• 제목/요약/키워드: 예보 모델

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인공신경망을 이용한 RDAPS 강수량 예측 정확도 향상 (Improving Accuracy of RDAPS Prediction Precipitation using Artificial Neural Networks)

  • 신주영;최지안;정창삼;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1013-1017
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    • 2008
  • 이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

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부산항 실시간 해양예보시스템 구축을 위한 기초연구

  • 정연철;이호진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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    • pp.100-103
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    • 2007
  • 근래 컴퓨터 수치모델이 급속하게 발전함으로써 다양한 분야에서 수치예보기술이 응용되고 있다. 실시간 해양예보시스템도 그중의 하나로 관측시스템, 정보제공시스템, 그리고 모델링시스템으로 구성되며, 이는 실시간 해양정보를 제공함으로써 해상교통의 안전과 연안환경의 보호에 기여한다. 본 연구에서는 부산항 실시간 해양예보시스템의 구축을 위한 기초연구로써 부산항 모델링시스템을 개발하였으며 그 결과를 제시한다. 기존 관측자료가 부족하여 M2조석 모델링만으로 시스템의 테스트를 수행하였으나 앞으로 관측시스템이 완비되면 종합적인 테스트가 요구된다. 아울러 앞으로 관측시스템 및 정보제공시스템이 계속해서 구축될 예정이며 이들 시스템이 모두 완비되고 나면 인터넷을 통한 실시간 정보제공이 이루어지게 될 것이다.

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순서형 대설 예보를 위한 통계 모형 개발

  • 손건태;이정형;류찬수
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.101-105
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    • 2005
  • 호남지역에 대한 대설특보 예보를 위한 통계모형 개발을 수행하였다. 일 신적설량에 따라 세법주(0: 비발생, 1: 대설주의보, 2: 대설경보)로 구분되는 순서형 자료 형태를 지니고 있다. 두가지 통계 모형(다등급 로지스틱 회귀모형, 신경회로망 모형)을 고려하였으며, 수치모델 출력자료를 이용한 역학-통계모형 기법의 하나인 MOS(model output statistics)를 적용하여 축적된 수치모델 예보자료와 관측치의 관계를 통계모형식으로 추정하여 예측모형을 개발하였다. 군집분석을 사용하여 훈련자료와 검증자료를 구분하였으며, 예보치 생성을 위하여 문턱치를 고려하였다.

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강우 및 홍수 예측을 위한 수치예보자료의 적용 및 정확도 개선 (Application and Accuracy Improvement of Numerical Weather Prediction Data for Rainfall and Flood Forecasting)

  • 문혜진;정관수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.10-10
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    • 2018
  • 기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.

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기상청 현업 예보 바람자료를 이용한 동해안 동계 파랑 예측 재현도 연구 (A Study on the Predictability of Eastern Winter Storm Waves Using Operational Wind Forecasts of KMA)

  • 도기덕;김진아
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제30권5호
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    • pp.223-233
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    • 2018
  • 본 연구에서는 동해안의 너울성 고파랑 예측하기 위해 기상청 현업 예보 바람자료를 입력장으로 하여 파랑수치모델(SWAN)을 수립 및 최적화하고 동해안 동계 파랑의 예측 재현도를 평가하였다. 파랑 모델은 연안역에서의 파랑 변형을 모의하기 위해 네스팅 기법을 적용하였으며, 백파 에너지 소산항을 개선하여 너울성 파랑을 모의하였다. 수치실험을 위한 입력 바람장으로는 기상청 현업 기상예보모델인 RDAPS 및 LDAPS 자료를 사용하였다. 모의된 파랑에 대한 정확도 비교 평가를 위해 ECMWF 재분석 바람자료와 KIOST 운용해양시스템의 WRF 예측 바람자료를 이용한 파랑모델링 및 기상청 현업 파랑예보모델 결과와 연안 및 외해 4개 관측정점의 파랑 관측자료를 이용하였다. 기상청 현업 기상예보모델을 입력바람장으로 이용한 경우 연안에서는 유의파고, 첨두주기 및 평균 파향이 모두 가장 낮은 RMSE와 가장 높은 상관계수를 가졌으며, 외해에서는 모든 수치실험 결과가 관측자료와 전반적으로 잘 일치하였다. 백파항을 수정한 SWAN 모델과 기상청 현업 기상예보모델을 사용할 경우 급격하게 발생하는 고파랑 재현은 개선이 필요하지만 비교적 겨울철 폭풍파를 잘 재현하고 있다.

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

  • 전현주;강전호;권인혁
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

동적선형모형을 이용한 서울지역 3시간 간격 기온예보 (The 3-hour-interval prediction of ground-level temperature using Dynamic linear models in Seoul area)

  • 손건태;김성덕
    • 응용통계연구
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    • 제15권2호
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    • pp.213-222
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    • 2002
  • 이 논문에서는 서울지역 기온에 대한 향후 48시간까지 3시간 간격 예보 모델 개발 결과이 다. 동적 변화패턴과 수치모델의 체계적 오차를 제거하기 위하여 동적 선형모형으로 적합하였으며 , 수치모델 예측치와 관측치를 입력 변수로 사용하였다. 동적 선형모형에 의한 예측모델은 수치모델의 체계적 오차를 성공적으로 제거하였으며, 예측 정확도를 향상시키고 있다.

동해 이상고파 후측모의 (Hindcast simulation of large swell waves in the East Sea)

  • 하태민;윤재선
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.476-476
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    • 2016
  • 근래 들어 우리나라 동해안에서 이상고파라 불리는 너울성 고파가 자주 발생하여 상당한 인명 피해를 야기하는 등 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 이상고파는 일반적으로 동해상에서 발달한 강한 저기압에 의해 발생한 고파가 상대적으로 주기가 긴 너울의 특성을 띄며 우리나라 연안에 도달하여 피해를 발생시키는 것으로 알려져 있으며, 연안에 해상상태가 잦아지는 상황에서 갑작스럽게 전파되어 오기 때문에 많은 인명피해가 발생하게 된다. 현재 미국 등의 해양예보 선진국들은 파랑모델을 운용하여 너울을 포함한 파랑예보를 수행하고 있으며, 해상부이 등의 다양한 파랑관측을 통해 그 성능을 향상시키고 있다. 우리나라에서도 선진 해양예보시스템을 활용하여 이상고파를 예측하고자 하는 연구의 필요성이 제기되고 있으며 정부 관련 부처를 중심으로 그에 대한 연구가 점차 진행되고 있다. 본 연구에서는 파랑모델을 활용하여 기존에 발생한 이상고파 피해사례에 대한 후측모의를 수행하고 우리나라에서 발생하는 이상고파의 발달과정을 분석하였다. 또한, 파랑모델의 후측모의 결과를 관측자료와 비교하여 모델의 성능을 검증하고 문제점을 분석하였다.

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우리나라 광화학 오존 연구의 현황과 문제점, 과제 (Photochemical Ozone Research in Korea - Present Status, Problems and Tasks)

  • 김영성;김용표
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 1998년도 한국대기보전학회 추계학술대회 발표 논문집
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    • pp.83-92
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    • 1998
  • 오존 경보제와 예보제의 실시가 오존 오염에 관한 일반인의 관심을 증폭시키는 중요한 계기가 되었음에도 우리 연구계와 정책 당국의 대응은 이에 훨씬 못미치고 있다. 1990년 이래 학회지 관련 논문 편수는 연간 1∼3편에 그치고 있고, 다른 이차오염 현상과 달리 정책 당국은 여전히 지원을 고려하지 않고 있다. 오존 연구가 뿌리를 내리지 못한 가운데 강행된 경보제와 예보제의 와중에 책임을 떠맡은 지방자치단체는 조급하게 노련한 예보 모델을 찾고 있고 충분한 검토도 없이 외국의 사례에서 대책을 구하고 있다. 논란이 되고 있는 오존 예보의 부정확성은 모델 선택의 문제가 아니라 모델 이용이 잘못된 때문이다. 현재 오존 대책의 일환으로 검토되고 있는 차량 부제 실시와 같은 단기 대책은 역효과를 낼 수 있다는 연구결과도 있다. 선진국의 오존 연구는 도시 규모에서 지역 규모로 확대되고 있고, 구츰 등 액상반응의 효과 규명과 1 kin 이하 미세 변화 모델링이 시도되고 있고, 지구 단위 대류권 실험의 일환으로 태평양 상공의 오존과 오존 전구물질의 대기화학이 조사되고 있다. 우리는 우선 우리의 오존 문제를 정확히 이해하도록 노력하여야 한다 합리적 계획 아래 체계적으로 접근하여 갈 때 당장은 아니지만 우리의 오존에 대한 이해가 깊어갈수록 예보의 정확성은 향상될 수 있다. 많은 비용과 노력이 필요한 오존 대책의 시행은 충분히 신중하여야 한다. 서울과 같은 대도시라면 적합한 수치모델을 구비하여 효과를 점검할 수 있어야 한다. 일부에서는 예보의 정확성을 높일 수 있는 방안의 하나로 수치모델 이용을 거론하고 있으나 수치모델은 매일의 예보와 같이 일상적 목적을 위하여 사용될 수 있는 모델이 아니며, 현재와 같이 기초가 갖추어져 있지 않은 상황에서는 더욱 그러하다. 정상적 모델 이용이 가능할 수 있도록 배출원 자료 체계를 갖추어야 하고, 서을 등 특징적 지역에 대하여서는 집중적 현장 조사를 실시하여야 한다.3)와 NAS(National Academy of Sciences, 1983), 미국에서 발행되는 정부 지침서 (Federal Register)에 고시된 내용 등을 토대로 하였다. 연구는 당면현실로 다가온 정보화 및 세계화의 기업환경에서 예견되는 몰입(committment)의 약화에 대한 치유방안으로서, 정보화된 경영모의게임의 기업 교육훈련 시스템(Business Training System)으로의 발전 가능성을 제시한다 하겠다.암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$$\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간