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제출문

목차

요약문 12

1. 연구용역사업의 개요 14

1.1. 사업의 필요성 14

1.2. 사업의 목적 14

1.3. 사업 수행 범위 14

2. 연구용역사업의 수행과정 및 수행내용 14

2.1. 과제내용별 연구수행 방법론 및 수행내용 14

3. 연구용역사업의 수행결과 및 목표 달성 정도 87

3.1. 과제내용별 연구수행 결과 87

3.2. 과제내용별 연구수행 목표 달성 정도 162

4. 연구용역사업 성과 및 관련 분야 기여 정도 166

4.1. 과제내용별 성과 및 관련 분야 기여 정도 166

5. 연구용역사업 성과 관리 및 활용 계획 173

5.1. 과제내용별 성과 활용 계획 173

5.2. 연구과제 성과 관리 계획 178

[뒷표지] 181

표목차

표 1. Res-UNet 신경망 학습 하이퍼파라미터 설정 18

표 2. 선정된 5개 태풍 사례 정보 20

표 3. FY-4B GIIRS의 관측 범위와 해상도 25

표 4. AMSU와 ATMS 중심파수(GHz), 채널별 NEdT(K) 및 최대 가중함수가 나타나는... 35

표 5. 채널별 밝기온도 출력 파일 정보 36

표 6. 연직 온도 및 습도 출력 파일 정보 36

표 7. 계수 산정 예시 47

표 8. 기존 관련 연구 사례 요약 51

표 9. 모델 입력 채널 리스트 54

표 10. 한반도 서리 관측 지점 정보 56

표 11. 수식 표기에 관한 설명 58

표 12. 구름 상태 레이블 67

표 13. TCCON 지상관측소 자료 수집 결과 83

표 14. MetOp-C(KIM 배경장) 온도 계절 분석 결과 122

표 15. MetOp-C(KIM 배경장) 습도(혼합비) 계절 분석 결과 122

표 16. 각 서리 관측소에 대한 예측 성능 비교(T＝12) 127

표 17. Leave-One-Out 평가 결과 및 학습 데이터의 양에 따른 성능 변화(T＝12) 130

표 18. 상관관계분석을 통한 위성관측자료 검증에 활용된 데이터 수 149

표 19. 상관관계분석을 통한 위성관측자료 검증 결과 149

표 20. 위성관측치가 존재하는 그리드 대상 인공지능모델 기반 CO2 융합 검증 결과(R²) 151

표 21. 위성관측치가 존재하지 않는 그리드 대상 인공지능모델 기반 CO2 융합 검증 결과(R²) 152

표 22. 정규화 적용 후 시간 단위 STF 온실가스 융합 모델 검증 결과(R²) 155

표 23. 정규화 적용 후 일 단위 STF 온실가스 융합 모델 검증 결과(R²) 155

표 24. 정규화 적용 후 주 단위 STF 온실가스 융합 모델 검증 결과(R²) 156

표 25. 정규화 적용 후 월 단위 STF 온실가스 융합 모델 검증 결과(R²) 156

표 26. 상위 단계 활용 모델 검증 결과(R²) 160

표 27. 위성관측치 15% 미만 데이터에 대한 상위 단계 활용 모델 검증 결과(R²) 161

표 28. Difference consistency 계산 효율성 개선 이후 정량평가 결과(R²) 162

그림목차

그림 1. Res-UNet 기계학습 기법을 이용한 GK2A 관측영역 연직 빙정량 산출모델 구조 17

그림 2. GK2A 가시-적외 채널 관측값의 관측영역 재구성 예시 17

그림 3. GK2A-Cloudsat 간 시공간 매칭을 위한 moving-window 설정 예시 18

그림 4. Cloudsat 빙정량 상용로그 값의 분포 19

그림 5. GIIRS Full-Disk의 관측 격자 위치(LWIR과 MWIR 평균) 및 위성 천정각(LWIR 기준) 25

그림 6. GIIRS 관측 밝기온도의 주성분(principal component)을 고윳값(singular value ; 빨간... 27

그림 7. 본 연구에서 개발한 GIIRS 관측 기반 Simple ResNet 모델의 전체 구성 28

그림 8. 실시간 산출체계 흐름도 32

그림 9. 실시간 처리 과정을 나타내는 쉘 스크립트 33

그림 10. BFR 자료 예시 34

그림 11. 총가강수량 및 대기 안정도 지수 5종 예시(2024년 8월 21일 04:34 UTC) 39

그림 12. MetOp-C 200 hPa 습도장 결측을 배경장(UM)으로 채운 전/후 영상 40

그림 13. 기존 AMSU 해상도로 산출된 850 hPa 온도장을 python griddata를 이용해 6 km로 내삽한 결과 40

그림 14. 고해상도 처리 과정에서 발생한 비이상값 처리 전/후 300 hPa 습도장 41

그림 15. 고해상도 처리 과정에서 발생한 비이상값 처리 전/후 CAPE 41

그림 16. GK2A NetCDF 출력을 위한 모듈 프로그램 목록 42

그림 17. 마이크로파 전천 연직 온습도 산출물 자료의 자료 포맷 42

그림 18. 산출된 습도장(2024/06/12, 850 hPa) 표출 예 42

그림 19. 총가강수량 및 대기 안정도지수 5종 예시(2024년 8월 21일 04:34UTC) 43

그림 20. 체계오차보정 44

그림 21. ECMWF, KIM의 연직 대기 온·습도 배경오차 공분산 대각 행렬 45

그림 22. 조정된 KIM 대기 연직 온도 및 습도 배경오차 공분산 적용 결과 46

그림 23. 배경오차 공분산 민감도 실험 47

그림 24. 카이제곱검정 적용 전과 후 비교 49

그림 25. 기존 연구 방법론과 제안 방법 비교 52

그림 26. 모델 입력 채널 예시 이미지(2024년 6월 1일 12:00 KST) 55

그림 27. 한반도 23개 서리 관측 지점 56

그림 28. 서리 예측 모델 개념도 57

그림 29. 일부 픽셀에 대한 레이블만 존재하는 상황에서의 약지도 학습 개념도 57

그림 30. Deeplabv3를 활용한 구름 영역 탐지 결과 63

그림 31. 적외 채널 경계값 검사를 통한 구름 영역 분류 결과 66

그림 32. 픽셀 단위 구름 영역 분류를 위한 다변량 데이터셋 67

그림 33. 시간에 따라 기록한 단일 구름 탐지 모델 정확도 69

그림 34. 시간대 별 구름 영역 탐지 모델 구성 69

그림 35. 적응형 업데이트 프레임워크 작동 방식 72

그림 36. 모델 업데이트 방식 73

그림 37. 제안하는 레이블 복원 기법 개요 74

그림 38. RGB 주야간 이미지에 대한 구름 영역 정의 결과 75

그림 39. 제안하는 레이블 복원 기법의 레이블 부여 방식 76

그림 40. 연도별 지표면 온도 증가추세(좌), 연도별 CO2, CH4 증가 추세(우) 77

그림 41. 관심지역 별 TCCON 지상관측소 위치 77

그림 42. CO2 관측 데이터 수집에 활용된 위성 종류 및 특징 78

그림 43. 위성별 CO2 농도 관측 및 위성 자료 평균 결과 79

그림 44. 전년도 과제를 통해 수행된 머신러닝 기반 온실가스 융합 모델 개발 과정 79

그림 45. Spatio-Temporal Fusion model을 활용한 초해상화 모델 예시 80

그림 46. Spherical CNN 활용 방식 81

그림 47. 자료 재구성을 통한 데이터셋 구축 및 위성자료 검증 과정 82

그림 48. 일 단위 위성자료와 지상자료 대응 예시 84

그림 49. STF와 Spherical 합성곱 기술을 활용한 위성자료 융합모델 개요 84

그림 50. 전년도 과제와 금년도 과제 개발 모델 차이점 85

그림 51. 금년도 연구과제를 통해 제안 및 활용된 3가지 정규화 방식 86

그림 52. Test set의 Cloudsat 궤도 상 빙정량 Ground Truth와 2가지 모델로 산출한 Prediction 비교 88

그림 53. Test set의 빙정량 관측(전처리 이전), Ground Truth(전처리 이후), 모델 Prediction 값의 분포 89

그림 54. Test set에 대한 빙정량 Ground Truth, Max-Min 정규화 기반 모델 Prediction,... 90

그림 55. Test set에 대한 (a) Max-Min 정규화 기반 모델, (b) Gaussian 정규화 기... 90

그림 56. Test set에 대한 (a) Max-Min 정규화 기반 모델, (b) Gaussian 정규화 기... 91

그림 57. GK2A 관측영역 3차원 빙정량 산출 예시 92

그림 58. GK2A 관측영역 3차원 빙정량 산출물의 특정 고도값 93

그림 59. 태풍 BOLAVEN 사례(2023.10.12.0000UTC-2023.10.12.0050UTC)에 대한 GK2A 3차원 빙정량 94

그림 60. 태풍 BOLAVEN 사례(2023.10.12.0050UTC)에 대한 GK2A 3차원 빙정량 산출물을 활... 94

그림 61. 태풍 BOLAVEN 사례(2023.10.12.0050UTC)에 대해 WRF-WSM6로 모의한 빙정량을 활... 95

그림 62. 태풍 BOLAVEN 사례(2023.10.12.0000UTC-2023.10.12.0050UTC)에 대해 산출된 GK2A 3차... 95

그림 63. 2023년 기간의 테스트 자료를 이용하여 인공지능 모델으로 산출한 (a) 온도 프로파... 97

그림 64. 2023년 1월의 테스트 자료를 이용하여 인공지능 모델으로 산출한 (a) 청천 지역 온도 및 (b)... 99

그림 65. 2024년 7월 1~10일의 자료를 이용하여 인공지능 모델으로 산출한 (a) 온도 프로파일... 101

그림 66. 2024년 7월 1일 01~02UTC의 GIIRS 관측을 이용하여 인공지능 알고리즘으로 산출한... 102

그림 67. 2024년 7월 1일 01~02UTC의 GIIRS 관측을 이용하여 인공지능 알고리즘으로 산출한... 103

그림 68. 2024년 7월 1일 01~02UTC의 GIIRS 관측(동아시아 영역)을 이용하여 인공지능 알고리... 105

그림 69. 2024년 7월 1일 01~02UTC의 GIIRS 관측(동아시아 영역)을 이용하여 인공지능 알고리... 106

그림 70. (좌상) 2024년 7월 9일 12 KST, GK-2A 하층 수증기 이미지. (우상) 2024년 7월 9일... 108

그림 71. 동아시아 지역에서 4시간 간격의 703.59 hPa 비습 산출 결과 109

그림 72. 동아시아 지역에서 703.59 hPa 비습(1행 - GIIRS) 또는 상대습도(2행 - GK-2A, 3행... 111

그림 73. (좌상) 2024년 7월 17일 03 KST, GK-2A 하층 수증기 이미지. (우상) 2024년 7월 17... 112

그림 74. 동아시아 지역에서 4시간 간격의 703.59 hPa 비습 산출 결과 113

그림 75. 동아시아 지역에서 703.59 hPa 비습(1행 - GIIRS) 또는 상대습도(2행 - GK-2A, 3행... 115

그림 76. (좌) 2024년 8월 5일 14 KST GK-2A 대기창 채널 영상, (중) 같은 날 12 KST 및 (우)... 116

그림 77. 동아시아 지역에서 2시간 간격의 총 가강수량(TPW) 산출 결과 117

그림 78. 동아시아 지역에서 2시간 간격의 K-Index(KI) 산출 결과 118

그림 79. 동아시아 지역에서 2시간 간격의 대류가용잠재에너지(CAPE) 산출 결과 119

그림 80. 강수 사례 분석 120

그림 81. MetOp-C(KIM 배경장) 육상 대기 연직 온도 및 습도(혼합비)분포 검증 결과 121

그림 82. MetOp-C(KIM 배경장) 해상 대기 연직 온도 및 습도(혼합비)분포 검증 결과 121

그림 83. 온도장 계절 분석 결과 124

그림 84. 습도장 계절 분석 결과 125

그림 85. (a) Confusion matrix와 그에 따른 성능 지표. (b) ROC curve 126

그림 86. 예측 리드타임 T에 따른 서리 예측 성능 비교 128

그림 87. 서리 발생 확률 지도(T＝12) 및 실제 레이블 비교 예시 128

그림 88. 서리 관측소에 대한 서리 발생 횟수 및 CSI 그래프 129

그림 89. 시간에 따라 기록한 시간대별 구름 탐지 모델 정확도 130

그림 90. 각 시간대별 구름 탐지 결과 시각화 및 실제 구름 영상 이미지 비교 131

그림 91. 계절에 따른 구름 영역 탐지 모델 정확도 132

그림 92. Case 1 실험 데이터 구성 134

그림 93. Case 1 검증 일자에 대한 구름 탐지 정확도 134

그림 94. Case 2 실험 데이터 구성 135

그림 95. Case 2 검증 일자에 대한 구름 탐지 정확도 135

그림 96. Case 3 실험 데이터 구성 136

그림 97. Case 3 검증 일자에 대한 구름 탐지 정확도 136

그림 98. Case 4 실험 데이터 구성 137

그림 99. Case 4 검증 일자에 대한 구름 탐지 정확도 137

그림 100. 시간 경과에 따른 구름 탐지 정확도 변화 그래프 138

그림 101. 적응형 업데이트 프레임워크 적용 결과 그래프 139

그림 102. 적응형 업데이트 이후 구름 탐지 정확도 139

그림 103. 두 번째 업데이트 시점에 대한 구름 탐지 정확도 그래프 140

그림 104. 세 번째 업데이트 시정에 대한 구름 탐지 정확도 그래프 140

그림 105. 봄철 구름 탐지 결과 142

그림 106. 여름철 구름 탐지 결과 143

그림 107. 가을철 구름 탐지 결과 144

그림 108. 겨울철 구름 탐지 결과 145

그림 109. 전 지구대상 전년도 모델 및 STF 기반 온실가스 융합 결과 153

그림 110. 관심 지역 별 STF 기반 온실가스 융합 결과 154

그림 111. 시간 단위 전 지구 온실가스 융합 결과 157

그림 112. 일 단위 전 지구 온실가스 융합 결과 158

그림 113. 주 단위 전 지구 온실가스 융합 결과 158

그림 114. 월 단위 전 지구 온실가스 융합 결과 159

그림 115. 상위 단계 산출 결과를 활용한 온실가스 융합모델 학습 방식 160

그림 116. Difference consistency 계산 효율성 개선 방식 161

그림 117. Difference consistency 계산 효율성 개선 이후 학습 시간 비교 162

그림 118. 다양한 WRF 미세물리 모수화 방안으로 모의한... 168

그림 119. 착빙정보산출모델, 구름상산출모델 및 위성기반 빙정산출모델의 혼용을... 175

그림 120. 지표 온도 LST에 대한 결측치 대체 예시 177

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0003178330 551.6354 -25-6 서울관 인문자연과학자료실(314호) 이용가능

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