[표지] 1
제출문 2
목차 3
제1장 서론 20
제1절 연구의 목적 20
제2절 연구의 배경 21
제2장 연구내용 및 방법 23
제1절 연구내용 23
제2절 연구 추진 체계 27
1. 환경위성 현업 알고리즘 정확도 향상을 위한 알고리즘 개선 및 문제점 대응 27
2. 개발된 평균장 (L3) 알고리즘 고도화 27
3. 환경위성 자료처리 알고리즘 현업화 지원 27
4. 환경위성 관측 영역 내 동북아시아 특성이 반영된 에어로졸 광학/미세물리 모델 개발 28
5. 환경위성 자료 결측보완을 위한 산출물 가시화 기법 개발 28
6. 후속 환경위성 개발 예타 대응을 위한 기획보고서 작성 29
제3장 연구결과 및 고찰 30
제1절 환경위성 현업 알고리즘 정확도 향상을 위한 알고리즘 개선 및 문제점 대응 30
1. 원시자료 특성 분석 및 정확도 개선 30
2. 위성 성능 저하에 따른 원시자료 성능 저하 감시 및 대응 42
3. 산출물별 개선된 입력자료 (L1C, 기후값, 조견표, AMF, 편광보정 등)를 활용한 알고리즘 영향 분석 및 개선 59
4. 대기화학수송모델 기반 알고리즘 입력자료 생산 및 자료 제공 134
5. 알고리즘 성능 개선을 위한 해외 유관기관 연구 동향 파악 및 기술 분석 148
6. 사용자 알고리즘 문서 (국영문 ATBD 및 User Guide, RTM 등) 최신화 및 교육 157
7. Lv2 산출물 Quality Check (QC) 적용 방안 연구 161
8. 산출물별 중단기 (월별, 계절별 등) 변화에 따른 알고리즘 검증 자료 생산 173
제2절 개발된 평균장 (L3) 알고리즘 고도화 193
1. 이산화질소 평균장 고도화 (quality flag 추가 등) 193
2. 에어로졸 평균장 알고리즘 개발 207
제3절 환경위성 자료처리 알고리즘 현업화 지원 217
1. 개선된 알고리즘 (L2) 현업화 및 시스템 이식 217
2. 지표면 반사도 알고리즘 및 평균장 알고리즘 현업화 221
3. 알고리즘 최적화 방안 연구 238
제4절 환경위성 관측 영역 내 동북아시아 특성이 반영된 에어로졸 광학/미세물리 모델 개발 242
1. 계절별 동북아 에어로졸 특성 분석 242
2. 에어로졸 특성에 따른 산출정확도 민감도 분석 및 환경위성 알고리즘과 차이점 분석 252
제5절 환경위성 자료 결측보완을 위한 산출물 가시화 기법 개발 261
1. 시간별 자료의 기상장, 모델 자료와 연동한 가시화 증대 기법 개발 및 적용 261
제4장 결론 318
제1절 환경위성 현업 알고리즘 정확도 향상을 위한 알고리즘 개선 및 문제점 대응 318
1. 원시자료 특성 분석 및 정확도 개선 318
2. 위성 성능 저하에 따른 원시자료 성능 저하 감시 및 대응 318
3. 산출물별 개선된 입력자료 (L1C, 기후값, 조견표, AMF, 편광보정 등)를 활용한 알고리즘 영향 분석 및 개선 319
4. 대기화학수송모델 기반 알고리즘 입력자료 생산 및 자료 제공 322
5. 알고리즘 성능 개선을 위한 해외 유관기관 연구 동향 파악 및 기술 분석 322
6. 사용자 알고리즘 문서 (국영문 ATBD 및 User Guide, RTM 등) 최신화 및 교육 325
7. Lv2 산출물 Quality Check (QC) 적용 방안 연구 326
8. 산출물별 중단기 (월별, 계절별 등) 변화에 따른 알고리즘 검증 자료 생산 328
제2절 개발된 평균장 (L3) 알고리즘 고도화 331
1. 이산화질소 평균장 고도화 (quality flag 추가 등) 331
2. 에어로졸 평균장 알고리즘 개발 332
제3절 환경위성 자료처리 알고리즘 현업화 지원 333
1. 개선된 알고리즘 (L2) 현업화 및 시스템 이식 333
2. 지표면 반사도 알고리즘 및 평균장 알고리즘 현업화 333
3. 알고리즘 최적화 방안 연구 333
제4절 환경위성 관측 영역 내 동북아시아 특성이 반영된 에어로졸 광학/미세물리 모델 개발 334
1. 계절별 동북아 에어로졸 특성 분석 334
2. 에어로졸 특성에 따른 산출정확도 민감도 분석 및 환경위성 알고리즘과 차이점 분석 334
제5절 환경위성 자료 결측보완을 위한 산출물 가시화 기법 개발 335
1. 시간별 자료의 기상장, 모델 자료와 연동한 가시화 증대 기법 개발 및 적용 335
제5장 기대성과 (활용방안) 또는 향후계획 338
제1절 환경위성 현업 알고리즘 정확도 향상을 위한 알고리즘 개선 및 문제점 대응 338
1. 원시자료 특성 분석 및 정확도 개선 338
2. 위성 성능 저하에 따른 원시자료 성능 저하 감시 및 대응 338
3. 산출물별 개선된 입력자료 (L1C, 기후값, 조견표, AMF, 편광보정 등)를 활용한 알고리즘 영향 분석 및 개선 338
4. 대기화학수송모델 기반 알고리즘 입력자료 생산 및 자료 제공 341
5. 알고리즘 성능 개선을 위한 해외 유관기관 연구 동향 파악 및 기술 분석 341
6. 사용자 알고리즘 문서 (국영문 ATBD 및 User Guide, RTM 등) 최신화 및 교육 343
7. Lv2 산출물 Quality Check (QC) 적용 방안 연구 344
8. 산출물별 중단기 (월별, 계절별 등) 변화에 따른 알고리즘 검증 자료 생산 345
제2절 개발된 평균장 (L3) 알고리즘 고도화 348
1. 이산화질소 평균장 고도화 (quality flag 추가 등) 348
2. 에어로졸 평균장 알고리즘 개발 348
제3절 환경위성 자료처리 알고리즘 현업화 지원 349
1. 개선된 알고리즘 (L2) 현업화 및 시스템 이식 349
2. 지표면 반사도 알고리즘 및 평균장 알고리즘 현업화 349
3. 알고리즘 최적화 방안 연구 349
제4절 환경위성 관측 영역 내 동북아시아 특성이 반영된 에어로졸 광학/미세물리 모델 개발 350
1. 계절별 동북아 에어로졸 특성 분석 350
2. 에어로졸 특성에 따른 산출정확도 민감도 분석 및 환경위성 알고리즘과 차이점 분석 350
제5절 환경위성 자료 결측보완을 위한 산출물 가시화 기법 개발 351
1. 시간별 자료의 기상장, 모델 자료와 연동한 가시화 증대 기법 개발 및 적용 351
제6장 참고문헌 352
표 3.1.2.가.(2)-1. 연구용 자료의 관측 날짜 별 Ca H, Ca K 파장과 실제 복사... 48
표 3.1.2.가.(2)-2은 현업 자료의 관측 날짜 별 Ca H, Ca K 파장과 실제 복사... 48
표 3.1.2.가.(3)-1. GEMS 감쇄 효과 분석을 위한 지구 관측 타겟 선별 및 상호 일치 조건 50
표 3.1.2.가.(3)-2. 태양복사조도, 지구복사휘도 및 지구 반사도의 BTDF 업데이트 전후... 54
표 3.1.2.가.(4)-1. 발사전 및 궤도상 (2020.04.24) GEMS CCD 평균 암신호 (Dark rate) 56
표 3.1.3.자-1. AEH 알고리즘의 입력자료의 변경전과 변경후의 비교 98
표 3.1.3.자-2. O4 SCD 산출을 위한 DOAS 설정 100
표 3.1.3.자-3. O4 SCD 산출을 위한 Polynomial/Offset 설정별 O4 SCD 산출... 100
표 3.1.3.자-4. L2AEH 알고리즘 V2.0에서의 AEH 산출을 위한 조견표 구성 105
표 3.1.3.카-1. SFC 산출물 (SFC, BRDF, BSR) 채널별 파장 정보 128
표 3.1.3.카-2. 지표면 반사도 LUT 구축을 위한 입력변수와 입력변수들의 범위 및 간격 128
표 3.1.4.가-1. GEMS L2 알고리즘에서 사용되는 대기화학수송모델 입력자료와 본 연구에서... 135
표 3.1.4.가-2. 중국 지역의 배출량 차이: 2016년은 KORUSv5의 중국 지역 배출량,... 135
표 3.1.4.가-3. 한국 지역의 배출량 차이: 2015년은 KORUSv5의 한국 지역 배출량,... 136
표 3.4.1.가-3. SIJAQ 2021, 2022 기간에 MAX-DOAS 관측기관, 관측위치, 기간 정보 141
표 3.4.1.가-4. SIJAQ 2022 캠페인 기간에 관측한 Pandora 자료 정보 144
표 3.1.5.라-1. 유관기관의 오존프로파일 산출방법 비교 150
표 3.1.5.마-1. OMI와 TROPOMI SO2 산출시 사용되는 SO2 profile 고도 정보 151
표 3.1.6.차-1. L2AEH 알고리즘 V1.0에서의 Quality Flag 160
표 3.1.6.카-1. GEMS 에어로졸 알고리즘의 조정 변수 160
표 3.1.7.가-1. GEMS O3T Finalalgorithmflag 변수 정보 162
표 3.1.7.다-2. GEMS SO2 Final Algorithm Flag 164
표 3.1.7.자-1. GEMS 에어로졸 알고리즘의 FinalAlgorithmFlags 변수 168
표 3.1.7.차-1. GEMS 지표면 반사도 (SFC) Quality flag 170
표 3.1.7.차-1. GEMS 지표면 반사도 (SFC) Quality flag 172
표 3.1.8.가-1. 330 nm의 계절별, 시간별 편광 전후 최대 차이 비율 173
표 3.1.8.가-2. 354 nm의 계절별, 시간별 편광 전후 최대 차이 비율 174
표 3.1.8.가-3. 388 nm의 계절별, 시간별 편광 전후 최대 차이 비율 175
표 3.1.8.가-4. 412 nm의 계절별, 시간별 편광 전후 최대 차이 비율 176
표 3.1.8.가-5. 440 nm의 계절별, 시간별 편광 전후 최대 차이 비율 176
표 3.1.8.가-6. 477 nm의 계절별, 시간별 편광 전후 최대 차이 비율 177
표 3.1.8.나-1. 위성과 지상 관측 자료의 시 공간 일치 방법 179
표 3.1.8.가-2. 위성 관측 자료 사이의 시 공간 일치 방법 180
표 3.1.8.다-1. 2022년 1월부터 6월 까지 GEMS 와 OMI의... 182
표 3.1.8.자-1. L2AEH 알고리즘 검증을 위한 방법론 189
표 3.2.1-1. Algorithm Quality Flag 설명 (GEMS NO2 User's Guide) 196
표 3.2.1-2. AMF Quality Flag 설명 (GEMS NO2 User's Guide) 197
표 3.2.1-3. 한반도의 NO2 일 평균장 평균 그림 (좌측상단: 2022년 1월 7일, Quality Flag... 199
표 3.2.1-4. 한반도의 NO2 일 평균장 각종 통계량 산출 결과 (좌측상단: 2022년 1월 7일,... 199
표 3.2.1-5. 동아시아의 NO2 일 평균장 평균 그림 (좌측상단: 2022년 1월 7일, Quality Flag... 200
표 3.2.1-6. 동아시아의 NO2 일 평균장 각종 통계량 산출 결과 (좌측상단: 2022년 1월 7일,... 200
표 3.2.1-7. 한반도의 NO2 월 평균장 평균 그림 (좌측: 2022년 1월, Quality Flag 반영 전,... 201
표 3.2.1-8. 한반도의 NO2 월 평균장 각종 통계량 산출 결과 (2022년 1월) 201
표 3.2.1-9. 동아시아의 NO2 월 평균장 평균 그림 (좌측: 2022년 1월, Quality... 201
표 3.2.1-10. 동아시아의 NO2 월 평균장 각종 통계량 산출 결과 (2022년 1월) 202
표 3.2.1-11. 한반도의 NO2 일 결측치 비율 그림 (상단: 2022년 1월 7일, 하단:... 203
표 3.2.1-12. 한반도의 NO2 일 결측치 각종 통계량... 203
표 3.2.1-13. 동아시아의 NO2 일 결측치 비율 그림 (상단: 2022년 1월 7일, 하단:... 204
표 3.2.1-14. 동아시아의 NO2 일 결측치 각종 통계량 산출... 204
표 3.2.1-15. 한반도의 NO2 월 결측치 비율 그림 (2022년 1월) 205
표 3.2.1-16. 한반도의 NO2 월 결측치 각종 통계량 산출... 205
표 3.2.1-17. 동아시아의 NO2 일 결측치 비율 그림 (2022년 1월) 206
표 3.2.1-18. 동아시아의 NO2 월 결측치 각종 통계량 산출... 206
표 3.2.2-1. 한반도의 AOD 2022년 4월 27일 일 평균장 평균 그림과 각종 통계량... 211
표 3.2.2-2. 동아시아의 AOD 2022년 4월 27일 일 평균장 평균 그림과 각종 통계량... 212
표 3.2.2-3. 한반도의 AOD 2022년 4월 29일 일 평균장 평균 그림과 각종 통계량... 213
표 3.2.2-4. 동아시아의 AOD 2022년 4월 29일 일 평균장 평균 그림과 각종 통계량... 214
표 3.2.2-5. 한반도의 AOD 2022년 4월 월 평균장 평균 그림과 각종 통계량... 215
표 3.2.2-6. 동아시아의 AOD 2022년 4월 월 평균장 평균 그림과 각종 통계량... 216
표 3.3.1.가-68. GEMS L2 알고리즘 업데이트 이력 217
표 3.3.1.가-69. 1차 정규 업데이트 내역 217
표 3.3.1.가-70. 1차 오류 수정 내역 218
표 3.3.1.가-71. 2차 정규 업데이트 내역 218
표 3.3.1.가-72. SFC V2.0 설치 내역 219
표 3.3.1.가-73. SFC V3.1 설치 내역 219
표 3.3.1.가-74. 2차 오류 수정 내역 220
표 3.3.1.가-75. 3차 오류 수정 내역 220
표 3.3.1.나-1. GEMS L2 알고리즘 이슈대응 내역 220
표 3.3.2.가-1. GEMS L2 hourlySFC input namelist 224
표 3.3.2.가-3. GEMS L2 hourlySFC 입력데이터 목록 225
표 3.3.2.가-4. GEMS L2 dailyBRDF input namelist 227
표 3.3.2.가-5. GEMS L2 dailyBRDF 입력데이터 목록 228
표 3.3.2.가-6. GEMS L2 hourlyBSR input namelist 231
표 3.3.2.가-7. GEMS L2 hourlyBSR 입력데이터 목록 232
표 3.3.2.나-1. 평균장 알고리즘 분석 결과 235
표 3.3.2.나-2. 평균장 알고리즘 Config 목록 236
표 3.3.2.나-3. 평균장 알고리즘 로그 메시지 구조 237
표 3.3.2.나-4. 평균장 알고리즘 현업화 전/후 수행 시간 비교 238
표 3.3.3.가-5. 사용 코어수 별 처리 성능 측정 결과 240
표 3.3.3.나-1. NetCDF Wrapper 메서드 목록 및 사용법 241
표 3.4.1.나-1. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여 분석한... 246
표 3.4.1.다-1. GEMS 영역 내 동북아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여... 248
표 3.4.1.라-1. SONET 자료 기간 동안 GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET... 250
표 3.4.1.마-1. SONET 자료 기간 동안 GEMS 영역 내 동북아시아 에어로넷 관측 자료와... 252
표 3.4.2.가-1. PM10 주의보/경보 기간에 대한 국내 에어로넷 관측 자료를 사용한 세 가지... 253
표 3.4.2.나-1. PM2.5 주의보/경보 기간에 대한 국내 에어로넷 관측 자료를 사용한 세 가지... 254
표 3.4.2.다-1. 황사가 비교적 전국에서 발생한 기간 255
표 3.4.2.다-2. 황사 기간에 대한 국내 에어로넷 관측 자료를 사용한 세 가지 에어로졸... 256
표 3.4.2.라-1. 동남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 세 가지 에어로졸 종류의 평균적인... 260
표 3.4.2.라-2. 남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 세 가지 에어로졸 종류의 평균적인... 260
표 3.5.1.나-1. WRF 모델링 검증 결과 264
표 3.5.1.나-2. CMAQ 모델링 검증 결과 265
표 3.5.1.라-1. 가시화 입력자료 수집 목록 292
표 3.5.1.마-1. Canvas2D 문법의 그리기 주요 속성 및 함수 298
표 3.5.1.마-2. WebGL 문법의 그리기 주요 함수 304
그림 2.1-1. 환경위성 현업 알고리즘 정확도 향상을 위한 알고리즘 개선 및 문제점대응과... 27
그림 2.2-1. 개발된 평균장 알고리즘 고도화를 위한 연구 추진 체계 27
그림 2.3-1. 환경위성 자료처리 알고리즘 현업화... 27
그림 2.4-1. 환경위성 관측 영역 내 동북아시아 특성이 반영된 에어로졸 광학/미세물리 모델... 28
그림 2.5-1. 환경위성 자료 결측보완을 위한 산출물 가시화 기법... 28
그림 2.6-1. 후속 환경위성 개발 예타 대응을 위한 기획보고서 작성의 연구수행 추진체계 29
그림 3.1.1.가.(1)-1. 2022년 06월 30일에 관측된 환경위성 탑재체 태양복사조도와 기준 자료와의... 30
그림 3.1.1.가.(1)-2. 직하점에서 관측된 태양복사조도와 각 공간 위치에서 관측되는 태양복사조도... 31
그림 3.1.1.가.(1)-3. 태양 관측 시에 해당하는 환경위성 탑재체의 방위각 (왼쪽), 복사조도의 공간... 31
그림 3.1.1.가.(1)-4. 2022년 06월 30일에 관측된 현업의 태양복사조도와 기준 자료 (KNMI) 간의 차이... 32
그림 3.1.1.가.(1)-5. 2020년 11월부터 2021년 7월까지 GEMS, OMPS 위성 센서에서 관측된... 33
그림 3.1.1.가.(1)-6. GEMS의 태양복사조도 BTDF 방위각 보정 전후 (좌-우) AMI와의 반사도 차이... 34
그림 3.1.1.가.(2)-1. 미광 보정 매트릭스 업데이트를 위하여 scale... 35
그림 3.1.1.가.(2)-2. 미광 보정 matrix 업데이트 전 (검정색), 후 (붉은색) GEMS 태양복사조도와... 36
그림 3.1.1.가.(2)-3. 미광 보정 matrix 업데이트... 36
그림 3.1.1.가.(2)-4. 각 2020년 11월 17일 (좌측,상), 2020년 12월 8일 (우측, 상), 2021년 1월 4일(좌측,... 37
그림 3.1.1.가.(3)-1. 다양한 신호 범위를 갖도록 0-240... 38
그림 3.1.1.가.(3)-2. Reference integration time으로 관측된... 38
그림 3.1.1.가.(3)-3. 각 integration time으로 관측된 LED... 39
그림 3.1.1.가.(3)-4. 각 octant ADC 별 측정된 신호 (Ym, 검정색) 및 이상적인 신호 (Yi, 붉은색) 39
그림 3.1.1.가.(3)-5. 각 octant ADC 별 계산된 비선형성 (2020년 11월 29일) 40
그림 3.1.1.가.(3)-6. 5-95% well fill에서 계산된 궤도상 비선형성... 40
그림 3.1.2.가.(1)-1. 환경위성 탑재체의 signal chain과 관측 자료 43
그림 3.1.2.가.(1)-2. 환경위성 탑재체 태양복사조도의 시간에 따른 변화 (상), 태양 관측 시 시간... 44
그림 3.1.2.가.(1)-3. 시간에 따른 reference... 45
그림 3.1.2.가.(1)-4. 환경위성 탑재체 디퓨저 1회... 45
그림 3.1.2.가.(1)-5. 2020년 4월 23일부터 2022년 9월... 46
그림 3.1.2.가.(1)-6. 2020년 04월 23일부터 2022년 09월... 46
그림 3.1.2.가.(2)-1. 매일 관측되는 태양 관측자료의 공간 위치 및 시간에 따른 파장 변동 (상), 정규... 47
그림 3.1.2.가.(2)-2. Ca H (393.366 nm), Ca K (396.847 nm) 영역에서 연구용 생산 자료(좌)와... 48
그림 3.1.2.가.(3)-1. 신호 감쇄 분석을 위해 선별된 심층대류운 (주황색) 및 해양 관측 자료 (초록색)의... 50
그림 3.1.2.가.(3)-2. 파장 310, 354, 470 nm에서의 심층대류운 (주황색) 및 해양 관측 (초록색) 반사도의... 51
그림 3.1.2.가.(3)-3. 신호 감쇄 분석을 위해 선별된 심층대류운의 354, 420 및 470 nm에서의... 52
그림 3.1.2.가.(3)-4. 신호 감쇄 분석을 위해 선별된 GEMS (흑색) 및 AMI (분홍색) 심층대류운 470... 53
그림 3.1.2.가.(3)-5. GEMS 전체 파장에 대한 1년 관측자료 기준 (2020/11-2021/10) BTDF 업데이트... 54
그림 3.1.2.가.(4)-1. 궤도상 GEMS 암신호 분포 (2020/04-2022/10) 55
그림 3.1.2.가.(4)-2. 궤도상 픽셀 평균 GEMS 암신호 (2020/04-2022/10) 56
그림 3.1.2.가.(4)-3. 암신호를 이용한 궤도상 hot pixel 개수 변화 (전체 및 각 CCD quadrant) 56
그림 3.1.2.가.(5)-1. Integration time 별 LED 이미지의 총 신호비 (total digital... 57
그림 3.1.2.가.(5)-2. LED 누적 노출시간에 따른 LED 신호 변동성... 58
그림 3.1.2.가.(5)-3. CCD well fill 50% 넘는 LED 이미지로... 58
그림 3.1.3.가-1. 2022년 7월 15일 시간별 (00:45-07:45 UTC)... 60
그림 3.1.3.가-2. 2022년 7월 15일 시간별 (00:45-07:45 UTC)... 61
그림 3.1.3.가-3. 2022년 7월 15일 시간별 (00:45-07:45 UTC)... 62
그림 3.1.3.나-1. 11 umker layer로 내삽된 UM자료 예시 68
그림 3.1.3.나-2. 월별, 위도별, 시간 (00,03,06,09 UTC)에 따른 UM 온도 프로파일 표준편차 69
그림 3.1.3.나-3. UM자료 사용에 따른 GEMS O3T 산출변화 70
그림 3.1.3.나-4. TROPOMI, OMPS자료를 이용한 월별 위도별 GEMS v1.0 오존 비교 70
그림 3.1.3.나-5. BTDF 보정된 GEMS Irradiance 사용효과 71
그림 3.1.3.나-6. Nadir Spatial position (1014-1034)에서, 310-380 nm 파장범위에서... 71
그림 3.1.3.나-7. 317nm와 380nm 파장에서 GEMS Irradiance와 convolved TSIS-1... 72
그림 3.1.3.나-8. GEMS 오존과 TSIS-1보정이 적용된 GEMS 오존 그리고 TROPOMI 오존... 72
그림 3.1.3.다-1. O3P 알고리즘이 이상적으로 수렴했을 경우의... 74
그림 3.1.3.다-2. GEMS의 ozone fitting window의 변화에 따른 대류권오존 산출물 비교 75
그림 3.1.3.다-3. GEMS와 OMI의 파장별 solar irradiance... 75
그림 3.1.3.다-4. GEMS O3P로 산출한 대류권오존 (지표에서 300 hpa: 왼쪽)과 Tropomi... 76
그림 3.1.3.다-5. GEMS 태양복사조도를 이용한 2021년 3월 29일 0145 UTC의... 76
그림 3.1.3.다-6. TSIS 태양복사조도를 이용한 2021년 3월 29일 0145 UTC의 대류권오존... 77
그림 3.1.3.다-7. GEMS solar irradiance를 TSIS solar irradiance로 대체한 후 O3P... 78
그림 3.1.3.다-8. OMI radiance에 지상관측 TSIS... 79
그림 3.1.3.다-9. FNL 대류권계면 고도와 이를 이용해서 구한 지표에서 300hpa... 80
그림 3.1.3.다-10. UM 대류권계면 고도와 이를 이용해서 구한 지표에서 300hpa... 80
그림 3.1.1.라.(1)-1. 대기화학수송 모델 WRF-Chem으로부터 계산된 a priori... 81
그림 3.1.1.라.(1)-2. GEOS-Chem으로부터 얻어진 a priori profile을 적용하여... 81
그림 3.1.1.라.(1)-3. WRF-Chem으로부터 계산된 a priori profile을 이용하여... 82
그림 3.1.1.라.(1)-4. GEOS-Chem으로부터 얻어진 a priori profile을 적용하여... 82
그림 3.1.1.라.(2)-1. 2021년 1월 15일 (a) 00 UTC, (b) 05 UTC에 SO2 산출에... 83
그림 3.1.1.라.(2)-2. 2021년 1월 15일 지표면 반사도 기후값을... 84
그림 3.1.3.마-1. (왼쪽) 기존의 WRF-Chem+CAM-Chem 화학수송모델 자료를 사용하여 계산된... 86
그림 3.1.3.마-2. (왼쪽) 기존의 WRF-Chem+CAM-Chem 화학수송모델 자료 사용시 이산화질소... 88
그림 3.1.3.바-1. SOL L1C 비교 결과: (좌측 상단) 짝수, (우측 상단) 평균 89
그림 3.1.3.바-2. SOL L1C 비교 결과: (좌측 상단) 홀수, (우측 상단) 평균 89
그림 3.1.3.바-3. reference sector (120-150E)에서 관측된 (A) HCHO SCD, (B) fitting RMS 분포:... 90
그림 3.1.3.바-4. GEMS HCHO VCDs 버전별 비교 결과: (A) v1.2.0 (B) v1.0.3 90
그림 3.1.3.바-5. 2020년 12월 12:45 KST, GEMS v1.2.0 HCHO VCDs 비교 결과: (좌) 평균하지 않은... 91
그림 3.1.3.사-1. SOL L1C 비교 결과: (좌측 상단) 짝수, (우측 상단) 평균 92
그림 3.1.3.사-2. SOL L1C 비교 결과: (좌측 상단) 홀수, (우측 상단) 평균 92
그림 3.1.3.사-3. 산출 파장대 별 사막과 해양 지역에서의... 93
그림 3.1.3.사-4. GEMS CHOCHO VCDs 버전별 비교 결과: (A) V1.2.0 (B) V1.0.3 94
그림 3.1.3.아-1. GEMSTOOL로 작성한 조견표를 이용하여 산출한 구름복사비율 (x축)과 NGST 의... 95
그림 3.1.3.아-2. GEMS 복사조도 값에 따른 유효운량 개선: (a-d) 유효운량 장면 분석 (e-g) 기존... 95
그림 3.1.3.아-3. GEMS Irradiance 값에 따른 구름중심기압 개선: (a-d) 구름중심기압 장면 분석... 96
그림 3.1.3.아-4. GEMS 지면반사도 값에 따른 구름산출물 변화: (a-b) OMI 지면반사도를 사용한... 97
그림 3.1.3.자-1. AEH 산출 알고리즘 V1.0의 산출 결과 (2021년 3월 29~31일 02UTC) 99
그림 3.1.3.자-2. AEH 산출을 위한 O4 SCD의 DOAS 산출 예시 99
그림 3.1.3.자-3. Level 1C 자료를 이용하여 산출한 O4 SCD 공간 분포 (2021년 3월 29일) 101
그림 3.1.3.자-4. Level 1C 자료를 이용하여 산출한 O4 SCD 공간 분포 (2021년 3월 30일) 102
그림 3.1.3.자-5. Level 1C 자료를 이용하여 산출한 O4 SCD 공간 분포 (2021년 3월 31일) 103
그림 3.1.3.자-6. AEH 산출 알고리즘 V2.0의 흐름도 104
그림 3.1.3.자-7. L2AEH V1.0.3에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 29일) 106
그림 3.1.3.자-8. L2AEH V1.0.3에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 30일) 107
그림 3.1.3.자-9. L2AEH V1.0.3에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 31일) 108
그림 3.1.3.자-10. L2AEH V2.0에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 28일) 109
그림 3.1.3.자-11. L2AEH V2.0에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 29일) 110
그림 3.1.3.자-12. L2AEH V2.0에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 30일) 111
그림 3.1.3.자-13. L2AEH V2.0에서 산출한 AEH의 공간분포 (2021년 3월 31일) 112
그림 3.1.3.차-1. BC 에어로졸 타입의 AERONET 기반 에어로졸 광학 특성 기후값 114
그림 3.1.3.차-2. Dust 에어로졸 타입의 AERONET 기반 에어로졸 광학 특성 기후값 115
그림 3.1.3.차-3. NA 에어로졸 타입의 AERONET 기반 에어로졸 광학 특성 기후값 115
그림 3.1.3.차-4. 기존 입력 자료 (오른쪽) 및 EOSRL L1C 입력자료를 활용한 GEMS AOD 443 nm... 116
그림 3.1.3.차-5. 2021년 3월 29일 00:45 UTC EOSRL L1C 입력자료를 활용한 GEMS AOD 443 nm... 116
그림 3.1.3.차-6. 2021년 3월 29일 04:45 UTC EOSRL L1C 입력자료를 활용한 GEMS AOD 443 nm... 117
그림 3.1.3.차-7. 2021년 10월 15일, 22년 1월 15일, 2022년 4월 15일, 2022년 7월 15일 00:45, 04:45... 117
그림 3.1.3.차-7. OMI 지면반사도 기후값 예시 118
그림 3.1.3.차-8. 2022년 4월 3일 22:45 UTC OMI 지면반사도 기후값 사용으로 인한 GEMS AOD 443... 119
그림 3.1.3.차-9. 지면반사도 기후값 생성 예시 3월 1일 23:45 UTC (왼쪽), 4월 1일 22:45 UTC (중앙)... 119
그림 3.1.3.차-10. 2021년 3월 31일 22:45 UTC 기존 GEMS AOD 443 nm 산출 결과 (왼쪽)와 지면반사도... 120
그림 3.1.3.차-11. 2021년 2월 4일 00:45 UTC L1C Snow index (왼쪽), L1C snow index 미적용 GEMS... 120
그림 3.1.3.차-12. GEMS SSA 443 nm와 지상관측장비 AERONET SSA의 에어로졸 타입별 비교 검증 결과 121
그림 3.1.3.차-13. GEMS ALH와 CALIOP ALH의... 122
그림 3.1.3.차-14. GEMS ALH와 CALIOP ALH의 비교 검증 산포도 123
그림 3.1.3.차-15. GEMS AOD 443 nm에 대한 ALH 편차 패턴 분석 124
그림 3.1.3.차-16. CALIOP 기후값 기반 GEMS A priori ALH 입력자료 125
그림 3.1.3.차-17. CALIOP 기반 a priori ALH 입력시 산출 AOD 443 nm (A), 기존 a priori ALH 입력시... 125
그림 3.1.3.차-18. GEMS ALH 검증 결과 기반 최적추정 (Optimal estimation) 과정 공분산 (covariance)... 126
그림 3.1.3.카-1. xa 및 xap 대기보정계수 기반 SFC 산출 흐름도 127
그림 3.1.3.카-2. 6SV-VLIDORT 간 대기보정 계수 (xap) 비교 결과 (a) 355.0 nm... 129
그림 3.1.3.카-3. xa 및 xap 기반 GEMS SFC 산출 예시 (2021.03.29. 0445 UTC; 388nm) (a) xa 기반... 130
그림 3.1.3.카-4. xap 기반 GEMS SFC 산출 예시 (2021.03.29. 0445 UTC; 388nm) (a) KNMI 복사조도... 130
그림 3.1.3.카-5. KNMI 및 BTDF 보정 복사조도 적용에 따른 BSR 예시 (2021.03.28. 0445 UTC)... 131
그림 3.1.3.카-6. 관측 스케줄 변경에 따른 FOR 활용 BRDF stack 문제점(2020.10.12... 132
그림 3.1.3.카-7. BRDF stack 방법 변경 후 불연속면 개선 (2020.10.14. 490nm) 132
그림 3.1.3.카-8. GEMS BRDF 및 BSR 내 index 파일명 명명 방식 133
그림 3.1.3.카-9. GEMS BSR Nan 오류 대응 예시 (2021.03.02.; 440nm) (a) 지표 (Index)가 존재하지... 134
그림 3.1.4.가-1. KORUSv5와 최신 배출량의 변화를 적용한 updated KORUSv5의 비교: SO2... 136
그림 3.1.4.가-2. 그림3.1.4.가-1과 동일하지만 NOx 배출량에 관한 그림 136
그림 3.1.4.가-3. 2020년 12월 중국에 대해서 KORUSv5 (위), updated... 137
그림 3.1.4.가-4. 그림 3.1.4.가-3과 동일하지만, 2020년 12월 한국에 대한 비교결과 138
그림 3.1.4.가-5. SO2 (위에서 첫 번째), NO2 (위에서 두 번째), O3 (위에서 세 번째) 월평균... 139
그림 3.4.1.가-6. SIJAQ 2021 캠페인 기간에 용인에서 관측한 오존 존데 자료와 a priori... 140
그림 3.4.1.가-7. SIJAQ 2021, 2022 캠페인 기간에 MAX-DOAS를 이용하여 관측된 NO2... 142
그림 3.4.1.가-8. 그림 3.4.1.가-7과 동일하지만, HCHO 혼합비 프로파일에 관한 비교 결과 143
그림 3.4.1.가-9. SIJAQ 2022 기간에 Pandora도 관측한 NO2 연직층적분농도의 평균과 a priori... 144
그림 3.4.1.가-10. 그림 3.4.1.가-9와 동일하지만, HCHO 연직층적분농도 비교 결과 145
그림 3.4.1.가-11. 1, 4, 7, 10월에 대한 NO2 AMF 변화: (첫 번째... 146
그림 3.4.1.가-12. 그림 3.4.1.가-11과 동일하지만 SO2 AMF 비교 결과 147
그림 3.4.1.가-13. 그림 3.4.1.가-11과 동일하지만 HCHO AMF 비교 결과 147
그림 3.4.1.가-14. 1, 4, 7, 10월에 대한 CHOCHO AMF 변화: (첫... 148
그림 3.5.1.아-1. 동북아시아 지역에서의 GEMS와 TROPOMI CHOCHO VCDs 비교 결과: (A) GEMS 152
그림 3.1.5.자-1. OMI 구름산출물과의 비교검증: (a-d) 유효운량 (e-h) 구름중심기압 153
그림 3.1.5.자-2. TROPOMI 구름산출물과의 비교검증: (a, d) TROPOMI L2 구름산출물... 154
그림 3.1.5.자-3. GEMS, AMI, TROPOMI, CALIOP 구름산출물과의 비교검증: (a) GEMS 구름중심기압... 154
그림 3.1.5.차-1. TropOMI ALH 산출 정확도 155
그림 3.1.5.타-1. OMI/Aura LER Climatology (2005-2009년) 157
그림 3.1.7.라-1. (왼쪽) v1.0자료를 기반으로 산출된 AlgorithmQualityFlags, (오른쪽) v2.0자료를... 165
그림 3.1.7.라-2. 이산화질소 산출물의 최종 QF 165
그림 3.1.7.마-1. AMFCloudFraction 변수 비교 결과: (좌측) ISCCP 기후값 적용, (우측) GEMS L2 CLOUD 적용 166
그림 3.1.7.차-1. GEMS SFC Cloud masking 기준 변경 전후 BRDF K0 (2020.11.15.; 440 nm)... 171
그림 3.1.7.차-2. GEMS BSR gap-filiing 전후 비교 예시 (2021.03.15. 0445 UTC; 440 nm)... 172
그림 3.1.7.차-3. GEMS BSR Quality Flag (QC) 산출 예시 172
그림 3.1.8.나-1. 판도라 자료를 이용한 GEMS 자료 월별 통계검증 결과 178
그림 3.1.8.나-2. Pandora#164 (서산) 자료를 이용한 겨울시즌 GEMS 오존전량 시간별... 178
그림 3.1.8.나-3. TROPOMI, OMPS 자료를 이용한 GEMS 월별 검증결과 180
그림 3.1.8.다-1. GEMS O3P 알고리듬으로 구한 지표에서 300 hpa까지... 181
그림 3.1.8.라-1. (a) GEMS SO2 알고리즘 버전 1.0.0을 이용하여 산출된... 182
그림 3.1.8.라-2. 2021년 계절별 평균 SO2 VCD ((a): 3~5월,... 183
그림 3.1.8.라-3. 2021년 1년 평균 SO2 VCD 시간별 공간분포 184
그림 3.1.8.바-1. 2020년 8월 ~ 2021년 5월 HCHO VCDs 비교 결과 (빨간색 실선) TROPOMI (검은색... 185
그림 3.1.8.바-2. 2020년 8월 ~ 2021년 5월 HCHO VCDs 비교 결과: (X축) MAX-DOAS (Y축) GEMS 186
그림 3.1.8.사-1. (좌측) 2020년 8월 ~ 2021년 7월 CHOCHO VCDs 비교결과 (우측)... 186
그림 3.1.8.사-2. 2020년 8월 ~ 2021년 7월 CHOCHO VCDs 비교 결과 (파란색 실선)... 187
그림 3.1.8.아-1. GEMS 유효운량과 TROPOMI와의 유효운량 월별 검증 (2022년 1월-10월) 188
그림 3.1.8.아-2. GEMS 구름중심기압과 TROPOMI 운정기압과의 월별 검증 (2022년 1월-10월) 188
그림 3.1.3.차-1. L2AEH V1.0과 V2.0에서 산출한 AEH의 비교검증 결과 (2021년 3월 28~31일 사례) 189
그림 3.1.8.차-1. 월별 GEMS AOD와 AERONET AOD 443 nm의 편차 190
그림 3.1.8.차-2. 2022년 6월 GEMS AOD 443 nm의 시간별 평균장 (22:45-06:45 UTC) 191
그림 3.1.8.카-1. GEMS SFC와 BSR의 scatter plot... 192
그림 3.2.1-1. 테셀레이션 알고리즘 적용을 위한 관측 격자의 추정 193
그림 3.2.2-1. σ₀(x₀,y₀) 추정을 위한 2차 회귀직선 적합 과정의 예 208
그림 3.3.2.가-1. GEMS L2 SFC 알고리즘 현업화 DFD (DataFlowDiagram) 222
그림 3.3.2.가-2. 현업화된 지표면 반사도 (SFC) 알고리즘 디렉토리 223
그림 3.3.2.가-3. hourly SFC 알고리즘 구조도 224
그림 3.3.2.가-4. hourly SFC 알고리즘 Data Flow Diagram 226
그림 3.3.2.가-5. GEMS_SFC_exec 실행 방법 (예시) 226
그림 3.3.2.가-6. GEMS L2 hourly SFC 산출 변수 227
그림 3.3.2.가-7. daily BRDF 알고리즘 구조도 227
그림 3.3.2.가-8. daily BRDF 알고리즘 Data Flow Diagram 229
그림 3.3.2.가-9. GEMS_BRDF_exec 실행 방법 (예시) 230
그림 3.3.2.가-10. GEMS L2 daily BRDF 산출 변수 230
그림 3.3.2.가-11. hourly BSR 알고리즘 구조도 231
그림 3.3.2.가-12. hourly BSR 알고리즘 Data Flow Diagram 233
그림 3.3.2.가-13. GEMS_BSR_exec 실행 방법 (예시) 233
그림 3.3.2.가-14. GEMS L2 hourly BSR 산출 변수 234
그림 3.3.2.가-15. GEMS_IDX_exec 실행 방법 (예시) 234
그림 3.3.2.나-1. 평균장 알고리즘 흐름도 235
그림 3.3.2.나-2. 코드 리펙토링 후 평균장 알고리즘 구조 236
그림 3.3.2.나-3. 로그 메시지 예시 238
그림 3.3.3.가-5. 최적 코어수 산출 절차 239
그림 3.3.3.나-1. NetCDF Wrapper 사용 예시 241
그림 3.4.1.가-1. GEMS 영역에 포함되는 모든 에어로넷 관측지점 (주황색)과 본 연구에 사용된... 242
그림 3.4.1.가-2. 1998년부터 2022년까지 GEMS 영역에... 243
그림 3.4.1.가-3. 1998년부터 2022년까지 GEMS 영역에... 244
그림 3.4.1.나-1. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여 분석한 아시아... 244
그림 3.4.1.나-2. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여 분석한 아시아... 245
그림 3.4.1.나-3. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여 분석한 아시아... 246
그림 3.4.1.다-1. GEMS 영역 내 동북아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여 분석한... 247
그림 3.4.1.다-2. GEMS 영역 내 동북아시아 에어로넷 관측 자료와 SONET 자료를 사용하여 분석한... 247
그림 3.4.1.라-1. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 결과와 에어로넷 자료와 SONET... 249
그림 3.4.1.라-2. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 결과와 에어로넷 자료와 SONET... 249
그림 3.4.1.라-3. GEMS 영역 내 아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 결과와 에어로넷 자료와 SONET... 250
그림 3.4.1.마-1. GEMS 영역 내 동북아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 결과와 에어로넷... 251
그림 3.4.1.마-2. GEMS 영역 내 동북아시아 에어로넷 관측 자료를 사용한 결과와 에어로넷 자료와... 251
그림 3.4.2.가-1. 국내 에어로넷 관측지점의 자료를 사용하여 PM10 주의보/경보 기간에 대한 Dust... 252
그림 3.4.2.가-2. 국내 에어로넷 관측지점의 자료를 사용하여 PM10 주의보/경보 기간에 대한 NA... 253
그림 3.4.2.나-1. 국내 에어로넷 관측지점의 자료를 사용하여 PM2.5 주의보/경보 기간에 대한 Dust... 254
그림 3.4.2.나-2. 국내 에어로넷 관측지점의 자료를 사용하여 PM2.5 주의보/경보 기간에 대한 NA... 254
그림 3.4.2.다-1. 국내 에어로넷 관측지점의 자료를 사용하여 황사 기간에 대한 Dust 에어로졸 특성... 255
그림 3.4.2.다-2. 국내 에어로넷 관측지점의 자료를 사용하여 황사 기간에 대한 NA 에어로졸 특성... 256
그림 3.4.2.라-1. GEMS 영역 내 동남아시아 (초록색 박스)와 남아시아 (보라색 박스)에 분포되어 있는... 257
그림 3.4.2.라-2. GEMS 영역 내 동남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용하여 분석한 동남아시아 지역의... 257
그림 3.4.2.라-3. GEMS 영역 내 동남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용하여 분석한 동남아시아 지역의... 258
그림 3.4.2.라-4. GEMS 영역 내 동남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용하여 분석한 동남아시아 지역의... 258
그림 3.4.2.라-5. GEMS 영역 내 남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용하여 분석한 남아시아 지역의... 259
그림 3.4.2.라-6. GEMS 영역 내 남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용하여 분석한 남아시아 지역의... 259
그림 3.4.2.라-7. GEMS 영역 내 남아시아 에어로넷 관측 자료를 사용하여 분석한 남아시아 지역의... 260
그림 3.5.1.가-1. WRF 기상장 최적화 방안 262
그림 3.5.1.가-2. CMAQ의 입력 자료로 사용되는 배출량 산정 과정 263
그림 3.5.1.나-1. 기온, 풍속, 상대습도의 관측값과 WRF 모델링 결과의 산포도 264
그림 3.5.1.나-2. NO₂, PM₂.₅ PM₁₀의 관측값과 WRF 모델링 결과의 산포도 265
그림 3.5.1.다-1. 위성 자료 (GEMS)의 격자화 모식도 266
그림 3.5.1.다-2. 위성 자료 (GEMS)의 격자화 전/후의 NO₂ 컬럼 농도 분포 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 266
그림 3.5.1.다-3. 위성 자료 (GEMS)의 격자화 전/후의 AOD 분포 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 267
그림 3.5.1.다-4. 격자화 된 위성 (GEMS)과 모델 (CMAQ)의 NO₂ 컬럼 농도 분포 (2022. 06. 01.... 267
그림 3.5.1.다-5. 격자화 된 위성 (GEMS)과 모델 (CMAQ)의 AOD 분포 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 267
그림 3.5.1.다-6. 자료동화 모식도 268
그림 3.5.1.다-7. GEMS 결측보완을 위한 3차원 변분 자료동화 (3DVAR)의 모식도 269
그림 3.5.1.다-8. Correlation length에 따른 가우시안 함수 분포 270
그림 3.5.1.다-9. Correlation length에 따른 모델 오차 공분산 분포 270
그림 3.5.1.다-10. 영향 반경에 따른 자료동화 결과 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 271
그림 3.5.1.다-11. 동화 강도에 따른 자료동화 결과 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 272
그림 3.5.1.다-12. 자료동화 반복 횟수에 따른 자료동화 결과 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 273
그림 3.5.1.다-13. NO₂ 컬럼 농도에 대한 GEMS 위성 자료와 CMAQ 모델의 자료동화 결과 (2022.... 275
그림 3.5.1.다-14. GEMS 위성에서 관측된 다른 NO₂ 컬럼 농도 수준에서 임의의 고농도 기준에... 277
그림 3.5.1.다-15. GEMS 위성에서 관측된 NO₂ 컬럼 농도의 기본 자료동화 결과와 고농도 기준... 278
그림 3.5.1.다-16. 고농도 기준 별 자료동화 결과와 GEMS 또는... 279
그림 3.5.1.다-17. FC 관측 영역에서의 NO₂ 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 280
그림 3.5.1.다-18. FW 관측 영역에서의 NO₂ 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 281
그림 3.5.1.다-19. HE 관측 영역에서의 NO₂ 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 282
그림 3.5.1.다-20. HK 관측 영역에서의 NO₂ 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 283
그림 3.5.1.다-21. AOD에 대한 GEMS 위성 자료와 CMAQ 모델의 자료동화 결과 (2022. 06. 01. 00:45 UTC) 285
그림 3.5.1.다-22. GEMS 자료와 CMAQ의 자료동화 후 가우시안 필터를 적용한 결과 (2022. 06.... 286
그림 3.5.1.다-23. GEMS 자료에 가우시안 필터를 적용한 후에 CMAQ과 자료동화 한 결과 (2022.... 287
그림 3.5.1.다-24. FC 관측 영역에서의 AOD 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 288
그림 3.5.1.다-25. FW 관측 영역에서의 AOD 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 289
그림 3.5.1.다-26. HE 관측 영역에서의 AOD 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 290
그림 3.5.1.다-27. HK 관측 영역에서의 AOD 컬럼 농도 분포 (GEMS, CMAQ, 3DVAR) ((2022. 06.... 291
그림 3.5.1.라-1. 대기질예보모델 (좌) 및 기상예보모델 (우) 결과자료의 디코딩 과정 예시 293
그림 3.5.1.라-2. 다양한 색상조합으로 나타낸 PNG 형식의 이미지 레이어 입력자료 예시 294
그림 3.5.1.라-3. U,V 바람자료를 변환하여 PNG 형식으로 저장한 벡터 레이어의 입력자료 예시 295
그림 3.5.1.라-4. QGIS를 이용한 Natural Earth의 Country, State/Province GIS 정보 (해상도 1:10m) 295
그림 3.5.1.마-1. HTML5 CANVAS를 이용한 다중 레이어 맵핑 기법 개념도 296
그림 3.5.1.마-2. 2차원 그래픽 문법 Canvas2D의 좌표 공간 297
그림 3.5.1.마-3. 그리기 명령의 순서에 따른 합성방법에 대한 속성 종류 299
그림 3.5.1.마-4. 3차원 그래픽 문법 WebGL의 좌표 공간 300
그림 3.5.1.마-5. WebGL의 물리적 Graphic Pipeline 모식도 301
그림 3.5.1.마-6. WebGL의 Shader와 GLSL (openGL Shading Language) 모식도 302
그림 3.5.1.바-1. 2차원 Canvas2D 문법을 이용해 통합 표출영역에 GIS정보를 표출한 배경지도 레이어 306
그림 3.5.1.바-2. 3차원 WebGL 문법을 이용해 이미지형 데이터 가시화 기법을 적용한 결측보완... 307
그림 3.5.1.바-3. 3차원 WebGL 문법을 이용해 이미지형 데이터 가시화 기법을 적용한 결측보완... 308
그림 3.5.1.바-4. 사용자 viewport 크기에 따른 통합 표출영역의 최종 가시화 영역 설정과정 309
그림 3.5.1.바-5. 3차원 WebGL 문법과 애니메이션 효과를 통해 바람 입자의 흐름을 표현하는 과정 310
그림 3.5.1.바-6. 3차원 WebGL 문법을 이용해 벡터형 데이터 가시화 기법을 적용한 바람장 레이어 311
그림 3.5.1.바-7. 사용자의 자료조회 및 탐색을 위한 메뉴창 구성 312
그림 3.5.1.바-8. 다중레이어 중첩과 메뉴창을 추가한 최종 가시화 결과 313
그림 3.5.1.바-9. 웹 기반의 반응형 가시화기법 진행 과정 314
그림 3.5.1.바-10. 표출영역 최적화를 적용한 다양한 크기의 웹브라우저에 따른 가시화 결과 315
그림 3.5.1.바-11. 화면 확대/축소 기능을 적용한 가시화 결과; (좌측상단) 초기 접속화면, (우측상단)... 316
그림 3.5.1.바-12. 화면 중심이동 기능을 적용한 가시화 결과; (상단) 표출영역 초기화면, (좌측하단)... 317