• 가시채널 검정
가시채널의 검정에는 크게 위성간 검정 (inter-calibration)과 대리검정 (vicarious calibration)이 이용된다. 위성간 검정은 COMS와 시공간적으로 일치하는 위성의 복사휘도를 이용하여 COMS 센서에 도달하는 복사휘도를 기술하고, 이를 COMS센서에서 탐지된 디지털카운트 (digital count; DC)와 비교하여 검정계수를 구하는 방법이다. 반면 대리검정이란, 센서에 도달하는 복사휘도의 값을 복사전달모델로부터 계산하고, 이를 관측한 DC와 비교하여 검정계수를 산출하는 방법이다. 이때 가시채널의 대리 검정에는 일반적으로 해양, 사막, 그리고 구름 표적이 사용된다. 이러한 표적들은 복사전달모델을 이용한 복사휘도 계산 시 각각의 장단점을 갖는다. 우리 실험실에서는 세가지 타겟을 이용한 가시채널 검정 기법을 개발하고 있으며, 이러한 알고리즘은 COMS 발사 이후에 가시채널의 센서의 정확도를 모니터링하는 데 사용될 예정이다. 해양 표적은 표면이 균질하고 풍속/해색정보를 이용하여 표면 반사도를 쉽게 모의 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 해양은 표면 반사도가 낮기 때문에 대기중의 에어로솔 의해 대기 상한 복사휘도가 많이 변화하게 된다. 따라서 정확한 복사휘도 모의를 위해서 에어로솔의 광학두께가 0.1 이하인 영역에서만 분석을 실시하였다. 또한 구름과 선글린트 영역과 포말이 발생할 가능성이 있는 풍속 7 m/s 이상인 영역을 분석에서 제외 하였다. 선정된 영역에서 위성의 기하정보, 대기 정보, 지표면 정보를 모델에 입력하여 센서에 도달하는 복사휘도를 계산하여 관측된 복사휘도와 비교하여 센서를 모니터링한다. SeaWiFS 센서에 개발된 알고리즘을 적용한 결과, 관측 복사휘도와 계산 복사휘도가 잘 일치하는 것을 확인하였다.
사막 표적의 경우, 지표반사도가 크기 때문에 센서에 도달하는 복사휘도의 크기에 에어로솔의 효과는 작으나, 지표면의 반사도의 영향을 크게 받는다. 지표면 반사도는 입사되고 반사되는 각도에 따라서 동일한 표면이라도 반사도가 달라지게 되는데 이러한 특성을 bidirectional reflectance distribution function (BRDF)이라고 한다. 각 표적에 대해서 지상에서 BRDF 값을 측정하는 것이 가장 정확하겠으나 시간에 따라 변화하는 BRDF를 매번 표적에서 측정하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 8일 주기로 0.05도의 격자로 생산되는 MODIS의 BRDF를 이용한다. MODIS BRDF 자료의 경우 그 주기나 격자는 COMS에 적용하기에 무리가 없으나 MODIS 7개의 밴드 영역에 한정되어 자료가 생산되기 때문에 COMS에 바로 적용하기에는 파장에 대한 문제가 따른다. 반면 지상에서 여러 지표면 형태에 대해서 파장별 지표면 반사도를 ASTER spectral library에서 제공해 주고 있다. 따라서 MODIS 7개의 밴드에서 산출된 BRDF와 ASTER 자료의 파장별 변화 경향을 이용하여 2.5 nm 간격의 BRDF 자료를 생산하여 복사휘도 계산에 이용하였다. 청천인 영역에 대해서 센서의 기하정보, 대기정보, 지표정보를 복사전달 모델에 입력하여 센서의 복사휘도를 계산하고 이를 관측된 값과 비교하여 센서를 모니터링 할 수 있다. MTSAT-1R에 개발된 알고리즘을 적용한 결과, 관측된 복사휘도가 계산된 복사휘도와 잘 일치하는 것을 알 수 있다. 구름 타겟은 가시광선 영역에서 반사도가 크기 때문에 밝은 타겟으로서 검정에 이용될 수 있다. 구름 타겟의 경우, 상부에서 대부분의 태양빛이 반사되어 지표와 대기의 효과가 대기 상한 반사도에 거의 미치지 않기 때문에 센서에 도달하는 복사휘도를 계산하는 과정에서 지표와 대기의 특성을 기후값으로 대체할 수 있게 된다. 반면 대기 상한 반사도는 구름의 특성에 매우 민감하기 때문에 다른 위성자료를 이용하여 구름 변수를 복사모델 내에 기술하게 된다. MODIS의 경우 다중채널을 보유하고 있으며, 구름 산출알고리즘이 안정적으로 운영되고 있기 때문에 MODIS 구름자료를 이용한 가시채널 검정 기법을 개발해 보고자 하였다. 그러나 차후에는 MODIS 이외에도 COMS와 시공간 일치가 가능한 다른 위성을 이용하여 구름 타겟을 이용한 검정기법을 개발할 수 있을 것으로 보인다. MODIS 구름자료를 이용하여 SEVIRI의 가시채널을 검정한 결과, 계산한 복사휘도가 관측 복사휘도보다 크게 나타나고 있으며, 이는 현재 SEVIRI에서 사용하고 있는 검정계수가 실제보다 낮게 산출되고 있음을 제시한다.
• 적외채널 검정
COMS 위성에는 총 4개의 적외채널을 갖고 있으며, 탑재체에 흑체와 검정소스 (calibration source)을 확보하고 있어 관측한 자료만을 이용하여 절대검정 (absolute calibration)을 수행할 수 있다. 그러나 위성이 on-board 검정시스템을 탑재하고 있을지라도 검정 정확도는 광학시스템 내에서 lamp의 변화나 성능저하 등으로 시간이 지남에 따라 저하될 수 있기 때문에 적외채널 관측 자료의 지속적인 품질 확보를 위해 간접적인 방법에 의한 검정감시 (calibration monitoring)가 지속적으로 이루어져야 한다.
본 실험실에서 개발된 COMS 적외 검정 감시 시스템은 COMS 적외채널과 유사한 파장대를 갖는 잘 검정된 타 위성관측 휘도온도와의 비교를 통해 검정하는 위성 간 검정 기법을 사용한다. 본 연구에서는 잘 검정된 타 위성으로 Terra/MODIS 자료를 이용하였다.

적외채널 검정감시 기법 에서는 구름이 없는 맑고 균질한 영역에 대해 두 위성에서 관측한 절대 복사 검정된 Level 1B 휘도온도 간의 선형관계를 이용하여 COMS 적외채널에서 관측한 휘도온도의 변화정도를 감시한다. 이를 위해 두 위성간의 관측시간 차이, 공간해상도 차이, 반응함수 차이, 위성보기각 (viewing zenith angle; VZA) 차이 등을 고려한 시공간 일치자료 (collocation dataset)를 생산하고, 복사전달모델을 이용하여 두 위성의 채널 간 반응함수를 보정한 변환함수 (conversion function)를 만들어 MODIS 관측 자료로부터 COMS 위성에 해당하는 휘도온도를 예측하며, 예측된 휘도온도와 관측된 휘도온도를 서로 비교함으로써 COMS 위성의 정확도를 감시한다. 이때 감시변수로써 표준편차와 제곱근오차도 함께 산출된다.

개발된 위성간 검정 시스템을 COMS위성과 유사한 채널을 갖는 MTSAT-1R 위성의 4개 적외채널에 적용한 결과, 대기창 영역에 해당하는 IR1과 IR2는 270-330 K 범위에서 상관계수 0.99 이상의 뚜렷한 선형관계를 보인다. IR1 채널은 -0.2 K 정도의 cold bias를 가지며 IR2 채널은 MODIS에 대해 0.1 K 정도의 warm bias를 가진다. SWIR 채널은 평균 오차가 -0.5 K 정도로 MODIS에 비해 과소 측정되지만 상관계수는 0.99로 매우 좋은 검정 결과를 가짐을 알 수 있다. 한편, 수증기 채널은 230-270 K 범위에서 상관계수 0.99 이상으로 MODIS와 잘 일치하지만 평균오차가 2.1 K 정도로 대기창 채널에 비해 큰 양의 오차를 가지며, 낮은 온도역에서 더 큰 편차를 보인다. 적외검정 감시를 위해 산출된 표준편차와 제곱근오차는 충분한 시공간 일치자료를 만족하기 위해 1-2주마다 산출되며, 이들 자료의 시계열 분포는 적외채널의 안정성을 감시할 수 있는 근거가 된다.

대기 상단에서 이론적으로 추정되는 COMS 적외채널 (SWIR3.7, WV6.7, IR10.8, IR12.0)의 청천 휘도온도 (또는 밝기온도)는 구름탐지 및 구름정보 산출, 상층수증기량 산출 등의 분야에 이용되며, 적외선 관측을 이용한 알고리즘 개발과 수행에 있어 필수적인 요소이다. 따라서 위성의 관측정보를 현업에 활용하기 위해서는 주어진 지표면 및 대기의 온·습도 연직 프로파일을 이용하여 대기상단에서의 복사휘도를 빠르면서도 정확하게 계산할 수 있는 복사전달모델이 요구된다. 본 연구에서는 대기조건과 광학적 두께 사이의 선형회귀계수 (전개계수)를 이용하여 빠르게 복사전달계산을 수행할 수 있는 RTTOV-7을 원형으로 COMS 적외 복사전달모델을 개발하였다.

RTTOV 모델을 COMS 적외채널에 적용하기 위해서는 COMS의 기상센서에 해당하는 전개계수의 산출이 필요하다. COMS 적외 복사전달모델에서는 RTTOV에서와 같이 혼합기체, 수증기, 오존의 세 가지 흡수기체가 고려되며, 이들에 대해 각각의 전개계수 파일을 산출한다. 먼저 다양한 조건을 포함하고 있는 훈련자료의 대기 프로파일을 Line-By-Line (LBL) 모델에 입력하여 정확하고 상세한 대기 투과도를 산출하고, 센서의 반응함수를 고려하여 COMS 센서의 적외 채널에 해당하는 투과도 및 광학두께를 계산할 수 있다. 위성 관측각과 압력, 온도, 흡수기체와 같이 광학두께와 관련 있는 변수들의 조합으로 이루어진 predictor와 광학두께 사이의 회귀분석을 통해 전개계수를 산출한다.

아래 그림은 RTTOV-7의 전개계수를 이용하여 MTSAT-1R의 적외채널 밝기온도를 계산한 결과를 본 연구에서 산출한 전개계수를 이용한 결과와 비교하여 나타낸 것으로, 두 결과가 잘 일치하는 것을 통해 개발된 전개계수 산출 알고리즘의 검증할 수 있다.