• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.40-40
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• 2022

기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.324-324
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• 2021

2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.8 s.169
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• pp.717-726
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• 2006

In this study, we developed a rainfall forecasting model using data from radiosonde and rain gauge network and neural networks. The primary hypothesis is that if we can consider the moving direction of the rain generating weather system in forecasting rainfall, we can get more accurate results. We assume that the moving direction of the rain generating weather system is same as the wind direction at 700mb which is measured at radiosonde networks. Neural networks are consisted of 8 different modules according to 8 different wind directions. The model was verified using 350 AWS data and Pohang radiosonde data. Correlation coefficient is improved from 0.41 to 0.73 and skill score is 0.35. Statistical performance measures of the Quantitative Precipitation Forecast (QPF) model show improved output compared to that of rainfall forecasting model using only AWS data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.165-167
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• 2010

최근 지구 온난화 효과에 의한 기상이변으로 기상정보에 대한 관심이 급증하고 있다. 날씨 예보가 일반인들의 일상생활에 영향을 미칠 뿐만 아니라 산업과 경제 전반에 미치는 영향이 크기 때문이다. 기상분야의 의사결정은 직간접적으로 많은 양의 자료를 필요로 한다. 기상자료로부터 공간에 관련된 지도 자료, 각종 측정 및 계측자료 등이 그것들이다. 따라서 기상분야에서의 의사결정이 앞에 나열한 자료를 처리하고 계산과정을 거쳐 그 결과를 바탕으로 이루어질 때 적절하고 합리적인 의사결정이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 의사결정 시스템은 사용자가 직관적이고 종합적으로 의사를 결정할 수 있도록 여러 가지 복잡한 자료를 표출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 의사결정을 위한 기상가시화 시스템의 요구조건을 분석하고 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.25 no.2
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• pp.99-107
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• 2023

Recently, the abnormal weather events and crop damages occurred frequently likely due to climate change. The importance of meteorological data in agricultural research is increasing. Researchers can download weather observation data by accessing the websites provided by the KMA (Korea Meteorological Administration) and the RDA (Rural Development Administration). However, there is a disadvantage that multiple inquiry work is required when a large amount of meteorological data needs to be received. It is inefficient for each researcher to store and manage the data needed for research on an independent local computer in order to avoid this work. In addition, even if all the data were downloaded, additional work is required to find and open several files for research. In this study, data collected by the KMA and RDA were uploaded to GitHub, a remote storage service, and a package was created that allows easy access to weather data using Python. Through this, we propose a method to increase the accessibility and usability of meteorological data for agricultural personnel by adopting a method that allows anyone to take data without an additional authentication process.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.6
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• pp.465-480
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• 2020

Numerical simulations of the storm surge and the wave induced by the Typhoon Sanba incident on the south coast of Korea in 2012 are conducted using the JMA-MSM forecast weather field, NCEP-CFSR reanalysis weather field, ECMWF-ERA5 reanalysis weather field, and the pressure and wind fields obtained using the best track information provided by JTWC. The calculated surge heights are compared with the time history observed at harbors along the coasts of Korea. For the waves the calculated significant wave heights are compared with the data measured using the wave buoys and the underwater pressure type wave gauge. As a result the JMA-MSM and the NCEP-CFSR weather fields give the highest reliability. The ECMWF-ERA5 gives in general surge and wave heights weaker than the measured. The ECMWF-ERA5, however, reproduces the best convergence belt formed in front of the typhoon. The weather field obtained using JTWC best track information gives the worst agreement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1425-1428
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• 2010

추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.1
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• pp.65-69
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• 2014

The Communication, Ocean and Meteorological Satellite(COMS) data processing system(CMDPS) has developed to support the meteorological observation and weather prediction by NMSC(National Meteorological Satellite Center) and it is generating the 16 kind of meteorological data(Level 2 product). Unfortunately, currently CMDPS has some problems in terms of the system maintenance and the integrated software efficiency, and the extension to support the next generation meteorological satellite data processing. To solve this problems, in this paper, we suggest the extensible component-based system architecture for COMS meteorological data processing with consideration of identified issues. Proposed system is adapted the component-based frameworks with extensible architecture. We expects that this system will be provide easy ways to develop new satellite data processing algorithms and to maintain the system.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.163-166
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• 2009

2009년에 발사 예정인 통신해양기상위성은 우리나라 최초의 정지궤도 위성이며 해양기상관측위성이다. 해색관측에 있어서 정지제도 상에서 한반도와 주변해역을 관측하는 것은 시-공간해상력에서 향상된 해색위성자료를 제공해 줄 것이다. 이러한 정지궤도 해색위성 자료의 해양지리정보 활용은 적용의 범위와 GOCI 자료가 제공하는 정보의 해석적 내용에 있어서 기존의 극궤도 위성자료를 활용하는 것과는 다른 차원의 자료 구축 능력을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 정지궤도 해색위성에 탑재된 GOCI로부터 획득되는 영상정보를 통해 해양지리정보에 적용 가능한 분야를 해석하고 이를 적용하는 방안에 대해 제시하였다. 해양지리정보의 다양한 구축 자료와 개발된 해양공간정보시스템은 향후 해양위성자료의 실시간 분석결과를 반영하여 자료의 갱신과 추출 정보의 신속한 서비스를 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 정보서비스의 효과는 지구온난화에 따른 기후변화와 기상이변 등의 해양기상재해에 보다 신속하게 대처하는 재해정보시스템의 구현에 기여할 것으로 판단된다.