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문제 정의
- 먼저 레이저 파장에 해당하는 탄성 산란 신호(355 nm)를 제거하는 두 개의 Raman 필터(LL01-355-25)와 386 nm 와 408 nm만 투과시키는 간섭 필터를 이용하여 수증기나 질소에 의한 라만 신호에 탄성 산란 신호(355 nm)가 입력되지 않도록 하였다. 또한 레이저가 발진하는 순간에는 전체 전원의 접지가 변하게 되어 수신 장치의 ADC나, 센서의 전원 등에 미세한 영향을 주기 때문에 광자계수기를 이용하여 이러한 효과를 배제하고자 하였다. 센서는 측정고도를 극대화 하기위해서 400 nm 근처에서(수증기의 라만 파장은 408 nm) 효율 40 % 정도로 매우 좋도록 설계된 Hamamatsu에서 최근 개발한 Bi-Alkali계통의 R9880U-210의 PMT(Photo-multiplier Tube)를 사용하였다.
- 본 연구에서는 대기 중 수증기량의 정량적 측정과 변화 과정을 모니터링 하는 장치를 개발하고 이를 검증하였다. 정확도 검증을 위하여 대전 천문연구원에 설치되어 있는 MWR의 연직 수증기량 분포 곡선과 비교 연구를 수행하였으며, 가강수량의 경우도 GNSS 방법과 비교 연구를 수행하였다.
- 이에 본 논문에서는 자체 개발한 Water Vapor Raman LIDAR(이하: LIDAR)를 기술하였다. 또한 개발된 장비를 이용하여 고도에 따른 연직 수증기량을 측정하여 MWR (Radiometer사의 HATPRO)과 공간적 분포 특성을 비교하고 총량은 GNSS 방법으로 측정한 결과와 비교 분석하였다.
제안 방법
- 지상으로부터 1,500 m까지 고도가 높아질수록 수증기량이 감소하다가 고도 1,500 m에서 3000 m구간에서는 여러 겹의 구름층으로 인해 수증기량이 증가하는 것을 볼 수 있다. LIDAR로 측정한 수증기량의 정확성을 검증하기 위해 MWR과 GNSS와의 수증기량을 비교하였다. Fig.
- LIDAR를 통한 연직 수증기량 분포 곡선과 MWR의 비교 그리고 라이다 신호와 GNSS를 통한 상관관계뿐만 아니라 일정한 시간 영역에서 수증기량의 변화가 고도에 따라 어떻게 되는지 살펴보았다. Fig.
- 개발한 라만 라이다를 이용하여 기본적인 라이다 실험을 수행하였다. Fig.
- 대기 중에서 후방 산란된 다양한 종류의 탄성 산란 신호와 라만 산란 신호 중에서 질소에 의한 라만 신호(386 nm)와 수증기에 의한 라만 신호(408 nm)만[20] 선택적으로 받아들이도록 수신광학계를 구성하였다. 먼저 레이저 파장에 해당하는 탄성 산란 신호(355 nm)를 제거하는 두 개의 Raman 필터(LL01-355-25)와 386 nm 와 408 nm만 투과시키는 간섭 필터를 이용하여 수증기나 질소에 의한 라만 신호에 탄성 산란 신호(355 nm)가 입력되지 않도록 하였다.
- 대기 중의 수증기 밀도를 정량적으로 고도별로 측정하기 위하여 라이다 장치를 구성하였다. 구성된 실험 장치는 Fig.
- 대기에서 후방으로 산란되어 되돌아 온 빛은 45도로 기울어진 평면거울에서 반사되어 지면과 수직방향으로 놓인 지름 320 mm, 초점거리가 1,500 mm인 포물 거울(Parabolic Mirror)을 사용하여 산란된 신호를 수집하게 되도록 구성하였다. 망원경의 초점에는 망원경의 FOV를 결정하는 작은 구멍을 두어 망원경의 FOV가 언급한 0.
- 즉 빔분리기에서 각각 서로 다른 파장의 빛을 투과 시키는 필터 F4와 F5의 거리가 같고, 투과된 빛을 집광시키는 렌즈의 초점거리와 크기 및 센서의 종류와 위치가 같도록 배치하였다. 또한 질소의 라만 신호의 크기가 수증기의 라만 신호크기보다 훨씬 크기 때문에 질소의 라만 신호를 측정하는 센서에 광자가 너무 많이 입사되어 광자끼리 중첩되어 광자 수가 적게 세어지는 비선형효과를 방지하기 위하여 빛의 양을 조절하는 필터 F3을 질소 라만 채널에 추가하였다.
- 대기에서 후방으로 산란되어 되돌아 온 빛은 45도로 기울어진 평면거울에서 반사되어 지면과 수직방향으로 놓인 지름 320 mm, 초점거리가 1,500 mm인 포물 거울(Parabolic Mirror)을 사용하여 산란된 신호를 수집하게 되도록 구성하였다. 망원경의 초점에는 망원경의 FOV를 결정하는 작은 구멍을 두어 망원경의 FOV가 언급한 0.5 mrad 값을 지니도록 하였다.
- 선택적으로 받아들이도록 수신광학계를 구성하였다. 먼저 레이저 파장에 해당하는 탄성 산란 신호(355 nm)를 제거하는 두 개의 Raman 필터(LL01-355-25)와 386 nm 와 408 nm만 투과시키는 간섭 필터를 이용하여 수증기나 질소에 의한 라만 신호에 탄성 산란 신호(355 nm)가 입력되지 않도록 하였다. 또한 레이저가 발진하는 순간에는 전체 전원의 접지가 변하게 되어 수신 장치의 ADC나, 센서의 전원 등에 미세한 영향을 주기 때문에 광자계수기를 이용하여 이러한 효과를 배제하고자 하였다.
- 이를 위하여 조사되는 빛도 가능한 발산각을 줄여서 조사하여야하는데, 이를 위하여 일반적으로 레이저 빔을 확대시키기 위해 빔 확대기(Beam-expander)를 사용한다. 본 연구에서는 레이저 빔을 5배로 확대시켜 대기 중에 조사하도록 하였는데, 이 경우 대기로 조사되는 레이저의 발산각은 처음(0.6 mrad)보다 1/5로 줄어든 0.12 mrad 정도가 된다. 이러한 송신 레이저 조건에서 망원경의 FOV는 대기의 온도 차이에 의한 빛의 굴절 회절 등을 고려하고, 장치의 광학적 안정성을 고려하여 레이저의 발산각과 같거나 약간 크도록 구성하여야하는데, 본 연구에서는 밤 시간 측정임을 고려하여 망원경의 0.
- 12 mrad 정도가 된다. 이러한 송신 레이저 조건에서 망원경의 FOV는 대기의 온도 차이에 의한 빛의 굴절 회절 등을 고려하고, 장치의 광학적 안정성을 고려하여 레이저의 발산각과 같거나 약간 크도록 구성하여야하는데, 본 연구에서는 밤 시간 측정임을 고려하여 망원경의 0.5 mrad 이 되도록 구성하였다.
- 많은 연구자들은 기하학적 인자를 같다고 가정하고(#)중첩함수 비를 무시하고 있으나, 근거리 측정의 경우에는 매 측정 시 다른 값을 나타내므로 많은 오차 요인으로 작용한다. 이러한 이유 때문에 본 연구에서는 그 값이 같도록 수증기의 라만 신호를 측정하는 광학계와 질소의 라만 신호를 측정하는 광학계의 위치와 거리가 Fig. 1의 빔분리기(BS1)를 중심으로 대칭이 되도록 설계하였다. 즉 빔분리기에서 각각 서로 다른 파장의 빛을 투과 시키는 필터 F4와 F5의 거리가 같고, 투과된 빛을 집광시키는 렌즈의 초점거리와 크기 및 센서의 종류와 위치가 같도록 배치하였다.
- 본 연구에서는 대기 중 수증기량의 정량적 측정과 변화 과정을 모니터링 하는 장치를 개발하고 이를 검증하였다. 정확도 검증을 위하여 대전 천문연구원에 설치되어 있는 MWR의 연직 수증기량 분포 곡선과 비교 연구를 수행하였으며, 가강수량의 경우도 GNSS 방법과 비교 연구를 수행하였다. MWR과의 비교 했을 경우 맑은 날의 경우에 LIDAR와 MWR의 연직 수증기량이 비슷한 경향을 보이지만 구름층이 있는 경우나 대기 경계층이 뚜렷한 경우에는 MWR의 연직 수증기량의 분포는 차이를 보이고 있다.
- 1의 빔분리기(BS1)를 중심으로 대칭이 되도록 설계하였다. 즉 빔분리기에서 각각 서로 다른 파장의 빛을 투과 시키는 필터 F4와 F5의 거리가 같고, 투과된 빛을 집광시키는 렌즈의 초점거리와 크기 및 센서의 종류와 위치가 같도록 배치하였다. 또한 질소의 라만 신호의 크기가 수증기의 라만 신호크기보다 훨씬 크기 때문에 질소의 라만 신호를 측정하는 센서에 광자가 너무 많이 입사되어 광자끼리 중첩되어 광자 수가 적게 세어지는 비선형효과를 방지하기 위하여 빛의 양을 조절하는 필터 F3을 질소 라만 채널에 추가하였다.
대상 데이터
- 이러한 측면에서 Nd:YAG 레이저의 제 4차 조화파인 266 nm를 사용하는 것은 근거리에서 유리하고 태양광에 의한 배경 신호가 적어 낮 시간 측정에도 유리하나, 공기 중의 오존과 산소에 의한 흡수가 매우 강하여 최대 측정거리에 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 레이저는 Continuum사의 SureliteIII 모델 중에서 355 nm파장에서 출력을 극대화 시킨 레이저를 사용하였다. 사용된 레이저는 펄스 반복율이 10 Hz, 출력은 355 nm에서 220 mJ이다.
- 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 레이저는 Continuum사의 SureliteIII 모델 중에서 355 nm파장에서 출력을 극대화 시킨 레이저를 사용하였다. 사용된 레이저는 펄스 반복율이 10 Hz, 출력은 355 nm에서 220 mJ이다. 조사된 레이저에 의하여 높은 고도에서 산란된 신호를 포집하는 수신 망원경은 클수록 유리하다.
- 또한 레이저가 발진하는 순간에는 전체 전원의 접지가 변하게 되어 수신 장치의 ADC나, 센서의 전원 등에 미세한 영향을 주기 때문에 광자계수기를 이용하여 이러한 효과를 배제하고자 하였다. 센서는 측정고도를 극대화 하기위해서 400 nm 근처에서(수증기의 라만 파장은 408 nm) 효율 40 % 정도로 매우 좋도록 설계된 Hamamatsu에서 최근 개발한 Bi-Alkali계통의 R9880U-210의 PMT(Photo-multiplier Tube)를 사용하였다.
데이터처리
- 이에 본 논문에서는 자체 개발한 Water Vapor Raman LIDAR(이하: LIDAR)를 기술하였다. 또한 개발된 장비를 이용하여 고도에 따른 연직 수증기량을 측정하여 MWR (Radiometer사의 HATPRO)과 공간적 분포 특성을 비교하고 총량은 GNSS 방법으로 측정한 결과와 비교 분석하였다.
성능/효과
- (b)에서 알 수 있듯이 21:00시 이전에는 경계고도가 약 800 m정도이나 21:00시 이후엔 경계 고도가 1,200 m∼1,300 m정도로 고도가 증가하였으며 이때의 수증기량도 900 m∼1,300 m구간에서 수증기량이 0.5 g/m3로 존재하다가 0.8∼1 g/m3 이하로 급격하게 증가하는 것을 볼 수가 있다.
- Fig. 3(b)와 같이 수증기의 경계층이 뚜렷하거나 구름층이 있는 경우에는 MWR의 데이터 처리 알고리즘의 영향으로 인해[16] 분해능이 떨어지지만 LIDAR의 경우 고도별 수증기에 의해 산란되어 돌아오는 신호를 광자계수기를 이용해 모든 고도에서 하나씩 세기 때문에 고도별 분해능이 높아 구름층에서도 정확한 수증기량 측정이 가능하다는 것을 보여준다.
- 그러므로 Fig. 6(c)에 구름이 아닌 에어로졸의 경우 그 값이 작은 값을 나타내는 고도는 후방산란계수가 큰 곳에서 상대적으로 수증기의 혼합비가 작은 건조한 먼지들이 많다는 것을 의미하며, 반대의 경우는 흡습성이 강한 습윤한 먼지나 수증기 상태의 물을 다량으로 포함한 구름을 의미한다고 할 수 있다. 마찬가지로 구름 내부에서도 수증기량과 후방산란계수의 비는 절대 습도와 구름입자의 산란계수의 비를 의미하며 그 값이 크다는 것은 수증기를 다량 포함하고 있으나 물방울(혹은 얼음) 상태로 상변화가 일어나지 않고 있다는 것을 의미한다.
- GNSS를 이용한 연직 총 가강수량과 LIDAR를 이용한 연직 수증기량 중에서 지표면에서 4,000 m까지 합한 값과의 비교 분석 연구에서는 비교적 서로 높은 상관관계를 얻을 수 있었으며, 두 장비와의 비교를 통해 LIDAR 측정값의 정밀도를 일부분 확인 할 수 있었다. LIDAR로 측정한 Fig.
- GNSS를 이용한 연직 총 가강수량과 LIDAR를 이용한 연직 수증기량 중에서 지표면에서 4,000 m까지 합한 값과의 비교 분석 연구에서는 비교적 서로 높은 상관관계를 얻을 수 있었으며, 두 장비와의 비교를 통해 LIDAR 측정값의 정밀도를 일부분 확인 할 수 있었다. LIDAR로 측정한 Fig. 5와 Fig. 6을 통해 대기 경계층에서 수증기량이 급격히 감소하는 것을 확인 하였고, 맑은 날의 경우 대기 경계층 이하에서 전체 수증기량의 대부분을 차지한다는 것을 알 수 있었다. MWR이나 GNSS의 측정방법의 경우 대기 중의 구름층이 연직수증기량 측정에 오차의 한 요인이었는데[16] Fig.
- 3(b)는 수증기의 밀도 변화가 비교적 심한 날을 택하여 두 장치의 결과를 비교한 것이다. MWR의 수증기량은 고도에 따라 비교적 완만한 모양으로 감소하는데 비해 LIDAR의 수증기량은 경계고도 부근(약 2,000 m)에서 급격히 변화하고 있다는 것을 알 수 있다. 역시 그림 3(a)와 마찬가지로 낮은 고도에서는 라이다의 밀도가 MWR의 밀도보다 높게 나타났다.
- 사용된 레이저는 펄스 반복율이 10 Hz, 출력은 355 nm에서 220 mJ이다. 조사된 레이저에 의하여 높은 고도에서 산란된 신호를 포집하는 수신 망원경은 클수록 유리하다. 망원경의 FOV(Field of View)는 작을수록 태양광이나 대기의 배경 신호에 의한 효과가 적어서 유리하기 때문에 그 각을 가능한 작게 하여야 한다.
후속연구
- 6을 통해 대기 경계층에서 수증기량이 급격히 감소하는 것을 확인 하였고, 맑은 날의 경우 대기 경계층 이하에서 전체 수증기량의 대부분을 차지한다는 것을 알 수 있었다. MWR이나 GNSS의 측정방법의 경우 대기 중의 구름층이 연직수증기량 측정에 오차의 한 요인이었는데[16] Fig. 6(a,c)를 통해 LIDAR에서는 구름층에서도 정확한 수증기량을 측정할 수 있음을 보여주었고 이러한 결과는 구름의 상변화 연구에도 적용이 될 수 있음을 알 수 있다. 향후에는 중고도까지(4 km) 보다 정확히 측정이 가능한 LIDAR와 기존장비의 관측 자료를 결합한다면 더욱 더 정확한 연직 수증기량 및 분포, 구름의 물리적 특성, 그리고 가강수량을 좀 더 정확하게 측정 할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다.
- 6(a,c)를 통해 LIDAR에서는 구름층에서도 정확한 수증기량을 측정할 수 있음을 보여주었고 이러한 결과는 구름의 상변화 연구에도 적용이 될 수 있음을 알 수 있다. 향후에는 중고도까지(4 km) 보다 정확히 측정이 가능한 LIDAR와 기존장비의 관측 자료를 결합한다면 더욱 더 정확한 연직 수증기량 및 분포, 구름의 물리적 특성, 그리고 가강수량을 좀 더 정확하게 측정 할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다.
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