• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.7 no.2
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• pp.113-130
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• 1991

Meterological satellites have taken their important place as astandard observing platform from which to measure weather. Specially, they provide a useful information about the weather of wide dessert or sea. This information is really helpful to understand the field of satellite meteorology. Several leading countries, for example, USA, EC, Russia, and Japan, launch two different satellites, both Geostationary and Polar orbiting satellite system. Hewever no technology is developed to our own groundstation for NOAA satellite. The purpose of this paper is to build a home-made NOAA APT groundstation and image processing system to supply this system to secondary school or college.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.76-77
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• 2000

서울의 스모그 현상은 시민이 느끼는 대표적인 대기오염현상이다. 1990년대 들어와, 스모그에 대한 연구 결과가 축적되면서, 스모그는 주로 미세입자에 의해 발생하며, 미세입자 성분 가운데에는 탄소성분과 황산염, 질산염이 스모그 현상에 크게 기여하는 것으로 나타났다. KIST에서는 1980-1993년에 종로구 송월동 옛 기상청 자리에서 측정한 목측 시정자료를 검토하여 (1) 연평균 시정은 10-12 km이며, (2) 연평균시정은 일반적인 예측과는 달리 1990년대 들어와서는 감소하지 않았고, (3) 광학화스모그의 징조가 나타나고 있음을 밝혔다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.133-134
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• 2003

도시지역에서 관찰되는 대기오염현상은 거의 예외 없이 대단히 복잡한 양상을 띈다. 그 결과 모델링을 통하여 도시지역의 대기오염현상을 정확히 묘사하는 것은 매우 어렵다. 주가변동, 기상변화 등의 다양한 시간(/공간) 스케일을 지니는 복잡한 현상도 충분히 긴 시간(/ 공간)에 대해 평균을 칠할 경우 일반적으로 비교적 단순한 경향을 보인다. 1990년부터 2001년까지 서울지역에 대한 관측자료를 분석해본 결과, 대기오염현상 역시 예외는 아닌 것으로 나타났다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.193-197
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• 2009

오늘날 도시지역의 무분별한 개발로 인해 불투수면적이 증가하여 첨두유량 및 유출용적의 증가와 홍수도달시간을 단축시키고 있으며, 특히 도시유역에서는 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 결합되어 홍수피해가 더욱 가중되고 있는 실정이다. 이에 대한 효율적인 조기 대응책으로 도시 수문기상 현상의 변화 및 현황을 파악하여 홍수로 인한 인명 및 재산피해를 최소화할 수 있는 적절한 홍수 예 경보 시스템의 구축을 들 수 있다. 이를 위하여 선진 외국의 경우 기상전문가에 의한 집중호우 현상규명 및 사전예보 기법 확립과 수자원 전문가에 의한 이들 예보자료를 활용한 특정지역의 홍수피해 유무를 사전에 예측하는 기상과 수자원의 학제간 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내의 경우 기상 현업에서는 국지성 집중호우 예측과 단시간 강수예보를 위해 수치예보모형, 레이더 및 기상위성을 활용하고 있으나 수자원 분야에서는 예측강우를 활용한 홍수예보에 관한 연구는 매우 미진한 상태이다. 특히 도시홍수의 경우 도달시간이 매우 짧으므로 강수의 초단시간 예보기법을 통한 강수예보의 선행시간 확보는 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기상레이더 정보와 이류모델을 활용한 초단시간 강수예보의 적용성을 검토하였다. 이류모델은 강우강도 분포를 이류벡터에 따라 이동시키면서 강우의 발달쇠약 회전 등을 고려하여 강수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 초단시간 강수예보의 적용성 검토를 위해 Least-square fitting 기법으로 레이더 강수를 추정하고, 추정된 강수를 이류모델의 입력장으로 활용하였다. 또한, 도시홍수예보의 활용을 위해 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강수의 유역면적평균강우량을 산정하여 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.304-309
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• 2008

기존의 태풍예측과 관련된 연구들은 전 지구적인 흐름이 직접적으로 계산되지 않은 중규모 기상모형이나 태풍모형들을 이용하여왔다. 하지만 최근 전 세계적으로 전구 규모의 모형들이 40km 이하의 고해상도 모형들이 개발되어 20km이하의 초고해상도 시물레이션이 가능해짐에 따라 지역적인 기상현상들을 전구모형을 통해서 재현해 내고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 전구모형을 이용하여 태풍 실험을 하고자 하며, 독일기상청에서 개발된 Icosahedral-hexagonal 격자체계의 GME전구 모형을 이용한 태풍모의 결과를 기상청 태풍 best track과 비교 분석 하였다. 실험에 사용된 모형 분해능은 연직 47layer (7 soil layer 포함), 수평 약 40km와 20km으로 구성되었다. 최근 3년($2005{\sim}2007$)간의 동아시아지역을 지나간 태풍을 대상으로 하였다. 태풍모의 시작시간은 각 TD(Tropical Depression)발생 24시간 전 자료를 이용하였으며, 각 태풍의 소멸 24시간 후까지 모의하였다. GME 모형을 이용한 태풍모의 결과에서 best track의 경우 모의 시작 후 약 168시간 forcast 결과가 매우 유사한 경로를 따라 진행해 가고 있으며, 태풍의 전향이 이루어지는 시각은 ${\pm}3$시간 내외의 오차를 보이고 있다. 태풍경로의 경우 40km 결과에 비해 20km 모의 결과가 best track에 더 가까운 결과를 보이고 있다. 중심기압변화의 경우 40km의 결과가 20km 결과에 비해 변화경향이 유사한 형태를 보이고 있으며, 20km 결과의 경우 중심기압의 변화가 다소 급하게 나타나는 경향을 보이는 특성을 가지고 있지만 40km결과에 비해 최저 중심기압이 더욱 뚜렷하게 나타나고 있으며 특히, MANYI case의 경우 관측값 930hPa보다 더 낮은 911.4hPa의 결과를 보이고 있다. 풍속의 경우도 중심기압변화와 유사한 결과를 보이고 있으나, 최대 풍속의 경우 40km 결과에 비해 20km결과가 관측과의 오차범위가 $2{\sim}3\;m/s$ 내외로 나타나고 있다. 그리고 GME모형의 경우 태풍(TD) 발생 약168시간 이전에 예측이 가능한 결과를 보인다. 이 연구의 결과는 다른 기상모형에서 태풍 강도가 약하게 모의되던 현상이 상당히 개선된 것을 알 수 있으며, 이는 20km 고해상도 GME 모형이 태풍예측모형으로 활용이 간능 할 것으로 사료 된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.10
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• pp.1-8
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• 2017

Accurate forecasting enables to effectively prepare for future phenomenon. Especially, meteorological phenomenon is closely related with human life, and it can prevent from damage such as human life and property through forecasting of weather and disaster that can occur. To respond quickly and effectively to oil spill accidents, it is important to accurately predict the movement of oil spills and the weather in the surrounding waters. In this paper, we selected four representative machine learning techniques: support vector machine, Gaussian process, multilayer perceptron, and radial basis function network that have shown good performance and predictability in the previous studies related to oil spill detection and prediction in meteorology such as wind, rainfall and ozone. we suggest the applicability of oil spill prediction model based on machine learning.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.6
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• pp.563-569
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• 2020

Presenting the impact of meteorological disasters departs from the traditional weather forecasting approach for meteorological phenomena. It is important to provide impact forecasts so that precautions against disruption and damage can be taken. Countries such as the United States, the U.K., and France already conduct impact forecasting for heavy rain, heavy snow, and cold weather. This study improves and applies forecasts of the impact of heavy rain among various weather phenomena in accordance with domestic conditions. A total of 33 impact factors for heavy rain were constructed per 1 km grids, and four impact levels (minimal, minor, significant, and severe) were calculated using standard normal distribution. Estimated criteria were used as indicators to estimate heavy rain risk impacts for 6 categories (residential, commercial, utility, community, agriculture, and transport) centered on people, facilities, and traffic.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.120.2-120.2
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• 2012

천리안위성은 2010년 6월 발사되어 지구적도상공 약36,000km, 동경 128.2도에 위치하고 지구 자전 방향으로 지구와 같은 속도로 회전하며 24시간 한반도를 관측하는 정지궤도위성이다. 정지궤도위성은 높은 고도로 인하여 태양활동 변화에 따른 태양풍, 고에너지 전자 등에 의한 영향을 직접적으로 받는 환경에 놓여있다. 과거 사례들로부터 정지궤도위성의 오작동은 태양활동에 의해 다양한 현상으로 발생될 수 있다는 사실도 밝혀졌다. 본 연구에서는 2013년 태양활동 극대기를 대비하여 태양활동 변화가 천리안위성의 탑재체에 끼치는 영향에 대해 조사되었다. 천리안위성은 기상 해양관측을 위한 광학탑재체와 통신서비스를 위한 통신탑재체로 이루어져있다. 이 중 우리는 2011년에 발생된 X등급의 태양폭발 규모에 따라서 기상관측을 수행하는 기상탑재체 상태가 태양폭발이 없는 기간의 상태와 어느 정도 차이를 보이는지 분석하였다. 2011년에 발생된 경보는 3단계 10회, 4단계 2회로 발생빈도가 증가하는 추세이다. 4단계 경보의 태양폭발에도 천리안위성은 모든 부분에서 정상운영을 유지하고 있다. 이번연구를 통해 태양폭발 규모에 따른 기상탑재체의 영향 정도를 가시화하여 앞으로 발생 가능한 문제를 예측하고 대비함으로서 안정적인 위성운영을 도모하고자 한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.291-295
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• 2009

최근 기후변화로 인한 여름철 집중호우의 빈발로 산지하천 유역 관리의 필요성이 대두되고 있다. 산지하천은 급경사지가 주를 이루어 붕괴 위험지역이 존재하는 경우가 많고 집중호우 발생시에는 산사태, 토석류 등의 2차적인 재해 발생 위험성도 큰 편이다. 산지 하천유역의 효과적인 관리를 위해서는 유출현상을 강우 및 기타 수문기상자료에 근거하여 추정하는 유출해석과 더불어 호우에 따른 토사유출량의 산정, 하천유역의 지형학적 분석 등이 종합적으로 필요하며 재해발생 위험지역에는 초기단계의 적절한 대응을 위해 센서기술을 기반으로 한 감시체계의 구축이 요구되기도 한다. 본 연구에서는 2006년 7월 대규모 홍수피해가 발생한 강원도 인제의 내린천 유역을 대상으로 기상청 기상레이더와 분포형 수문모형을 이용한 유출해석을 수행하였으며 기상레이더 자료의 수문학적 활용성과 유역관리를 위한 분포형 모형의 활용성을 평가하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.4
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• pp.317-324
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• 2015

GNSS was firstly proposed for application in weather forecasting in the mid-1980s. It has continued to demonstrate the practical uses in GNSS meteorology, and other relevant researches are currently being conducted. Precipitable Water Vapor (PWV), calculated based on the GNSS signal delays due to the troposphere of the Earth, represents the amount of the water vapor in the atmosphere, and it is therefore widely used in the analysis of various weather phenomena such as monitoring of weather conditions and climate change detection. In this study we calculated the PWV through the meteorological information from an Automatic Weather Station (AWS) as well as GNSS data processing of a Continuously Operating Reference Station (CORS) in order to analyze the heavy snowfall of the Ulsan area in early 2014. Song’s model was adopted for the weighted mean temperature model (T_m), which is the most important parameter in the calculation of PWV. The study period is a total of 56 days (February 2013 and 2014). The average PWV of February 2014 was determined to be 11.29 mm, which is 11.34% lower than that of the heavy snowfall period. The average PWV of February 2013 was determined to be 10.34 mm, which is 8.41% lower than that of not the heavy snowfall period. In addition, certain meteorological factors obtained from AWS were compared as well, resulting in a very low correlation of 0.29 with the saturated vapor pressure calculated using the empirical formula of Magnus. The behavioral pattern of PWV has a tendency to change depending on the precipitation type, specifically, snow or rain. It was identified that the PWV showed a sudden increase and a subsequent rapid drop about 6.5 hours before precipitation. It can be concluded that the pattern analysis of GNSS PWV is an effective method to analyze the precursor phenomenon of precipitation.