| 연구목표 |
- 인공지능 기반 위성 데이터 활용 탄소 배출 측정 정확도 향상- 최적의 인공지능 학습 모델을 이용한 전지구 고해상도 탄소 측정 지도 생산- 탄소 배출 변동이 크고 핵심 배출원이 되는 관심 지역의 탄소 농도 변화 특성 분석본 연구에서는 탄소 관측 위성인 OCO-2 위성의 2014년부터 2020년까지 관측 복사자료와 위성 관측 탄소 측정 검증에 활용되는 지상... |
| 연구내용 |
- 인공지능 기반 위성 데이터 활용 탄소 배출 측정 정확도 향상위성 관측을 통해 기상변수를 산출하기 위해서는 복사 전달 모델에서 생산된 위성 관측 모의 값을 이용하여 베이지안 통계에 기반한 역변환 방법이 주로 활용된다. 하지만 복사 전달 모델에서 기체의 흡수와 산란, 또는 수상체의 상호작용과 관계된 물리 과정이 경험적인 모수화 방법으로 결정되기 때문에 이 ... |
| 기대효과 |
- 연구과제의 활용방안우리나라를 비롯한 아시아의 온실가스 배출량은 전 세계 배출량의 30퍼센트 이상을 차지하고 있으며, 지속적으로 증가하는 추세를 보여준다. 최근 환경 선진국들은 아시아가 기후변화에 끼치는 영향을 주목하고 있어, 정부에서는 우리나라와 주변 국가인 중국과 일본의 온실가스 배출현황을 파악하고 변화를 모니터링하며 대응하는 것이 중요하다. 위성으로... |
| 키워드 |
탄소측정,탄소중립,위성관측,인공지능,초해상화,전이학습,탄소 농도 지도 |