대도시지역에서의 대기오염문제와 이와 연관된 시정감소 현상은 당면한 환경문제 중 시급히 해결해야 할 환경문제로 부각되고 있다. 여러 연구자들에 의하여 시정감소현상은 부유분진의 입경분포, 화학적조성, 대기오염도 및 상대습도와 같은 파종 기상조건들이 주원인인 것으로 알려져 있다. 특히 봄철에 발생하는 황사는 그 발생기간동안 현저한 입자상물질의 증가현상과 더불어 급격한 시정의 감소를 유발하는 특징을 나타내고 있어 발생기간동안 동일 장소에서 시정과 입자상물질의 모니터링 및 기상관측을 통해 그 특성을 연구할 필요성이 대기오염물의 장거리이동현상과 더불어 요구되고 있다. (중략)
세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.
본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관 관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층기상자료를 사용하지 않고 예측한 결과에 대하여 개선된 강우 예측결과를 보여주었다.
지속되는 기후변화에 의한 풍수해의 발생 빈도와 강도가 증가함에 따라 풍수해 등 극한 기상현상이 지역 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상정보 사용자 및 환경에 따라 서로 다른 기상정보의 중요성과 필요성이 급증하고 있다. 이와 같은 수요를 맞추고자 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구와 필요에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 다양한 매체의 특성에 맞게 즉각적으로 생성하여 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템이 개발되고 있으며 인공지능을 활용한 긴급성의 식별과 정보 생성 방안이 연구되고 있다.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
기상레이다는 최근에 와서 반사 신호의 강도뿐만 아니라 도플러 스펙트럼 분석을 통하여 다양한 정보를 추출함으로서 급변하는 기상현상 및 위험 등을 탐지할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 이러한 목적으로 활용하기 위해서는 다양한 기상레이다 모의 신호의 구현이 필요하다. 따라서 본 논문에서에서는 기상레이다에서의 다양한 모의 신호 발생 기법에 관하여 분석하고 고찰하였다.
국내 최초로 통신, 해양, 기상 3분야 복합 임무를 수행하는 정지궤도 위성인 통신해양기상위성이 2003년부터 개발되어 2008년 발사 예정이다. 본 연구에서는 통신해양기상위성의 기상관측 탑재체인 기상 영상기(Imager)의 개발을 위해 정지궤도 위성 기상 영상기의 Modulation Transfer Function (MTF) 특성을 연구하고 현재 운영 또는 개발 중인 정지궤도 기상 영상기 기술을 고려하여 기상 영상기의 분광 채널별 MTF 한계값을 분석하였다. 10㎛ 이상의 장파장 적외선에서 회절 현상으로 인해 현저히 낮은 MTF가 얻어질 수 있으므로 기상 영상기의 개발시 장파장 적외선 채널의 MTF 성능에 대한 주의가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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