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1 SAR j k h Analysis on Offshore Wind Using SAR Satellite Imagery mn 1) p l 2) Hwang, Hyo-JungpKim, Hyun-Goo 1. Š a j h } p j a º l h 199.5GW k h 3.6GW º. (1) h, î m j 2000 ¼ h } k p k h mø º. k k hm j aj e k j² Ðºj ä ¼Ùº. k h º } n j a j ² h º. ² º k ² j ² ² k (buoy)a k hm hm 20 h fa mða, ² k h lða º² a Ùº. j j k j k k Ð h g È ² j k h k h k bø º. j ² 7 j j k h j k, ìk, dk ¼j k Ð k Ð j NORSEWInD(Northen Seas Wind Index Database) Ò k º. d ² SAR j k h }j jº. 2. SAR d j² ³Ò SAR(Synthetic Aperture Radar; j } Å)² k e Ð k Ð a³j, a j g j ¼ ô, l,, k î g í j j º. SAR² m Ð, k ² d, d,, j, î m a³jº. (2) SAR n hlj ä, d k Ø² n da Ù h ô n vða k í Ùº( 1)., h v ² Ø² da ¼ n Ø² da n ², h Ñ ² ¼ n ² í º. ô v n a á, Ñ n a hlùº. SAR ² d ², h d (capillary wave) j n jº( 1) j Š h (glayaki@naver.com) 2) j Š h (hyungoo@kier.re.kr) 1. t k j q z p 67

황효정 김현구 68 웨이브모드(wave mode)는 공간해상도 30m이며 빙하, 기름 유출, 표면 지형, 토양수분, 홍수, 해수파 등의 관측에 활용 된다. 3. 해상풍 추출 그림 2.

SAR 센서를 탑재한 인공위성으로는 SEASAT, ERS-1,2 (유럽), RADARSAT-1,2(캐나다 ), ENVISAT(유럽), ALOS (일본), TERRASAR-X(독일) 등이 운용 중에 있다. 해상풍 추출에 사용되는 4~8GHz 주파수대의 C-밴드로 3.7~7.

입사각은 15~45o이나 모드별로 차이가 있다. C밴드로 촬영되는 위성영상 중 이미지모드(image mode)와 2). 해수면 위를 부는 바람에 의해 생성되는 표면장력파는 풍 향, 풍속에 따라 그 거칠기가 변화하므로 해수면 거칠기와 해상풍의 상관관계를 이용하여 SAR 위성영상으로부터 해 상풍을 추출할 수 있다.

2 황효정 김현구 68 웨이브모드(wave mode)는 공간해상도 30m이며 빙하, 기름 유출, 표면 지형, 토양수분, 홍수, 해수파 등의 관측에 활용 된다. 3. 해상풍 추출 그림 2. 해수면 표면장력파 둥근 파봉과 V자형 파곡을 갖는 파형을 보이며 규칙성 있게 배열되는 표면장력파는 파장이 수 센티미터 정도로 짧 기 때문에 상대적으로 파의 곡률이 크며 해수면의 표면적을 증가시키므로 표면장력이 중요한 복원력으로 작용하게 된다. SAR 센서를 탑재한 인공위성으로는 SEASAT, ERS-1,2 (유럽), RADARSAT-1,2(캐나다 ), ENVISAT(유럽), ALOS (일본), TERRASAR-X(독일) 등이 운용 중에 있다. 해상풍 추출에 사용되는 4~8GHz 주파수대의 C-밴드로 3.7~7.5cm의 파장을 관측하는 C-밴드 SAR 센서가 탑재된 인공위성은 ENVISAT과 RADARSAT이 있다. ENVISAT 은 기존 SAR 센서에서 한 단계 업그레이드 된 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 센서를 탑재하였으며(그 림 3) 회귀주기는 35일로서 동일 영역을 한달에 한 번 촬영 하게 된다. 입사각은 15~45o이나 모드별로 차이가 있다. C밴드로 촬영되는 위성영상 중 이미지모드(image mode)와 2). 해수면 위를 부는 바람에 의해 생성되는 표면장력파는 풍 향, 풍속에 따라 그 거칠기가 변화하므로 해수면 거칠기와 해상풍의 상관관계를 이용하여 SAR 위성영상으로부터 해 상풍을 추출할 수 있다. ① SAR 위성영상으로부터 해상풍을 추출하는 프로세스를 설명하면 그림 4와 같다. ② SAR 센서에서 측정된 파의 후방산란계수로 기록된 이미 지는 기하보정, 방사보정 등의 전처리 과정을 거친 후 해 상풍 추출이 가능한 영상을 선별하는 과정이 필요하다. ③ 위성영상으로부터 풍속분포를 추출하기 위하여 풍향정보 를 입력하는 단계가 필요하다. ④ 후방산란계수와 해상풍의 상관관계로부터 풍속분포를 계 산하는 적절한 CMOD 알고리즘을 선택해야 한다. ⑤ 최종적으로 해수면 위 10m 높이에서 중립대기 상태 하 의 Sea Surface Wind Vector를 얻게 된다. 그림 4. SAR 위성영성을 이용한 해상풍 추출 프로세스 논문의 구성 의 후방산란으로 생성된 이미지는 그림 5와 같이 나 타나는데 저풍속 상황에서 매끄러운 표면은 검은 영상으로, 고풍속 상황에서 거친 표면은 SAR 영상에서는 밝은 부분으 로 표현된다. 3.1 SAR 그림 3. ENVISAT ASAR 제원 및 사양 Journal of the Wind Engineering Institute of Korea 그림 5. 남해상(좌) 및 남서해상(우) SAR 이미지 예제

SAR ² k Ñ j² h j o (wind steak) hk d j Ð º. j Ð w k l o º. 5 ² 7 á Þ j² l a d j o º. j d dk hk º. º o n m jí º., 7 n í o º. ô í Ù j o Ò a m hk Òh ä º. 7. SAR l q w tw l 6.

3 SAR w w t 69 5 Ða j ä e Ð Ñ k¼j e h ¼ m ä º. jf k º m º. Ð jº k ²È ² d k, Ð ² ä k l k d d Ø º. SAR f j k m kj hk d h d º. 6 º º bb Ð k m Ù SAR º. k Ç ² k h j v h í SAR ² Þ h d Ùº. ô k h j ² º j k í j dðj jº. 5 jº jº SAR Ò Ù ä bb m j m j ² º. Ø h j í Ùº. b k h hk ² ² SAR hk d jñ NCAR-NCEP, ECMWF z k ² È j º. hk ² k m j NCAR-NCEP ek Ð 2.5Ð, ek Ð 6 e e z j k ² mj hk j ² a jí Ùº. SAR ² k Ñ j² h j o (wind steak) hk d j Ð º. j Ð w k l o º. 5 ² 7 á Þ j² l a d j o º. j d dk hk º. º o n m jí º., 7 n í o º. ô í Ù j o Ò a m hk Òh ä º. 7. SAR l q w tw l 6. w» ( ) ûw ( ) SAR jj, k h j SAR k n jí ² jj j, o d z hk d j j jº. 3.2 hk d SAR hk 2D-FFT jº. 2D-FFT² 180 o Ò j í j² dk m Ò hk d j ² jº. ô k h hk a 3.3 h hk a n hk h j² CMOD j k h h jº. CMOD C- ì VV-f h j² ºj º. VV-f d j Ø² d j j, ENVISAR ASAR ì VV-f b 22~23 o º. ¼h CMOD ² CMOD4, CMOD5, CMOD-IFR2 î ²È, CMOD h 2~15m/s nj bb ô j h jm, 15 4m, 2011

황효정 김현구 70 수식 및 계수에 약간의 차이가 있기 때문에 산출되는 풍속 또한 상이하다.

그러나 발틱해에서 SAR 위성영상을 이용하여 해상풍 력자원 통계분석을 수행한 연구에서는(4) CMOD5 모델을 사용하였다. 이와 같이 모든 경우에 가장 우수한 CMOD 알고리즘은 없으며, 위성영상 촬영 조건 및 기상상황 등에 따라 각각 다 른 특성이 나타나므로 분석하고자 하는 상황에 적합한 알고 리즘을 선택하는 절차가 선행되어야 한다.

그림 8은 그 중 춘계 기상대표일에 대한 분석예제를 보여주고 있는데, CMOD-IFR2 알고리즘이 전반적으로 풍속을 과대예측 하는 반면 CMOD4와 CMOD5는 유사한 풍속값을 예측하고 있 음을 볼 수 있다. 그림 9. 한국에너지기술연구원의 고해상도 국가바람지도 (www.kierwind.org) 과 같다.

4 황효정 김현구 70 수식 및 계수에 약간의 차이가 있기 때문에 산출되는 풍속 또한 상이하다. CMOD 알고리즘에 따른 해상풍 추출결과를 비교한 선행 연구를 살펴보면(3) 덴마크 Horns Rev의 해상기상탑 측정자 료와의 비교분석을 통하여 CMOD4는 풍속을 과소평가하는 것으로 보고된 반면 CMOD-IFR2는 CMOD4 대비 10%, CMOD5 대비 21% 정도 낮은 오차수준을 보였다고 보고하 였다. 그러나 발틱해에서 SAR 위성영상을 이용하여 해상풍 력자원 통계분석을 수행한 연구에서는(4) CMOD5 모델을 사용하였다. 이와 같이 모든 경우에 가장 우수한 CMOD 알고리즘은 없으며, 위성영상 촬영 조건 및 기상상황 등에 따라 각각 다 른 특성이 나타나므로 분석하고자 하는 상황에 적합한 알고 리즘을 선택하는 절차가 선행되어야 한다. 우리나라의 최근 연구로는, 김현구 등(5)이 한반도 남해 복 잡한 해상영역에서 안정적인 풍속을 산출하는 CMOD 알고 리즘을 판별하기 위한 연구를 수행한 바 있다. 그림 8은 그 중 춘계 기상대표일에 대한 분석예제를 보여주고 있는데, CMOD-IFR2 알고리즘이 전반적으로 풍속을 과대예측 하는 반면 CMOD4와 CMOD5는 유사한 풍속값을 예측하고 있 음을 볼 수 있다. 그림 9. 한국에너지기술연구원의 고해상도 국가바람지도 ( 과 같다. 그림 10은 하와이 인근해의 해상풍 분석사례로, SAR 이 미지는 해발 4000m 이상의 높은 산지에 의해 차단된 동풍 이 섬의 주위를 타고 돌아가는 풍향의 변곡을 잘 나타내고 있다. 섬과 섬 사이로 빠져나가는 바람은 벤츄리 효과로 가 속되는 반면 섬의 후면에서는 차단효과로 인하여 풍속이 약 화된 후류가 길게 뻗어나가는 형태도 관찰된다. 이처럼 SAR 이미지를 사용함으로써 이전까지는 불가능 하였던 해안 지 형이나 섬의 영향으로 변화하는 해상풍을 광범위한 영역에 대하여 매우 정밀하게 분석할 수 있게 되었다. 그림 8. CMOD 알고리즘에 따른 한반도 남해상 풍속분포 추출결 과 비교(좌측부터 CMOD-IFR2, CMOD4, CMOD5) 정량적 오차분석을 위하여 한국에너지기술연구원에서 구 축한 고해상도 국가바람지도(그림 9)를 참조값으로 하여 CMOD 알고리즘별 풍속오차를 통계분석하였는데, 모든 경우 에 있어서 풍속오차의 RMSE가 가장 작게 나타난 CMOD4 를 한반도 남해상 해상풍 추출에 적합한 알고리즘으로 판정 하였다. 참고로 한반도 동북해상에 대한 연구사례에서도(6) 4m/s 이하의 저풍속 영역을 제외한 경우, CMOD4가 알고리즘보 다 예측정확도가 높은 것으로 평가된 바 있다. 4. 해상풍 분석사례 위성영상으로부터 해상풍을 분석한 연구 중 풍공학 적 관점에서 시사점이 있는 몇 가지 사례를 소개하면 다음 SAR Journal of the Wind Engineering Institute of Korea 그림 10. SAR 위성영상에 의한 하와이 인근해의 해상풍 분석결과 머리말에서 소개한 NORSEWInD 프로젝트는 SAR 해상 풍 분석기술을 기반으로 북구유럽의 해상바람지도 작성을 목표로 하고 있다. 그러나 짧은 인공위성 운영기간 및 긴 회 귀주기로 인하여 현실적으로 전 해상에서 년단위 통계분석 이 가능한 충분한 개수의 SAR 위성영상을 확보하기는 힘들

5 SAR w w t 71 º È k j jº. Ð È Quik- SCAT Òm Ù k Ð a Ð á k SAR j º. 11 SAR a Ð á j² j a ² ä, SAR k h Ð k 5m/s h g j k Ð a Ð² 7m/s º h j º. dp k SAR ² 4m/s j h j k Ð a Ð² º 6m/s j º. k j j Ò h SAR k h Ò j 3~4m/s º. 11. w ûw t s ( d l SAR w t, ƒ,» d ) j á j k l Ð l k j h m mjí j ² 3km ek Ða j º² ä m j, ek Ð 1km k k Ð a Ð jí Ù ä º. (7) 5. ² SAR k h j² m }j º. SAR j² k h ² k h h j f í Ù ä ¼Ùº. SAR ¼ n j k 10m k h, k h k 60~80m j ² È ² k, º, º î º j jº. Ð m SAR j, kn SAR j k h Òî j ä ¼Ùº. k 1. BTM Consult ApS, World Market Update 2010, n, SAR j SAR,, m, ¼j jm, 22, 3m, pp , Christiansen, M. B., Koch, W., Horstmann, J., Hasager, C. B. and Nielsen, M., Wind Resource Assessment from C-band SAR, Remote Sensing of Environment, Vol. 105, pp , Hasager, C. B., Badger, M., Pena, A., Larsen, X. G. and Bingol, F., SAR-Based Wind Resource Statistics in the Baltic Sea, Remote Sensing of Environment, Vol. 3, pp , l, mn, m, Òl, Å, k h j á, j m jm, 18, 8m, pp , Kim, T. S., Park, K. A. and Moon, W. I., Wind Vector Retrieval from SIR-C SAR Data off the East Coast of Korea, J. Korean Earth Science Society, Vol. 31, No. 5, pp , m, m, Òl,, l, µ h Ð ek Ða h mð ² k j, j m jm, 18, 8m, pp , j h jm, 15 4m, 2011

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