• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.224-227
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• 2007

마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도，구름내 총 수증기량，얼음양，강우 강도，잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편， 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.369-369
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• 2021

기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.359-367
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• 2008

마이크로파 센서로부터 산출된 물리량과 태풍강도와의 관련성을 2004년 6월에서 9월까지 관측된 태풍과 TRMM TMI 자료를 이용하여 조사하였다. TMI 관측으로부터 산출된 85 GHz 밝기온도(TB), 편광보정온도(PCT), 총 수증기량, 얼음, 강우강도, 잠열방출량은 RMSC-Tokyo의 태풍 best-track 데이터베이스의 최대 풍속으로 정의된 태풍강도와 상관분석을 실시하였다 TB와 태풍강도의 최대 상관계수는 태풍 중심으로부터 반경 2.5도 공간평균을 하였을 때 $-0.2{\sim}-0.4$를 나타냈다. 총 수증기량, 강우강도, 잠열방출량과 태풍강도와의 상관계수는 $0.2{\sim}0.4$를 보였다. 태풍 강도 크기에 따른 상관계수 분포는 태풍 발달의 초기 단계에서는 열대성 저기압 중심으로부터 반경 $1.0{\sim}1.5$도 공간 평균을 하였을 때 최대값을 보였으나 태풍이 가장 크게 발달하였을 때는 태풍 중심에서 반경 0.5도의 공간 평균을 하였을 때 최대 상관성이 나타났다. 최대 상관계수를 나타낸 변수와 공간 규모는 회귀분석으로부터 태풍을 강도를 산출할 수 있으며 태풍 Rusa(2002)와 Maemi(2003)에 적용하였다. 태풍 강도의 오차는 태풍 강도 크기를 고려한 85GHz TB와 총 수증기량의 다중 회귀에서 최소를 보였다. 본 연구는 마이크로파 위성 관측의 TB와 총 수중기량으로부터 태풍 강도 산출에 기여할 수 있음을 지시한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.219-223
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• 2007

GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak，1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고，절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고，태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나，SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh，2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.51-51
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• 2010

본 연구에서는 태풍 초기화된 수치모델과 AWS (Automatic Weather System) data를 이용하여 제주도를 통과하는 태풍들의 바람 강도 특성을 분석하였다. 태풍이 내습했을 때 제주도 전 지역에서 동시 관측을 하기에는 불가능하다. 따라서 중규모 수치 모델인 Advanced Research WRF v3.0.1을 사용하여 분석하였으며 더욱 정확한 태풍 모의를 위해 Kwon and Cheong (2009)에 의해 개발된 정교한 태풍 초기화 기법을 적용하였다. 태풍 초기화된 자료에 의해 모의된 결과는 The Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) Tokyo의 예보 오차와 비교했을 때 더 향상된 결과를 보였으므로 태풍 초기화 기법의 사용은 본 연구에서 하고자하는 태풍들의 바람 강도 분석에 타당하다고 판단하였다. 그리고 모의된 결과는 그에 상응하는 AWS data와의 joint distribution (Moskaitis, 2008) 분석을 통해 비교되었다. 태풍 경로에 따른 제주도 지역의강 풍을 고려하기 위해 각각 제주도의 오른쪽과 왼쪽을 지나가는 2003년 6호 태풍 'SOUDELOR'와 2004년 7호 태풍 'MINDULLE'를 선정하였다. 또한, 모의 결과로부터 제주도 지역에 태풍이 내습했을 때 강풍의 상대적인 크기의 비교를 위해 모의된 태풍의 최대 풍속을 수치 모의로 얻은 10m 바람장의 모든 격자점에 나누어 정규화 하였다. 이를 시간에 대해 평균하여 태풍이 제주도 지역을 통과하는 전체시간에 대한 상대적인 강도 특성을 분석하였다. 수치 모의 결과와 관측 자료와의 joint distribution 분석 결과, 바람의 크기와 경향이 비교적 잘 일치하였다. 강한 풍속과 약한 풍속이 나타나는 지역은 제주도 지역의 주풍향과 지형의 영향에 크게 좌우되었다. 정규화된 바람은 산악의 정상에서 강풍이 관측되고 주 풍향에 대해 풍상측과 풍하측에서 비교적 낮은 풍속이 관측되는 결과를 보였다. 이는 Hoinka (1985)의 산악 위에서의 바람의 특성에 관한 연구에서 얻어진 결과와 유사하다. 서로 다른 경로로 통과하는 두 태풍의 모의 결과에서 제주도의 북서쪽 지역과 남동쪽 지역에서 상대적으로 약한 풍속이 관측되었다. 따라서 해당지역에서는 태풍에 동반되는 강풍의 피해를 적게 입을 것이라는 것을 알 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.113.1-113.1
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• 2010

본 연구에서는 1951~2008년까지 58년 동안 북한에 상륙한 태풍의 빈도, 강도, 진로 및 피해 특성에 대해 분석하였다. 분석 기간 동안 태풍 빈도는 감소하고 강도는 약해지는 추세였다. 이러한 강도 변화는 대부분의 태풍이 온대저기압 상태로 약화된 후에 북한에 상륙하여 영향을 주었기 때문이다. 태풍 진로는 중국과 남한을 경유하거나 서해안에 직접 상륙하는 3가지 유형으로 분류되었다. 북태평양고기압과 태풍 진로와의 관련성 분석에서 북태평양고기압은 태풍이 중국을 경유하여 상륙할 경우 서쪽으로 확장하였고, 서해안에서 직접 상륙할 경우와 남한을 경유하여 상륙할 경우에는 북쪽으로 확장 발달하였다. 또한, 태풍 재해가 발생한 총 5건의 사례 중에서 2000년 프라피룬은 서해안에 직접 상륙하였으며 바람에 의하여 약 60억 달러의 경제적 피해가 발생하였고, 2002년 루사는 남한을 경유한 후 상륙하였으며 강수에 의해 약 50만 달러의 경제적인 피해가 발생하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.473-476
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• 2006

천해역의 파랑발달에 대한 태풍경로의 영향력을 분석 하였다. 우리나라 남동해안에 주로 피해를 초래할 것으로 판단되는 태풍의 경로를 '남해안 상륙 후 내륙 통과'와 '대한해협통과'로 분류하고 각 경로에 따른 태풍규모와 파랑발달을 1956년 부터 2004년까지의 기상자료를 바탕으로 검토하였다. 태풍 경로의 영향력 분석은 천해역 파랑발달의 주요외력이 지형조건에 의해 결정되므로(즉, 폐쇄해역은 태풍의 바람장이 주요외력이며, 개방해역은 심해 전달파랑과 바람장의 영향을 동시에 받는다), 개방해역과 폐쇄해역의 경우로 나누어 수치모형실험을 통해 수행하였다. 실험조건은 태풍 "매미"의 강도와 특성 값을 기준으로 하였으며, 대상해역은 부산신항 인근해역과 원전항 인근해역을 개방형과 폐쇄형 해역으로 대별하여 실험을 수행하였다. 자료의 분석결과 최근 이상기후현상으로 태풍의 강도가 커지고 있음을 뒷받침 하는 근거는 찾아보기 힘들었으며, 2000년대 이후로 남해안에 상륙하는 경로'1'이 대한해협을 통과하는 경로(경로'2')보다 그 내습빈도가 커지고 있음을 볼 수 있었다. 태풍의 경로와 풍향이 같은 방향인 경로'1'일 때 에너지가 집중되어 태풍중심기압과 풍속과 파고의 증가가 함께 일어난다. 그러나 태풍의 경로와 풍속의 방향이 일치하지 않는 경로'2'의 경우는 에너지가 분산되므로 태풍중심기압과 풍속은 함께 증가하나 파랑에너지는 함께 발달하지 않는 것으로 보였다. 내습한 태풍의 강도를 경로별로 비교한 결과, 경로'1'이 경로'2'보다 큰 강도를 가지고 연악역에 영향을 미치는 것으로 판단되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.34-35
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• 2018

낙동강 하류역은 최근의 퇴적우세 지형변화와 더불어, 기후변화에 따른 태풍강도 강화 등으로 인한 해일고 증가가 우려된다. 따라서, 과거 태풍자료를 수집 분석한 후 연구지역에 가장 큰 영향을 미친 태풍을 모델 태풍으로 선정하여 낙동강 하류역에 위치한 주요지점별 폭풍해일고 변화를 파악하였다. 실험결과, 최대 폭풍해일고는 태풍 매미 내습시에 나타났으며, 하단 매립지 전면에서 1.1~1.5m, 명지주거단지 전면에서 1.2~1.3m, 녹산국가산업단지 전면에서 1.3~1.5m로 하단 매립지 전면이 가장 크게 나타났다. 향후, 과거 지형변화를 고려한 폭풍해일고 검토를 통하여 최근의 급격한 지형변화로 인한 영향을 파악한 대비를 해야 할 것으로 사료된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제15권4호
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• pp.292-301
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• 2012

지구온난화에 따른 해수의 온도 상승은 태풍의 대형화와 강도증가의 원인이 된다. 본 논문에서는 태풍발생에 있어서의 열역학적 최대한계이론을 적용하여 미래의 기후변화 시나리오에 따른 해수온도의 상승과 기온의 수직성층분포 변화를 고려한 동북아 해역의 지역별 가능 최대태풍의 강도를 추정하였다. IPCC 4차 보고서[2007]에 제시된 기후변화 시나리오를 적용하였으며 각 시나리오에 따라 추정된 태풍의 최대 가능 강도의 결과는 최저중심기압 및 최대풍속의 공간분포로 제시하였는데, 대기 중 이산화탄소의 농도 증가에 비례하여 더 큰 최대 가능강도가 추정되었다. 또한 각 시나리오에 따른 최대 가능강도를 가지는 가상태풍에 의한 폭풍해일고를 수치모의 하였다. 가상태풍의 경로에는 태풍 Maemi(2003)를 따라 적용하였다. 산출된 폭풍해일고의 결과는 최대기후변화 시나리오의 경우, 태풍 Maemi를 모의한 경우에 비해 지역에 따라 약 29~110 cm(36~65%)의 해일고 상승이 나타났으며, 특히 마산에서는 기존의 재귀년도 200년 폭풍해일고를 최대 19cm 상회하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1037-1051
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• 2020

최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.