• Title/Summary/Keyword: 영향예보

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Multi-modal Meteorological Data Fusion based on Self-supervised Learning for Graph (Self-supervised Graph Learning을 통한 멀티모달 기상관측 융합)

  • Hyeon-Ju Jeon;Jeon-Ho Kang;In-Hyuk Kwon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.589-591
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    • 2023
  • 현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.

Advanced VTS by Weather Analysis (기상정보 모니터링을 통한 상급 선박관제)

  • Park, Wi-Hyeon
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.129-131
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    • 2011
  • 해상기상은 재박 및 운항 선박의 안전에 중요한 영향을 미친다. 따라서, 관제구역에서 선박 안전운항을 관리하는 VTS에 있어 기상예보 및 국지적 실시간 기상정보를 모니터링 하여 대상선박에 대해 사전 안전조치를 취하거나 실무 관제에 중요한 참고자료로 활용해야 함이 해양사고 예방을 위해서 절대적으로 요청되고 있다. 이 논문에서는 겨울철 기압골 형성에 따라 동해안에서 자주 발생하고 있는 북동방향으로 부터의 스웰 유입에 대해, 2011년 1월 1일 포항항에 큰 스웰 유입 당시의 해상기상에 대한 예보 및 실측 자료를 분석하여, 문제점을 고찰하고 선박관제 운용에 있어 기상정보 활용의 중요성을 부각시키고자 노력 하였다. 아울러, 기상청 홈페이지에서 제공하고 있는 상세 기상정보를 선박관제 운용에 활용하고 있는 포항청 사례를 소개하여 타 항만에서도 해상기상 악화에 대비 대응할 수 있는 방안 모색에 도움이 되고자 한다.

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Improvement of flood-stage forecast using the HPG in the lower Nakdong River (HPG를 이용한 낙동강 하류구간 홍수위 예측 정확도 개선)

  • Kim, Ji-Sung;Kim, Won;Choi, Kyu Hyun;Kim, Keuk Soo;Kim, Tae-Hyung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.242-242
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    • 2016
  • 낙동강 하류구간인 남강합류점에서 낙동강하구둑까지는 하상경사가 약 1/10,000보다 작은 매우 완만한 경사를 이루고 있으므로 홍수기 고수위를 장시간 유지하는 등 홍수소통에 불리한 조건을 가지고 있다. 이처럼 하상경사가 매우 완만한 하천에서는 홍수파의 전파 특성이 하상경사, 수심경사, 그리고 이송가속도와 국부가속도 경사 등 운동량 방정식의 각 항 모두에 영향을 크게 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 낙동강 하류구간의 홍수분석 정확도 개선을 위해서는 대상구간에 유입하는 홍수수문량의 크기 및 변화를 정확히 반영하는 것이 무엇보다 중요하다. 하천 본류로 유입하는 지류의 홍수량을 산정하는 보편적인 방법은 지류 하류의 수위관측소에서 구축된 수위-유량관계곡선을 이용하는 것이다. 그러나 본류 수위의 배수영향을 받는 지류 하류 구간에서는 단일 수위-유량관계의 결정이 불가능하므로 지류 유출량 산정을 위한 새로운 방법이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강 하류구간(창녕 함안보~낙동강하구둑) 유역면적의 약 45% 이상을 차지하는 밀양강 유역의 홍수기 유출량 산정을 위하여 HPG(Hydraulic Performance Graph)를 이용하였다. HPG는 배수영향을 받아 시시각각 수리특성이 변화하는 구간에서도 유량 및 상하류 수위 등 수리특성 추정에 합리적인 결과를 제공하는 것으로 알려져 있다. 2012년 태풍 산바 사상을 대상으로 HPG를 이용하여 산정한 밀양강 홍수량과 기존 수위-유량관계로 산정한 홍수량을 각각 경계조건으로 사용한 경우로 구분하여, 낙동강 하류구간 주요 지점인 삼랑진과 구포의 홍수위 예측 정확도를 비교하였다. 비교결과, 기존 방법과 HPG를 이용한 방법 모두 예측시점이 첨두발생 시각에 가까워질수록 평균오차가 감소하는 것으로 분석되었다. 그러나 기존 방법은 예측시점에 따라 평균오차의 변화가 단조롭지 않고 진동이 발생한 반면, HPG를 이용한 방법은 기존 방법보다 오차의 감소가 단조롭고 지속적인 것으로 나타났으며 평균오차 또한 작았다. 본 연구결과, 배수영향을 받는 지류 하류구간에서 HPG를 이용한 유입량 산정은 본류 홍수위 예측 정확도 개선을 위한 경제적인 대안이 될 것으로 판단된다.

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A Study on the determination of the optimal resolution for the application of the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system - focused on Geumho river basin using GRM (분포형 유역유출모형의 홍수예보시스템 적용을 위한 최적해상도 결정에 관한 연구 - GRM 모형을 활용하여 금호강 유역을 중심으로)

  • Kim, Sooyoung;Yoon, Kwang Seok
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.52 no.2
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    • pp.107-113
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    • 2019
  • The flood forecasting model currently used in Korea calculates the runoff of basin using the lumped rainfall-runoff model and estimates the river level using the river and reservoir routing models. The lumped model assumes homogeneous drainage zones in the basin. Therefore, it can not consider various spatial characteristics in the basin. In addition, the rainfall data used in lumped model also has the same limitation because of using the point scale rainfall data. To overcome the limitations as mentioned above, many researchers have studied to apply the distributed rainfall-runoff model to flood forecasting system. In this study, to apply the Grid-based Rainfall-Runoff Model (GRM) to the Korean flood forecasting system, the optimal resolution is determined by analyzing the difference of the results of the runoff according to the various resolutions. If the grid size is to small, the computation time becomes excessive and it is not suitable for applying to the flood forecasting model. Even if the grid size is too large, it does not fit the purpose of analyzing the spatial distribution by applying the distributed model. As a result of this study, the optimal resolution which satisfies the accuracy of the bsin runoff prediction and the calculation speed suitable for the flood forecasting was proposed. The accuracy of the runoff prediction was analyzed by comparing the Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE). The optimal resolution estimated from this study will be used as basic data for applying the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system.

Flood Estimation Using MAPLE Forecasted Precipitation Data (MAPLE 강우예보자료를 활용한 유출량 예측)

  • Choi, Chang-Won;Yi, Jae-Eung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.984-984
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    • 2012
  • 지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

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