동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증 결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.

In this study, we synthesize silica-core gold-satellite nanoparticles (SGNPs) for the surface-enhanced Raman scattering (SERS) based sensing applications. They consist of gold satellite nanoparticles (AuNPs) fixed on the silica core nanoparticles, which sizes of AuNPs can be tunned by varying the amount of reactants (growth solution and reducing agent). Their surface plasmon resonance (SPR) properties were characterized by using UV-vis spectroscopy, showing that the growth of AuNPs on silica cores leads to the light absorption in the longer wavelength region. Furthermore, the size increase of AuNPs exhibited the dramatic change in SERS activity due to the formation of hot spots. The optimized SGNPs showing enhancement factor ~3.8x106 exhibited a detection limit of rhodamine 6G (R6G) as low as 10-8M. These findings suggest the importance of size control of SGNPs and their SPR properties to develop highly efficient SERS sensors.

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.

국립재난안전연구원은 국내 지역 및 한반도 주변 지역에 영향을 미치고 있는 다양한 종류의 재난에 대하여 신속한 대응 및 피해복구를 위하여 빠른 시간에 광역지역을 관측할 수 있는 원격탐사 기법을 활용한 국민안전 확보기술개발 연구를 지속적으로 수행하고 있다. 특히, 우주 밖에서 광역지역을 관측할 수 있으며 지리적·정치적 제약이 없는 인공위성을 활용한 재난지역 관측 및 피해현황 분석은 국내·외의 항공우주 및 재난안전분야 관련기관에서 관심을 가지고 연구가 진행하고 있다. 본 연구에서는 한반도에 영향을 미치는 재난을 효과적으로 관측하기 위한 기초 장비인 재난안전 전용위성 센서 개발연구의 일환으로 재난유형별 활용 가능한 위성센서의 종류 및 필요 기능에 대한 도출을 목적으로 연구를 실시하였다. 국내에서 발간되는 기관별 재난안전관련 통계자료 및 ‘재난 및 안전관리 기본법’을 바탕으로 7대 주요 관측 대상을 선정하였고, 각각의 재난유형에 따라 연중 발생빈도, 재산피해 금액 및 인명피해현황 등의 항목에 대하여 정량적 평가를 실시하였다. 또한, 인공위성을 이용한 재난지역의 관측 능력을 분석하기 위하여 국내·외 연구기관 및 학술단체의 논문/보고서를 중심으로 7대 재난에 대하여 위성센서별 분류 및 기능분석을 실시하였다. 분석된 결과물을 바탕으로 재난유형에 따른 기술 테크트리를 작성하여 재난의 발생 단계 및 예상 분석 결과물에 따른 분류 작업을 실시하였다. 위성센서의 기술 테크트리를 중심으로 재난활용 단계 및 분석 결과물의 적합성을 평가하여 재난 유형에 따른 재난안전 전용 위성센서의 요구 기능을 도출하였으며, 동일한 조건의 요구사항을 기초로 국내에서 운영 중인 위성센서들의 재난유형별 활용 가능성 및 재난안전 분야의 대응능력을 분석하였다.