[논문]위성 야간광 자료를 이용한 북한의 발전량 예측 연구

김봉찬; 이슬기; 이창욱

doi:10.7780/kjrs.2024.40.1.8

[국내논문] 위성 야간광 자료를 이용한 북한의 발전량 예측 연구
A Study on Predicting North Korea's Electricity Generation Using Satellite Nighttime Light Data 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.40 no.1, 2024년, pp.81 - 91

김봉찬 (강원대학교 과학교육학과) , 이슬기 (강원대학교 스마트지역혁신학과) , 이창욱 (강원대학교 과학교육학부)

초록
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전기 에너지는 현대 문명의 핵심 에너지원으로 발전량, 전력 소모량의 변화 추이는 산업 및 생활 전반과 밀접한 관계가 존재한다. 본 연구에서는 남한 지역의 발전량과 야간광 값 사이의 상관관계를 파악하고 이를 이용하여 북한 지역의 월간 발전량 추이를 예측하였다. 연구 결과 서울시의 경우 야간광과 발전량 사이에는 0.34의 낮은 피어슨(Pearson) 상관계수를 보였으나 월 평균 기온을 이용하여 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값과 발전량 사이에는 0.79의 높은 피어슨 상관계수를 보였다. 평양시의 월 평균 기온을 이용한 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값을 이용하여 북한 지역의 월간 발전량 추이를 예측한 결과 2020년, 2021년 12월의 전월 대비 발전량 상승폭보다 2022년 12월의 전월 대비 발전량 상승폭이 약 60% 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 월간 발전량 자료가 존재하지 않아 기민한 산업 동향 등의 파악이 힘든 지역의 월간 발전량의 추이를 예측하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Electrical energy is a key source of energy for modern civilization, and changes in electricity generation and consumption are closely related to industry and life in general. In this study, we identified the correlation between electricity generation and nighttime light values in South Korea and used it to predict monthly electricity generation trends in North Korea. The results of the study showed a low Pearson correlation coefficient of 0.34 between nighttime light and electricity generation in Seoul, but a high Pearson correlation coefficient of 0.79 between weighting for Seoul case nighttime light values and electricity generation using monthly average temperature. Using nighttime light values weighting for Seoul case by the average monthly temperature in Pyongyang to predict the monthly power generation trend in North Korea, we found that the month-on-month power generation increase in December 2022 was about 60% higher than the month-on-month power generation increase in December 2020 and 2021. The results of this study are expected to help predict monthly electricity generation trends in regions where monthly electricity generation data does not exist, making it difficult to identify timely industry trends.

Keyword

표/그림 (16)

표 Table 1. Description of the four types of SNPP VIIRS VNP46A2 products (Schueler et al., 2013; Zhuosen et al., 2022)
그림 Fig. 1. Figure of Pyongyang City (orange color) and Seoul City (cyan color). The part of (a) the H30V04 tile, (b) the H31V04 tile, (c) the H30V05 tile, and (d) the H31V05 tile.
표 Table 2. Electricity generation in North Korea (Korean Statistical Information Service, 2023)
표 Table 3. Monthly electricity generation in South Korea (Korea Electric Power Corporation, 2021; 2022; 2023)
표 Table 4. Average monthly and yearly temperatures in Pyongyang City (Korea Meteorological Administration, 2023a)
표 Table 5. Average monthly and annual temperatures in Seoul City (Korea Meteorological Administration, 2023b)
그림 Fig. 3. Image of VNP46A2 acquired on Mar. 18, 2022. (a) Entire Korean Peninsula with H30V04, H31V04, H30V05, and H31V05 tiles combined (b) Pyongyang City and (c) Seoul City.
그림 Fig. 2. Flow chart of calculating average nighttime light.
그림 Fig. 4. Graph of nighttime light and average monthly/yearly temperature in Seoul City.
그림 Fig. 5. Correlation between nighttime light values and monthly temperature of Seoul City.
그림 Fig. 6. Comparison of electricity generation and nighttime light levels in Seoul from January 2020 to December 2022. Blue squares represent July and August.
그림 Fig. 7. Comparison of electricity generation and NTLSeoul nighttime light in Seoul from January 2020 to December 2022.
그림 Fig. 8. Correlation between nighttime light values and electricity generation. (a) Nighttime light values before calibration. (b) Nighttime light values after weighting for the Seoul case.
그림 Fig. 8. Continued.
그림 Fig. 9. NTLSeoul nighttime light and average electricity generation in Pyongyang from January 2020 to December 2022.
표 Table 6. Monthly NTL_Seoul nighttime light for Pyongyang City from January 2020 to December 2022

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 남한 지역의 야간광과 월별 발전량에 대한 상관관계를 제시하고, 이를 북한 지역에 적용하여 북한 지역의 월별 발전량의 변화 추이를 추론할 것이다. 본 연구결과는 향후 북한 지역의 월별 발전량을 추론하고, 이를 통해 북한의 산업 인프라의 동향을 기민하게 파악할 수 있는 근거가 될 것이다.
본 연구에서는 2020년 1월부터 2022년 12월까지의 기간동안 대한민국의 야간광 자료를 이용하여 월간 발전량과 서울시의 가중치가 적용된 야간광 사이의 상관관계를 산출하였다. 또한 서울시의 가중치가 적용된 평양시의 야간광 값을 이용하여 북한의 월간 발전량 추이를 예측하였다.
본 연구는 월간 발전량이 제공되지 않는 지역에 대한 월간 발전량 추이 예측에 대한 연구를 수행하였다. 그러나 본 연구에서 제시한 기온 가중치를 적용한 야간광을 통한 발전량 추이 예측의 경우 비슷한 위도 등 발전량 추이 예측 지역과 최대한 유사한 조건을 가진 지역의 가중치를 이용해야 좋은 결과를 얻을 수 있다는 한계점이 존재한다.

제안 방법

76으로 두 자료 사이에는 높은 반비례 관계가 있음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 계절 및 기온 변화에 따른 월간 발전량 변화를 나타내기 위해 서울시의 월 평균 기온자료와 야간광 자료를 이용하여 서울시 기준의 기온 가중치를 적용한 야간광 값을 제시하며 이는 식(2)와 같다.
본 연구에서는 2020년 1월부터 2022년 12월까지의 기간동안 대한민국의 야간광 자료를 이용하여 월간 발전량과 서울시의 가중치가 적용된 야간광 사이의 상관관계를 산출하였다. 또한 서울시의 가중치가 적용된 평양시의 야간광 값을 이용하여 북한의 월간 발전량 추이를 예측하였다. 사용된 자료는 미국 해양 대기청에서 운용하는 Suomi NPP 위성의 VIIRS 센서 자료와 기상청에서 제공하는 월 평균 기온자료를 사용하였다.

대상 데이터

본 연구에서 사용한 VNP46A2 자료의 경우 전 지구를 위도 방향 10°, 경도 방향 10° 범위를 하나의 타일로 하여 도합 648개의 타일로 나누어 제공된다
, 2022). 본 연구에서는 미항공우주국의 Black Marble 알고리즘이 적용되어 여러 오차가 보정되었으며 일별 자료를 제공해 월별 평균 밝기 값을 산출하기 용이한 VNP46A2 자료가 연구에 적합하다고 판단해 해당 자료를 사용하였다.
본 연구에서 사용한 VNP46A2 자료의 경우 전 지구를 위도 방향 10°, 경도 방향 10° 범위를 하나의 타일로 하여 도합 648개의 타일로 나누어 제공된다. 따라서 본 연구에서는 H30V04, H31V04와 남한 지역과 북한 일부 지역에 해당하는 H30V05, H31V05 타일을 하나의 영상으로 병합하여 한반도 지역이 나오는 VNP46A2 영상을 제작한다. 이때 남한 및 북한의 발전량 자료와 비교하기 위해 최근 3개 년인 2020년 1월 1일에 획득한 영상부터 2022년 12월 31일까지 총 1,096일 간의 영상 자료 중 기상 등의 요인으로 자료가 존재하지 않는 경우를 제외한 1,075개의 VNP46A2 영상 자료를 사용하였다.
따라서 본 연구에서는 H30V04, H31V04와 남한 지역과 북한 일부 지역에 해당하는 H30V05, H31V05 타일을 하나의 영상으로 병합하여 한반도 지역이 나오는 VNP46A2 영상을 제작한다. 이때 남한 및 북한의 발전량 자료와 비교하기 위해 최근 3개 년인 2020년 1월 1일에 획득한 영상부터 2022년 12월 31일까지 총 1,096일 간의 영상 자료 중 기상 등의 요인으로 자료가 존재하지 않는 경우를 제외한 1,075개의 VNP46A2 영상 자료를 사용하였다.
본 연구에서 사용한 기온 자료의 경우 기상자료개방포털에서 제공하는 기온 자료를 사용하였다. 평양시의 기온자료의 경우 월간 평균 기온이 제공되지 않아 일간 평균 기온자료를 이용하여 월간 평균 기온을 산출하였으며, 서울시의 기온자료의 경우 월간 평균 기온자료를 그대로 사용하였다.
평양시의 기온자료의 경우 월간 평균 기온이 제공되지 않아 일간 평균 기온자료를 이용하여 월간 평균 기온을 산출하였으며, 서울시의 기온자료의 경우 월간 평균 기온자료를 그대로 사용하였다. 사용한 자료의 기간은 연구 기간인 2020년 1월 1일의 기온 자료부터 2022년 12월 31일까지 총 1,096일 간이다.
2와 같다. 연구지역 영상의 경우 SNPP 위성이 동일한 날짜에 획득한 VNP46A2 영상 타일 중 연구 지역에 해당하는 타일들을 하나의 영상으로 병합하여 연구지역이 나오는 VNP46A2 영상을 제작한다. 이때 VNP46A2의 경우 영상자료 자체에는 위경도 좌표가 존재하지 않는다.
또한 서울시의 가중치가 적용된 평양시의 야간광 값을 이용하여 북한의 월간 발전량 추이를 예측하였다. 사용된 자료는 미국 해양 대기청에서 운용하는 Suomi NPP 위성의 VIIRS 센서 자료와 기상청에서 제공하는 월 평균 기온자료를 사용하였다. 발전량의 경우 통계청과 한국전력공사에서 제공한 자료를 사용하였으며 기온 자료의 경우 기상자료개방포털에서 제공하는 자료를 사용하였다.
사용된 자료는 미국 해양 대기청에서 운용하는 Suomi NPP 위성의 VIIRS 센서 자료와 기상청에서 제공하는 월 평균 기온자료를 사용하였다. 발전량의 경우 통계청과 한국전력공사에서 제공한 자료를 사용하였으며 기온 자료의 경우 기상자료개방포털에서 제공하는 자료를 사용하였다. 해당 자료들을 통해 얻은 결론은 다음과 같다.

성능/효과

서울시의 가중치가 적용된 야간광 값은 기존의 야간광 값과 달리 7~8월 발전량의 증가를 효과적으로 나타냄을 보여준다. 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값은 여름시기 및 겨울시기에 해당하는 7~8월 및 12~1월에는 비교적 높은 값을 보이며 봄시기 및 가을시기에 해당하는 4월 및 10월에 가장 낮은 값을 보인다.
서울시의 가중치가 적용된 야간광 값은 여름시기 및 겨울시기에 해당하는 7~8월 및 12~1월에는 비교적 높은 값을 보이며 봄시기 및 가을시기에 해당하는 4월 및 10월에 가장 낮은 값을 보인다. 특히 발전량이 상승하는 추세인 4~7월 및 10~12월에 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값은 상승하는 추세를 보이며 발전량이 감소하는 추세인 1~4월 및 8~10월에는 서울시의 가중치가 적용된 야간광 값이 감소하는 추세를 보인다. 이때 3월의 경우 발전량이 하락 추세를 보이는 1~4월 중 전월 대비 유일하게 상승한 달인데 이는 2월이 다른 달 대비 적은 일자를 지녀 일간 발전량이 동일해도 월간 발전량이 낮기 때문인 것으로 보인다.
79로 비교적 높은 상관계수를 보인다. 이는 기온 자료를 활용한 서울시의 가중치가 적용된 값이 서울시의 월간 전력량의 추이를 확인하는데 효과적임을 보여준다.
3) 기온 가중치를 적용한 야간광과 월간 서울시의 발전량 사이에는 0.79의 높은 상관관계가 존재한다.
4) 기존에 월간 발전량이 제공되지 않는 지역의 월간 발전량 추이를 예측할 수 있다.

후속연구

따라서 본 연구에서는 남한 지역의 야간광과 월별 발전량에 대한 상관관계를 제시하고, 이를 북한 지역에 적용하여 북한 지역의 월별 발전량의 변화 추이를 추론할 것이다. 본 연구결과는 향후 북한 지역의 월별 발전량을 추론하고, 이를 통해 북한의 산업 인프라의 동향을 기민하게 파악할 수 있는 근거가 될 것이다.
1) 야간광만을 이용하는 경우 연간 발전량 추세를 파악할 수 있으나 계절별 기온 변화에 따른 발전량 변화를 반영하지 못한다는 한계점이 존재한다.
본 연구는 월간 발전량이 제공되지 않는 지역에 대한 월간 발전량 추이 예측에 대한 연구를 수행하였다. 그러나 본 연구에서 제시한 기온 가중치를 적용한 야간광을 통한 발전량 추이 예측의 경우 비슷한 위도 등 발전량 추이 예측 지역과 최대한 유사한 조건을 가진 지역의 가중치를 이용해야 좋은 결과를 얻을 수 있다는 한계점이 존재한다. 향후 비슷한 지리적 조건을 지닌 다른 지역을 통해 추가적인 검증을 진행한다면 발전량 추이 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이다.
그러나 본 연구에서 제시한 기온 가중치를 적용한 야간광을 통한 발전량 추이 예측의 경우 비슷한 위도 등 발전량 추이 예측 지역과 최대한 유사한 조건을 가진 지역의 가중치를 이용해야 좋은 결과를 얻을 수 있다는 한계점이 존재한다. 향후 비슷한 지리적 조건을 지닌 다른 지역을 통해 추가적인 검증을 진행한다면 발전량 추이 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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