최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.
본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.
최근 갑작스러운 국지성 기후변화나 기상악화로 인해 다양한 자연재해가 빈번히 발생하고 있으며 이러한 재해로 인한 인명피해 및 재난피해의 규모가 크게 증가하고 있다. 국지적지역에서의 돌발적인 기후변화를 예측하는 것은 기존의 광역 기상예보시스템에 의해서는 어려움과 한계가 있다. 최근에는 소규모 센서네트워크를 활용한 국지적 기상 모니터링에 관한 방법들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 신뢰성 있는 기상데이터의 계측과 모니터링을 위한 기상 필드서버를 설계 및 제작하였다. 제안된 기상 필드서버는 무선통신을 담당하는 센서노드와 온도, 습도, 조도, 이슬점, 기압, 수위 등의 기상정보를 수집하는 기상센서보드로 구성되며, 이를 통합한 필드서버를 구축하여 국지적 기상변화에 신속하게 대처할 수 있도록 하였다. 서버 PC에서는 각각의 기상관련 정보를 모니터링 및 분석하기 위한 프로그램을 구축하여 국지적 지형이나 지역에서 갑작스러운 기후변화를 감지하고 경고 메시지를 제공하여 국지성 재해로부터 피해를 예방하고자 하였다.
황사가 기상, 환경에 미치는 영향에 대한 사회적인 관심이 집중되면서 많은 연구들이 진행되고 있으며 특히 황사의 물리, 화학적 변화를 정확히 측정하려는 연구가 증대되고 있다. 이러한 이유에서 최근에는 황사의 형태, 크기 등을 복합적으로 측정할 수 있는 가장 효율적인 계측장비로 다파장 라이다가 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 개발된 다파장 에어로졸 라이다를 이용한 수원상공 황사의 계측과 이의 분석 결과에 대하여 보고한다. 다파장 에어로졸 라이다는 대기중의 에어로졸 후방산란비, 입자형태, 크기, 편광비를 광자계수방식 및 아날로그 방식으로 다양한 파장 영역에서 측정 할 수 있다. 이러한 파라메터들의 측정에는 주로 355, 532 nm 파장을 사용하였다. (중략)
임진강 유역면적은 $8,138.9km^2$이나 이 중 62.9%인 $5,108km^2$가 군사분계선 이북에 놓여있어 유역특성에 따른 수문량을 분석하는 데 어려움이 있다. 1996년, 1998년, 1999년 및 2011년 임진강 유역의 이상 강우로 인해 약 1조 원의 재산피해와 136명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 국지성 호우의 발생 여부 및 강우의 지역적 편차 등 수문 정보를 예측하지 못하여 상황 대처가 어려운 실정이다. 따라서 미계측 유역이 많은 임진강 유역의 홍수피해 최소화를 위해 예측 강우와 같은 수문 정보의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역 중 미계측 유역이 97%에 달하는 군남홍수조절지 유역에 예측 강우 자료의 적용을 위해, 임진강 유역의 한탄강 유역($2,436.4km^2$)에 대하여 예측 강우자료의 적용성을 평가하였다. 예측 강우 자료는 기상청의 Local Data Assimilation and Prediction System(LDAPS) 자료를 사용하여 선행 시간에 따른 예측 정확도로부터 적용성을 평가하였다.
본 연구는 다변량 통계분석기법을 이용하여 한국 수자원단위지도의 전국 795개 표준유역에 대하여 수문학적 군집화를 수행하였다. 국내 유역의 종합적인 특성인자 산정을 위해 지형, 하천, 기상, 토양, 토지이용 및 수문학 관련 유역특성인자 30개를 선정하였다. 다변량 통계기법인 요인분석을 통해 유역특성인자들 간의 상관관계를 분석하여 16개의 대표 유역특성인자들을 추출하였으며, 유역의 특징을 결정짓는 인자는 토양특성, 유역위치, 유역크기, 기상 및 수문특성에 관련된 인자들로 나타났다. 군집분석을 위해 전국의 기상, 강우, 수위관측소의 자료를 수집하고 양질의 자료보유현황을 검토하여 73개의 계측 유역을 구분하였다. 이 73개의 계측유역을 기준으로 하여, 나머지 미계측 유역 간에 16개의 대표 유역특성인자들과의 유클리드 거리를 계산함으로써 수문학적 군집화를 수행하였다. 그 결과 각 권역별로 동일권역 내 표준유역 사이의 유사성은 한강이 87%, 낙동강이 69%, 금강이 41%, 섬진강이 52%, 영산강이 27%로 분석되었다.
본 연구에서는 지형 및 기상학적 인자만으로 미계측 유역의 저유량부 유황곡선을 추정할 수 있는 지역회귀모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해서 16개 유역의 계측 자료로부터 저유량 영역(지속일수 185일에서 365일)에 대한 유황곡선을 작성하고, 이를 토대로 로그형태의 이변수 회귀모형을 구축하였다. 이 회귀모형을 미계측 유역에 적용할 수 있도록 유역면적, 유역경사, 수계밀도, 연평균강수량, 연평균유출량, 유출곡선지수 등의 유역특성인자를 이용하여 모형의 매개변수를 지역화 하였다. 개발한 지역회귀모형으로 평균갈수량, 평균저수량, 평균평수량을 추정하여 관측값과 비교한 결과, 유역면적, 유출곡선지수, 연평균강수량 조합으로 구성된 지역회귀모형이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
국내 사면관련 계측시스템은 주로 수동 및 육안관찰에 의한 계측관리가 대부분을 차지하고 있으며 주로 인공절취 사면을 중심으로 개발되어 자연사면을 대상으로 한 기술개발은 미진한 상태이다. 또한, 최근 기상이변, 집중호우에 의한 토석류 산사태가 빈번히 발생하고 있지만 초기예측 및 방재가 취약한 실정이다. 따라서 토석류 산사태에 대한 위험여부를 사전에 감지하여 신속한 대응이 가능한 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 구축이 필요하다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기반 산사태 모니터링 시스템 개발 및 계측관리기준 마련으로 인하여 국내 여건에 부합되는 새로운 계측기기 및 계측관리 기술의 지표를 마련하게 되었다.
본 기술사례는 과학기술부가 주도하는 자연재해방재기술개발 국가중점연구사업 중 기상청 주관의 기상지진기술개발사업의 한반도 지각속도 구조연구 과제 중 서산지역과 포항지역을 연결하는 200km 측선에서 2차원 지각구조를 밝히기 위한 지각규모 굴절파탐사의 지진동 source 제공을 위해 발파로 실시하였다. 본 연구를 위하여 국내에서는 거의 실행해 본 경우가 없는 지발당 장약량이 500~1000kg의 발파를 실시하였다. 200개의 계측지점에 지진동이 전달될 수 있도록 충분한 폭속을 가진 폭약과 외부의 충격과 우수한 기폭력, 시차가 정확한 이중비전기뇌관을 특수 제작하여 사용하였다. 시추공내로 유출되는 물에 의한 사압을 방지하기 위하여 폭약은 철관용기를 제작하여 벌크 형태로 장약을 하여 발파를 하였다. 발파전 용기 밀폐 시험 및 용기제작 후 기폭실험, 수압작용으로 인한 폭약 및 뇌관에 미치는 영향 등을 실험을 통하여 사전 파악을 하였다. 또한 실제 발파 중 진동치를 측정한 결과 보안물건에 대한 진동치값은 미광무국식(USBM)을 이용하여 예측한 진동치보다 평균 180% 정도 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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