약적 경제성장을 이룩하였으나, 불균등 성장에 의한 지역 간 경제개발 격차의 문제점이 대두되고 있다. 이러한 현상을 고려하여 본 연구는 DMSP-OLS 영상자료를 활용하여 중국 접경지역의 접경국가별, 권역별 및 도시별 경제성장의 시·공간적 역동성을 고찰하였다. 이를 위해 상호보정, 연내보정, 연간보 정 등 전처리 과정을 거친 영상자료로부터 빛합계지수를 도출하였다. 도시별 빛합계지수에 관한 변동계수, 연간성장률, 복합 연평균성장률의 시계열 추세와 빛합계지수 중심점의 시·공간적 변화패턴을 분석하였다. 본 연구의 결과에 따르면 중국 접경지역의 권역 간 경제개발 격차는 감소하였으나, 도시별 불균등은 여전한 문제로 나타났다. 이러한 결과는 중국과 인접 국가 간 지정학적 관계도 영향을 미쳤을 것으로 추정된다. 접경지역 경제성장의 시계열 변화를 최근까지 살펴보기 위해 향후 연구에는 2013년부터 제공되는 SNPP-VIIRS DNB 영상자료를 함께 활용해야 할 것이다.

본 연구는 다중빔 음향측심 자료를 바탕으로 침몰선박의 정확한 형상 및 해저지형에 대한 정보를 분석하였다. 다양한 영상 자료처리를 통해 현재 침몰선박의 상태를 분석하였다. 해당 자료와 과거 조사 자료의 비교를 통하여 침몰선박 상태 변화 및 주변지형의 변화를 해석하였다. 분석대상 선박 중 퍼시픽프랜드호의 경우 조류에 의한 침·퇴적으로 인해 선수-선미의 지형변화가 뚜렷하게 나타나는 특징을 알 수 있었다. 그리고 제7해성호의 경우 2011년 국립해양조사원 영상자료에서는 선수 일부가 유지된 상태였으나, 2015년 조사 영상에서는 선수 일부가 붕괴된 것을 확인할 수 있었다. 이는 오랜 기간 선박이 해저에 방치되면서 조류 및 화물의 하중 등과 지속적인 부식으로 선체가 붕괴된 것으로 추정된다. 따라서 잔존연료 유출 및 주변 해양오염이 발생할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 침몰선박의 영상분석을 통해 침몰선박이 수심과 조류에 의한 영향을 많이 받은 지역일 경우 지질학적 특성과 퇴적물의 침·퇴적 양상에 따라 침몰선박의 구조 안전성에 상당한 영향을 줄 것으로 판단되며, 부식으로 인한 선체의 변화는 계속적으로 변화될 것으로 추정된다. 따라서 지질학적 특성을 고려한 잔존연료 유출 및 주변 환경 변화에 대하여 침몰선박의 변화에 따라 예측‧대응하는 기술의 개발이 필요하다.

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.

본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 −0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

중요무형문화재 제98호 경기도도당굿 군웅거리 선굿춤의 순서와 시작위치, 방수밟기 방향에 대한 규칙성을 찾아 이론을 정립하는데 목적을 두었다. 무녀 오수복은 1990년 10월 66세에 보유자로 인정되어 2005년까지 경기도도당굿을 직접 연행했다. 82세 무렵 병석에 들었고 2011년 12월 87세에 사망했다. 오수복의 군웅 선 굿 영상자료는 1986년부터 2003년까지의 것을 사용했다. 영상 14편을 도표로 만들고 그 내용을 비교 분석하 였다. 영상자료 분석 결과는 다음과 같다. 군웅거리 순서는 크게 두 개의 형식으로 연행되었다. 첫째는 ① 부채방울놀음－② 장삼놀음－③ 소머리놀음 －④ 징놀음－⑤ 닭놀음(활놀음 포함)－⑥ (소매놀음)－⑦ 쌍군웅의 순서이다. 둘째는 ① 부채방울놀음－② 장 삼놀음－③ 소머리놀음－④ 닭놀음(활놀음 포함)－⑤ (소매놀음)－⑥ 징놀음－⑦ 쌍군웅의 순서다. 1993년과 1994년, 그리고 2000년 이후 현재까지 연행되고 있는 방식은 첫 번째이다. 선굿춤 시작 위치는 실제 마을굿과 공연용에 차이가 있어야 마땅한데, 오수복은 보유자로 인정된 후 공연용 위치에서 선굿을 시작했다. 마을굿 형식은 1986년 이용우의 지시로 단 한번 굿상의 남쪽에 서서 북쪽을 향해 선굿을 했다. 1990년 이후의 영상은 모두 본상과 군웅상의 중앙에서 남쪽을 향해 군웅굿을 연행했다. 하지만 공연과 굿을 구별하여 전통 의례 방식을 정립하여야 한다고 제언했다. 군웅 선굿춤의 방수밟기 방향은 14편의 영상 중 9편이 좌회선으로 돌았고, 4편이 우회선, 1편만 좌회선과 우회선을 혼용하여 돌았다. 1990년대 영상들은 주로 좌회선이다. 90년대는 오수복의 2000년대 활동 상황에 비하여 신체적․정신적 건강이 양호한 때이므로, 신체기억에 의한 좌회선 표현이 자연스럽게 몸에 익어서 동 작된 것이라고 보았다. 본 연구는 오수복 사후, 이수자들의 군웅거리 집전에 있어서 특히 혼란을 일으키고 있는 선굿춤의 순서와 시작위치, 방수밟기의 원형성 문제를 해결할 수 있는 실마리를 제공하고자 하였다.

최근 기후에 대한 관심이 증가하면서 전국단위 뿐만 아니라 지역 단위에서도 기후 지도가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 무인자동 기상관측장비(AWS) 자료와 LANDSAT 8호 열적외선 영상을 이용하여 지상 기온 분포도를 제작하는 과정을 제시하였다. 지상 기온 분포도 제작을 위하여 기존에 사용되었던 AWS 자료의 공간 보간 기법, 열적외선 영상으로 부터 지표 온도 추출 기법, AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법을 비교하고, 지상 기온 분포도에 적합한 지도 제작 기법을 파악하였다. 본 연구의 결과 지상 기온 분포도 제작을 위해 AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 과정을 통하여 다양한 지역단위의 기후 지도를 제작할 수 있을 것으로 예상된다.

종래의 지구과학 교과서에서는 대중 과학잡지를 비롯한 각종 언론 매체에서 자주 다루는 최신 천문 현상들에 대한 내용이 매우 부실하였다. 2009 개정 과학과 교육과정에서는 이러한 내용들을 적극 수용하자는 것이 주요 개정 방향 중 하나이다. 추가로, 천문학과 물리학의 깊은 연관성에도 불구하고 그동안 지구과학 교과에서는 현대 물리학의 개념, 물리 교과에서는 천문학과의 연관성에 대한 내용이 많이 다루어지지 않았다. 따라서 2009 개정 과학과 교육과정에서는 과학의 융합 개념을 강조하고 있다. 위의 두 가지를 모두 포함하는 분야들 중 하나로서 고에너지 천체의 격변광 현상을 들 수 있다. 본 연구는 e-Science를 이용한 천체 관측의 실시간 자료 전송 및 영상화를 소개하였다. 그 첫 단계의 실험으로서 우리는 국가 연구 교육 시험망의 하나인 KOREN을 이용한 국내 최초의 한 일간 천문 관측 자료의 대용량 자료 전송 실험을 실시하였다. 또한 천문학 및 천체물리학 관측 분야에서 활발하게 진행되는 세계 각국의 e-Science 분야들을 소개하고, 과학탐구활동 및 과학 대중화 활동과 어떻게 연결되어 진행되는지 소개하였다. 아직 걸음마 단계인 국내 천문 분야의 e-Science에 있어서 우리의 실험이 가지는 과학적 및 교육적 의미를 짚어보고, 머지않아 상용화될 Gbps급 인터넷 환경에 있어서 이와 같은 실험의 과학탐구활동 및 과학 대중화 활동에 있어서의 활용을 전망해 보았다.

공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

This study examined the efficiency of satellite images in terms of detecting wheat cultivation areas, and then analyzed the possibility of climate change through an correlation analysis of time series climate data from the western regions of Gyeongnam province, Korea. Furthermore, we analyzed the effect of climate change on wheat production through a multiple regression analysis with the time series wheat production and climate data. A relatively accurate distribution was achieved on the wheat cultivation area extracted through satellite image classification with an error rate of less than 10% in comparison to the statistical data. Upon correlation analysis with time series climate data, significant results were displayed in the following changes: the monthly mean temperature of the seedling stage, the monthly mean duration of sunshine, the monthly mean temperature of the growing period, the monthly mean humidity, the monthly mean temperature of the ripening stage, and the monthly mean ground temperature. Accordingly, in the study area, the monthly mean temperature, precipitation, and ground temperature generally increased whereas the monthly mean duration of sunshine and humidity decreased. The monthly mean wind speed did not display a particular change. In the multiple regression analysis results, the greatest effect on the production and productivity of wheat as climate factors included the annual mean humidity of the seedling stage, the annual mean temperature of the wintering period, and the annual mean ground temperature of the ripening stage. These results demonstrate that there is a change in wheat production depending on the climate change in the study area. in addition, it is determined that this study will be used as important basic data in the resolution of food security problems based on climate change.

The purpose of this study is to identify the effectiveness of satellite images in detecting the areas of rice production in the Barisal of Bangladesh. We also investigated the effect of climate change on the crop production through comparative analysis of rice production area and production statistics with climate data at multi-temporal time scale. This analysis found that the classification of rice fields extracted through satellite image and made as the number of rice cultivation areas did not exceed 10 percent of the statistical data. Climate data analysis showed that the average temperature during the ripening stage has the greatest impact on Boro’s production. It would be more make sense if you can describe the results of how precipitation is also important for rice production in addition to temperature. Therefore, it is believed that this research could serve as a key basis for solving food security issues due to climate change.

본 논문에서는 원격탐사자료를 이용하여 하천의 하폭-유량 관계식을 도출하는 방법을 제안하였다. 고해상도 원격영상 으로부터 하천의 여러 단면에 대해 수면 폭을 측정하였다. 각 단면 지점에 해당하는 유역면적은 수치고도모형으로부터 계산하여하폭-유역면적 관계식을구하였다. 한편, 지상관측소의 유량자료를이용하여측정된 유량과관측소 별유역면적 사이의 관계식을 구하고, 이렇게 얻어진 두 개의 관계식을 짝지어 수리기하 관계식 중 하나인 하폭-유량 관계식을 도출하 였다. 본 방법의 타당성을 확인하고자 낙동강과 섬진강을 대상으로 하폭-유량 관계식의 지수 값을 살펴보았다. 그 결과, 지상관측자료의 회귀식에서 얻은 하폭과 유량사이의관계식과비교하여, 비슷한범위의 지수 값이 계산되었다. 본 연구의 접근법은 실측자료에 의존했던 전통적인 수리기하 분석 방법을 탈피하여 현장 자료의 한계를 극복할 수 있는 대안이라고 할 수 있다.

This paper described the estimation of corn and soybeans yields of four states in the US Midwest using time-series satellite imagery and climate dataset between 2001 and 2012. We first constructed a database for (1) satellite imagery acquired from Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) including NDVI (Normalized Di°erence Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), LAI (Leaf Area Index), FPAR (Fraction of Photosynthetically Active Radiation), and GPP (Gross Primary Productivity), (2) climate dataset created by PRISM (Parameter-Elevation Regressions on Independent Slopes Model) such as precipitation and mean temperature, and (3) US yield statistics of corn and soybeans. ˜en we built OLS (Ordinary Least Squares) regression models for corn and soybeans yields between 2001 and 2010 after correlation analyses and multicollinearity tests. These regression models were used in estimating the yields of 2011 and 2012. Comparisons with the US yield statistics showed the RMSEs (Root Mean Squared Errors) of 0.892 ton/ha and 1.095 ton/ha for corn yields in 2011 and 2012 respectively, and those of 0.320 ton/ha and 0.391 ton/ha for soybeans yields. ˜is result can be thought of as a good agreement with the in-situ statistics because the RMSEs were approximately 10% of the usual yields: 9 ton/ha for corn and 3 ton/ha for soybeans. Our approach presented a possibility for extending to more advanced statistical modeling of crop yields using satellite imagery and climate dataset.

본 연구는 장애학생 통합교육 현장의 사례를 제시한 영상자료 활용 교육이 예비교사들의 통합교육에 대한 태도와 장애학생 교수에 대한 효능감에 어떠한 영향을 미치는 지를 검증하고자 하였다. 이에 110명의 중등 예비교사들을 대상으로 인식조사와 중재가 이루어졌다. 통합교육에 대한 태도와 교사효능감 조사를 사전검사로 실시하고 나서 3회기의 영상자료 활용 교육이 이루어졌고, 이 후에 사후검사로 동일한 인식조사를 실시하였다. 본 연구에서 중재는 영상자료의 시청, 소그룹 토론과 성찰노트 작성, 통합교육의 방법 설명으로 이루어졌다. 연구결과, 영상자료 활용 교육을 통해 예비교사들의 통합교육에 대한 태도 측면에서 유의미한 차이가 나타났으며, 대부분 태도가 긍정적으로 변화되었음을 알 수 있었다. 또한 영상자료 활용 교육을 통해 통합교육 상황에서 장애학생의 행동을 관리하는 측면의 교사효능감이 유의미하게 향상되었다.

본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성 자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.