KR102461827B1 - 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부;생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부;인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부;상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부;기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부;전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부;를 포함하는 것이다.

Description

인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법{System and Method for Improving Spatial Resolution of Global Climate Data by using Satellites}
본 발명은 전지구 기후모델에 관한 것으로, 구체적으로 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 기후변화에 따른 영향평가, 취약성 평가, 적응대책이 중요해 지면서 수자원, 농림업 분야를 포함한 다양한 분야에서 고해상도 미래기후변화 시나리오 자료의 수요가 급증하고 있다.
기후모델이란 대기 및 해양현상의 물리적 지배방정식을 컴퓨터 소프트웨어를 이용하여 계산하고 분석하며, 더 나아가 미래의 상태를 정량적으로 예측할 수 있게 해주는 컴퓨터 프로그램의 일종이다.
기후모델은 일반적으로 격자망을 이용하는데 격자의 간격이나 범위에 따라 나타낼 수 있는 대기 및 해양 물리량이 크게 달라질 수 있다.
예를 들어, 기후모델은 도 1에서와 같이, 공간적 범위에 따라 전지구 모델, 지역 모델, 국지 모델 등으로 나눌 수 있다.
격자의 간격이 좁을수록 더욱 정확하고 상세한 풍속, 유의파고 등의 정보를 확인하고 분석할 수 있다.
전지구 기후모델 자료로는 대표적으로 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(유럽중기예보센터)의 ERA5 자료와, 우리나라 기상청의 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System) 모델 등이 존재한다.
그런데 전지구 모델 격자의 공간적 해상도는 주로 수 킬로미터(km) 단위로, 그 격자 내부의 세부적인 기후 정보(예: 미터(m) 단위)를 분석하고 예측하는데 한계가 있다.
도 2는 ERA5 원시 자료의 공간적 분포를 우리나라 주변 영역을 대상으로 나타낸 예시도이다.
도 2에 나타낸 ERA5 자료의 공간적 해상도는 위·경도 방향으로 1/2°(약 50km) 이다.
이러한 경우를 가정하면, 50km의 격자 이내에서 형성되는 주요 기후인자의 공간적 변화를 분석하는데 어려움이 있다.
따라서, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 하는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허 제10-2018-0079101호 대한민국 등록특허 제10-1335209호 대한민국 등록특허 제10-2063358호
본 발명은 종래 기술의 전지구 기후모델 자료의 해상도 문제를 해결하기 위한 것으로, 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보 제공으로 공백지점에 대한 기상기후예보수요를 충족시킬수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하여 객관적이면서도 높은 정확도를 가지는 고해상도 데이터를 제공할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치는 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부;생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부;인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부;상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부;기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부;전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 자료 선별 및 수집부에서 사용되는 인공위성은 분석하고자 하는 기후요소와 기후모델 자료의 수집기간을 기준으로 선택되는 것을 특징으로 한다.
그리고 자료 선별 및 수집부는, 인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 회귀 분석부에서 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하기 위하여, OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 한다.
그리고 회귀 분석부에서의 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로 보정신뢰도 맵이 생성되는 것을 특징으로 한다.
그리고 보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하고, 보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 한다.
그리고 자료 보정 및 2차원 필터링부의 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 과정에서, 각 상세격자에서 기후모델 자료가 보정되고, 회귀 분석부에서 도출된 회귀식이 보정식으로 적용되는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법은 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성 단계;생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간 단계;인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집 단계;상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석 단계;기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링 단계;전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 자료 선별 및 수집 단계에서, 인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 회귀 분석 단계에서 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하기 위하여, OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로 보정신뢰도 맵이 생성되는 것을 특징으로 한다.
그리고 보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하고, 보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한다.
둘째, 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있도록 한다.
셋째, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보 제공으로 공백지점에 대한 기상기후예보수요를 충족시킬수 있도록 한다.
넷째, 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하여 객관적이면서도 높은 정확도를 가지는 고해상도 데이터를 제공할 수 있도록 한다.
도 1은 공간적 범위에 따른 기후모델의 예를 나타낸 구성도
도 2는 ERA5 원시 자료의 공간적 분포를 우리나라 주변 영역을 대상으로 나타낸 예시도
도 3은 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 5는 ERA5 원시격자의 공간해상도와 상세격자체계 생성의 예를 나타낸 구성도
도 6은 기후모델 상세격자 선형보간법 적용의 예를 나타낸 구성도
도 7은 우리나라 주변을 지나가는 인공위성 경로의 예를 나타낸 구성도
도 8은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 회귀분석의 예를 나타낸 구성도
도 9는 보정신뢰도 맵 생성의 예를 나타낸 구성도
이하, 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치의 구성도이다.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법은 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 것이다.
이를 위하여, 본 발명은 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하여 객관적이면서도 높은 정확도를 가지는 고해상도 데이터를 제공하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치는 도 3에서와 같이, 원시자료의 공간적 해상도보다 상세한 격자체계를 생성하기 위한 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부(10)와, 추가적으로 생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부(20)와, 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부(30)와, 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부(40)와, 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부(50)와, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부(60)를 포함한다.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
먼저, 원시자료의 공간적 해상도보다 상세한 격자체계를 생성하기 위한 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성 단계를 수행한다.(S401)
도 5는 ERA5 원시격자의 공간해상도와 상세격자체계 생성의 예를 나타낸 구성도이다.
이와 같은 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성 단계에서 일 예로, ERA5 원시자료의 공간적 해상도보다 상세한 격자체계를 생성한다.
원시자료의 공간적 해상도: 1/2°이고, 상세격자의 공간적 해상도: 1/4°일 수 있다.
이어, 추가적으로 생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 한다.(S402)
도 6은 기후모델 상세격자 선형보간법 적용의 예를 나타낸 구성도이다.
그리고 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집을 한다.(S403)
도 7은 우리나라 주변을 지나가는 인공위성 경로의 예를 나타낸 구성도이다.
도 7에서는 Jason-2와 MetOp-B 두 인공위성만을 다루었으나, 인공위성 종류는 분석하고자 하는 기후요소(예: 바람, 파랑 등)와 기후모델 자료의 수집기간에 따라 달라질 수 있다.
그리고 시,공간적 조건의 예는 아래와 같고, 조건 값은 전문가의 판단에 따라 달리할 수 있다.
일 예로, 시간적 조건: 10분(min), 공간적 조건: 5킬로미터(km)으로 할 수 있다.
인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 상기 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집한다. 다시 말해, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장된다.
그리고 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료의 선별 및 수집이 이루어지면, 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행한다.(S404)
도 8은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 회귀분석의 예를 나타낸 구성도이다.
상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서는 각 격자에서 수집된 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 회귀분석이 이루어진다.
도 8에서는 풍속 자료만을 예로 나타내었지만, 이에 한정되지 않고 수온, 파고 등의 물리변수에도 다양하게 적용할 수 있다.
회귀분석 종류로는 OLS(Ordinary Least Square), PC(Principle Component) 그리고 RMA(Reduced Major Axis) 방법 등이 적용될 수 있도 이로 한정되지 않는다.
상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로 보정신뢰도 맵이 생성된다.
도 9는 보정신뢰도 맵 생성의 예를 나타낸 구성도이다.
보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미한다.
보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미한다.
이어, 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행한다.(S405)
이 단계에서는 각 상세격자에서 기후모델 자료가 보정된다. 보정을 위해서는 앞선 단계에서 도출된 회귀식이 보정식으로 적용된다.
도 7의 결과를 예로 들자면, 기후모델 풍속 자료를 보정하기 위해 아래 식이 적용 될 수 있다.
Figure 112020139882489-pat00001
또한, 생성된 보정신뢰도 맵을 이용하여 공간적(2차원) 필터링을 통해 최종결과를 보완할 수 있다.
그리고 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화 출력 단계를 수행하여, 최종적으로 전지구 기후모델 자료의 공간해상도가 향상된 결과를 얻을 수 있다.(S406)
이상에서 설명한 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법은 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 것이다.
본 발명은 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있도록 한 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10. 상세 격자 생성부 20. 선형 보간부
30. 자료 선별 및 수집부 40. 회귀 분석부
50. 자료 보정 및 2차원 필터링부 60. 공간 해상도 고도화부

Claims (12)

  1. 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부;
    생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부;
    인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부;
    상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부;
    기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부;
    전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부;를 포함하고,
    상기 회귀 분석부에서의 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 단계에서 추가적으로, 각 격자지점의 값이 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하는 보정신뢰도 맵이 생성되는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 자료 선별 및 수집부에서 사용되는 인공위성은 분석하고자 하는 기후요소와 기후모델 자료의 수집기간을 기준으로 선택되는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 자료 선별 및 수집부는,
    인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 회귀 분석부에서 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하기 위하여,
    OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서, 보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하고,
    보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.
  7. 제 1 항에 있어서, 자료 보정 및 2차원 필터링부의 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 과정에서,
    각 상세격자에서 기후모델 자료가 보정되고, 회귀 분석부에서 도출된 회귀식이 보정식으로 적용되는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.
  8. 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성 단계;
    생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간 단계;
    인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집 단계;
    상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석 단계;
    기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링 단계;
    전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화 출력 단계;를 포함하고,
    상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로, 각 격자지점의 값이 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하는 보정신뢰도 맵이 생성되는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 자료 선별 및 수집 단계에서,
    인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 회귀 분석 단계에서 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하기 위하여,
    OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.
  11. 삭제
  12. 제 8 항에 있어서, 보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하고,
    보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.
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