1. 서론

천리안위성 2B호(Geo-KOMPSAT 2B)는 해색 관측을 위한 해양탑재체(Geostationary Ocean Color ImagerII, GOCI-II)와 대기 성분 관측을 위한 환경탑재체 (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer, GEMS)가 탑재되어 2020년 2월 19일에 성공적으로 발사되었다. GOCI-II는 ‘천리안 해양위성 2호’로서 천리안 위성 1호(Communication, Ocean & Meteorological Satellite, COMS)의 해양탑재체인 천리안 해양위성 1호(GOCI, 2010년 6월~2021년 3월)의 해양관측 임무를 승계하기 위해 개발되었다. GOCI-II의 설계 임무 수명은 10년이고, 발사 후 약 6개월간의 궤도상 시험운영을 거쳐 2020년 10월부터 위성의 정규 운영이 시작되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터는 탑재체운용기관으로서 GOCI-II 자료의 수신/처리/품질관리/저장 및 관리를 수행하고 있으며, 실시간 생산된 Level 1B와 Level 2 자료는 각각 2020년 10월, 2021년 1월부터 국립해양조사원 홈페이지를 통해 대국민 서비스되고 있다.

GOCI-II는 GOCI 대비 공간해상도와 분광해상도가 모두 향상되었다. GOCI-II는 기존 500 m에서 향상된 250 m 공간해상도(위성 직하점 기준)로 가시광 및 근적외 영역(380 nm~865 nm)의 12개 밴드와 별 관측을 위한 1개의 와이드 밴드 자료를 얻는다. 관측 영역 측면에서는, 한반도 주변 위주의 기존 지역(Local Area, LA) 관측과 함께 전구(Full-Disk, FD) 관측 모드가 새롭게 추가되었으며, GEMS와의 임무분담으로 인해 주간 매시 15분에서 45분 동안 LA 및 FD 관측이 이루어진다.

LA는 한반도 중심 2,500 km×2,500 km 영역을 12개 슬롯으로 나누어 관측된다(Fig. 1a). 각 슬롯은 분기별 관측 계획에 따라 센서 노출시간이 상이하나 대략 70초간 관측이 이루어지며 관측 시간은 08:15~17:45 KST 동안 총 10회로 기존 GOCI-I의 8회에 비해 향상되었다. FD는 LA 관측과 동일하게 2D 프레임 캡처 방식으로 촬영 되는데, GOCI-II의 직하점(위도: 0°N, 경도: 128.2°N)을 중심으로 12,800 km×12,800 km 이상의 영역을 235개 슬롯으로 나누어 관측하며(Fig. 1b), 아시아-오세아니아 지역 해양 관측 임무를 수행한다. 각 슬롯은 1일 1회 관 측되며 슬롯 당 관측 소요 시간은 51초이다. GOCI-I과 GOCI-II의 기본정보는 Table 1에 정리하였다.

Fig. 1. Observation area of GOCI-II for (a) LA and (b) FD monitoring mode. Each white box in the figure means the observation area of 1 slot.

Table 1. GOCI-II specifications compared with GOCI

한국해양과학기술원에서는 GOCI-II 정규 운영을 위하여 지상운영시스템(GOCI-II Ground Segment, G2GS) 개발을 완료하였고, 이 시스템을 통해 Level 1B 및 총 26 종의 level 2 산출물이 생산된다(Han et al., 2019). 원격반 사도, 엽록소 농도, 총부유물질 농도, 용존유기물 농도, 표층 해수면 흐름, 대기 에어로졸, 육상 반사도 등은 GOCI와 동일하고, 부유조류(괭생이모자반), 저염분수, 해빙, 해무 등은 GOCI-II에서 새롭게 추가되어 해색 분야에만 국한되어 있지 않고, 해양활용 및 대기/육상분 야의 산출물이 GOCI보다 확대되었다.

이 같은 GOCI-II 성능 향상과 다양한 산출물 생산은 GOCI보다 많은 해양관측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 지역 관측 자료는 한반도 서해 및 중국 양쯔강 유역 등 연안의 탁도 변화는 물론 연안 양식업에 피해를 끼치는 적조, 저염분수의 정밀 모니터링에 활용할 수 있기 때문에 현안 대응의 유연성을 높일 수 있고, GOCI와 연계하여 기후변화를 정량화하는 산출물을 개발할 수 있을 것이다. 그리고 매일 1회 촬영하는 FD 관측자료는 기후 변화에 중요한 태평양, 인도양, 남반구 해역을 포함하고 있어 대양 연구에 활용될 수 있으며, 관측 영역 내 해색위성 비보유국의 해양 현안을 지원 하는 등 다양한 국가와의 국제협력도 기대된다(KIOST, 2020).

한편, 이와 같은 활용이 가능하기 위해서는 다양한 해역에서 정확도 높은 양질의 현장 관측 자료를 많이 수집하여, 모의자료 기반으로 개발된 26종 산출물 알고리즘의 검증/개선을 수행해야 한다. 특히 FD 관측은 가능한 많은 슬롯 자료에서 양질의 해양산출물을 생산할 수 있도록 sun glint, 위성 천정각 등을 고려한 관측 스케줄 개선이 필요하다. 관측된 위성 자료의 검보정을 위해서 는 영해 외 해역에 대한 현장 관측 자료 획득이 중요하므로 한국해양과학기술원의 이사부호, 아라온호 등 연구선 및 해외 거점 기지 등 인프라 활용과 함께 GOCIII 자료 관심 국가들과의 국제 검보정 네트워크 구축이 필요하다.

이 논문에서는 앞으로 10년간 운용될 GOCI-II의 자료가 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 현재 서비스 중인 GOCI-II의 주요 해색 알고리즘을 소개하고, 양질의 관측 자료 획득을 위한 FD 영상의 관측 스케줄 수립 방안 및 산출물 품질관리를 위한 검보정 계획에 대해 논하고자 한다.

2. GOCI-II 주요해색산출물

1) 엽록소 농도(Chlorophyll-aconcentration, Chl-a)

해수에 존재하는 대부분의 식물성 플랑크톤이 함유한 색소인 엽록소는 광합성의 핵심 분자로 빛에너지를 흡수하는 주요 색소이다. 엽록소는 443 nm, 490 nm, 510 nm 파장에서 흡광이 일어나고 443 nm에서 최대 흡광이 나타나는 특징이 있다. 그리고 680 nm에서는 엽록소의 형광이 나타난다. 그러나 490 nm 이하의 단파장 영역에서는 부유물질 및 용존 유기물의 흡광도 강하게 나타나고, 510 nm 파장의 엽록소 흡광은 다른 파장들에 비해 그 강도가 약한 특징이 있다(KIOST, 2020a; Liou et al., 2020; Yosef, 2012).

이러한 광학적 특징들을 고려하여 이전 많은 연구에서 엽록소 농도 알고리즘이 다수 개발되었고, 대부분 흡광과 역산란 계수의 함수로 표현되는 원격반사 도(Remote sensing reflectance, Rrs)를 이용한다. 실시간 GOCI-II 자료처리시스템(G2GS)에는 Rrs의 밴드 차이를 이용하는 Hu et al. (2011)의 Color Index (CI) 알고리즘, Rrs 밴드비를 이용하는 OCX 알고리즘(O’Reilly et al., 1998; O’Reilly et al., 2000), 그리고 CI와 OC3/OC4를 혼 용하는 Ocean Color Index(OCI)(Hu et al., 2012)가 구현되어 있다(KIOST, 2021b). 다만 현재는 OCI와 OC3 알고리즘의 경우 OC4 알고리즘 대비 현장 관측 자료와의 검보정이 필요한 것으로 판단되어, GOCI 의 정규 운영에 사용되었던 OC4 알고리즘이 GOCI-II 엽록소 농도 산출의 대표 알고리즘으로 운영되고 있다(Table 2).

Table 2. Algorithms for Chlorophyll concentration for GOCI-II

2) 총 부유물질 농도(TotalSuspendedMaterials concentration, TSM)

총 부유물질은 해수에 부유하는 모든 무기물질과 유기물질들을 의미한다. 부유입자의 흡광은 청색 파장 대역에서 높은 특성이 나타나지만, 이 영역에서는 엽록소와 용존유기물도 높은 흡광 특성이 있다. 하지만 부유 입자의 산란은 엽록소의 것보다 강하게 나타나고 용존 유기물은 해수 중에 용해되어 산란이 발생하지 않기 때문에 각각 특징이 구분된다. 부유입자의 산란은 총 부유물질의 농도가 높을수록 강하게 나타나며 Rrs의 스펙트럼 형태를 변화시키는 아주 강한 영향력을 갖는다 (Doxaran et al., 2003; Mitchell et al. 2002).

GOCI-II의 TSM 알고리즘은 YOC 알고리즘(Siswanto et al., 2011)와 TSM620_709가 사용 중이다(Table 3) (KIOST, 2021a; KIOST, 2021c). YOC 알고리즘은 GOCI 운영에도 적용되었던 알고리즘으로 전 세계적으로 널리 이용되는 기술이며, TSM620_709은 GOCI에는 없던 신규 밴드인 620 nm와 709 nm를 이용하여 TSM의 정확도 향상을 위해 고안되었다. 하지만 이것은 실제 위성의 관측자료 에 대한 검증이 수행되지 못하였고, 복잡한 해양환경의 현장 관측 자료를 이용한 검보정이 수행되지 못하였기 때문에 알고리즘 개선이 필요하다. 특히 맑은 해역에서 의 오류가 증폭될 수 있기 때문에 실시간 TSM 생산 시, 두 알고리즘을 조건별로 교차 적용하고 있다(Table 3, 4)

Table 3. TSM concentration algorithms for GOCI-II

Table 4. TSM’s algorithm operation according to 5 conditions

3) 용존유기물(colored dissolved organic matter, CDOM)

해수에 용해되어 존재하는 유기물질을 총칭하는 용존유기물은 자외선과 청색 파장 범위에서 빛을 강하게 흡수하는 광학적 특성이 있다. 그에 비하여 산란에 대한 광학적 특성은 미미하다. 그래서 파장이 증가할수록 흡광 스펙트럼이 지수함수적으로 감소한다(KIOST, 2021a). 이러한 청색 파장에서의 강한 흡광은 엽록소 및 부유물질도 동일하게 가지는 특성이므로, 용존유기 물 분석에 이 두 성분의 영향을 최소화하기 위해 청색 파장 443 nm, 490 nm과 녹색 파장 555 nm을 주로 이용한다. GOCI-II 용존유기물 알고리즘도 이들 파장을 이용하는 YOC 알고리즘(Siswanto et al., 2011)을 기반으로 하되, 계수는 아래 수식 (1)과 같이 조정되었다(KIOST, 2021d).

\(\begin{gathered} a_{d o m} 440=10^{\left(a_{0}+a_{1} \log _{10}(R)+a_{2} \log _{10}^{2}(R)\right)} \\ R=\left(\frac{R_{r S} 490}{R_{r S} 555}\right)\left(R_{r S} 443\right)^{0.059}, \\ a_{0}=-1.23, a_{1}=-2.311, a_{2}=-2.16 \end{gathered}\)       (1)

위의 알고리즘들로 생산된 엽록소 농도, 총부유물질 농도, 용존유기물 자료는 화소별 Flag 정보와 함께 NetCDF 형식으로 국립해양조사원 홈페이지를 통해 서비스되고 있다. Flag는 총 8 bit 중 4 bit를 사용 중이고, 구름, 육지, 대기보정 실패, 알고리즘 처리 실패로 구분된다. 알고리즘 처리 실패는 입력 자료인 Rrs가 음수이거나 각 알고리즘 Valid range를 벗어나는 경우이다.

3. Full Disk 관측스케줄

본 장에서는 GOCI-II의 FD 관측영상품질 향상 및 해양지역의 고품질 관측 자료 확보를 위해 태양/위성 천정각 및 sun glint에 대한 관측 조건을 세밀하게 설정하고, 이를 이용한 FD 관측 스케줄의 재수립 및 그 결과에 대해 소개하고자 한다.

FD 관측에서는 LA 관측과 달리 sun glint가 발생하는 영역의 변동성이 크며 위성 및 태양 천정각의 범위도 넓어서 관측 스케줄 수립 시, 이들 조건을 모두 고려하여야 한다. 기존의 FD 관측 스케줄 수립 단계에서는 위성 천정각을 고려하지 않았으며, 태양 천정각 및 sun glint 에 대해 최소한의 조건(각각 80°, 0.01 sr-1 이내)만을 고려하였다. 또한 시간의 흐름에 따라 조건에 만족하는 슬롯을 관측했기 때문에 슬롯별 좋은 조건의 관측 시간이 있음에도 불구하고 대부분의 슬롯에서 높은 태양 천 정각 조건에서 관측이 이루어진다. 이는 해색 위성의 대기 보정 및 2차 산출물의 정확도에 직접적인 영향을 줄 수 있으며 국제 인프라를 활용한 GOCI-II의 검보정 활동에도 영향을 주기 때문에 FD 관측 스케줄의 개선이 필요하다.

1) FD관측 조건 설정

Table 5는 2021년 7월부터 12월까지 매 일의 FD 관측 시작 시간을 나타내며 관측 종료 시간은 매시 45분이다. FD 관측 시작 시간은 LA 관측 및 LA duration에 따라 월별 및 시간에 따라 차이를 보이고 있지만 1일 관측 가능 횟수는 항상 FD 슬롯의 개수인 235회 이상이다.

Table 5. The start time of the FD observation. The number in parentheses means the total number of observable times per day

관측 스케줄 수립을 위해 관측 가능 시간과 슬롯별 중심 좌표 정보를 이용하여 태양 천정각 및 sun glint를 계산하고, 각 슬롯의 관측 조건을 설정하였다(Table 6). 해양(해양 화소의 비율 > 10%)의 경우, 위성 및 태양 천정 각과 sun glint 조건에 따라 3가지 flag(best: 검보정 가능, good: 대기 보정 가능, bad: 대기 보정 실패)로 분류하였으며, 육상(육상 화소의 비율 > 90%)은 sun glint가 발생하지 않기 때문에 태양 천정각을 기준으로 2가지 flag (good, bad)로 분류하였다. 또한 위성 천정각이 높은 가장 자리는 limb effect로 인해 영상의 품질이 저하되므로 태 양 천정각 및 sun glint와는 무관하게 별도의 flag로 분류하였다. 각 flag에는 우선순위가 낮은 순서대로 0부터 5까지의 값을 할당하고 이를 이용하여 관측 스케줄을 수립하였다.

Table 6. Criteria for setting FD observation conditions

2) FD관측 스케줄 수립 및 결과

본 연구에서는 주어진 관측 조건에서 최적의 관측 스케줄을 수립하기 위해 탐욕 알고리즘을 사용하였다. 탐욕 알고리즘은 우선순위에 따라 최적이라고 생각되는 경우를 선택하는 방법을 반복적으로 수행함으로써 전역적 최적해를 도출하는 방법이다(Huang et al., 2020). 이 방법은 모든 경우를 고려하지 않기 때문에 항상 가장 최적의 해를 도출하는 것은 아니다. 하지만 근사 알고리즘으로 사용이 가능하며 대부분의 경우에 적용 가능하고 계산 속도가 빠르기 때문에 지구 관측 위성의 스케 줄 수립에서도 사용되고 있다(Cho et al., 2018; Cordeau and Laport, 2017; Lemaître et al., 2002). 본 연구에서 사용한 알고리즘은 크게 1) 관측 시간 선정, 2) 슬롯 우선순위 선정, 3) 최적 관측 스케줄 선정의 3가지 단계로 구분 된다.

첫 번째로 관측 시간대 선정 단계는 일별 관측 가능 시간 중에서 FD 슬롯의 개수와 동일한 235개의 시간대 를 선정하기 위한 단계이다. 관측 시간대 선정을 위해 관측 조건에 따른 각 슬롯의 우선순위(ptime,slot , 0~5)의 제곱 합을 시간별 가중치(wtime)로 계산하였으며(Eq. 2) 일별 전체 관측 가능 시간 중 시간별 가중치가 높은 상위 235개의 시간대를 선정하였다.

\(w_{\text {time }}=\sum_{\text {slot }=1}^{235} p_{\text {time, slot }}^{2}\)       (2)

다음으로 슬롯 우선 순위 선정 단계는 최적의 관측 스케줄 수립을 위한 슬롯의 우선 순위를 결정하는 과정이다. 이를 위하여 이전 단계에서 선정된 235개 시간 대에 대해 우선 순위의 제곱합을 슬롯별 가중치(w_slot) 로 계산하고(Eq. 3), First-In, First-Out (FIFO)구조의 큐(queue)를 생성하였다.

\(w_{\text {silot }}=\sum_{\text {time-1 }}^{2.35} p_{\text {time }, \text { shat }}^{2}\)       (3)

가능한 많은 슬롯에서 관측 자료 품질을 확보하기 위해 w_slot가 높을수록 먼저 처리하도록 대기열을 구성하였지만 미크로네시아 연방의 축과 같은 GOCI-II 검 보정 후보 사이트가 위치한 슬롯은 예외처리를 통해 가중치에 상관없이 우선적으로 처리하도록 하였다.

마지막 단계인 최적 관측 스케줄 선정은 각 슬롯의 관측 시간을 결정하여 관측 스케줄을 수립하는 과정이다. 각 슬롯의 관측 시간은 1) 관측 가능 시간 중 가장 높은 flag를 가지는 시간 선정, 2) 2개 이상의 시간이 선정될 경우, 모든 슬롯에서 가장 높은 flag의 개수가 적은 1개의 시간 선정, 3) 선정된 시간을 관측 가능 시간에서 제외의 세 과정을 통해 결정된다. 이 과정을 큐의 순서대로 모든 슬롯에 대해 반복적으로 수행함으로써 최적에 가까운 FD 관측 스케줄을 수립하였다.

Fig. 2는 동일 날짜, 2021년 7월 13일에 대해 기존의 FD 관측 스케줄 및 수정된 FD 관측 스케줄에 따라 관측했을 때의 FD 각 슬롯의 기대 품질을 나타낸다. 본 연구에서 제시한 FD 관측 스케줄에 따라 관측할 경우, 일부 육상 슬롯의 기대 품질은 낮아졌지만 해상 슬롯은 기대 품질이 향상되었다. 특히, 전체 슬롯 중 “Bad ocean” 의 비율이 13개로 기존 55개에 비해 크게 감소하였으며 검보정이 가능한 “Best ocean”의 개수가 기존 15개에서 78개로 대폭 증가하였다.

Fig. 2. Expected quality of FD slots when observed according to (a) existing and (b) modified FD observation schedule(white means missing data).

이러한 개선을 통해 GOCI-II FD 관측 자료의 품질이 개선되었으며 더불어 level 2 산출물의 품질 또한 향상되었다. FD 관측 스케줄 변경 전(2021년 4월 13일)과 후(2021년 7월 30일)의 엽록소 농도 자료를 비교했을 때, 수정 후에 3배 많은 해양 화소에서 엽록소 농도 자료가 산출되고 있었다(Fig. 3). 또한 중국 양쯔강, 인도네시아, 호주 북부 연안의 높은 엽록소 농도가 잘 관측되고 있 어 동남아시아 해양국가를 대상으로 한 해양 Official Development Assistance (ODA) 등 국제 협약을 위한 도구로써 활용도가 더욱 향상될 것으로 사료된다.

Fig. 3. Chlorophyll-a concentration (a) before (April 13, 2021) and (b) after FD schedule modification (July 30, 2021).

4. 현장 관측 자료 획득을 통한 품질관리 계획

G2GS에 구현된 GOCI-II 산출물 알고리즘들은 대부분 위성발사 전 모의자료를 이용하여 개발되었고 개발 당시의 타 위성 자료나 아주 제한적인 현장관측 자료들 을 이용하여 검증되었다. 하지만 개발에 사용된 모의자 료는 인위적인 자료이고 위성발사 전에 개발된 GOCIII 산출물 알고리즘들은 생산된 GOCI-II 위성자료에 적용하여 매치업 현장 관측 자료들과의 검증이 수행되지 않았다. 따라서 다양한 현장관측장비들과 이를 지원하는 선박, 부이, 해양과학기지 등의 다양한 해양 플랫폼 들을 활용하여 GOCI-II 관측 영역인 한반도 주변 해역에서 지속적이고 안정적인 검보정 계획을 수립하여 진행되어야 한다. 또한 전구 관측 모드로 수집되는 GOCIII 자료의 검보정을 위한 계획도 점진적으로 수립되어야 한다.

Table 7은 유럽우주국(Europe Space Agency, ESA)의 지원을 받는 국제 해색위성 검보정 커뮤니티, Fiducial Reference Measurements for Satellite Ocean Colour (FRM4SOC)에서 정의하고 있는 검보정 사이트의 요구 사항과 이를 기반으로 적용 예정인 GOCI-II용 요구사 항이다(KIOST, 2020). FRM4SOC 의 조건을 대부분 따르되, 보다 나은 품질의 관측자료 획득을 위해 육지의 간섭, 대기 조건, 태양광의 조건을 보다 엄격하게 수정하였다.

Table 7. Modified requirements of Cal/Val site establishment for GOCI-II product

한국해양과학기술원 해양위성센터는 GOCI의 품질 관리를 위해서 발사 직후 2010년부터 임무 종료된 2021년 3월까지 지속적이고 안정적인 검보정 활동을 수행하였다. Moon et al. (2012)는 GOCI 발사 후 2년 동안 수집된 현장 관측 자료들을 활용하여 산출물 알고리즘에 대한 초기 검증 연구를 수행하였다. 이때 사용된 현장 관측 자료들은 한반도 주변 해역에서 조사 선박을 통해 수집된 자료들이고 총 325개의 자료들 중에서 위성자료와의 매치업 성공 자료는 10분의 1 수준이다. 따라서 위의 연구 이후 추가적으로 부이 및 해양과학기지 등의 고정점 관측소를 활용한 현장 관측 자료 수집 계획을 수립하여 수행하였다. 현재까지 지속하고 있는 대표적인 고정점 관측소는 이어도 해양과학기지와 소청초 해양 과학기지가 있으며, 이곳에는 CIMEL사의 Aeronet-OC, TriOS사의 RAMSES above system과 WETLab사(현재는 Sea-Bird Scientific으로 통합됨)의 ECO-PAR sensor를 설 치/운용하고 있다. 그 외 강릉항 근해에서 동해해양광 학부이(East Sea Ocean Optical Buoy, ESOOB)를 구축하여 현재 운용 중이다. 이곳에는 수심 1 m와 수심 3 m에 TriOS사의 RAMSES sensor들이 각각 설치되어 있고, 부 수적으로 C-T sensor, AWS sensor, Fluorometer 등이 설 치되어 있다(Fig. 4).

Fig. 4. Plan of Cal/Val sites for LA.

이와 같이 지난 10여 년 동안 GOCI 위성자료의 품질 관리를 위해서 활용된 검보정 시스템을 기반으로 한반 도 주변 해역에서 GOCI-II 산출물 검보정 계획의 주요요지는 다음과 같다. (1) 매년 동해, 서해, 남해, 동중국해를 포함한 한반도 주변 해역을 각 해역별 최소 1회씩 현 장조사를 수행한다. (2) GOCI-II 공간해상도 품질향상 에 따른 서해 및 남해 연안해역에서의 현장조사를 강화한다. (3) 계절별 발생하는 해양현상들(적조, 저염수, 괭 생이모자반 등)에 대한 현장조사를 위한 유관기관 및 관련 업체와의 유기적인 협력을 강화한다. (4) 각 해역 별 설치/운용 중인 고정점 관측소들의 여건을 고려하여 기능을 강화한다. (5) 기존에 활용하였던 해양 플랫폼 (예: 새만금 및 가거초 해양과학기지)과 향후 설치가 예정된 해양 플랫폼(예: 옹돌초 해양과학기지)을 활용한 현장 관측 자료 수집을 위한 협력을 강화한다.

GOCI-II의 FD영역은 위성직하점인 인도네시아 해역을 비롯하여 서태평양, 인도양 등 다양한 해양환경을 포함한다. 이들 해역은 한반도 주변의 해역과는 또 다른 환경이기 때문에 FD 영역 내 주요 해역에 대한 정기적인 검보정 활동이 필요하다. 특히 지역적 특성을 반영하여 경험적 알고리즘으로 개발된 일차생산량이나 기계학습 및 딥러닝 등의 분석을 위한 학습 자료가 필요한 해무, 적조, 저염분수 등의 경우는 현장 관측 자료 획득을 통한 검보정과 알고리즘 개선이 반드시 요구된다(KIOST, 2021a). Fig. 5는 FD 관측자료의 검보정 사이트 활용 계획을 수립한 것이다. 검보정을 위한 관측자료의 획득율을 고려하였을 때, 한국해양과학기술원의 인프라를 활용한 검보정 활동 수행이 유용할 것으로 판단된다. GOCI-II의 전구 관측 영역 내에 KIOST의 국외 거점 및 협력센터로는 한·인니 해양과학 공동연구센터 와 태평양 해양과학기지가 있어, 인근 해역의 정선 관측이 가능할 것이다. 또한 북극항로와 남극항로를 운항하는 아라온호를 활용하여 검보정용 현장 관측 자료를 획득할 수 있을 것으로 기대한다. 아라온호는 통상 7~9 월 기간 동안 북극 연구 항해를 진행하고, 10월부터 차년도 4월까지 남극 장보고과학기지 물자보급 및 남극 연구 항해를 진행한다(KOPRI, 2021). 인천 또는 광양에서 출항하는 아라온호는 GOCI-II의 지역관측 및 전 구관측 영역을 지나게 되며, 이때 관측되는 자료는 위성영상의 검보정에 활용될 수 있다. 연구선의 항로 운항 중에는 정선하지 않으므로 정점 관측 수행은 하지 못하나, 자동화된 광학 관측시스템과 광학 관측용 Ferry Box를 운영한다면, GOCI-II 관측 영역에서 관측된 자료로 검보정을 수행할 수 있을 것이다.

Fig. 5. Plan of Cal/Val sites for FD.

그 외에 검보정용 현장관측 자료 획득 방법은 타 기관에서 기 운용 중인 자료들이다. 국제협력을 통해 호주 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO)에서 운용중인 Lucinda Jetty Coastal Observatory (LJCO)의 Aeronet-OC 관측자료 활용이 필요할 것으로 판단된다. Aeronet 네트워크는 모든 관측 자료를 웹사이트에서 공개하고 있기 때문에, 누구나 이용 가능하다. 반면 대표적인 해양위성영상 검보정 사이트로 꼽히는 미항공우주국(NationalAeronautics and SpaceAdministration, NASA)의 Marine Optical BuoY (MOBY)와 ESA의 BOUS SOLE 데이터는 활용에 어려움이 있다. MOBY는 GOCIII 전구 관측 계획 후순위 영역인 FD 가장자리에 있어 GOCI-II L2자료의 품질이 낮을 것으로 예상되고, BOU SSOLE은 GOCI-II의 관측 영역에 존재하지 않기 때문이다.

5. 결론

위성은 궤도상 시험 이후 본격적인 정규 운영을 통해 많은 기능이 수정/보완되는 것이 일반적이며, GOCI-II 또한 마찬가지다. 그래서 본 논문에서는 정규 운영 사용되고 있는 주요 해색 알고리즘들의 상세 수식과 프로세스를 기술하여 위성자료 사용자들의 이해를 돕고자 하였다. 그리고 기존 FD 관측 스케줄 수립 방법의 한계점을 분석하고, 양질의 해양관측 슬롯이 증가할 수 있는 새로운 FD 관측 스케줄 수립 방안을 도출하였으며 국내외 다양한 해역의 고정관측소들을 기반으로 한 위성자료 검보정 계획을 마련하였다.

GOCI-II의 활용 증대를 위해서는 위성 산출물의 정확도 진단, 향상 및 안정화가 필요하다. Park et al. (2021) 이 GOCI와의 비교분석을 통해 GOCI-II의 Chl-a, TSM, CDOM의 성능을 제시하였으나 이용 가능한 현장 관측 자료의 부족으로 위성간 성능 비교에 그친 바 있다. 본 연구 결과는 위성산출물의 생산 절차를 정확하게 이해하고 활용하고자 하는 사용자들과 양질의 현장 관측 자료를 획득하고 위성 산출물 정확도 향상 및 안정화를 도모하고 있는 해양위성 관련 기관들의 업무 계획 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.

특히 위성운영기관은 이를 기반으로 현재 운영중인 알고리즘들을 최적의 조건으로 개선하거나, 더 나은 성능을 보이는 타 알고리즘으로 변경하는 경우, 변경 사항을 실시간 위성 자료처리시스템에 반영하는 동시에 업데이트된 알고리즘 기술문서를 사용자들에게 신속하게 제공하여 위성자료 활용도를 높일 수 있도록 해야 할 것이다.

한편, FD 관측 스케줄 수립 시 언급된 그리디 알고리즘은 발생 가능한 모든 경우의 수를 고려하여 최적의 결과를 도출하는 알고리즘이 아니기 때문에 수립된 FD 관측 스케줄에 따른 관측 결과는 지속해서 모니터링되어야 한다. 특히 FD 관측 스케줄은 태양의 위치에 크게 영 향을 받기 때문에 태양의 적위(sun’s declination angle)가 변하는 계절별 FD 관측 자료의 품질에 대한 분석 및 슬롯의 우선순위 변경, flag의 상세화를 통한 FD 관측 스케줄의 업데이트가 필요할 것으로 사료된다.

사사

이 연구는 한국해양과학기술원의 “해양위성센터 운영” 사업의 지원으로 수행되었습니다.