• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.361-361
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• 2011

우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.439-442
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• 2006

기후변화가 벚꽃과 같은 생물계절현상에 미치는 영향을 조사하고자, 벚꽃의 개화일과 기온과의 상관관계를 비교하여, 각 월별로 특히, 1월, 2월, 3월의 일평균기온, 일최저기온, 일최고기온의 월별 평균 기온과 벚꽃개화일의 비교에서 어느 것이 더 상관관계가 높은지를 보았다. 또한, 1950년대 이후로 크고 작은 엘니뇨의 발생은 13회 정도로 약 $2{\sim}5$년을 주기로 발생하였다. 엘니뇨현상은 남방진동 ENSO 등의 기상현상과 함께 발생한다. 엘니뇨가 발생한 해의 한반도는 겨울철 온도는 높아지고, 겨울철 강수량은 높아지는 경향이 있다. 이러한 엘니뇨현상이 1, 2, 3월의 기온에 어떤 영향을 준다면, 벚꽃의 개화일도 변화할 것이다. 위의 자료를 모두 비교해보고 이들 상호간의 영향관계를 알아낸다면, 앞으로 기온을 통한 벚꽃개화일의 예측이나, 반대로 벚꽃개화일을 통한 기온과 엘니뇨현상 등의 기후변화를 예측해 낼 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Chest Surgery
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• v.40 no.2 s.271
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• pp.122-127
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• 2007

Background: Spontaneous pneumothorax is a common respiratory condition and has been postulated that it develops because of rupture of subpleural blebs. Although the morphology and ultrastructure of causative lesions are well known, the reason for rupture of sbupleural blebs is not absolutely clear. Broad consensus concerning the role of meteorological factors in spontaneous pneumothorax dose not exist. The aim of the study was to examine the influence of change of atmospheric pressure and temperature on the occurrence of spontaneous pneumothorax. Material and Method: One hundred twenty eight consecutive spontaneous pnemothorax events that occurred between January 2003 and December 2004 were selected. Changes of meteorological factors of particular days from the day before for 5 consecutive days were calculated and compared between the days with pneumothorax occurrence (SP days) and the days without pneumothorax occurrence (Non SP days). The correation between change of pressure and temperature and the occurrence of SP was evaluated. Result: SP occurred on 117 days (16.0%) in the 2-year period. Although there was no significant differences in change of pressure factors prior 4 days of SP occurrence compare to the 4 days prior Non SP day, change of mean pressure was higher (+0.934 vs. -0.191hPa, RR 1.042, Cl $1.003{\sim}1.082$, p=0.033), and change of maximum pressure fall was lower (3.280 vs. 4.791 hPa, RR 1.051, Cl $1.013{\sim}l.090$, p=0.009) on the 4 days prior SP day. There were significant differences in change of temperature factors prior 2 days and the day of SP, Changes of mean temperature (-0.576 vs.+$0.099^{\circ}C$, RR 0.886, 95% Cl $0.817{\sim}0.962$, p=0.004) and maximum temperature rise (7.231 vs. $8.079^{\circ}C$, RR 0.943 Cl $0.896{\sim}0.993$, p=0.027) were lower on the 2 days prior SP. But changes of mean temperature (0.533 vs. $-0.103^{\circ}C$, RR 1.141, Cl $1.038{\sim}l.255$, p=0.006) and maximum temperature rise (9.209 vs. $7.754^{\circ}C$, RR 1.123, Cl $1.061{\sim}1.190$, p=0.006) and maximum temperature rise (9.209 vs. $7.754^{\circ}C$ RR 1.123, Cl $1.061{\sim}l.190$, p=0.000) were higher on the SP days. Conclusion: Charge of atmospheric pressure and temperature seems to influence the chance of occurrence of SP. Meteorological phenomena that pressure rise 4 day prior to SP and following temperature fall and rise might explain the occurrence of SP. Further studies should be continued in the future.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.40 no.3 s.108
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• pp.285-295
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• 2005

This paper was examined distribution and changing trends on occurrence days of Spring Cold(cold surge in the flowering season) from the end of February to early in April during 1973-2004. We defined an occurrence day of Spring Colds as above $10\%$ of the anomalies of mean daily temperature or above $10\%$ of the difference of the daily mean temperature between the day before two days. In the west coastal region, the occurrence days of Spring Colds is higher in the end of February and less frequent in the early in April. In the east coastal region, the occurrence days of Spring Colds is higher in the early in April. Spring Colds is closely related with frequencies and a intensities of Siberian High. The occurrence days of Spring Colds has decreased in the most area except Ulleung island and the east coastal region.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.468-468
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• 2015

일반적으로 겨울철 강수는 기온에 따라 강우와 강설로 분류된다. 특히 기온이 임계온도보다 낮을 경우, 강수는 강설의 형태로 지표면에 도달하여 적설되어진다. 겨울철 산간에 적설된 눈은 봄철이 되어 기온이 상승함에 따라 융설(snowmelt)이 발생하여 유역의 유출에 기여한다. 이러한 융설은 기온이 영하로 내려가는 11-4월에 해당하는 갈수기에 유출량 등의 수문성분에 영향을 미치고 있다. 특히 제주유역의 경우, 고도에 따른 강수량, 기온의 차이가 매우 크므로 강설, 융설 현상의 시공간적인 발생에 대한 연구가 더욱 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 제주유역의 강설, 융설 발생의 시공간적인 평가를 위해서 융설모의가 가능한 SWAT-K를 한천유역에 적용하여, 그 결과를 분석하였다. 융설모의 이론을 검토하고, 실제 대상유역에 융설을 고려하기 위한 매개변수를 설정하고, 월별, 소유역별로 강설, 융설 발생현황을 평가하였다.

• Journal of Mushroom
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• v.16 no.4
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• pp.334-337
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• 2018

Amanita virgineoides Bas is an ectomycorrhizal mushroom belonging to the family Amanitaceae in the order Agaricales. This fungus usually grows solely on damp soil in coniferous or deciduous forests from summer to autumn. Although Korean people consume A. virgineoides, some studies indicate that it can be poisonous. During our biodiversity survey of four specific regions i.e., Yongin, Eumseong, and Chungju from 2016 to 2018, A. virgineoides specimens were collected on the sixth rotation. We analyzed the temperature, precipitation, relative humidity, and vegetation surrounding the A. virgineoides fruiting bodies to reveal the environmental factors that influenced mushroom formation. It was found to usually grow in August, the hottest season in Korea. For 60 days before forming the fruiting body, temperatures were found to be between 20 and $30^{\circ}C$. More evidence is necessary to ensure that change in temperature is the major environmental factor that determines A. virgineoides fruiting.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.616-617
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• 2011

최대전력수요를 분석함에 있어 발생 당시의 기온 실적이 반영된 실적 최대전력만을 사용함으로 다양한 통계적 착시현상이 나타나고 있다. 평균적인 기상 상태에서의 최대전력수요를 측정하기 어려워 신뢰성있는 예측수요를 도출하기에도 많은 한계가 발생한다. 따라서 역사적 기온데이터에 기반한 정상적인 기온분포를 "표준기온분포"로 새롭게 정의하고, 이를 반영한 최대전력수요를 "기온보정 최대전력 수요"로 규정함으로써, 기존의 통계적 착시현상을 배제하고, 정확도 높은 최대전력 수요 예측치를 도출하여, 안정적 전력수급에 큰 기여가 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구에서는 기온보정 최대전력을 도출하기 위해 공적분 및 오차수정이론을 반영하여 모형화하였고, 엄격한 통계적 방법론을 이용하여 관련 모형을 검증하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.129-137
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• 2003

최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.6
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• pp.824-842
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• 2008

The main objective of the study was to analyze the weather conditions of frost occurrence for protecting crops against frost damage in Korea. The primary data used for the analysis of meteorological characteristics of frost occurrence days are the airmass pattern, minimum temperature, grass minimum temperature, daily temperature range, relative humidity, minimum relative humidity, mean wind speed in autumn and spring. Frost often occurs when the migratory anticyclone passes the southwest of Korea. The importance of grass minimum temperature measurements for agricultural purposes has previously been recognized. The grass minimum thermometer is capable of detecting ground frosts which are often not recorded by the minimum thermometer. The minimum temperature of frost occurrence days is above $0^{\circ}C$ in the coastal area, but the grass minimum temperature of frost occurrence days is below $0^{\circ}C$ in the whole area. The daily temperature of frost occurrence days is about 9 to $12^{\circ}C$ in the coastal area and is over $14^{\circ}C$ in the inland area. The minimum relative humidity of frost occurrence days is about 30 to 50%. The mean wind speed of frost occurrence days is less than 2m/sec.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.13 no.2
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• pp.27-38
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• 2020

Climate variations have become worse and diversified recently, which caused catastrophic disasters for our communities and ecosystem including economic property damages in Korea. Heat wave of summer season is one of causes for such damages of which outbreak tends to increase recently. Related short-term forecasting information has been provided by the Korea Meteorological Administration based on results from numerical forecasting model. As the study area, the ◯◯ province was selected because of the highest mortality rate in Korea for the past 15 years (1998~2012). When comparing the forecasted temperatures with field measurements, it showed RMSE of 1.57℃ and RMSE of 1.96℃ was calculated when only comparing the data corresponding to the observed value of 33℃ or higher. The forecasting process would take at least about 3~4 hours to provide the 4 hours advanced forecasting information. Therefore, this study proposes a methodology for temperature prediction using LSTM considering the short prediction time and the adequate accuracy. As a result of 4 hour temperature prediction using this approach, RMSE of 1.71℃ was occurred. When comparing only the observed value of 33℃ or higher, RMSE of 1.39℃ was obtained. Even the numerical prediction model of the whole range of errors is relatively smaller, but the accuracy of prediction of the machine learning model is higher for above 33℃. In addition, it took an average of 9 minutes and 26 seconds to provide temperature information using this approach. It would be necessary to study for wider spatial range or different province with proper data set in near future.