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인공위성 데이터와 인공지능 기법의 적용을 통한
가뭄관측지도 제작 기법 개발

다중 인공위성 데이터를 통합적으로 이용하여 수자원을 관측하고, 이를통해 수자원의 분포를 파악하여 가뭄의 범위와 심도를 관측하여 지도로 표출할 수 있는 기술을 개발하였다.

건설환경공학부 교수 최민하 교수

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건설환경공학부 최민하 교수가 EBS 젊은 우주과학자 기획에 소개되어, 위성 관측과 가뭄 지도 제작 기술을 소개하였다. 최근 전세계적으로 가뭄에 의한 피해가 급증함에 따라, 기후변화에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 기상 관측방법은 국지적인 기상 상황만을 파악할 수 있어, 넓은 지역에 광범위하게 발생하는 가뭄을 관측하기에 많은 한계가 있었다. 이에 인공위성을 활용하여 수자원을 관측하고자 하는 다양한 연구가 수행되고 있다. 최민하 교수 연구팀은 오랫동안 인공위성을 활용한 다양한 수자원 관측에 대한 연구를 수행하였고, 특허 “인공위성 영상 자료를 이용한 동북아시아 가뭄지도 제작 시스템”을 등록하는가 하면, 세계적인 학술지를 통해 수자원과 관련된 지구 에너지 흐름, 환경 등에 대한 전반적인 연구 성과를 인정받고 있다.






-인터뷰 전문-


안녕하세요.

저는 성균관대학교 건설환경공학부 수자원전문대학원 그리고 수자원원격탐사 연구실을 운영하고 있는 최민하입니다. 저희 연구실은 위성 영상을 주로 활용해서 전 지구적인 관점 특히 동북아시아 지점에서 물의 순환에 대한 연구를 하고 있습니다.


EBS 2022. 06. 17. 젊은 우주과학자 기획 4편 – 건설환경공학부 최민하 교수



Q. 인공위성으로 어떻게 물의 순환을 관측하나요

위성 영상이 많이 발전이 되고 그런 인공위성들에 탑재된 센서들이 실제로 지표면, 그리고 여러 가지 인자들을 탐지하게 됩니다. 그런 것들을 저희들이 데이터를 받아와서 우리들이 활용할 수 있는 그런 인자들을 개발하고 그런 것들을 또 활용해서 필요한 데에 해석하게 되는 거죠.


Q. 위성 데이터를 토대로 '한반도 가뭄지도'를 만들었는데요

지구관측위성에서 나오는 자료들을 활용해서 2차원적 또는 3차원적으로 광역적인 동북아시아 전체에서의 가뭄 현상이라든지 그런 현상들을 조금 더 정확하게 예측하고 분석하는 그런 프로그래밍을 저희들이 특허를 냈었습니다. 그런 가뭄 현상들을 예측할 수 있는 그런 능력이 되면, 실제로는 가뭄에 대응하기 위한 물의 양들을, 예를 들어서 저수지에 있는 물의 양들을 준비하고 있다든지 아니면 실제로 조금 물을 아껴 쓴다든지 여러 가지 정책들에 활용할 수 있을 것이라고 생각합니다.


최민하 교수 연구팀이 제작한 위성기반 한반도 가뭄지도



Q. 한반도를 비롯한 동북아시아 가뭄의 특징이 있나요?

지금 특징은 플래시 드라우트(급성 가뭄)라고 하죠. 그러니까 가뭄이 되게 급박하게 생겼다가 급박하게 사라지는 그런 것들이 폭염과 같이 몇 년 전부터 폭염이 오면서 가뭄이 같이 생기거든요. 그런 현상들이 실제로는 농업적 가뭄(토양수분 부족) 그리고 더 나아가서는 수문학적 가뭄(지표수·지하수 부족)으로 발전을 하는데요. 실제로 토양수분이 급격히 감소한다든지 증발산이 급격히 (늘었다가) 감소한다든지와 같은 그런 현상들이 우리나라뿐만 아니라 외국에서도 플래시 드라우트에 대한 그런 연구들이, 필요성이 많이 대두되고 있습니다.


최민하 교수 연구팀이 관측한 동북아시아 가뭄의 변화양상



Q. 위성 이용한 기후 관측은 얼마나 발전했나요

한 오십 년 전에 지구 관측을 목적으로 과학 위성들이 많이 개발이 됐습니다. 지금까지 오십 년 동안 급격한 발전을 했고요. 여러 가지 다양한 센서, 다양한 위성들이 현재 약 5천 개 정도가 지구를 맴돌면서 자료를 수집하고 있는데요. (위성궤도인) 500km, 600km 상공에서 지구 표면을 관측하려고 하면 대기를 통과하면서 여러 가지 오차라든지 여러 가지 왜곡들이 많이 생기게 되는데요. 그런 것들을 극복하기 위해서 센서들을 더 다양한 각도로 개발하게 되는 거죠. 그래서 예를 들면, 날씨에 영향을 받지 않는 센서, 대기 보정이 그렇게 복잡하지 않은 센서, 여러 가지 다각도 방면에서 센서들이 발전하고 있기 때문에 실제로는 한 예전보다 지금이 훨씬 더 많이 사용할 수 있는 데이터들이 있고요. 그런 데이터들을 빅데이터 형태로 같이 융합하고 재해석하기 위해서 인공지능이라든지 다양한 기법들 이 개발되고 같이 활용되고 있습니다.


Q. 인공위성 데이터 활용 연구, 왜 중요한가요

실제로 예전에는 데이터가 좀 부족해서 사실은 데이터가 되게 많이 아쉬운 실정이었는데요. 지금은 데이터가 없어서 분석을 못하는 그런 건 아니고요. 실제로 말씀하셨다시피 많은 데이터 중에 좋은 데이터들을 잘 선별해서 정확하게 사용하는 것이 지금의 관건 중에 하나입니다. 제 생각에는 해외 선진국에 비해서 실제로는 위성이 아무리 좋은 센서에, 좋은 탑재체가 있어도 사실은 그걸 활용하는 인재가 문제거든요. 새로운 인재들을 개발하는 그런 분야에 조금 더 역량을 쏟으면 우리도 좋은 결과를 내지 않을까 예상하고 있습니다.



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