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서울시 대기환경 모니터링을 위한 환경위성 정보 활용 방안

요약

목차
01 연구개요 25
 1. 연구 배경 및 필요성 26
  1-1. 연구 배경 26
  1-2. 연구 필요성 27
 2. 연구 목표 및 체계 28
  2-1. 연구 목표 및 내용 28
  2-2. 연구 수행체계 28
02 대기환경 원격탐사 기술 현황 32
 1. 원격탐사 기술 활용 32
  1-1. 원격탐사 기술의 정의 32
  1-2. 원격탐사 기술의 활용 32
  1-3. 원격탐사 기술을 이용한 대기질 모니터링 33
 2. 대기질 원격탐사 기술 분류와 측정물질 34
  2-1. 탑재체(Platform)에 따른 분류 35
  2-2. 해상도(Resolution)에 따른 분류 36
  2-3. 원격탐사 측정 가능 대상 대기오염물질 37
 3. 대기질 모니터링 원격탐사 기술의 발전 38
  3-1. 위성기반 대기질 모니터링 원격탐사 기술 38
  3-2. 지상기반 대기질 모니터링 원격탐사 기술 43
 4. 서울시 대기질 원격탐사 기반환경 50
  4-1. 위성기반 서울시 대기질 모니터링 관측 환경 50
  4-2. 지상기반 서울시 대기질 모니터링 관측 환경 53
03 원격탐사에 의한 서울시 대기질 변화 모니터링 55
 1. 지상기반 관측자료를 이용한 대기질 모니터링 56
  1-1. 에어로졸 광학적, 미세물리적 특성의 권역별 전체 평균 분석 57
  1-2. 에어로졸 광학적, 미세물리적 특성의 연도별 변화 분석 62
  1-3. 에어로졸 광학적, 미세물리적 특성의 계절별 변화 분석 68
  1-4. 에어로졸 광학적, 미세물리적 특성 발생 빈도 변화 추이 76
 2. 위성기반 관측자료를 이용한 대기질 모니터링 79
  2-1. 서울시 대기오염물질 농도 공간분포 분석 80
  2-2. 서울시 권역별 대기오염물질 농도 추이 분석 101
04 서울시 대기질 모니터링 상세정보 활용 방안 118
 1. 대기질 위성관측 자료의 검증 118
  1-1. 위성기반 에어로졸 산출자료 검증연구 119
  1-2. 위성기반 미량기체 산출 자료 검증연구 122
 2. 서울시 대기질 상세정보 도출을 위한 원격탐사 자료 활용 방안 128
  2-1. GEMS 관측 자료 활용 기술 개발 현황 129
  2-2. 서울시 고해상도 미세먼지 및 대기질 유출입 지도 생산 방법 제안 138
 3. 위성자료를 이용한 미세먼지 농도 산출 및 서울시 적용 방안 140
  3-1. 위성자료 기반의 미세먼지 농도 산출 기술의 개요 및 필요성 140
  3-2. 위성자료 기반의 미세먼지 농도 산출 입력자료 141
  3-3. 위성자료 기반의 미세먼지 농도 산출 기술 및 국내 산출 사례 142
  3-4. 서울시 고신뢰도 지표 미세먼지 농도 지도 생산 방안 146
05 결론 및 제언 151
 1. 결론 152
 2. 제언 154
참고문헌 156
Abstract 159
표목차 135
 [표 1-1] 세부 연구 내용 28
 [표 2-1] 원격탐사 기술의 분류 34
 [표 2-2] 현업으로 제공 가능한 대기오염물질의 파장영역 및 산출형태 37
 [표 2-3] 국내 대기질 관측 가능 위성센서 재원 41
 [표 2-4] 천리안위성 2B호 대기환경 관련 산출물 43
 [표 2-5] 서울시 에어로졸 관측 가능 저궤도 위성 탑재 센서 재원 51
 [표 2-6] 서울시 에어로졸 관측 가능 저궤도 위성 탑재 센서 재원 (초분광) 51
 [표 2-7] 서울시 에어로졸 및 미량기체 관측 가능 정지궤도 위성 탑재 센서 재원 52
 [표 3-1] 관측소 위치 및 관측 데이터 획득 개수 57
 [표 3-2] 관측소별 대기오염물질의 광학적, 미세물리적 특징의 전체 평균 62
 [표 3-3] sun/sky radiometer 관측 AOD(440nm 파장)의 연도별 평균값  변화 추이(2015~2019년), 괄호 안의 숫자는 분석에 사용된 일평균 자료의 개수를 의미 63
 [표 3-4] sun/sky radiometer 관측 단산란 알베도(675nm 파장)의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 64
 [표 3-5] sun/sky radiometer 관측 Ångstrom 지수(440~870nm 파장)의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 64
 [표 3-6] sun/sky radiometer 관측 굴절률 실수 부분(675nm 파장)의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 65
 [표 3-7] sun/sky radiometer 관측 굴절률 허수 부분(675nm 파장)의 연도별  변화 추이(2015~2019년) 66
 [표 3-8] sun/sky radiometer 관측 편광소멸도(675nm 파장)의 연도별 변화 추이 (2015~2019년) 67
 [표 3-9] sun/sky radiometer 관측 라이다비(675nm 파장)의 연도별 변화 추이 (2015~2019년) 68
 [표 3-10] sun/sky radiometer 관측(440nm 파장) AOD의 계절 평균값 변화 추이 (2015~2019년). (관측데이터 수: 봄/여름/가을/겨울) 69
 [표 3-11] sun/sky radiometer 관측(675nm 파장) 단산란알베도의 계절 평균값 변화 추이(2015~2019년) 71
 [표 3-12] sun/sky radiometer 관측(440-870nm 파장) Ångstrom 지수의 계절 평균값 변화 추이(2015~2019년) 72
 [표 3-13] sun/sky radiometer 관측(675nm 파장) 굴절률 실수부분의 계절 평균값 변화 추이(2015~2019년) 73
 [표 3-14] sun/sky radiometer 관측(675nm 파장) 굴절률 허수부분의 계절 평균값 변화 추이(2015~2019년) 74
 [표 3-15] sun/sky radiometer 관측(675nm 파장) 편광소멸도의 계절 평균값 변화 추이(2015~2019년) 75
 [표 3-16] sun/sky radiometer 관측(675nm 파장) 라이다 비의 계절 평균값 변화 추이 (2015~2019년) 76
 [표 3-17] 서울시 대기오염물질 발생 추이 분석에 사용된 위성 산출물의 재원 80
 [표 3-18] 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2) 월평균 농도 103
 [표 3-19] 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2) 계절 평균 농도 104
 [표 3-20] 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2) 요일별 평균 농도 105
 [표 3-21] 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2) 월별 평균 농도 107
 [표 3-22] 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2) 계절별 평균 농도 108
 [표 3-23] 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2) 요일별 평균 농도 109
 [표 3-24] 서울시 권역별 오존 (O3) 월별 평균 농도 110
 [표 3-25] 서울시 권역별 오존 (O3) 계절별 평균 농도 111
 [표 3-26] 서울시 권역별 오존 (O3) 요일별 평균 농도 112
 [표 3-27] 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 월별 평균 농도 114
 [표 3-28] 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 AOD 계절별 변화 114
 [표 3-29] 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 AOD 요일별 평균 농도 115
 [표 4-1] GOCI AOD 산출물과 MODIS AOD 산출물의 비교검증 결과 122
 [표 4-2] 에어로졸 관측 가능 국내보유 정지궤도 위성 탑재 센서 재원 139
 [표 4-3] 지표 미세먼지 농도 추정에 필요한 입력자료 142
 [표 4-4] 각 모델에 사용된 변수들과 적용된 에어로졸 관측 자료 142
 [표 4-5] 각 모델을 통해 추정된 에어로졸 농도와 관측값 간 상관관계 분석 결과 143
그림 목차 17
 [그림 1-1] 연구 수행 체계 29
 [그림 2-1] 수동형 원격탐사와 능동형 원격탐사의 구분 35
 [그림 2-2] 탑재체에 따른 원격탐사 기술의 분류 36
 [그림 2-3] 에어로졸과 미량기체 모니터링에 활용되는 다양한 위성 탑재 센서와 각각의 시·공간 분해능 38
 [그림 2-4] 자외선-가시광선 영역에서의 미량기체 흡수단면적 스펙트럼 40
 [그림 2-5] 천리안위성 2B호 탑재된 GEMS의 파장 범위에서 측정 가능한 미량기체 및 파장별 에어로졸의 광학적 두께 42
 [그림 2-6] 라이다를 이용한 대기오염물질 관측 모식도 44
 [그림 2-7] 국내 에어로졸 관측 라이다 네트워크 45
 [그림 2-8] MAX-DOAS 측정원리 46
 [그림 2-9] 러시아 및 아시아 지역 MAX-DOAS 관측 네트워크 46
 [그림 2-10] 중국에서 MAX-DOAS를 이용한 대기오염물질 관측의 예. 에어로졸, 이산화질소, 이산화황 등의 대기 오염물질 연직분포를 MAX-DOAS 관측으로 획득 가능 47
 [그림 2-11] sun/sky radiometer 관측 네트워크의 예 48
 [그림 2-12] sun/sky radiometer 관측을 통한 지역별 발생 에어로졸 성분 분석의 예 48
 [그림 2-13] PANDONIA 글로벌 네트워크 49
 [그림 2-14] PANDORA를 이용한 대기오염물질(HCHO) 관측의 예(올림픽공원) 49
 [그림 2-15] 서울시 라이다 및 AERONET sun/sky radiometer 관측소 위치 49
 [그림 3-1] AERONET 관측 지점별 파장별 에어로졸 광학적 두께 (AOD)의 관측 기간 내 전체 평균(2015~2019년) 57
 [그림 3-2] AERONET 관측 지점별 파장별 단산란알베도의 기간 내 전체 평균 (2015~2019년) 58
 [그림 3-3] AERONET 관측 지점별 파장별 굴절률 실수 부분의 기간 내 전체 평균 (2015~2019년) 59
 [그림 3-4] AERONET 관측 지점별 파장별 굴절률 허수 부분의 기간 내 전체 평균 (2015~2019년) 59
 [그림 3-5] AERONET 관측 지점별 파장별 편광소멸도의 기간 내 전체 평균 (2015~2019년) 60
 [그림 3-6] AERONET 관측 지점별 파장별 라이다비의 기간 내 전체 평균 (2015~2019년) 61
 [그림 3-7] sun/sky radiometer 관측 서울시 에어로졸 광학적 두께 (AOD, 440nm 파장)의 월별 변화 추이(2015~2019년) 62
 [그림 3-8] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 에어로졸의 파장별 단산란 알베도의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 63
 [그림 3-9] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 에어로졸의 파장별 Ångstrom 지수의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 64
 [그림 3-10] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 에어로졸의 파장별 굴절률 실수 부분의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 65
 [그림 3-11] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 에어로졸의 파장별 굴절률 허수 부분의 연도별 변화 추이(2015~2019년) 66
 [그림 3-12] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 에어로졸의 파장별 편광소멸도 연도별 변화 추이(2015~2019년) 67
 [그림 3-13] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 에어로졸의 라이다비 연도별 변화 추이(2015~2019년) 68
 [그림 3-14] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 440nm 파장에서 에어로졸 광학적 두께의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 69
 [그림 3-15] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 파장별 단산란 알베도의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 70
 [그림 3-16] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 Ångstrom 지수(440~870nm)의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 71
 [그림 3-17] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 파장별 굴절률 실수 부분의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 72
 [그림 3-18] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 파장별 굴절률 허수 부분의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 73
 [그림 3-19] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 파장별 편광소멸도의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 74
 [그림 3-20] sun/sky radiometer 관측 서울시 지역별 파장별 라이다비의 계절별 변화 추이(2015~2019년) 75
 [그림 3-21] AERONET sun/sky radiometer 관측 편광소멸도, 라이다비, 단산란알베도 자료를 이용한 대기 오염물질 입자 분류 알고리즘 77
 [그림 3-22] sun/sky radiometer 관측 자료 기반 서울시 지역별 오염물질 발생 빈도 분석 결과(2015~2019년) 77
 [그림 3-23] sun/sky radiometer 관측 자료 기반 서울시 계절별 오염물질 발생빈도 분석 결과(2015~2019년) 78
 [그림 3-24] 서울시 이산화질소 (NO2) 연평균농도 분포 지도(2015~2018년: OMI 센서관측 결과, 2019년: TROPOMI 센서관측 결과) 81
 [그림 3-25] 서울시 이산화질소 (NO2) 월별 평균농도 분포 지도 (2015~2018년: OMI 센서관측 결과 평균) 83
 [그림 3-26] 서울시 이산화질소 (NO2) 월별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4: TROPOMI 센서관측 결과 평균) 84
 [그림 3-27] 서울시 이산화질소 (NO2) 계절별 평균농도 분포 지도 (2015~2018년 OMI 센서관측 결과 평균) 85
 [그림 3-28] 서울시 이산화질소 (NO2) 계절별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4. TROPOMI 센서관측 결과 평균) 85
 [그림 3-29] 서울시 이산화황 (SO2) 요일별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4 TROPOMI 센서관측 결과 평균) 87
 [그림 3-30] 서울시 이산화황 (SO2) 주중/주말 평균농도 분포 지도 (2018.05-2020.04 TROPOMI 센서관측 결과 평균) 87
 [그림 3-31] 서울시 이산화황 (SO2) 연평균농도 분포 지도 (2015~2018년: OMI 센서관측 결과, 2019년: TROPOMI 센서관측 결과) 88
 [그림 3-32] 서울시 이산화황 (SO2) 월별 평균농도 분포 지도 (2015~2018년 OMI 센서관측 결과 평균) 89
 [그림 3-33] 서울시 이산화황 (SO2) 월별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4 TROPOMI 센서관측 결과 평균) 90
 [그림 3-34] 서울시 이산화황 (SO2) 계절별 평균농도 분포 지도 (2015~2018년 OMI 센서 관측결과 평균) 90
 [그림 3-35] 서울시 이산화황 (SO2) 계절별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4. TROPOMI 센서관측 결과 평균) 91
 [그림 3-36] 서울시 오존 (O3) 연평균 농도 분포 지도 (2015~2018년: OMI 센서관측 결과, 2019년: TROPOMI 센서관측 결과) 92
 [그림 3-37] 서울시 오존 (O3) 월별 평균농도 분포 지도(2015~2018년 OMI 센서관측 결과 평균) 93
 [그림 3-38] 서울시 오존 (O3) 월별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4 TROPOMI 센서관측 결과 평균) 94
 [그림 3-39] 서울시 오존 (O3) 계절별 평균농도 분포 지도 (2015~2018년 OMI 센서관측 결과 평균) 95
 [그림 3-40] 서울시 오존 (O3) 계절별 평균농도 분포 지도 (2018. 5~2020. 4 TROPOMI 센서관측 결과 평균) 95
 [그림 3-41] 서울시 연평균 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 분포 (2015~2020년 MODIS 센서관측 결과) 96
 [그림 3-42] 서울시 월평균 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 분포 (2015~2020년 MODIS 센서관측 결과) 97
 [그림 3-43] 서울시 계절별 평균 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 분포 (2015~2020년 MODIS 센서관측 결과) 98
 [그림 3-44] 서울시 요일별 평균 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 분포 (2015~2020년 MODIS 센서관측 결과) 99
 [그림 3-45] 서울시 주중·주말 평균 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 분포 (2015~2020년 MODIS 센서관측 결과) 99
 [그림 3-46] 서울시 5개 권역 구분 지도 102
 [그림 3-47] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2)의 월평균 시계열 그래프(2018년 5월~2020년 4월 평균) 102
 [그림 3-48] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2)의 계절별 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 103
 [그림 3-49] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2)의 요일 평균 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 105
 [그림 3-50] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화질소 (NO2)의 주중·주말 평균 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 105
 [그림 3-51] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2)의 월별 평균 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 106
 [그림 3-52] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2)의 계절별 평균 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 107
 [그림 3-53] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2)의 요일별 평균 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 108
 [그림 3-54] TROPOMI 관측 서울시 권역별 대류권 이산화황 (SO2)의 주중·주말 평균 농도(2018년 5월~2020년 4월 평균) 109
 [그림 3-55] TROPOMI 관측 서울시 권역별 오존 (O3)의 월평균 농도 (2018년 5월~2020년 4월 평균) 110
 [그림 3-56] TROPOMI 관측 서울시 권역별 오존 (O3)의 계절별 평균 농도 (2018년 5월~2020년 4월 평균) 110
 [그림 3-57] TROPOMI 관측 서울시 권역별 오존 (O3)의 요일별 평균 농도 (2018년 5월~2020년 4월 평균) 111
 [그림 3-58] TROPOMI 관측 서울시 권역별 오존 (O3)의 주중·주말 평균 농도 (2018년 5월~2020년 4월 평균) 112
 [그림 3-59] MODIS 관측 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 (AOD)의 연평균 변화 (2015~2020년 3월 평균) 113
 [그림 3-60] MODIS 관측 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 (AOD)의 월평균 변화 (2015년~2020년 3월 평균) 113
 [그림 3-61] MODIS 관측 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 (AOD)의 계절별 평균 (2015년~2020년 3월 평균) 114
 [그림 3-62] MODIS 관측 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 (AOD)의 요일별 평균 (2015년~2020년 3월 평균) 115
 [그림 3-63] MODIS 관측 서울시 권역별 에어로졸 광학적 두께 (AOD)의 주중·주말 평균 (2015년~2020년 3월 평균) 115
 [그림 4-1] 전 세계 AERONET 관측소 분포 119
 [그림 4-2] MODIS C6.1 AOD 검증에 사용된 AERONET 관측소의 세계 분포 120
 [그림 4-3] AERONET 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 산출물을 이용한 MODIS C6.1 AOD 산출물 검증 결과. (a) 해양, (b) 육지 121
 [그림 4-4] GOCI 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 산출물과 MODIS AOD 산출물의 비교검증 결과 122
 [그림 4-5] MAX-DOAS 관측소 위치, OMI NO2, SO2, HCHO 산출물의 공간분포 124
 [그림 4-6] MAX-DOAS NO2 산출물과 (a) OMI NO2 산출물, (b) GOME-2A NO2산출물, (c) GOME-2B NO2 산출물과의 상관관계 124
 [그림 4-7] MAX-DOAS SO2 산출물과 (a) OMI NO2 산출물(BIRA 알고리즘),(b) OMI SO2 산출물(NASA 알고리즘), (c) GOME-2A SO2 산출물(BIRA 알고리즘), (d) GOME-2A SO2 산출물(DLR 알고리즘), (e) GOME-2B SO2 산출물 사이의 상관관계 124
 [그림 4-8] MAX-DOAS HCHO와 (a) OMI HCHO(cloud fraction 10% 이하), (b) OMI HCHO(cloud fraction 10% 이상 30% 이하), (c) GOME-2AHCHO, (d) GOME-2B HCHO 사이의 상관관계 125
 [그림 4-9] 서울과 부산 측정소에서 수행된 PANDORA NO2 측정 결과를 이용한 OMI NO2 산출물 연도별 검증 결과 126
 [그림 4-10] 광주 측정소에서 수행된 PANDORA NO2 측정 결과를 이용한 OMI NO2 산출물 연도별 검증 결과 126
 [그림 4-11] KORUS-AQ 기간 중 2016년 6월 9일 항공으로 관측된 수도권 고해상도 이산화질소 농도 분포 자료 127
 [그림 4-12] GEMS 관측 영역에 위치하는 지상 관측 네트워크 공간 분포 128
 [그림 4-13] 에어로졸 장거리 이동 케이스에서 에어로졸 광학두께 공간분포 129
 [그림 4-14] 에어로졸 유입량 계산 개념도 130
 [그림 4-15] 2018년 3월 12일부터 4월 8일까지 GOCI 자료를 이용해 계산한 에어로졸 유입량과 지상에서 관측한 미세먼지 지표 농도 131
 [그림 4-16] 2016년 5월 24일부터 25일까지 서울 지역 평균 PM2.5의 시간별 관측 자료 132
 [그림 4-17] 2016년 5월 24일 관측한 시간별 GOCI 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 관측 자료 132
 [그림 4-18] 2016년 5월 25일 관측한 시간별 GOCI 에어로졸 광학적 두께 (AOD) 관측 자료 133
 [그림 4-19] 주요 이산화황 배출원 및 수용지역의 공간 분포 134
 [그림 4-20] 2006년 12월 22일부터 24일까지 이산화황 이동 경로(a), 계산된 이산화황 유입량(b)과 12월 21일부터 23일 사이의 이산화황 이동 경로(c), 계산된 이산화황 유입량(d) 135
 [그림 4-21] 2019년 3월 4일의 GOCI AOD 자료와 추정된 지상 PM2.5 농도 136
 [그림 4-22] 각각의 PM2.5 추정 방법에 따른 검증 결과 137
 [그림 4-23] 연평균 SATMPI: (왼쪽) 2015년도, (오른쪽) 2016년도 138
 [그림 4-24] 에어로졸 관측 가능 국내 보유 정지궤도 위성 관측 픽셀 크기 비교 139
 [그림 4-25] 위성자료 기반으로 추정한 서울시 PM10 농도 지도 143
 [그림 4-26] 한반도 지역에서의 지표 미세먼지 농도 추정 연구에 사용된 지상 관측소 공간분포 144
 [그림 4-27] 기계학습으로 추정한 PM10과 PM2.5의 농도와 한반도에 위치한 지상 미세먼지 농도 관측소에서 측정한 PM10과 PM2.5 공간분포 지도 145
 [그림 4-28] MODIS와 MISR 에어로졸 광학두께 합성 결과 147
 [그림 4-29] MODIS와 MISR 에어로졸 광학두께 합성 검증 결과 147
 [그림 4-30] (a) MODIS AOD, (b) SeaWiFS의 AOD, (c) 생산된 AOD 합성장 148
 [그림 4-31] 공간 상세화 기법을 통하여 생산한 미국 보스턴 지역의 고해상도 지표 미세먼지 지도 150