본 논문에서는 외출 시 날씨 때문에 무엇을 입을지 고민하는 사용자에게 편리함을 제공하고 사용자의 만족도를 높이기 위해 '날씨별 맞춤 정보 제공 날씨도우미'라는 주제로 연구를 진행하였다. 오픈 API를 이용하여 지역별 다양한 날씨 정보를 보여주고 기온별 옷차림과 지역 주변의 맛집을 추천하는 기능을 구현하였다. 날씨 도우미는 단순히 날씨 정보만을 제공하는 것이 아니라 날씨별 적합한 옷차림을 추천해준다. 사용자는 날씨도우미를 통해 외출 시 옷차림을 고르는 데 소요되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있고, 옷을 고르면서 발생하는 스트레스를 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 오늘의 날씨 정보와 미래의 날씨 예측 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, 지역검색을 통해 원하는 지역의 날씨 정보를 손쉽게 확인하고, 해당 지역 주변의 맛집을 추천받을 수 있다.
본 프로젝트는 날씨와 GPS 위치정보를 이용해 사용자들에게 자전거 라이딩을 하기 전에 현재 및 예상날씨정보, 로드맵을 제공하는 자전거 애플리케이션이다. GPS 위치정보를 활용한 네비게이션 기능으로 사용자가 자전거 라이딩을 할 때 현재위치, 목적지 경로, 주행 시간, 주행 경로와 같은 유용한 정보들을 제공해주는 프로젝트이다. 일반 자전거 어플리케이션은 자전거 속력, 현재 날씨 등과 같이 간단한 정보들을 제공해 주는 것에 반해 본 프로젝트는 자전거 라이딩 사용자들에게 날씨뿐만 아니라 로드맵을 제공하여 본인의 위치, 경로, 등을 제공하며 길 찾기, 자전거 라이딩 정보를 제공함으로써 사용자들이 자전거를 좀 더 효율적으로 탈 수 있게끔 자전거 어플리케이션을 개발하였다.
본 연구에서는 우리나라 육상 국지 예보 구역을 대상으로 예보 정확도를 분석하였다. 연구 기간 동안 평가 요소별 정확도는 강수 유무가 가장 낮았고 하늘 상태가 가장 높았다. 지역적으로 예보 정확도는 강원도에서 가장 낮았으며 경상남도와 경상북도에서 높았다. 계절별 예보 정확도의 만점 빈도는 겨울에 가장 높았고 여름에 가장 낮았다. 예보 정확도가 낮은 날의 기압 배치형을 분석했을 때 여름철에는 정체전선형 기압 배치에서 강수 유무의 예보 정확도가 낮았다. 가을과 겨울에는 한대 고기압 확장형 기압 배치에서 기온 예보의 정확도가 크게 낮아지는 경우가 많았다. 봄과 가을의 이동성 고기압형 기압 배치에서는 날씨가 급격하게 변하여 예보 정확도가 낮았다. 예보 정확도가 가장 낮은 지역인 영동 지역의 상층 850hPa 고도의 풍향 자료와 예보 정확도를 비교하여 분석한 결과, 최저 및 최고 기온은 서풍일 때, 강수 유무의 경우 동풍일 때 예보 정확도가 낮았다.
가뭄의 계절적 예측성을 개선하기 위해서는 대기-지면-해양의 상호 작용이 현실적으로 모의할 수 있는 지구 기후 예보 모델의 개선이 필수적이다. 제한적인 기후 예보 모델의 예측성으로 인하여 다중 기후 모델들의 다중 앙상블 계절 예보 시스템이 제안되었다. 2008년에 제안된 북미 다중 모델 다중 앙상블 시스템(North American Multimodel Multiensemble System; NMME)은 다양한 모델 개발팀의 참여로 현재까지 운영되면서 계절적 예측성 연구에 큰 이바지를 하였다. 본 연구에서는 NMME 프로젝트에 참여하는 기후 예보 모델들의 북방 여름철 근지표면 온도과 강우량의 예측성을 진단하고 이들의 상관 관계의 강도를 관측데이터와 비교 분석하였다. 대부분의 NMME 모델들에서는 관측데이터에서 보다 강한 음의 상관 관계를 보였다. 이런 근지표면 온도와 강우량의 강한 상관 관계로 우수한 근지 표면 온도 예보는 각각의 해마다 그 역할이 다른 것을 발견되었다. 예를 들어 가문 여름에는 우수한 근지표면 온도 예보가 강우량 예보에 도움이 되고 강우량이 많은 여름에는 우수한 근지표면 온도 예보는 오히려 강우량 예측성을 제한하게 된다. 따라서 기존의 기후 예보 모델들에서 근지표면 온도와 강우량의 상관관계를 사실적으로 나타낼 수 있도록 모델 개선이 요구된다. 마지막으로 관측데이터와 기후 모델데이터에서 태평양과 대서양의 해수면 온도와 미국의 북방 여름철 날씨의 관계를 비교하였다. 근지표면 온도과 강우량에 대한 제한적 예측성에 비해, 대부분의 NMME 기후 예보 모델들에서 해수면 온도의 예측기술은 우수함을 발견하였고 몇몇 모델들에서는 미국의 북방 여름철 기후에 영향력을 주는 대서양과 태평양의 지역까지 잘 모사하는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구는 보다 우수한 기후 예보 기술을 위해 앙상블 평균 예보값만이 아닌 NMME의 계절적 예보를 선택적인 사용이 필요함을 제안하였고 앞으로 북미 대륙 뿐만이 아니라 유럽-아시아의 계절적 이상 기후 예측성에 대한 연구 필요성을 강조하였다.
최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
본 논문에서는 실시간 기상예보데이터를 사용하여 가공송전선의 단시간 송전용량을 예측하기 위한 방법을 제안한다. 기상청에서 제공되는 예보기온, 풍속등급 및 날씨코드와 같은 3시간 예보요소들을 분석하여 기상예보데이터와 실제 측정데이터 사이의 상관성이 분석되었다. 동적송전용량을 결정하는데 사용하기 위하여 이러한 요소들은 적당한 수치로 변환되었다. 또한 풍속과 일사량에 대한 신뢰도를 개선하기 위하여 적응뉴로퍼지시스템이 설계되었다. 기상예보데이터가 송전용량을 신뢰성을 갖도록 추정하는데 사용될 수 있음을 밝혔다. 그 결과 제안된 예측시스템이 단시간 용량예측에 효율적으로 실용화될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 카카오i 오픈빌더 API를 활용하여 언제 어디서나 손쉬운 접근 방법으로 날씨 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다 이 챗봇은, 플러스 친구를 통해 친구 추가 후 이용 가능하며, Python의 Flask 웹 프레임워크를 통하여 날씨에 관한 기온, 미세 먼지 농도, 강수량, 자외선 지수, 캐스팅 정보 등을 네이버에서 사용자가 검색한 지역별로 크롤링 후 가공하여 서비스 한다.
본 연구는 상대적 날씨 스트레스 지수로 NET의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 기상청에서 예보하고 있는 기온, 습도, 바람 자료를 이용하여 NET 값의 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 여름철 스트레스 지수인 일 최고 NET의 지역별 스트레스 기준값은 바람과 습도보다는 기온의 영향을 받으므로 일 최고 기온의 분포와 유사하다. 겨울철 스트레스 지수인 일 최저 NET의 스트레스 기준값은 산지 지역과 서울 이북 지역에서는 낮은 기온의 영향을. 해안 지역에서는 강한 바람의 영향으로 기준값이 여름철에 비하여 다양하게 나타난다. 스트레스가 강한 날의 발생 빈도는 여름철은 뚜렷한 연변화가 나타나지 않지만, 겨울철에는 1990년대 중반 이후 뚜렷한 증가 경향을 보인다.
농업기상정보는 농업경영에 있어 가장 기본이 되는 정보이다. 그날 그날의 영농관리를 위한 날씨정보뿐 아니라, 재배작목 또는 작부체계의 변경, 재배적지 판정, 작황진단, 병해충 발생의 예찰, 농업기상예보(agrometeorological forecasting) 등과 같은 의사결정지원정보에는 농업기상의 이용이 필수적이다. 그러나 현재 국가적 농업기상관측 인프라 구축이 미흡한 상황에서 이 같은 정보를 기대하기 어렵다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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