기상 레이다 시스템은 일반적으로 강우 및 풍속 등과 관련된 기상 현상을 나타낸다. 이러한 시스템은 대부분의 경우 장거리용이며 비교적 높은 고도를 지향하고 있어 넓은 지역에서의 전체적인 기상 현상을 파악하는 목적으로는 매우 유용하다. 그러나 최근에 와서 국지적인 폭우나 또는 돌풍 등에 의한 재난현상이 빈번히 발생되고 있기 때문에 이러한 기상이변 현상의 탐지가 매우 중요한 문제이다. 국지적인 기상 이변 탐지목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 국지적인 기상상황의 빠른 탐지가 필요하다. 이러한 운용환경에서는 상대적으로 지표면 클러터가 큰 영향을 미치며 안테나의 신호 획득시간도 매우 짧아진다. 따라서 기존의 도플러 스펙트럼 추정방법에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 AR(autoregressive) 도플러 스펙트럼 추정 방법들을 적용하고 결과들을 고찰하였다. 적용된 방법들을 이용하면 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방법에 비하여 향상된 도플러 스펙트럼 추정이 가능함을 보였다.
서울지역의 고농도 오존 현상은 초여름인 6월에 집중적으로 나타난다. 이러한 이유는 오존 생성에 적절한 기상조건이 형성되기 때문으로, 강한 일사량과 상대적으로 적은 강수빈도가 주된 원인임을 기존 여러 연구에서 밝히고 있다. 하지만 6월 고농도 현상의 보다 정확한 원인 해석을 위해서는 오존의 수송 및 도시 내 축적과정과 관련된 기상효과의 이해가 필요하며, 이는 종관장 패턴과 국지기상의 상호 유기적인 영향을 분석함으로서 가능하다. 또한 6월 고농도 현상은 봄철 성층권/상부대류권 오존의 연직수송과 관련한 특정 고농도 사례와는 달리 빈도 높은 서울의 전형적인 오존오염 형태로 볼 수 있으며, 6월 고농도 사례일의 오존 모델링을 통해 이를 정확히 이해할 필요가 있다. (중략)
지구온난화, ENSO 등 전지구적인 기후변화 현상으로 위험기상 발생이 증가하고 있다. 한반도는 삼면이 바다에 접하였기 때문에 매우 불안정한 대기로 저기압이 빈번히 통과하는 특징을 가지며, 우리나라는 매년 이상기후로 인한 기상재해로 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년간 가장 많이 발생한 피해액 기준 대형 자연재난은 호우로 총 49회 발생하였다. 호우는 다른 기상재해에 비해 발생 시간이 짧고, 공간 규모가 작을 뿐만 아니라 시공간적으로 변동성이 매우 크기 때문에 발생 시 많은 인명 및 재산 피해를 유발한다. 기상청은 호우 외 9가지 기상현상으로 인해 중대 재해 발생이 예상되는 경우 주의를 환기하거나 경고를 예보하는 특보를 발표한다. 현재 사용 중인 호우특보 기준은 기후변화와 위험기상 발생 패턴 변화에 따른 호우 피해와 강우량의 상관성을 고려해 3시간 강우량 개념으로 강우강도, 12시간 강우량 개념으로 누적강우량을 파악할 수 있게 개선한 결과이다. 그러나 지역 특성을 반영하지 아니하고, 하나의 특보 기준 값을 전 지자체에 적용하기 때문에 국지성 집중호우의 지역별 특성을 세세히 반영하지 못하는 등 한계를 보인다. 이와 반대로 영국의 경우 기상특보 기준에 기상현상이 미치는 영향을 포함하였으며, 일본의 경우 우리나라 시군구 개념인 시정촌별로 기상특보 기준을 다르게 설정하여 운영 중이다. 지역 특성을 반영한 해외 기상특보 사례와 달리 우리나라 기상특보는 지역별 위험 및 사회·경제적 취약성을 고려하지 않아 특보 기준 값이 획일화되어 있음을 확인했다. 이에 본 연구는 기상특보 중 호우특보로 연구 범위를 한정하고, 위험기상의 획일적 의사결정 시스템을 보완하기 위해 영향한계강우량과 재해위험성을 고려한 호우특보 기준을 연구하여 제안하고자 한다.
최근 급속히 발전하고 있는 콘텐츠 제작 기술을 활용하여 가상현실 콘텐츠를 제작하고 학습 도구로 활용하는 사례가 증가하고 있다. 학습 자료로써 사진이나 동영상과 같은 정적인 콘텐츠의 의존에서 벗어나, 상호작용적인 가상현실 콘텐츠를 학습에 활용하는 연구의 중요도가 높아지고 있다. 학습자가 기상 현상과 같이 입체적이고도 동적으로 변화하는 소재를 가상현실에서 능동적으로 체험한다면, 학습효과가 높아질 것으로 예상한다. 최신 실시간 컴퓨터 그래픽스 기술과 그래픽스 하드웨어는 기상 현상을 사실적으로 재현할 수 있는 수준으로 이미 발전해 있다. 이러한 최신 기술이 컴퓨터를 활용한 기상학 교육에서 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 볼륨 구름 시뮬레이션을 구현하여 상용 게임 엔진에 탑재하고, 이를 기반으로 기상학 학습용 가상현실 콘텐츠를 제작하는 방법에 대해서 논한다.
자연 기상현상의 재해는 인간의 힘으로 극복하기 매우 어렵다. 그 중 낙뢰는 기상 재해로 뇌운과 지면사이의 방전 현상을 말한다. 한반도는 기단이 해상을 통과 하면서 많은 에너지를 공급받아 쉽게 뇌운이 형성된다. 기상청의 자동 낙뢰 관측 장비에 의하면, 연간 1,300회 이상의 낙뢰가 발생 되는 것으로 알려져 있다. 낙뢰는 지사응로 방전되면서 인명·전자기기의 파손등 피해를 일으킨다. 특히 발파공법은 주로 지표 지중에서 실시되는 공법으로 낙뢰에 대하여 매우 취약하고, 그 피해 또한 심각하다. 본 연구는 화약발파 기술자들의 참고 자료로써 낙뢰에 대한 주의와 대책을 연구하는 뜻에서 작성한다.
수문순환 과정은 기상현상과 밀접한 관련을 가지고 서로 연관되어 있다. 이러한 연관성을 규명하여 수자원관리에 위험도를 감소시키려는 노력은 많은 분야에서 이루어지고 있으며, 주요 연구 주제가 되고 있다. 이러한 기상현상 중에서 가뭄은 여러 가지 요소가 복합되어 발생되는 것으로 알려지고 있으나 이를 설명하기에는 여전히 부족한 면이 존재한다. 가뭄을 발생시키는 몇 가지 가능한 원인으로는 E1 Nino-Southern Oscillation(ENSO)현상으로 잘 알려져 있는 비정상적인 해수면 온도의 변화나 기후 시스템의 비선형적 거동을 들 수 있다. 특히, 기후 시스템은 대개 경년 변화(inter-annual variability) 및 10년 이상의 주기(decadal variability) 특성을 가지고 있으며 가뭄 또한 경년변화의 주기 특성을 나타내고 있는 것으로 알려지고 있다. 이러한 관점에서 수문시계열을 특정 주파수(frequency)에서 고립시킨 후, 분석이 가능한 분해방법(decomposition method)을 통해 보다 해석적으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 Wavelet Transform분석을 도입하였으며 통계적으로 유의한 성분을 시계열로부터 추출하여 가뭄과 기상인자와의 변동성 분석을 실시하였다.
기상학이란 학문은 어느 날 갑자기 출현한 것은 아니다. 맨 처음 기상학을 학문으로 구체화시킨 사람은 그리스 자연철학자인 아리스토텔레스였다. 공통기원이전 340년 경 발간된 아리스토텔레스의 유명한 논문집인 "Meteorologica"에서는 여러 가지 기상현상들을 설명하고 있다. 이 논문집의 제목이 기상학(meteorology)의 어원이 되었다. "기상론"이 아리스토텔레스의 이론을 대표할 뿐만 아니라 그 당시 역사학자, 철학자, 서사시와 더불어 그 당시의 지식들을 집대성한 것이기 때문에, 아리스토텔레스가 역사적으로 중요한 기상학 책을 집필할 수 있게 된 과학적인 배경을 살펴보는 것이 이 논문의 목적이다.
본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온과 다양한 기상인자와의 교차상관관계 분석을 통해 대규모 기후변동이 우리나라에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 강수 및 기온자료의 경우 앞선 연구인 "경험적 모드분해법을 이용한 기상인자와 우리나라 강수 및 기온의 상관관계 분석 : I. 자료의 분해 및 특성분석"의 연구결과를 통해 주기성, 경향성에 따라 분해한 강수 및 기온자료의 내재모드함수를 사용하여, 자료의 변동이 심하고 잡음이 포함된 원 자료를 통한 상관관계 분석보다 좀 더 명확한 상관계수를 계산하였다. 이렇게 분해된 기상자료와 기상인자간의 교차상관관계 분석을 통해 그 시간차와 상관계수를 계산하여, 주기성과 경향성 측면에서 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다. 그 결과 주기성 측면에서 엘니뇨현상에 의한 기후변동이 우리나라 기상현상과 밀접한 관련이 있으며, 경향성 측면에서 기후변화로 인한 해수면 온도 증가추세가 우리나라 기상현상과 밀접한 연관이 있음을 알 수 있었다.
지구규모의 대기-지표-생물권(Atmo-Geo-Bio-Sphere)간의 끊임없는 상호작용(Interaction)의 피드백(Feedback)의 결과로 야기되는 기상변화는 아직도 이해를 위한 우리의 노력이 더욱 요구되고 있는 자연현상이다. 지구상의 모든 생물은 궁극적으로는 환경변화에 순응하여 생태계의 안정을 유지하는 방향으로 진화할 것이므로 생물자원의 관리분야라 할 수 있는 농업생산도 결국 기상자원의 변화에 효율적으로 적응하기 위한 인간활동인 것이다. 최근 빈발하고 있는 세계적인 이상기상의 출현은 일시적인 현상이 아니라 과도한 인간활동에서 야기된 대기질의 악화에 기인하는 비가역적이고 비선형적인 현상이라는데 불확실성과 심각성이 매우 크다. 지구상의 모든 농업생태계는 기상의 영향을 크게 받을 뿐만 아니라 반대로 기상에 커다란 영향을 미치는 중요한 생물권의 일부로 인식되고 있다. 농업활동의 결과는 항상 크던 작던 간에 대기조성에 영향을 미치게 되고 이는 다시 상호작용과 피드백에 의해 기상과 기후를 변화시키는 동인이 될 수 있다. 지구환경변화와 농업과의 관계는 지금까지는 주로 "기후변화가 농업생산에 미치는 영향"에 대한 접근방법을 택하여 왔다. 여기에서는 이와는 달리 "농업활동이 기후변화와 변동에 미칠 수 있는 가능성과 잠재력"에 대한 접근방법을 이용하여 농업과 기상과의 상호작용과 피드백효과를 새로운 시각에서 조견하고자 하였다. 상호작용 중 먼저 기후학적 변화원인으로 관심대상이 되고 있는 농업생태계의 온실기체 방출과 고정의 측면에서 이와 연관성이 높은 농업활동별로 온실가스의 방출/고정에 미치는 영향을 소개하고, 다음으로 생물지리화학적 및 생물지리물리학적 해석 방법을 검토 소개하였다. 한편 농업활동에 따른 지표면 특성의 변화가 국지기상 변화에 미치는 영향에 대한 검토를 에너지수지와 수분수지 관점에서 소개하였으며, 끝으로 농업활동의 근거지인 농촌지역의 인문사회학적 변화와 농업활동간의 관계, 그리고 이들이 기후변화/변동에 미칠 수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.
최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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